Les développeurs de l'Université Purdue ont créé un réseau de neurones qui peut analyser les images IRMf du cerveau prises en regardant une vidéo, puis déterminer en temps réel ce que la personne regardait.
L'expérience impliquait trois sujets, qui ont vu un millier de petites vidéos. Au cours de l'émission, les scientifiques ont pu obtenir une énorme quantité de données IRMf, qui ont ensuite commencé à démontrer un réseau neuronal convolutif formé pour faire correspondre l'activité cérébrale avec les graphiques des vidéos. En utilisant l'image IRMf, le réseau a appris très rapidement et correctement pour déterminer exactement ce que le volontaire regardait au moment où l'image a été prise.
En outre, le réseau de neurones a appris à déchiffrer les données d'autres personnes, sur la base des informations reçues de l'IRMf d'autres volontaires, alors que le résultat était tout aussi élevé avec les données IRMf de sujets sains et de personnes ayant une déficience visuelle.
Grâce à cette étude, les scientifiques ont pu déchiffrer les pensées et en même temps, ils ont déterminé quelles parties du cerveau sont responsables de la reconnaissance des images et des vidéos. Le fait est que le cerveau divise la vidéo en composants séparés. Par exemple, si une personne voit une voiture se déplacer sur le fond d'un mur, alors une zone du cerveau reconnaît le mur et l'autre une voiture - ainsi, les scientifiques ont pu retracer le travail du cerveau en comparant des blocs d'informations séparés et en les rassemblant en une seule image.
Viacheslav Larionov
