人間の脳波をリアルタイムで再現するためにAIが使用される

最近、研究者の一団は、リアルタイムで人間の脳波を再現できるニューラルネットワークを作成した。 Futurismの報告によると、研究チームは、モスクワ物理工学研究所（MIPT）とNeurobotics株式会社の研究者で構成されており、コンピュータビジョンネューラルネットワークを使用して脳波を画像として視覚化することができた。

研究の結果は、bioRxivに掲載された、そして研究論文とともにビデオが投稿され、ネットワークが画像を再構築する方法が示された。MIPTの研究チームは、この研究が脳波によって制御される脳卒中のリハビリテーションシステムの作成に役立つことを希望している。脳卒中の被害者のためのリハビリテーションデバイスを作成するために、神経生物学者は、脳が情報を符号化するプロセスを研究する必要がある。这些プロセスを理解する上で重要な部分は、人々がビデオ情報をどのように認識するかを研究することである。 ZME Scienceによると、現在の脳波から画像を抽出する方法は、通常、神経からの信号を分析したり、機能的MRIを使用して画像を抽出する。

NeurbioticsとMIPTの研究チームは、頭皮に置かれた電極から収集された脳波を記録する電気生理学、またはEEGを使用した。 そのような状況では、人々はしばしば、ビデオを観たり画像を見たりしながら、神経信号を追跡するデバイスを着用する。 脳活動の分析により、機械学習システムで使用できる入力特徴が得られた。 機械学習システムは、人々が目撃した画像を再構築することができ、リアルタイムで画像を画面に表示することができた。

実験は複数のパートに分割された。 実験の最初の段階では、研究者は被験者に約20分間、10秒間のYouTubeビデオクリップを観察させた。 ビデオは5つの異なるカテゴリに分類された：モータースポーツ、人間の顔、抽象的な形状、滝、動くメカニズム。 これらのカテゴリにはさまざまなオブジェクトが含まれる可能性がある。 例えば、モータースポーツカテゴリには、スノーモービルやオートバイのクリップが含まれた。

研究チームは、被験者がビデオを観察している間に収集されたEEGデータを分析した。 EEGは、各ビデオクリップに対して特定のパターンを表示し、これは、チームがビデオで何を見ているかをよりリアルタイムに解釈できることを意味した。

実験の2番目の段階では、3つのカテゴリがランダムに選択された。 2つのニューラルネットワークがこれらの2つのカテゴリで作業するように作成された。 最初のネットワークは、3つのカテゴリの1つに属するランダムな画像を生成し、ノイズから画像を生成した。 一方、もう1つのネットワークは、EEGスキャンに基づいてノイズを生成した。 2つのネットワークのデータを比較し、ランダムに生成された画像をEEGノイズデータに基づいて更新し、生成された画像が被験者が見ている画像に似るまで繰り返した。

システムが設計された後、研究者は、テスト対象者にまだ見ていない同じカテゴリからのビデオを表示することで、プログラムの脳波を視覚化する能力をテストした。 2回目の視聴の間のEEGはネットワークに与えられ、ネットワークは、90%の時間、正しいカテゴリに簡単に配置できる画像を生成することができた。

研究者は、実験の結果が驚くべきものであったことを指摘した。 それは、長い間、EEGには画像を再構築するのに十分な情報がないと考えられていたからである。 しかし、研究チームの結果は、それが可能であることを証明した。

Neurorobotics Labの責任者であるVladimir Konyshevは、研究チームは現在、障害者のための支援技術を作成することに焦点を当てているが、彼らが開発している技術は、将来、一般の人々のためのニューラルコントロールデバイスを作成するために使用される可能性があると説明した。 KonyshevはTechXploreに次のように説明した：

「私たちは、脳卒中の患者がエクソスケルトンアームを制御したり、麻痺した患者が電気車椅子を運転したりできるように、Assistive TechnologiesプロジェクトのNeuronet of the National Technology Initiativeに取り組んでいる。最終的な目標は、健康な人々のためのニューラルコントロールの精度を高めることである。」