人間の脳波をリアルタイムで再現するためにAIを使用

最近、研究チームはリアルタイムに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ました。 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社の研究者で構成されており、コンピュータビジョンネットワークを使用して脳波を画像化し、画像としてレンダリングすることができました。

研究の結果はbioRxivに掲載され、研究論文とともにビデオも公開され、ネットワークが画像を再構築する方法が示されました。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ます。脳が情報を符号化するプロセスを研究するために、脳波から画像を抽出する方法が必要です。 ZME Scienceによると、現在の脳波から画像を抽出する方法は、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方法が一般的です。

NeurbioticsとMIPTの研究チームは、頭皮に置かれた電極から脳波を収集する電気生理学（EEG）を使用しました。そうすることで、研究者はビデオや画像を見ているときの脳の活動を分析し、機械学習システムに使用できる入力特徴を取得することができました。機械学習システムは、人物が目撃した画像を再構築し、リアルタイムに画面に表示することができました。

実験は複数の段階に分けられました。最初の段階では、研究者は被験者に10秒間のYouTubeビデオクリップを約20分間見るよう指示しました。ビデオは5つのカテゴリに分けられました：モータースポーツ、人間の顔、抽象的な形、滝、動くメカニズム。各カテゴリにはさまざまなオブジェクトが含まれています。たとえば、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ていました。

研究チームは、被験者がビデオを見ているときに収集されたEEGデータを分析しました。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、研究者はビデオの内容をほぼリアルタイムで解釈できることを意味しました。

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ました。2つのニューラルネットワークがこれらの2つのカテゴリで作成されました。1つのネットワークは、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ました。もう1つのネットワークは、EEGスキャンからノイズを生成しました。両方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ているまで繰り返しました。

システムが設計された後、研究者はテスト被験者にまだ見ていない同じカテゴリのビデオを表示し、脳波を視覚化するプログラムの能力をテストしました。2回目の視聴中に生成されたEEGはネットワークに提供され、ネットワークは90％の確率で正しいカテゴリに画像を配置することができました。

研究者は、実験の結果が驚くべきものであったと述べています。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ました。ただし、研究チームの結果は、それが可能であることを証明しました。

Neurorobotics Labの責任者であるVladimir Konyshevは、現在研究チームは障害者のための支援技術の作成に焦点を当てているが、将来的には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ことができると述べました。 KonyshevはTechXploreに

“私たちは、National Technology InitiativeのNeuronetのAssistive Technologiesプロジェクトに取り組んでいます。これは、脳コンピュータインターフェースを使用して、脳卒中の患者がエクソスケルトンアームを制御して神経リハビリテーションを行ったり、麻痺した患者が電気車椅子を運転したりできるようにします。最終目標は、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す。”