Cette percée, réalisée par une équipe de l’Institut National des Sciences et Technologies Quantiques marque un tournant dans la neuroimagerie.
Cette technologie, baptisée « décodage cérébral », permet de visualiser les contenus perceptuels basés sur l’activité cérébrale. Elle pourrait trouver des applications pratiques dans les domaines médical et social…
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Un exemple de cette avancée est la production d’images approximatives d’un léopard, présentant des caractéristiques reconnaissables telles que la bouche, les oreilles et le motif tacheté, ainsi que des objets comme un avion avec des lumières rouges sur ses ailes.
Des Avancées publiées dans la revue Neural Networks
Les résultats de ces recherches ont été publiés récemment en ligne dans la revue scientifique internationale « Neural Networks ». Cette étude représente une avancée par rapport aux recherches antérieures qui permettaient de reconstruire des images vues par des participants humains à partir de leur activité cérébrale mesurée par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), mais qui étaient limitées à des domaines spécifiques comme les lettres de l’alphabet.
S’appuyant sur les méthodes précédentes, l’équipe a développé une technologie qui quantifie l’activité cérébrale et permet à l’IA générative de dessiner des images en combinant des techniques prédictives pour recréer des objets complexes.
Durant les recherches, les participants ont visualisé 1 200 images d’objets et de paysages. La relation entre leurs signaux cérébraux et les images a été analysée et quantifiée à l’aide de l’IRMf. Les mêmes images ont été introduites dans l’IA générative pour apprendre leur correspondance avec l’activité cérébrale.
Applications Futures Potentielles des Images Mentales générées avec de l’IA
Cette technologie pourrait être utilisée dans le développement d’appareils de communication et pour mieux comprendre les mécanismes cérébraux des hallucinations et des rêves. Elle ouvre des perspectives passionnantes dans la compréhension et l’interprétation des processus cognitifs complexes.
En somme, cette avancée représente un grand pas dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la neuroimagerie, promettant des applications futures aussi vastes qu’innovantes !
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