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Une IA capable de modéliser les ondes cérébrales en vidéos pour étudier notre fonctionnement cognitif
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Des chercheurs des universités de Singapour et Hong Kong ont mis au point une intelligence artificielle révolutionnaire capable de convertir vos ondes cérébrales en vidéos surprenantes. Une recherche en cours de validation met en avant le projet innovant nommé “MinD-Video”, qui vise à reconstruire des vidéos de haute qualité à partir de données d'imagerie cérébrale grâce à l'intelligence artificielle.
Cette technologie permet d'améliorer notre compréhension du processus cognitif. Les chercheurs veulent comprendre plus en profondeur le fonctionnement de nos mécanismes cognitifs en reconstruisant la vision humaine à partir des activités cérébrales. Jusqu'à présent, les recherches se sont concentrées avec succès sur la reconstruction d'images statiques à partir d'enregistrements cérébraux non invasifs, mais il manquait des travaux portant sur la récupération d'expériences visuelles continues sous la forme de vidéos.
Le projet “MinD-Video” permet désormais la reconstruction de vidéos de haute qualité à partir des enregistrements cérébraux. Ce nouveau modèle basé sur l'intelligence artificielle apprend progressivement des informations spatio-temporelles à partir des signaux cérébraux obtenus grâce à la modélisation masquée du cerveau à partir de données scanner IRMf continues. Ce modèle présente une interprétation biologiquement plausible et offre des vidéos qui se rapprochent grandement de la réalité, démontrant une fois de plus les capacités impressionnantes de l'intelligence artificielle.
Les chercheurs ont découvert une corrélation entre l'attention analysée et le cortex visuel ainsi que les réseaux cognitifs supérieurs, ce qui suggère que leur modèle est biologiquement fiable. Leur analyse souligne notamment le rôle essentiel du cortex visuel dans le traitement des informations visuelles spatio-temporelles. De plus, leur encodeur fonctionne par couches hiérarchiques : les premières couches se concentrent sur les informations structurelles, tandis que les couches plus profondes se spécialisent dans l'apprentissage de caractéristiques visuelles plus abstraites.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
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