Come può l’intelligenza artificiale leggere nella mente?
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Grazie a questa tecnologia, è possibile comprendere meglio l’attività cerebrale e convertirla in immagini più realistiche.
Un gruppo di ricercatori a Singapore ha sviluppato una tecnologia che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare immagini generate dai segnali cerebrali delle persone, offrendo una visione dei pensieri e delle immaginazioni umane.
Sebbene l’idea di “leggere” la mente sia un concetto che è stato esplorato nella ricerca scientifica, questo approccio va oltre, poiché mira a una comprensione più profonda di come il cervello umano percepisce e elabora il mondo circostante.
Questa tecnologia si basa su un processo chiamato risonanza magnetica funzionale (fMRI), che consente ai ricercatori di catturare immagini dell’attività cerebrale in tempo reale e quindi leggere i pensieri.
Il team di scienziati è guidato da Jiaxin Qing, Zijiao Chen e Juan Helen Zhou, e sono riusciti a sfruttare segnali dipendenti dal livello di ossigenazione del sangue per tracciare l’attività neuronale con una precisione mai raggiunta, secondo il documento accademico che supporta la ricerca pubblicato su arXiv.
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Il nome che gli hanno dato è MinD-Vis e funziona nel seguente modo: i segnali cerebrali raccolti tramite fMRI vengono convertiti in dati che alimentano un’intelligenza artificiale. Questa IA, dotata di algoritmi di apprendimento automatico, inclusa la modellazione stabile di diffusione dell’apprendimento profondo, lavora per decodificare e analizzare questi segnali. Il risultato sono immagini di bassa qualità che riflettono le immagini mentali catturate.
Con questa combinazione di apprendimento profondo e elaborazione, lo strumento trasforma queste immagini iniziali di bassa qualità in rappresentazioni visive molto più dettagliate e nitide.
Il team di ricerca afferma che il processo è progressivo, poiché l’IA viene costantemente addestrata con ulteriori dati sui segnali cerebrali e le relative immagini. Questo ciclo di addestramento consente all’IA di comprendere e prevedere con maggiore precisione i modelli di attività cerebrale, trasformandoli in immagini più realistiche.
“Proprio come ChatGPT comprende il linguaggio naturale degli esseri umani, questa IA può cogliere le attività cerebrali e quindi tradurle in un linguaggio comprensibile per Stable Diffusion (un’IA che trasforma il testo in immagini)”, ha affermato Qing, uno dei leader del progetto.
Il team afferma che il loro obiettivo con questa tecnologia non è invadere la privacy delle persone accedendo ai loro pensieri interni, ma fornire uno strumento potente per la ricerca medica e scientifica.
I ricercatori vogliono comprendere i misteri su come il sistema sensoriale umano percepisce e elabora le informazioni visive. Pertanto, questa tecnologia potrebbe avere applicazioni significative nei campi della psicologia e della neuroscienza, dove una migliore comprensione dei processi cerebrali potrebbe portare a diagnosi più precise e a un trattamento più efficace dei disturbi neurologici e delle deficienze cognitive.
L’intelligenza artificiale potrebbe determinare l’origine dei tumori
Un nuovo metodo sviluppato dai ricercatori del MIT e del Dana-Farber Cancer Institute potrebbe facilitare l’identificazione dei siti di origine di quei tumori enigmatici. Utilizzando l’apprendimento automatico, i ricercatori hanno creato un modello computazionale in grado di analizzare la sequenza di circa 400 geni e utilizzare tali informazioni per prevedere dove si è originato un tumore specifico nel corpo.
Nella loro ricerca, gli esperti hanno dimostrato di poter classificare con precisione almeno il 40% dei tumori di origine sconosciuta con alta affidabilità, in un set di dati di circa 900 pazienti. Questo approccio ha consentito unaumento del 2,2 volte nel numero di pazienti che potrebbero essere idonei per un trattamento mirato genomicamente, a seconda del luogo in cui si è originato il loro cancro.
“Questo è stato il risultato più importante del nostro articolo, che questo modello potrebbe potenzialmente essere utilizzato per aiutare nelle decisioni di trattamento, guidando i medici verso trattamenti personalizzati per pazienti con cancri di origine primaria sconosciuta”, ha spiegato Intae Moon, uno studente di dottorato in ingegneria elettrica e tecnologia al MIT.
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