L’IA ricostruisce le immagini dai pensieri: basta una scansione del cervello
Brain-IT trasforma l’attività cerebrale in immagini e impara anche a prevedere la risposta del cervello alle fotografie. Servono appena 60 minuti per adattarlo a una nuova persona.
Un’intelligenza artificiale capace di ricostruire ciò che vediamo analizzando l’attività del cervello. Si chiama Brain-IT ed è stata sviluppata dal gruppo di ricerca della professoressa Michal Irani, dell’Istituto Weizmann di Scienze, in Israele. Il sistema utilizza le scansioni ottenute con la risonanza magnetica funzionale (fMRI) per generare immagini simili a quelle osservate dai volontari durante gli esperimenti.
La ricerca, raccontata da MIT Technology Review, non equivale a leggere liberamente i pensieri: per ora il modello lavora soprattutto sulla ricostruzione di immagini realmente mostrate a persone sottoposte a scansione. Gli scienziati, tuttavia, intravedono applicazioni future nello studio delle immagini mentali e dei sogni.
Come funziona Brain-IT: dal cervello alle immagini
Il sistema combina due modelli di intelligenza artificiale che lavorano in direzioni opposte. Il primo, chiamato decoder, interpreta l’attività cerebrale e cerca di ricostruire l’immagine vista dalla persona. Il secondo, l’encoder, parte invece da una fotografia e prevede quale attività cerebrale potrebbe produrre.
Allenando i due modelli insieme, i ricercatori possono partire anche da immagini mai mostrate a un volontario: l’encoder genera una scansione cerebrale stimata e il decoder tenta di ricreare l’immagine originale. Ripetendo il processo, entrambi migliorano. Circa il 70% delle immagini utilizzate nell’addestramento non aveva una scansione cerebrale reale associata.
Il decoder tiene conto sia della struttura visiva, come forme e posizione degli oggetti, sia del contenuto, cioè di ciò che l’immagine rappresenta. Una componente generativa basata sulla diffusione trasforma queste informazioni in una ricostruzione visiva.
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Da 40 ore di scansioni a una sola ora
Uno degli ostacoli principali in questo campo è la scarsità di dati. Per addestrare sistemi simili servono molte ore di fMRI, una procedura costosa e impegnativa per i volontari. Il gruppo di Irani ha lavorato su dati che comprendono otto persone, ciascuna esposta a migliaia di immagini.
La capacità di individuare caratteristiche comuni tra cervelli diversi permette a Brain-IT di adattarsi più rapidamente a un nuovo partecipante. Secondo i ricercatori, laddove approcci precedenti richiedevano fino a circa 40 ore di dati, il nuovo sistema può funzionare con una sola ora di calibrazione. È un miglioramento importante per gli studi che dipendono da sessioni di risonanza molto costose.
Ricostruzioni sorprendenti, ma non ancora perfette
Le immagini ricreate da Brain-IT possono riprodurre scene, colori e disposizione degli elementi con una precisione superiore a quella ottenuta da diversi metodi precedenti. Restano però errori evidenti: in alcuni esperimenti un dolce è stato ricostruito come tre panini, mentre un cane è stato scambiato per una capra.
Questi sbagli dimostrano che il sistema non recupera una fotografia esatta dalla mente: produce una ricostruzione probabilistica a partire da segnali cerebrali complessi. Il risultato deve quindi essere interpretato con cautela, soprattutto quando si cercano dettagli specifici.
Sogni, paralisi e il problema della privacy mentale
Il gruppo di ricerca vorrebbe estendere questo approccio ai video, ai suoni e, in prospettiva, alle immagini prodotte dall’immaginazione. Una tecnologia del genere potrebbe aiutare a comprendere meglio alcuni processi neurologici e offrire nuove possibilità di comunicazione alle persone con paralisi grave.
La prospettiva solleva anche interrogativi sulla privacy mentale. Se un giorno strumenti simili riuscissero a ricostruire immagini immaginate anziché soltanto osservate, sarebbero necessarie protezioni rigorose sul consenso e sull’uso dei dati cerebrali. Per il momento, Brain-IT resta una tecnologia di ricerca che richiede specifiche scansioni fMRI e una fase di calibrazione.
Fonti: Istituto Weizmann, The New Science of Mind-Reading; MIT Technology Review, 1 ottobre 2026.
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