Ученые из EPFL разработали метод генерации видеоконтента с помощью ИИ, который позволяет максимально активировать специфические области зрительной коры головного мозга. Исследование демонстрирует возможность создания персонализированных визуальных стимулов, вызывающих предсказуемую нейронную реакцию, что открывает новые перспективы в нейробиологии, изучении восприятия и разработке интерфейсов «мозг-компьютер» для восстановления зрения.
В основе работы лежит использование генеративных моделей, которые обучаются на данных нейронной активности. Система итеративно оптимизирует видеоряд, подстраивая его под индивидуальные особенности нейронных ответов конкретного субъекта. В ходе экспериментов исследователи смогли добиться значительно более сильной активации целевых нейронов по сравнению с использованием стандартных наборов изображений или случайных видеороликов.
Этот подход позволяет глубже понять принципы кодирования визуальной информации в мозге. Вместо пассивного наблюдения за реакцией на внешние раздражители, ученые получили инструмент для активного «программирования» нейронного отклика. Технология может быть масштабирована для изучения сложных иерархических структур мозга, отвечающих за распознавание объектов, движение и другие когнитивные функции.
Ключевые факты
- Исследование проведено специалистами Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL).
- Метод использует генеративные нейросети для создания визуальных стимулов, оптимизированных под конкретные нейронные паттерны.
- Система позволяет достичь максимальной амплитуды отклика в целевых областях зрительной коры.
- Технология применима для фундаментальных исследований нейробиологии и разработки нейропротезов.