ელოვნური ინტელექტის უახლესმა მიღწევებმა მკვლევარებს საშუალება მისცა რეკონსტრუირება მოახდინონ გამოსახულებების ადამიანის ტვინის აქტივობიდან, ფაქტობრივად “წაიკითხონ” ვიზუალური აზრები. ეს რევოლუციური ტექნოლოგია აერთიანებს დახვეწილ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ნეიროვიზუალიზაციის მეთოდებთან, როგორიცაა ფუნქციური მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფია (ფმრტ), რათა ინტერპრეტაცია გაუკეთოს და აღადგინოს ვიზუალური გამოცდილებები ტვინის სკანირების საფუძველზე. მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ ადრეულ ეტაპზეა, ნეირომეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ეს გადაკვეთა იმედის მომცემია სამედიცინო კომუნიკაციის, კოგნიტური კვლევებისა და ვიზუალური აღქმის გაგების გამოყენებისთვის.
fMRI და MEG ტექნიკები
ფუნქციური მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფია (ფმრტ) და მაგნიტოენცეფალოგრაფია (მეგ) არის ორი მთავარი ნეიროვიზუალიზაციის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება ტვინის აქტივობის დასაფიქსირებლად გამოსახულების რეკონსტრუქციისთვის. ფმრტ აფიქსირებს სისხლის ნაკადის ცვლილებებს ტვინის აქტიურ რეგიონებში, რაც უზრუნველყოფს მაღალ სივრცით რეზოლუციას, თუმცა დაახლოებით 10 წამიანი დროითი დაგვიანებით. ამის საპირისპიროდ, მეგ ზომავს ნეირონული აქტივობის შედეგად წარმოქმნილ მაგნიტურ ველებს, რაც უზრუნველყოფს უპირატეს დროით რეზოლუციას წამში ათასობით გაზომვით. მაშინ როცა ფმრტ გამოირჩევა ტვინის კონკრეტული აქტიური უბნების ზუსტი ლოკალიზაციით, მეგ საშუალებას იძლევა რეალურ დროში მოხდეს სწრაფად ცვალებადი ნეირონული პატერნების თვალის მიდევნება. მკვლევარებმა წარმატებით გამოიყენეს ორივე მეთოდი ვიზუალური ინფორმაციის დეკოდირებისთვის, სადაც ფმრტ ზოგადად იძლევა სივრცობრივად უფრო ზუსტ რეკონსტრუქციებს, ხოლო მეგ საშუალებას იძლევა მოხდეს გამოსახულების დეკოდირება რეალურ დროში.
AI მოდელები გამოსახულების რეკონსტრუქციისთვის
რამდენიმე ხელოვნური ინტელექტის მოდელი იქნა გამოყენებული ტვინის აქტივობის დეკოდირებისა და აზრებიდან გამოსახულებების რეკონსტრუქციისთვის. Stable Diffusion, ტექსტიდან გამოსახულების გენერატორი, DALL-E 2-ისა და Midjourney-ის მსგავსი, ადაპტირებულ იქნა ტვინის აქტივობის პატერნების დასაკავშირებლად გამოსახულებების ტექსტურ აღწერილობებთან. ეს მიდგომა საშუალებას იძლევა აღდგენილ იქნას მონაწილეების მიერ ნანახი გამოსახულებები მათი ტვინის სკანირების საფუძველზე. ასევე გამოყენებულ იქნა გენერაციული ადვერსარული ქსელები (GANs), რომლებიც შედგება გენერატორისგან, რომელიც ქმნის გამოსახულებებს ტვინის აქტივობის მონაცემებიდან და დისკრიმინატორისგან, რომელიც აფასებს მსგავსებას გენერირებულ და ორიგინალ გამოსახულებებს შორის. ეს მოდელები მუშაობენ ერთობლივად შედეგის დასახვეწად და სულ უფრო ზუსტი რეკონსტრუქციების შესაქმნელად. გარდა ამისა, ოსაკის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა შეიმუშავეს სისტემა, რომელიც აერთიანებს როგორც ვიზუალურ, ისე ტექსტურ ინფორმაციას ხელოვნური ინტელექტის უნარის გასაუმჯობესებლად ტვინის სკანირების ინტერპრეტაციისთვის, რამაც მიაღწია 80%-მდე სიზუსტეს გამოსახულების რეკონსტრუქციაში.
ტრენინგი და მონაცმთა მოთხოვნები
ვრცელი სატრენინგო მონაცემთა ნაკრებები გადამწყვეტია ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის, რათა ზუსტად მოახდინონ ტვინის აქტივობის დეკოდირება და გამოსახულებების რეკონსტრუქცია. ოსაკის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა გამოიყენეს ოთხი მონაწილის ტვინის სკანირების მონაცემთა ნაკრები, როდესაც თითოეული მათგანი ათვალიერებდა 10,000 ფოტოსგან შემდგარ ნაკრებს. ეს პროცესი მოიცავს ფმრტ მონაცემების დაკავშირებას შესაბამის ვიზუალურ სტიმულებთან და ტექსტურ აღწერილობებთან, რაც საშუალებას აძლევს ხელოვნურ ინტელექტს ისწავლოს ტვინის აქტივობის პატერნები, რომლებიც ასოცირდება კონკრეტულ გამოსახულების მახასიათებლებთან. სწავლების ფაზა არის დროისა და რესურსების ინტენსიური მომხმარებელი, ხშირად საჭიროებს მძლავრ გამოთვლით ინფრასტრუქტურას ნეიროვიზუალიზაციის დიდი მოცულობის მონაცემების დასამუშავებლად. გარდა ამისა, ტვინის აქტივობის პატერნებში ინდივიდუალური ცვალებადობის გამო, შესაძლოა საჭირო გახდეს პერსონალიზებული ტრენინგი ოპტიმალური შედეგებისთვის, რაც კიდევ უფრო ზრდის მონაცემთა მოთხოვნებსა და პროცესის სირთულეს.
გამოყენება და შეზღუდვები
ამ ტექნოლოგიის პოტენციური გამოყენების სფეროები მოიცავს კომუნიკაციის დახმარებას პარალიზებული ან მეტყველების დარღვევების მქონე პირებისთვის, სახეობებს შორის ვიზუალური აღქმის ნეირონული საფუძვლების კვლევას და პოტენციურად სიზმრების ინტერპრეტაციას. თუმცა, მნიშვნელოვანი შეზღუდვები კვლავ არსებობს. ტექნოლოგია მოითხოვს ვრცელ, პერსონალიზებულ სატრენინგო მონაცემებს, რომელთა შეგროვებაც დროისა და ფინანსების მხრივ ძვირადღირებულია. გამოსახულების ხარისხი კვლავ გამოწვევად რჩება, სადაც ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული რეკონსტრუქციები ხშირად ასახავს ზოგად განლაგებას, მაგრამ უჭირს წვრილმანი დეტალებისა და კონკრეტული ობიექტების გადმოცემა. ამასთანავე, ეთიკური პრობლემები წარმოიშობა პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობისა და ინდივიდთა აზრებზე მათი თანხმობის გარეშე წვდომის პოტენციური ბოროტად გამოყენების შესახებ.
