Un equipo de científicos del Instituto Weizmann de Ciencias de Israel desarrolló Brain-IT, un modelo de inteligencia artificial diseñado para reconstruir escenas visuales a partir de la actividad registrada en el cerebro. La tecnología busca identificar patrones comunes entre distintas personas para interpretar la información cerebral asociada con aquello que están observando.
El desarrollo parte de un desafío relacionado con la disponibilidad de datos. Para entrenar el modelo fue necesario trabajar con una gran cantidad de imágenes y registros obtenidos mediante resonancia magnética funcional (fMRI), realizados mientras los participantes observaban diferentes escenas.
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De acuerdo con los investigadores, Brain-IT puede reconocer patrones de actividad cerebral presentes en la mayoría de las personas y utilizarlos para reconstruir las escenas observadas. Uno de los objetivos planteados por el equipo es que este tipo de tecnología pueda contribuir en el futuro a recuperar formas de comunicación en personas que han perdido esa capacidad debido a una parálisis severa.
Un modelo basado en dos procesos
Para desarrollar Brain-IT, los científicos plantearon un sistema que funciona en dos direcciones. En lugar de limitarse a construir un decodificador capaz de reconstruir una imagen utilizando un registro cerebral, también desarrollaron un codificador que permite realizar el proceso inverso: predecir la actividad registrada mediante fMRI a partir de una imagen.
El planteamiento funciona como una especie de diccionario bilingüe bidireccional entre las imágenes y la actividad cerebral. De esta manera, el modelo puede establecer correspondencias entre lo que una persona observa y los patrones que aparecen en diferentes regiones del cerebro.
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Durante la investigación, el equipo identificó 128 regiones funcionales compartidas por los participantes. Estas zonas presentan funciones específicas relacionadas con el procesamiento de imágenes y permitieron establecer patrones comunes pese a las diferencias individuales en la actividad cerebral.
La investigación también busca avanzar en la comprensión de cómo se distribuye el procesamiento visual en el cerebro. Según Michal Irani, directora del estudio, el codificador desarrollado podría utilizarse para estudiar la manera en que trabajan conjuntamente distintas regiones y cómo se desarrolla el proceso mediante el cual una percepción adquiere forma.
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El modelo representa así una aproximación distinta a la interpretación de la actividad cerebral: en lugar de analizar únicamente determinados patrones aislados, combina información sobre las imágenes observadas con los registros obtenidos mediante fMRI para establecer una relación entre ambos tipos de datos.
Los investigadores esperan que esta línea de trabajo permita seguir desarrollando herramientas capaces de interpretar información cerebral y explorar nuevas aplicaciones relacionadas con la comunicación y el estudio de la percepción.