Ученые давно мечтают научиться воссоздавать ментальные образы через сканирование мозга, но современные методы дают неточные результаты. Трое китайских исследователей смогли решить эту проблему разработав алгоритм нейронных сетей DGMM (Deep Generative Multiview Model), который намного лучше других воспроизводит изображения, полученные при сканирования функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ).
Чтобы воссоздать изображение путём считывания его из мозга человека, смотрящего на картинку, нужно получить МРТ-скан головного мозга. Метод фиксирует изменения в мозговом кровотоке, позволяя определять активные нейроны, после чего DGMM воссоздаёт первоначальный образ, основанный на этих данных.
Команда постоянно обучает свою нейронную сеть. После множества практических занятий нейронная сеть начинает лучше понимать, как соотносить воксели (3D-пиксели), чтобы генерировать точные изображения без шумов и погрешностей. Уже сейчас методика DGMM демонстрирует результаты, максимально схожие с исходными данными. Однако нужно проделать ещё много работы, прежде чем станет понятно: может ли работать DGMM со сложными изображениями и видео.
Китайские исследователи предполагают, что их технология сможет помочь врачам, например, проводить анализ психического здоровья человека на основе сканирования его снов или галлюцинаций.
