Brain-IT : une IA reconstruit les images vues à partir d'IRMf

Des chercheurs de l'Institut Weizmann des sciences ont annoncé Brain-IT, un modèle d'intelligence artificielle capable de reconstruire les images qu'une personne est en train de regarder à partir de ses scans cérébraux par IRMf. Le modèle peut également prédire à quoi ressemblerait un scan cérébral IRMf pour une image donnée.

Brain-IT ne nécessite qu'une heure de données IRMf d'un nouveau sujet pour égaler les résultats que d'autres méthodes obtiennent avec 40 heures d'enregistrement, selon CNET. Le modèle a été entraîné sur des milliers de scans cérébraux issus du Natural Scenes Dataset, provenant de huit volontaires.

Les chercheurs ont identifié 128 régions fonctionnelles du cerveau qui s'activent pour un contenu visuel spécifique. L'équipe a documenté ses travaux sur GitHub et dans un article présenté lors d'une conférence scientifique plus tôt cette année.

Vers d'autres applications

Dans un entretien accordé à MIT Technology Review, Michal Irani a déclaré que la « lecture de pensée » est un « nom mignon et accrocheur » et que cette technologie ne capte ni les pensées, ni la mémoire, ni le langage. L'équipe souhaite désormais vérifier si des résultats similaires peuvent être obtenus avec des informations auditives et, à l'avenir, avec les rêves. Les chercheurs étudient aussi la possibilité qu'un appareil EEG plus simple produise des résultats comparables, selon MIT Technology Review.