脳スキャンから見た画像を再現するAIモデル「Brain-IT」を開発

イスラエルのワイツマン科学研究所の研究チームが、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）の脳スキャンデータから、被験者が見ている画像を再構成するAIモデル「Brain-IT」を開発したと発表した。CNETが伝えた。

Brain-ITは、画像を見ているときの脳活動からその画像を復元するだけでなく、特定の画像に対してfMRI脳スキャンがどのような信号パターンを示すかを予測することもできる。

新しい被験者に必要なfMRIデータはわずか1時間分で、従来の手法が40時間分の記録を必要としていたのと同等の結果を達成できるという。モデルの訓練には、8人のボランティアから取得したNatural Scenes Datasetの数千件の脳スキャンデータが使われた。研究チームは、特定の視覚内容に反応して活性化する128の機能的領域を脳内に特定した。

研究チームはこの成果をGitHubで公開し、今年初めに開催された科学会議で論文を発表した。

今後の展開

研究を率いるMichal Irani氏はMIT Technology Reviewのインタビューで、「マインドリーディング」は「かわいらしい派手な名前」にすぎず、この技術は思考や記憶、言語をとらえるものではないと述べた。研究チームは現在、聴覚情報でも同様の結果が得られるかどうかを検証しており、将来的には夢への応用も視野に入れている。また、より簡素なEEG（脳波計）で同様の結果が得られるかどうかも調査しているという。