La revolución tecnológica ha dado un importante salto con un estudio realizado por expertos de la Universidad de Osaka, quienes han logrado generar imágenes a partir de señales del cerebro humano.
Los científicos Yu Takagi y Shinji Nishimoto utilizaron modelos de difusión para convertir las señales del cerebro en imágenes de alta resolución. Según los investigadores, este procedimiento utilizó modelos como Stable Diffusion para generar imágenes de alta definición a partir de la actividad del cerebro.
El estudio, publicado por el equipo de la Escuela de Posgrado de Biociencias de Vanguardia de la Universidad de Osaka, examinó la conexión entre la visión artificial y el sistema visual humano para determinar cómo procesa el cerebro humano la información visual.
Los autores del estudio aseguraron que lo más sorprendente es que no necesitaron entrenar o ajustar los modelos de IA para generar las imágenes, a diferencia de otros estudios similares que capturaron la actividad visual en el cerebro humano. Para llevar a cabo el estudio, se utilizó un modelo de señales de imagen por resonancia magnética funcional (fMRI), que se procesó y se le agregó ruido a través del proceso de difusión.
Finalmente, los expertos decodificaron las representaciones de texto de señales de fMRI dentro de la corteza visual superior y las usaron como entrada para producir una imagen final.
Según los resultados, al comienzo del proceso de difusión inversa, la información de la imagen se comprime dentro de la capa de cuello de botella y a medida que avanza la eliminación de ruido, surge una disociación funcional entre las capas de la red dentro de la corteza visual. La primera capa tiende a representar detalles a escala fina en las primeras áreas visuales, mientras que la capa del cuello de botella corresponde a información de orden superior en áreas más ventrales y semánticas, explicaron los expertos.
Debido a que la inteligencia artificial actúa de manera similar al ser humano, cuanto mayor sea el nivel de los estímulos, mayor será el nivel de ruido y mayor será la resolución de la imagen.
Este estudio fue el primero en proporcionar una interpretación cuantitativa de un modelo con inteligencia artificial desde una perspectiva biológica.
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