新しい技術は、脳の活動と行動の間の関係の検索をスピードアップする可能性があります。
新たな展開が生まれました
神経科学者は脳からますます多くのデータを記録していますが、このデータに含まれる情報を理解すること、つまり神経コードを読み取ることは依然として難しい問題です。
研究の筆頭著者、マルクス・フレイ氏
Frey氏は、チームが手動でデコードすることなく、さまざまな種類の生の神経データを分析するための自動化された方法を開発したいと述べています。
彼らはラットの神経信号でAIをテストしましたそして、彼らの設計が動物の位置、頭の方向、走る速度を正確に予測できることがわかりました。手動処理を行わなくても、AIは人の手の動きを予測することができ、従来の分析手法を使用して得られたものよりも正確な結果が得られました。
上級著者でキャズウェル・バリー教授は次のように述べています。脳信号を分析するための既存の方法は、神経記録の多くの潜在的な情報を見逃している。問題は、私たちが理解している要素しかデコードできないことです、と彼は強調します。
ただし、新しいAIははるかに多くのニューラルコードにアクセスできます。神経データをより正確にデコードし、重要なことに、既存の知識によって制限されません。
著者らは、推論や問題解決などのより高いレベルの認知プロセスを予測できるようにデザインを開発する予定です。
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