Работа ведётся в лаборатории NeuroAI под руководством Martin Schrimpf. В основе подхода лежат специальные топографические нейронные сети, моделирующие работу зрительной системы мозга. Такие модели позволяют виртуально тестировать тысячи вариантов стимуляции и находить наиболее эффективные схемы без необходимости проводить дорогостоящие эксперименты на живых организмах.
Сегодня большинство существующих зрительных протезов имеют серьёзные ограничения. Системы, воздействующие на сетчатку, зрительный нерв или зрительную кору, способны создавать лишь простые световые точки, вспышки и элементарные геометрические фигуры. Этого недостаточно для формирования полноценной картины окружающего мира.
Проблема заключается в том, что сложные образы обрабатываются более высокоуровневыми областями зрительной коры, где до сих пор было крайне сложно определить правильные точки и параметры стимуляции. Именно эту задачу исследователи пытаются решить с помощью искусственного интеллекта.
Созданная в EPFL модель уже прошла первые испытания. Её прогнозы были проверены исследователями из Нидерландов на обезьянах с ранее установленными мозговыми имплантами. Эксперименты показали, что система способна предсказывать такие схемы стимуляции, которые заметно влияют на восприятие визуальных объектов и поведение животных.
Пока технология не может создавать изображения «с нуля». В текущих экспериментах обезьяны сначала видели реальные изображения, после чего стимуляция мозга изменяла их восприятие предсказуемым образом. Однако именно это стало важным доказательством того, что нейронные представления объектов можно направленно модифицировать.
Следующим этапом станет попытка вызвать восприятие предметов при полном отсутствии зрительного сигнала. Если эта задача будет решена, появится возможность создавать кортикальные протезы, способные передавать слепым людям осмысленные изображения напрямую через стимуляцию мозга, обходя повреждённые глаза и зрительные нервы.
Исследователи считают, что разработанный подход может выйти далеко за пределы восстановления зрения. Аналогичные модели планируется использовать для совершенствования слуховых имплантов. Несмотря на успехи современных кохлеарных систем, они по-прежнему не способны полностью воспроизводить естественное восприятие звуков. Использование ИИ для точного прогнозирования реакции мозга на стимуляцию может значительно повысить качество таких устройств.
Если технология подтвердит свою эффективность в дальнейших экспериментах, она может открыть путь к новому поколению нейропротезов, которые будут не просто компенсировать потерянные органы чувств, а восстанавливать сложное восприятие окружающего мира на уровне, максимально близком к естественному.
Источник: https://actu.epfl.ch/news/ai-brings-object-level-vision-prosthetics-closer-t/Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
