From brain scans to images: How AI reconstructs what a person is seeing
A team led by Michal Irani at the Weizmann Institute of Science in Israel has developed an AI tool called the "Universal brain encoder," which can infer what a person is seeing from brain scans alone and generate fairly accurate corresponding images, and can also work in reverse to predict a person's brain activity based on what they are seeing. The tool was presented last month at the "Cognitive Computational Neuroscience" conference in New York; its goal is to help understand how the brain works, and it is expected to help locked-in syndrome patients communicate or reconstruct dream content.
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Ein neues KI-Tool kann allein durch die Analyse von Gehirnscans erraten, was man gerade betrachtet. Darauf basierend erzeugt es dann das passende Bild mit bemerkenswerter Präzision. Es funktioniert auch umgekehrt: Das Tool kann die Gehirnaktivität einer Person anhand dessen vorhersagen, was sie gerade betrachtet.
Das Tool stammt von Michal Irani, sie hat es gemeinsam mit ihren Kollegen am Weizmann Institute for Science in Rehovot, Israel, entwickelt. Vorgestellt hat sie das „Universal brain encoder“ genannte Tool im vergangenen Monat auf der „Cognitive Computational Neuroscience“-Konferenz in New York. Der Encoder soll letztendlich mehr Aufschluss über die Funktionsweise des Gehirns geben. Die Hoffnung ist, dass er vielleicht dazu beitragen könnte, Menschen mit Locked-in-Syndrom bei der Kommunikation zu helfen oder es Wissenschaftlern zu ermöglichen, den Inhalt von Träumen nachzubilden.
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Die Neuroethikerin Judy Illes von der University of British Columbia in Kanada, die nicht an der Forschung beteiligt war, bezeichnet die Arbeit als „großartig“. „Die Idee, [diesen Ansatz] therapeutisch einzusetzen, um Menschen mit neurologischen Erkrankungen zu helfen …, ist unglaublich spannend“, sagt sie.
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