演算法重構小鼠眼睛所見畫面
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
人工智能(AI)發展一日千里,不少學者更將技術應用於大腦研究上。瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)的科研團隊,開發了一種機器學習演算法CEBRA,標榜實時解讀老鼠的大腦訊號,重現小鼠眼前目睹的電影畫面,聲稱AI準確率超過95%;相關研究發表在學術期刊《自然》(Nature)。
團隊介紹,CEBRA源於數學概念,能夠學習神經代碼中的隱藏結構,構建人工神經網絡模型,從而捕捉大腦動態、重構畫面。為了訓練算法,團隊找來50隻小鼠,讓它們觀看一段30秒的黑白電影片段,並重複看9次。
探針收集大腦訊號
每次播片期間,團隊都會採用腦機介面(BMI)的方法,包括把電極探針,插進小鼠的大腦視覺皮層區域,收集其神經元的活動訊號;或是透過光學探針,在基因改造小鼠中獲取訊號,其神經元在活動時會發出綠光。
隨後,團隊運用CEBRA,把小鼠的神經訊號,與相關的電影片段關聯起來。為測試算法的成效,團隊安排小鼠第10次觀看相同的電影片段,並收集期間小鼠大腦活動訊號,再透過CEBRA,實時重現相應的電影片段。實驗顯示,畫面準確率逾95%。
有望預測動物行為
團隊指出,與其他演算法相比,CEBRA在重建合成數據方面表現出色。同時,該演算法還能跨模式組合數據,例如電影畫面與大腦數據,更可避免因不同的數據收集方式,而造成的微細變化。
除了神經科學研究,CEBRA還可以應用於動物行為及基因表達方面的研究,例如預測靈長類動物手臂的運動,或者推算實驗小鼠在場地中自由奔跑的位置。
團隊透露,下一步將使用CEBRA,提升腦機介面的神經解讀準確度,了解大腦如何處理訊息,最終目標是把演算法應用於人類大腦上。