Os pesquisadores da EPFL (Escola Politécnica Federal de Lausana, na Suíça) conseguiram decodificar os sinais cerebrais de um camundongo para prever o que ele vê, usando um novo algoritmo para construir modelos de redes neurais artificiais projetados para capturar a dinâmica cerebral.
Esse algoritmo de aprendizado de máquina é chamado de CEBRA e pode decodificar o que um rato vê enquanto assiste a um filme, bem como identificar as posições dos ratos enquanto eles correm livremente por uma sala.
Enquanto o primeiro rato assistia ao filme, os pesquisadores usaram sondas elétricas e sondas ópticas para registrar a atividade cerebral. Esses dados foram então usados para treinar o CEBRA e, quando aplicados aos sinais cerebrais capturados de outro rato assistindo ao clipe de filme pela primeira vez, o algoritmo de aprendizado de máquina foi capaz de identificar quadros específicos que estava vendo.
O CEBRA se destaca em comparação com outros algoritmos na reconstrução de dados sintéticos, o que é fundamental para comparar algoritmos. Seus pontos fortes também estão em sua capacidade de combinar dados entre modalidades, como recursos de filmes e dados cerebrais, e ajuda a limitar nuances, como mudanças nos dados que dependem de como eles foram coletados”, disseSteffen Schneider, coautor do artigo.
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