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¿IA en los sueños? Esta herramienta genera videos a partir de escáneres cerebrales, ideal para grabar sueños

En una fusión de tecnología de punta y los misterios de la mente humana, investigadores de la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad China de Hong Kong han revelado un avance extraordinario.

Su novedoso proceso permite la generación de vívidas secuencias de vídeo derivadas de escáneres cerebrales, abriendo la puerta a capturar y registrar el reino etéreo de los sueños.

Desbloqueando el reino de los sueños

Aprovechando el poder de la resonancia magnética funcional (fMRI), un proceso que mapea la actividad cerebral, el equipo de científicos, formado por Jiaxin Qing, Zijiao Chen y Juan Helen Zhou, se embarcó en una misión audaz.

Su objetivo era desbloquear el enigmático reino de los sueños, con la mente puesta en capturar los momentos fugaces que a menudo se disipan como la niebla.

Su ingenioso enfoque implicó entrelazar los ámbitos de la IA y la neurociencia. Al integrar el modelo de aprendizaje profundo Difusión estable con datos recuperados de exploraciones por resonancia magnética funcional, los investigadores lograron una hazaña extraordinaria.

Como artistas maestros que elaboran cuidadosamente sus trazos en un lienzo, transformaron hábilmente la actividad cerebral en secuencias de video fluidas y de alta calidad.

Si bien se han informado intentos previos de decodificar imágenes de escáneres cerebrales utilizando IA, la naturaleza esquiva de las imágenes visuales continuas siguió siendo un desafío formidable.

La técnica de resonancia magnética funcional generalmente captura instantáneas de la actividad cerebral a intervalos de unos pocos segundos, lo que no llega a los 30 cuadros por segundo estándar requeridos para el video.

El investigador principal, Jiaxin Qing, destacó las complejidades involucradas: indicando“la información oculta dentro de nuestras complejas actividades cerebrales es un gran enigma en la neurociencia cognitiva. La tarea de recrear la visión humana a partir de registros cerebrales, especialmente utilizando herramientas no invasivas como la resonancia magnética funcional, es una tarea apasionante pero difícil”.

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Modelo de video mental

Los investigadores desarrollaron el modelo Mind-Video, un canal de dos módulos que conecta de manera efectiva los ámbitos de la decodificación cerebral de imágenes y videos.

Al entrenar su decodificador de resonancia magnética funcional utilizando señales cerebrales recopiladas, extrayendo información de extensas bases de datos de imágenes y perfeccionando sus metodologías, el equipo logró hazañas extraordinarias.

Los videos generados por su enfoque mostraron movimientos realistas y transiciones dinámicas entre escenas, con un nivel impresionante de precisión, con una tasa de exactitud del 85%.

Las implicaciones de su trabajo se extienden mucho más allá del ámbito de los sueños. La fusión de técnicas de IA, resonancia magnética y EGM (electromiograma) encierra un inmenso potencial para desentrañar el intrincado funcionamiento de la mente humana.

Shinji Nishimoto, neurocientífico de la Universidad de Osaka, prevé aplicaciones futuras de estas técnicas para capturar pensamientos y sueños.

En colaboración con un colega del Laboratorio de Neurociencia Cognitiva de la Universidad de Texas, Austin, el investigador de sueños Daniel Oldis está desarrollando tecnología de resonancia magnética para registrar los sueños, con el objetivo de decodificar la actividad cerebral, los impulsos nerviosos e incluso los intrincados detalles del habla y el movimiento dentro de los sueños.

Al describir su esfuerzo pionero como similar a los primeros años de la carrera espacial, Oldis afirmó: “Pero en este caso, vamos al espacio de los sueños”.

La persona promedio experimenta hasta seis sueños cada noche, pero a los pocos minutos de despertar, el 90% de estos sueños se disuelven en los rincones de los recuerdos olvidados.

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La perspectiva de inmortalizar estas experiencias efímeras a través de vídeos grabados es nada menos que estimulante.

Los hallazgos del estudio fueron publicado en arXiv.

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