Команда под руководством Михаль Ирани из Института науки Вейцмана создала систему ИИ, которая анализирует снимок мозга, угадывает, на что смотрит человек, а затем генерирует изображение, очень похожее на оригинал. Система работает и в обратном направлении: она может предсказывать активность мозга, возникающую при просмотре заданного изображения. О прорыве рассказали на конференции Cognitive Computational Neuroscience в Нью-Йорке в сентябре 2026 года.
Как работает система
Исследователи обучили «декодер» на данных фМРТ восьми добровольцев. Каждый из них просмотрел около 9 000 изображений, находясь в высокоточном сканере. У декодера две ветви: одна предсказывает расположение цветов и форм, другая — содержание, например «связку бананов». Затем диффузионная модель — разновидность ИИ, которая превращает зашумлённые пиксели в чёткое изображение, — создаёт итоговую картинку. Чтобы компенсировать нехватку парных данных сканирования и изображений, учёные также обучили «кодировщик», предсказывающий активность мозга по любому изображению. Благодаря этому две модели могли улучшать друг друга в цикле.
Почему это важно
Новому декодеру достаточно около часа данных фМРТ от нового человека, тогда как прежним инструментам требовалось примерно 40 часов. Это сокращает расходы на $600‑$1,000 за каждый час сканирования. Технология становится практичнее для лабораторий нейронаук и в будущем может помочь людям, которые не могут говорить, например пациентам с синдромом запертого человека: активность мозга можно будет преобразовывать в изображения.
Почему это важно
Для нейробиологов сокращение времени сканирования означает, что исследования можно проводить быстрее и дешевле, а значит — изучать обработку зрительной информации в большем числе экспериментов. Для людей с тяжёлыми двигательными нарушениями этот метод открывает перспективу передавать мысли без речи, хотя до появления практических устройств ещё несколько лет.
