科学家研发出AI读脑术CEBRA，准确率超过95%

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2023-07-04 02:20:32

背景介绍

近日，来自瑞士洛桑联邦理工学院的团队在Nature上提出了一种名为CEBRA的最新算法，就把AI读脑给实现了。最最最重要的是，准确率超过了95%！

CEBRA是基于对比学习实现的一种机器学习算法。CEBRA提供了三种不同的模式：1假设驱动模式2发现驱动模式3混合模式。它能够学习将高维数据排列或嵌入到一个称为隐空间（latentspace）的「低维空间」中。这种嵌入模式可用于推断数据中的隐藏关系和结构。

CEBRA能够学习神经代码中的隐藏结构。为了了解小鼠视觉系统中的隐藏结构，CEBRA可以在一个初始的训练阶段后，直接从大脑信号中预测看不见的电影画面，绘制大脑信号和电影特征。老鼠「读脑术」怎样将小鼠脑中的画面重现呢？

研究成果

研究者召集了50只小鼠，让它们一起观看一段30秒的电影片段，并将这个过程重复了9次。在小鼠看电影时，研究者就会把探针插进小鼠的大脑视觉皮层区域，收集它们的神经元活动信号。然后，研究者通过CEBRA，将这些神经信号与600帧电影片段联系起来，建立起两者之间的映射。有了前面9次观看的记忆巩固加强后，研究人员又让小鼠观看第10次，并收集了这一次观看时的大脑活动数据。将CEBRA应用于小鼠初级视觉皮层基于这些大脑数据，研究人员测试了CEBRA在预测电影片段中画面顺序方面的能力。结果发现，CEBRA能够在1秒内以95%的准确率预测下一个画面。

CEBRA还可以用来预测灵长类动物手臂的运动，重建老鼠在场地中自由奔跑的位置。这种新型的机器学习算法，能够对来自视觉皮层的视频进行快速、高精度的解码，这对于理解人类大脑活动来说，意义重大。

结论

CEBRA算法填补了神经科学领域缺乏可以灵活利用联合行为和神经数据揭示神经动力学的非线性技术的空缺。CEBRA还可以让我们了解大脑是如何处理信息的，并通过整合动物，甚至其他物种的数据，为发现神经科学的新原理提供一个平台。CEBRA算法并不仅限于神经科学研究，因为它可以应用于许多涉及时间或联合信息的数据集，包括动物行为和基因表达数据。

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AI CEBRA 读脑术人工神经网络模型大脑信号视频画面

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