PoloSur
Brain-IT ha sido diseñado para identificar patrones de actividad cerebral comunes entre diferentes personas al procesar imágenes, lo que le otorga la capacidad de "leer" la mente con una velocidad y precisión sin precedentes. A diferencia de modelos anteriores que requerían un extenso entrenamiento personalizado, este nuevo sistema solo necesita una hora de escaneos cerebrales para aprender a interpretar a un nuevo individuo.
Michal Irani, del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas del Weizmann, destaca que, aunque existen modelos que traducen la actividad cerebral en imágenes, estos suelen fallar en aspectos fundamentales como la composición y el color. Brain-IT, en cambio, supera estas limitaciones, logrando una reconstrucción más fiel tanto del contenido como de los detalles de las imágenes.
Este año, Brain-IT fue seleccionado para ser presentado en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR), un evento destacado en el ámbito de la inteligencia artificial. Irani y su equipo no solo desarrollaron un "decodificador" para reconstruir imágenes a partir de escaneos, sino también un "codificador" que predice escaneos cerebrales a partir de imágenes.
El equipo de Irani continúa trabajando en la ampliación de estas técnicas de "lectura de la mente" para incluir la decodificación de información auditiva, mientras que el desafío de interpretar videos, especialmente durante los sueños, sigue siendo un objetivo ambicioso para el futuro.
Fuente original: Clarín Sociedad.
