Исследователи из группы когнитивной вычислительной нейронауки в FAU акцентировали внимание на способности мозга к предсказательному кодированию. С помощью искусственного интеллекта и информации от пациентов с эпилепсией они установили, что спонтанные активности мозга играют значительную роль в обработке информации без внешних стимулов. Эти результаты могут способствовать улучшению методов диагностики и лечения заболеваний мозга, а также вдохновить на развитие технологий ИИ, которые напоминают работу человеческого мозга.
Два физика и нейробиолога исследовалиспонтанную активность человеческого мозга с применением автокода — инструмента искусственного интеллекта, позволяющего выявлять закономерности и связи в сложных мозговых активностях, что недостижимо традиционными методами. Это стало возможно благодаря сотрудничеству с учеными Центра эпилепсии Университетской клиники Эрлангена, где в качестве спикера выступил профессор Хао Хамер.
Пациенты, страдающие эпилепсией, здесь получают имплантаты электродов в мозг перед проведением операции по удалению эпилептических очагов. На основе данных, полученных во время этой процедуры, исследователи обнаружили, что определенные спонтанные активности мозга, называемые локальными потенциалами поля (LFP), могут служить важными индикаторами, отражающими работу мозга. Эти сигналы, как выяснили ученые, играют значительную роль в обработке информации даже при отсутствии внешних стимулов.
«В ходе нашего исследования мы осознали, что мозг постоянно испытывает активные состояния, определяемые локальными потенциалами поля (LFP). Это похоже на то, что он вечно анализирует разные варианты возможных событий, даже если мы ничего не делаем и не замечаем никаких внешних раздражителей в данный момент», — отмечает доктор Патрик Краус. «Кроме того, мы выяснили, что форма этих LFP может влиять на направление информационного потока в мозге. Это открытие может существенно помочь нам понять, как наши мысли и эмоции обрабатываются внутри сознания», — добавляет доктор Ахим Шиллинг.
Эти результаты не только открывают новые горизонты для исследований, но также могут привести к лучшим методам диагностики и лечения заболеваний мозга. Методы, основанные на искусственном интеллекте, могут также использоваться в сочетании с обычными измерениями ЭЭГ или МЭГ, когда электроды прикрепляются к поверхности черепа для измерения активности мозга.
«Понимание, что обычно происходит в нашем мозге в состоянии покоя, может быть полезным для диагностических целей. Если мы сможем глубже понять, как работает наш мозг и как он обрабатывает информацию, это позволит нам разработать более специфические методы диагностики и лечения нервных заболеваний, — подчеркивает доктор Ахим Шиллинг. — Если, например, мозг переходит в состояние, которое не связано с внешними стимулами, это может быть признаком патологических изменений».
Когда искусственный интеллект используется как инструмент, результаты исследования двух ученых из FAU могут также помочь в дальнейшем развитии AI. Долгосрочная цель: создать AI, который способен постоянно делать прогнозы, даже если в данный момент не обрабатывает никаких входящих данных.
«Это может быть особенно полезно в системах AI, встроенных в автомобили, особенно с учетом вопросов безопасности», — объясняет доктор Ахим Шиллинг. Доктор Патрик Краус добавляет: «Даже если на дороге не много машин и автомобиль движется прямо по шоссе, было бы полезно, чтобы AI в фоновом режиме рассматривал возможные дорожные происшествия, на которые ему потенциально придется реагировать».
Таким образом, исследование докторов Патрика Крауса и Ахима Шиллингa показывает, что синергетическая связь между AI и исследованием мозга способна расширить границы понимания когнитивных процессов и функций мозга, приводя к инновационным подходам в медицинской диагностике и терапии.
Алгоритм искусственного интеллекта, разработанный в Техасском университете, успешно предсказал70% землетрясений в ходе испытаний, продемонстрировав потенциальные улучшения готовности к землетрясениям и управления рисками. Его результаты на международном конкурсе подчеркивают его точность и адаптивность.
