
Des chercheurs de l’Université de Kobe ont développé un algorithme d’IA qui prédit les actions de la souris sur la base de données d’imagerie cérébrale.
Les scientifiques ont fait des progrès dans le décodage de l’activité neuronale, ce qui accélérera le développement de la BCI (interface cerveau-machine). À l’aide d’un algorithme de reconnaissance d’images IA, l’équipe a prédit le mouvement de la souris avec une précision de 95 %.
« Notre expérience avec les systèmes de visualisation et de suivi de souris basés sur la réalité virtuelle et l’apprentissage profond nous a permis d’utiliser des « méthodes de bout en bout ». Ils ne nécessitent aucun prétraitement et évaluent les informations dans l’ensemble du cortex cérébral pour les décoder en temps quasi réel », a déclaré le chef du projet Takehiro Ajioka.
L’approche innovante combinait deux algorithmes d’apprentissage en profondeur pour analyser les modèles spatiaux et temporels. Les chercheurs les ont appliqués à des données d’imagerie cérébrale provenant de souris au repos et courant sur un tapis roulant. Le modèle d’IA a ensuite été entraîné pour prédire les actions de l’animal.
La précision a atteint 95 % sans qu’il soit nécessaire de supprimer le bruit. Le décodage des données ne prend que 0,17 seconde, ce qui indique la capacité du modèle à faire des prédictions en temps réel.
Une autre caractéristique distinctive de cette étude est son applicabilité à plusieurs souris expérimentales. Cette polyvalence permet au modèle d’IA de filtrer efficacement les différences individuelles dans la structure et la fonction du cerveau, en se concentrant uniquement sur les signaux qui indiquent un mouvement ou un repos.
Cette fonctionnalité met en évidence le potentiel d’adaptation de la technologie à des applications plus larges et plus diversifiées, y compris chez l’homme.
Rappelons qu’en février, des scientifiques du Tennessee ont entraîné un réseau de neurones pour analyser l’activité cérébrale de souris et signaler où se trouve l’animal et dans quelle direction il regarde.
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