Хакатон был одним из нескольких, что исследователи из Принстонского университета и Intel, наибольшего производителя компьютерных процессоров, организованных, дабы выстроить программное обеспечение, которое может сообщить то, что человек думает в реальном времени, тогда как человек думает он.Сотрудничество между исследователями в Принстоне и Intel разрешило стремительные успехи по свойству расшифровать цифровые мозговые эти, просмотренную функциональную магнитно-резонансную томографию (fMRI) применения, дабы продемонстрировать, как нервная деятельность дает начало изучению, памяти и вторым познавательным функциям.Обзор вычислительных продвижений к расшифровке сканирований головного мозга появляется в издании Nature Neuroscience, созданном исследователями в Университете Нейробиологии Принстона и факультетах информатики Принстона и электротехнике, вместе с сотрудниками в Intel Labs, отделе изучений Intel.
«У возможности осуществлять контроль мозг в реальном времени имеется громадный потенциал для лечения заболеваний и улучшения диагноза мозга, и для фундаментального исследования того, как ум трудится», сообщил Джонатан Коэн, доктор наук Роберта Бендхайма и Линн Бендхейм Томен в Нейробиологии, соруководитель Университета Нейробиологии Принстона, и один из участников-соучредителей сотрудничества с Intel.Начиная В первую очередь сотрудничества два года назад, исследователи уменьшили время, которое требуется, дабы извлечь мысли из сканирований головного мозга со дней вниз к меньше, чем секунда, сообщил Коэн, что есть кроме этого учителем психологии.Один тип опыта, что извлекает пользу из расшифровки в настоящем времени мыслей, случился на протяжении Хакатона.
Изучение, созданное Дж. Бенджамином Хатчинсоном, бывшим постдокторским исследователем в Университете Нейробиологии Принстона, что есть сейчас доцентом в Северо-восточном университете, стремилось изучить деятельность в мозгу, в то время, когда человек – уделение внимания окружающей среде, против того, в то время, когда его либо ее внимание блуждает к вторым мыслям либо воспоминаниям.
В опыте Хатчинсон попросил, дабы изучение добровольно вызвалось – аспирант, лежащий в fMRI сканере – дабы взглянуть на заполненную подробностью картину людей в переполненном кафе. От его компьютера в помещении пульта Хатчинсон имел возможность сообщить в реальном времени, был ли аспирант уделением внимания картине либо дрейфовал ли ее ум к внутренним мыслям.
Хатчинсон имел возможность тогда дать обратную сообщение аспиранта о том, как прекрасно она обращала внимание, делая картину более четкой и более сильной в цвете, в то время, когда ее ум был сосредоточен на исчезновении и картине картины, в то время, когда ее внимание дрейфовало.Длящееся сотрудничество принесло пользу нейробиологам, каковые желают определить больше о программистах и мозге, каковые желают проектировать более действенные методы обработки и компьютерные алгоритмы, дабы скоро упорядочить громадные комплекты данных, по словам Теодора Виллка, главного главного инженера в Intel Labs в Хиллсборо, Орегон и главе Mind’s Eye Lab Intel. Виллк направляет часть Intel совместной команды.«Intel интересовался работой над появляющимися заявлениями на высокоэффективное вычисление, и сотрудничество с Принстоном предоставило нам новые неприятности», сообщил Виллк. «Мы кроме этого сохраняем надежду экспортировать то, что мы определим из изучений агентурной познания и разведки к искусственному интеллекту и машинному обучению, с целью продвижения вторых серьёзных целей, таких как более надёжное независимое вождение, более стремительное изобретение лекарства и ealier диагностика рака».
Начиная с изобретения fMRI два десятилетия назад, исследователи улучшали свойство просеять через огромные количества данных в каждом просмотре. fMRI сканер захватывает сигналы от трансформаций в кровотоке, каковые происходят в мозгу с момента до момента, как мы думаем. Но просматривая от этих измерений фактические мысли, каковые имеет человек, являются проблемой, и исполнение ее в реальном времени еще более сложно.
Большое количество способов для обработки этих данных были развиты в Принстоне и других учреждениях. К примеру, работа Питера Рамаджа, доктора наук Гордона И.С. Ву преподавателя и Разработки электротехники в Принстоне, разрешила исследователям выяснить мозговые образцы деятельности, каковые коррелируют к мыслям, объединяя эти из сканирований головного мозга от многократных людей. Проектирование компьютеризированных руководств либо методов, дабы выполнить эти изучения есть наибольшей областью изучения.
Сильная высокоэффективная компьютерная помощь сократила время, в то время, когда это берет, дабы сделать эти изучения, разбивая задачу в куски, каковые смогут быть обработаны параллельно. Комбинация лучших параллельного вычисления и алгоритмов – то, что обеспечило сотрудничество, дабы достигнуть обработки сканирования головного мозга в настоящем времени, по словам Кая Ли, Пола М. Визэса Принстона ’55 П86 и Марсия Р. Визэс доктор наук P86 в Информатике и одном из основателей сотрудничества.В первую очередь сотрудничества в 2015, Intel внес в Принстон больше чем $1,5 миллиона в компьютерной поддержке и технике аспирантов Принстона и постдокторских исследователей.
Intel кроме этого нанимает 10 программистов, каковые трудятся над этим проектом с Принстоном, и эти специалисты трудятся в тесном сотрудничестве со свойством Принстона, студентами и postdocs, дабы улучшить ПО.Эти методы определяют местонахождение мыслей в данных при помощи машинного обучения, та же самая техника что применение ПО распознавания лиц, дабы оказать помощь отыскать друзей в платформах социальных сетей, таких как Facebook.
Машинное обучение включает компьютеры демонстрации к достаточным примерам так, дабы компьютеры имели возможность классифицировать новые объекты, каковые они ни при каких обстоятельствах не видели прежде.Одним из результатов сотрудничества было создание набора инструментов ПО, названного Мозговым Аналитическим Набором Отображения (BrainIAK), что открыто дешёв через Интернет любым исследователям, обращающимся к процессу fMRI эти. Команда сейчас трудится над постройкой аналитического обслуживания в настоящем времени. «Мысль пребывает в том, что кроме того исследователи, у которых нет доступа к высокоэффективным компьютерам, либо кто не знает, как написать программное обеспечение, дабы руководить их изучениями этих компьютеров, были бы в состоянии применять эти инструменты, дабы расшифровать сканирования головного мозга в реальном времени», сообщил Ли.То, что эти ученые определят о мозге, может в конечном итоге оказать помощь людям сражаться с трудностями с обращением внимания или других условий, каковые извлекают пользу из яркой обратной связи.
К примеру, обратная сообщение в настоящем времени может оказать помощь больным научить мозги ослаблять навязчивые воспоминания. Тогда как для таких «мозговых учебных» подходов нужна дополнительная проверка, дабы удостовериться, что мозг изучает новые образцы и не только делается хорошим в исполнении учебных маневров, эти подходы обратной связи предлагают потенциал для новых способов лечения, сообщил Коэн.
Анализ в настоящем времени мозга имел возможность кроме этого оказать помощь клиницистам поставить заключения, сообщил он.У способности расшифровать мозг в реальном времени кроме этого имеется применения по большей части мозговом изучении, сообщил Кеннет Норман, учитель Института и психологии Нейробиологии Принстона. «Как познавательные нейробиологи, мы интересуемся изучением, как мозг дает начало взорам», сообщил Норман. «Свойство сделать это в реальном времени существенно увеличивает диапазон науки, которую мы можем сделать», сообщил он.В противном случае разработка может употребляться, находится в изучениях того, как мы обучаемся. К примеру, в то время, когда человек слушает математическую лекцию, определенные нервные образцы активированы.
Исследователи имели возможность взглянуть на нервные образцы людей, каковые знают, что математика просматривает лекции и видит, как они отличаются от нервных образцов кого-то, кто не нужно вперед кроме этого, в соответствии с нормандцу.Длящееся сотрудничество сейчас сосредоточено на улучшении разработки, чтобы получить более ясное окно в то, какие конкретно люди думают о, к примеру, расшифровывая в реальном времени определенную идентичность лица, которое в мыслях визуализирует человек.Одна из неприятностей, каковые должны были преодолеть программисты, была то, как применить машинное обучение к типу данных, произведенных сканированиями головного мозга.
Метод распознавания лиц может просмотреть много тысяч фотографий, дабы изучить, как классифицировать новые лица, но логистика просмотра мозгов народов такова, что у исследователей в большинстве случаев лишь имеется доступ к нескольким сотням просмотров на человека.Не смотря на то, что количество просмотров – немногие, любой просмотр содержит богатую находку данных.
ПО дробит изображения мозга на маленькие кубы, любой примерно один миллиметр шириной. Эти кубы, названные voxels, будут похожим пиксели на двумерной картине. Мозговая деятельность в каждом кубе всегда изменяется.Дабы сделать вопросы более сложными, это – связи между отделами головного мозга, каковые дают начало отечественным мыслям.
Обычный просмотр может содержать 100,000 voxels, и в случае если любой voxel может сказать со всеми вторыми voxels, количество вероятных бесед огромное. И эти беседы изменяются второй вторым.
Сотрудничество программистов Intel и Принстона преодолело эту вычислительную проблему. Упрочнение включало Ли, и Барбару Энгелхардт, доцента информатики, и Йиду Вана, что получил его докторскую степень в информатике из Принстона в 2016 и сейчас трудится в Intel Labs.До недавнего прогресса потребовались бы месяцы исследователей, дабы проанализировать комплект данных, сообщил Браун и-Николас, учитель психологии в Принстоне.
С доступностью fMRI в настоящем времени исследователь может поменять опыт, тогда как это длится. «В случае если моя догадка касается определенной области мозга, и я обнаруживаю в реальном времени, что мой опыт не затрагивает тот отдел головного мозга, тогда мы можем поменять то, что мы просим, дабы изучение добровольно предложило делать, дабы лучше затронуть тот регион, возможно экономя драгоценное время и ускорив научное открытие», сообщил Терк-Браун.Одна вероятная цель пребывает в том, дабы быть в состоянии создать картины из мыслей людей, сообщил турок-Browne. «Если бы Вы находитесь в сканере, и Вы восстанавливаете особую память, таковой как с детства, мы сохраняли надежду бы произвести фотографию того опыта в экране.
Это все еще далеко, но мы скоро поправляемся».