Un grupo de científicos del Instituto Weizmann de Ciencias, en Israel, desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de reconstruir, con un alto nivel de precisión, imágenes que una persona está observando a partir de la actividad registrada en su cerebro.
La tecnología analiza los datos obtenidos mediante una resonancia magnética funcional (fMRI) y utiliza inteligencia artificial para interpretar las señales cerebrales y generar una representación de aquello que el individuo tiene frente a sus ojos.
Pero el sistema también puede trabajar en sentido contrario: a partir de una imagen, la herramienta es capaz de estimar cómo podría reaccionar el cerebro de una persona ante ese estímulo.
El proyecto fue liderado por la investigadora Michal Irani, quien considera que esta tecnología podría convertirse en una herramienta importante para comprender mejor cómo funciona el cerebro. Entre sus posibles aplicaciones se contempla ayudar a personas con dificultades severas para comunicarse e incluso investigar qué ocurre en el cerebro durante los sueños.
¿Cómo consigue reconstruir las imágenes?
La tecnología utiliza información obtenida mediante escáneres cerebrales de alta resolución. Estos dispositivos registran cambios en el flujo de sangre y oxígeno dentro del cerebro, permitiendo identificar qué zonas se activan ante determinados estímulos visuales.
Para interpretar esa información, los investigadores desarrollaron un sistema con dos componentes. Uno se encarga de estimar aspectos relacionados con la estructura y distribución de la imagen, mientras el otro intenta identificar su contenido.
Posteriormente, ambas predicciones son procesadas por un modelo de difusión, una tecnología de inteligencia artificial utilizada actualmente para generar imágenes y videos. El sistema parte de información confusa y progresivamente la transforma hasta obtener una representación visual de lo que la persona estaba observando.
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Entrenaron la IA para ampliar sus capacidades
Uno de los principales desafíos fue la cantidad limitada de información disponible para entrenar el sistema. Para solucionarlo, los investigadores desarrollaron otro modelo de IA capaz de calcular cómo respondería el cerebro ante una determinada imagen.
Ambos modelos fueron entrenados conjuntamente para que uno pudiera estimar la actividad cerebral y el otro reconstruir la imagen a partir de esa información.
El procedimiento se repitió miles de veces y permitió mejorar considerablemente la capacidad del sistema para interpretar las señales cerebrales.
Además, al combinar información procedente de diferentes estudios, los científicos encontraron patrones que parecen repetirse entre distintas personas. Algunas regiones cerebrales mostraron respuestas similares ante determinados tipos de imágenes, como alimentos o escenas deportivas.
Menos tiempo para analizar a cada persona
Otro de los avances destacados es la reducción del tiempo necesario para adaptar el sistema a un nuevo individuo.
Mientras algunas tecnologías anteriores requerían alrededor de 40 horas de información cerebral por persona, el sistema desarrollado por el equipo de Irani necesita aproximadamente una hora de datos de fMRI para realizar su calibración.
Este avance podría facilitar futuras investigaciones, ya que las sesiones de resonancia magnética funcional son costosas y requieren equipos especializados.
Los investigadores esperan que esta tecnología continúe perfeccionándose y pueda utilizarse no solo para reconstruir imágenes, sino también para descubrir nuevos conocimientos sobre la manera en que el cerebro procesa lo que vemos, imaginamos y experimentamos.
