Los científicos Yu Takagi y Shinji Nishimoto, de la Universidad de Osaka, Japón, han logrado algo inédito en la historia de la neurociencia, pues convirtieron pensamientos en imágenes visuales. Sí, así como lo lees, a todo color y luz.
Se sirvieron de las bondades de la inteligencia artificial, que apunta a revolucionar la tecnología del futuro.
Pues su irrupción y vertiginoso crecimiento no tendrá fin, y a partir de ahora, veremos más noticias sobre hechos como este, que hasta hace algunos años, eran impensables.
El modelo Stable Diffusion
Los investigadores reconocen que se han empleado modelos anteriores que reconstruyen experiencias visuales (imágenes), a partir de la actividad cerebral.
Pero que sigue siendo un desafío que sean realistas y con alta fidelidad semántica.
Para hacer su experimento, se basaron en imágenes obtenidas por resonancias magnéticas, que sirven ayudan a ver a detalle el interior del cerebro, y monitorear su actividad, midiendo la cantidad de sangre que se distribuye a distintas partes del mismo.
El novedoso método usado se basa en un tipo de modelo de difusión, el de difusión latente (LDM), llamado Stable Diffusion (Difusión Estable), que, a su vez, sirve para reconstruir imágenes generadas por pensamientos cerebrales, basadas en las que obtuvieron por las resonancias magnéticas.
A continuación, puedes verlas en el recuadro de la derecha. Las de arriba son las presentadas a los participantes, las de abajo, las reconstruidas con el auxilio de la inteligencia:
Imágenes reconstruidas por Inteligencia Artificial / https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/home
Aquí se aprecian más a detalle:
Imágenes reconstruidas por el cerebro / https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/home
Según los expertos, el instrumento reduce el costo computacional de los modelos de difusión, al tiempo que preserva su «alto rendimiento generativo«.
Stable Diffusion es un motor de inteligencia artificial que permite crear imágenes realistas a partir de texto.
La AI y el cerebro
Uno de los puntos más descabellados del ejercicio de los científicos es que el modelo no necesitó de ningún entrenamiento adicional para ejecutar su tarea:
«Mostramos que nuestro método propuesto puede reconstruir imágenes de gran resolución con alta fidelidad de manera sencilla.
Sin la necesidad de ningún entrenamiento adicional, ni ajuste de modelos complejos de aprendizaje profundo«.
Agregan que, reconstruir experiencias visuales a partir de medir la actividad del cerebro, sus pensamientos, es una «forma única» para saber cómo el mismo representa al mundo.
Y que hacerlo permite interpretar mejor la conexión entre los modelos de visión generados en la computadora, y nuestro sistema visual.
Finalizan diciendo que su estudio sugiere un «método prometedor» para reconstruir imágenes por la actividad cerebral, y proporciona un nuevo marco de entendimiento de los modelos de difusión.
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