Pesquisadores da École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) desenvolveram um algoritmo de aprendizagem automática denominado CEBRA, capaz de aprender a estrutura oculta no código neural para reconstruir o que um rato vê quando assiste a um filme ou os movimentos do braço em primatas.
O CEBRA baseia-se na aprendizagem contrastiva, uma técnica que permite aos investigadores considerar dados neuronais e rótulos comportamentais como recompensas, movimentos ou características sensoriais como cores ou texturas de imagens.
Confira aqui o Mídia Kit do Startupi!
Os pontos fortes do CEBRA incluem a sua capacidade de combinar dados de várias modalidades, limitar nuances e reconstruir dados sintéticos. O algoritmo tem aplicações potenciais interessantes no comportamento animal, dados de expressão de genes e investigação em neurociência.
Algoritmo CEBRA aprende à medida que recebe dados
A informação que o CEBRA aprende a partir dos dados neurais brutos pode ser testada após o experimento através da descodificação – um método que é utilizado para interfaces cérebro-máquina (IMC) – e mostraram que conseguem descodificar a partir do modelo o que um rato vê enquanto assiste a um filme.
Mas o CEBRA não se limita aos neurónios do córtex visual, ou mesmo aos dados cerebrais. O seu estudo mostra também que pode ser utilizado para prever os movimentos do braço em primatas e para reconstruir as posições dos ratos enquanto correm livremente numa arena.
Entenda como funciona o algoritmo no vídeo abaixo:
Acesse aqui e saiba como você e o Startupi podem se tornar parceiros para impulsionar seus esforços de comunicação. Startupi – Jornalismo para quem lidera a inovação.
