Theo Scitech Daily, bằng cách sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu hình ảnh chức năng não, họ đã thành công trong việc dự đoán các hành vi của chuột với độ chính xác lên đến 95%.
Trong lĩnh vực nghiên cứu giải mã thần kinh và áp dụng trí tuệ nhân tạo vào việc hiểu rõ hành vi của động vật, Đại học Kobe đã đạt được một bước tiến mới đầy ấn tượng.
Theo báo cáo trên tạp chí PLoS Computational Biology, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp sử dụng AI để dự đoán hành động của chuột với độ chính xác lên đến 95%.
Thuật toán AI này có khả năng dự đoán chuột có đang di chuyển hay nghỉ ngơi dựa trên dữ liệu hình ảnh chức năng não. Điều này mở ra tiềm năng lớn cho các ứng dụng giao diện não-máy trong tương lai, khi mà việc hiểu rõ tín hiệu não và các hành động bị ảnh hưởng có liên quan với nhau đang là mục tiêu quan trọng của nhiều nhà nghiên cứu.
Đại diện của nhóm nghiên cứu, sinh viên y khoa Ajioka Takehiro, cho biết rằng họ đã kết hợp hai thuật toán học sâu khác nhau và dùng dữ liệu phim vỏ não từ chuột để huấn luyện mô hình AI của họ.
Kết quả là một mô hình có khả năng dự đoán chính xác trạng thái hành vi của động vật mà không cần loại bỏ tiếng ồn hoặc xác định trước khu vực quan tâm.
Điều đặc biệt là mô hình này có thể dự đoán chính xác với tốc độ cao và còn có tác dụng với nhiều cá thể khác nhau. Điều này thể hiện tính ứng dụng rộng lớn của công nghệ AI trong việc giải mã các tín hiệu não và dự đoán hành vi của động vật.
Nhìn xa hơn, công trình này có thể mở ra cánh cửa cho việc phát triển các giao diện não-máy mới, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách mà não bộ hoạt động và tương tác với môi trường xung quanh.
