the last neural cell

Forwarded from Нейроинтерфейсы (Sergei Shishkin)

Нейралинк тоже решил заняться генерацией искусственных мозговых данных

Neuralink сообщает об использовании им "мозгового симулятора" (brain simulator) для улучшения качества декодирования мозговых данных. Мол, интерфейсы мозг-компьютер подобны автономным автомобилям, поэтому "высококачественная симуляция моторной коры может ускорить проверку декодеров и дать возможность использовать методы оптимизации вроде обучения с подкреплением".

Некоторым ИИ-блогерам это показалось большим прогрессом, в духе успехов робототехники, "где sim2real позволил наконец-то научить роботов нормально ходить". Но об улучшении декодирования в сравнении с бейзлайном не сообщалось, так что очень похоже, что его (пока?) нет, и в реальном времени удается лишь приблизиться к точности декодера, обученного на реальных данных. (Видео есть в твите, причем там упоминается обезьяна Pager, хотя и не говорится, точно ли этот тот самый Пейджер, которого они когда-то показывали на известном видео, где он явно занимался читтерством). Собственно, они сами говорят, что находятся "in the early stages of generative brain modeling".

Обучение декодеров/классификаторов на синтетических данных -- тема, очень давно обсуждаемая в ИМК-сообществе, поскольку реальных данных всегда катастрофически не хватает. В нашей научной группе тоже кое-что в этом направлении делается (генерация ЭЭГ диффузионными моделями). Но пока что по-настоящему работающих решений никем предложено не было.

Стоит обратить внимание, что "симуляция моторной коры" тут пока что не более чем метафора -- на самом деле просто генерируется многоканальный сигнал, похожий на реальные сигналы, записываемые с неё. Но, конечно, при решении таких задач в принципе не исключено использование некоторых знаний об устройстве и функционировании коры.

www.group-telegram.com/jp/neural_cell.com/232

637 viewsAleksandr Kovalev, Jan 18 at 11:19

Нейралинк тоже решил заняться генерацией искусственных мозговых данных

Neuralink сообщает об использовании им "мозгового симулятора" (brain simulator) для улучшения качества декодирования мозговых данных. Мол, интерфейсы мозг-компьютер подобны автономным автомобилям, поэтому "высококачественная симуляция моторной коры может ускорить проверку декодеров и дать возможность использовать методы оптимизации вроде обучения с подкреплением".

Некоторым ИИ-блогерам это показалось большим прогрессом, в духе успехов робототехники, "где sim2real позволил наконец-то научить роботов нормально ходить". Но об улучшении декодирования в сравнении с бейзлайном не сообщалось, так что очень похоже, что его (пока?) нет, и в реальном времени удается лишь приблизиться к точности декодера, обученного на реальных данных. (Видео есть в твите, причем там упоминается обезьяна Pager, хотя и не говорится, точно ли этот тот самый Пейджер, которого они когда-то показывали на известном видео, где он явно занимался читтерством). Собственно, они сами говорят, что находятся "in the early stages of generative brain modeling".

Обучение декодеров/классификаторов на синтетических данных -- тема, очень давно обсуждаемая в ИМК-сообществе, поскольку реальных данных всегда катастрофически не хватает. В нашей научной группе тоже кое-что в этом направлении делается (генерация ЭЭГ диффузионными моделями). Но пока что по-настоящему работающих решений никем предложено не было.

Стоит обратить внимание, что "симуляция моторной коры" тут пока что не более чем метафора -- на самом деле просто генерируется многоканальный сигнал, похожий на реальные сигналы, записываемые с неё. Но, конечно, при решении таких задач в принципе не исключено использование некоторых знаний об устройстве и функционировании коры.

BY the last neural cell