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IA Decodifica Preferências de Neurônios do Córtex Visual, Revelando Como Escolhem Imagens

Modelo Generativo + Algoritmo Genético XDREAM Gera Imagens Sintéticas que Maximizam Resposta Neural

Há 5+ décadas sabe-se: neurônios no córtex visual não respondem igualmente a diferentes imagens. Isso permite animais reconhecer/entender/interpretrar vastas pistas visuais.

Ex: certos neurônios visuais em córtex temporal inferior disparam mais para texto, objetos, lugares, rostos. Mas cientistas não entendem exatamente o que esses neurônios respondem.

Equipe da Harvard Medical School desenvolveu modelo IA que gera sinais valiosos para determinar confiavelmente o que neurônios preferem ver.

Experimento: Imagens Sintéticas Autoajustáveis

Capturaram respostas neurais de 6 macacos → alimentaram modelo IA. Modelo mediu taxas de disparo de cada neurônio visual e gerou imagens autoajustáveis.

Macacos viram imagens sintéticas em flashes de 0,1s por horas. Primeira imagem: padrão textural arbitrário em escala de cinza. IA introduziu cores/formas baseadas em respostas neurais. Imagem final morfou para algo que incorporava completamente preferência do neurônio.

Abordagem: rede neural generativa profunda + algoritmo genético XDREAM (desenhado pelos pesquisadores para guiar evolução de imagem sintética nova).

Resultados: Super-Estímulos Consistentes e Surpreendentes

Próximos Passos

Respostas não são "naturais", mas resultado de exposição contínua a estímulos visuais por período específico. Como neurônios produzem essas imagens ainda desconhecido. Próximo estudo responderá.

Entender como córtex visual responde a certas imagens ajuda cientistas a compreender mecanismos que impulsionam doenças cognitivas associadas (transtorno do espectro autista, deficiências de aprendizagem).

Referência: Cell | DOI:10.1016/j.cell.2019.04.005 | The Harvard Gazette

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