FAU の神経科学者は AI を利用しててんかん患者の脳活動を研究し、自発的な局所場電位が情報処理に大きく影響することを発見しました。この研究は、脳の機能に着想を得た神経学的診断と AI 開発の改善への道を開きます。クレジット: SciTechDaily.com
研究者らは脳の働きについて大きな洞察を得る
FAU の認知計算神経科学グループの研究者らは、適応行動に不可欠な脳の予測コーディング能力に注目した。AI とてんかん患者のデータを使用して、彼らは自発的な脳活動が外部刺激なしで脳が情報を処理する方法に重要な役割を果たしていることを発見した。これらの発見は、脳疾患の診断および治療方法を改善し、脳機能を模倣する AI 技術に刺激を与える可能性がある。
予測コーディングと脳機能
文の次に何が来るのか？次に何を見るのか？これをすると環境はどのように変化するのか、あれをすると身体に何が起こるのか？人間の脳は、あらゆるレベルの複雑さと抽象度において、次に何が起こるかを予測することに絶えず取り組んでいます。予測コーディングとして知られるこの作業は、人間の超器官の主な仕事の 1 つと考えられており、適応行動を可能にし、周囲の状況を把握できるようにします。
FAU のコンピュータサイエンス 5 パターン認識学科の認知計算神経科学グループの Patrick Krauss 博士と Achim Schilling 博士は、この広く信じられている仮説を強調し、最近の研究で新たな発見をもたらすことに成功しました。
神経科学における革新的な研究
物理学者と神経科学者の2人は、オートエンコーダーを使用して人間の脳の自発的な活動を分析しました。オートエンコーダーは人工知能の高度な形態で、従来の方法では達成できなかった、脳から提供される複雑なデータ量からパターンとつながりを認識できるようにします。これは、エアランゲン大学医学部てんかんセンターの研究者との協力により可能になりました（講演者：ハヨ・ハマー医学博士）。センターのてんかん患者は、てんかん焦点を外科的に除去する前に、脳に電極を埋め込みます。
その結果得られた、特に希少で、したがって特に貴重なデータを使用して、研究者は画期的な結果につながる発見をしました。局所場電位イベント (LFP) として知られる脳内の特定の自発的な活動は、脳の働きに関する決定的な指標を与えることができました。これらの自発的な信号は、外部刺激がない場合でも脳が情報を処理する方法に重要な役割を果たしているようです。
自発的な脳活動からの洞察
「私たちの研究では、脳がこれらの LFP によって定義される活動状態を常に進行していることが分かりました。その瞬間に特に何もしていなくても、または何も認識していなくても、そして外部からの刺激を受けなくても、私たちの脳は次に何が起こるかについて常にさまざまな選択肢を検討しているかのようです」とパトリック・クラウス博士は強調します。
「私たちはまた、これらの LFP の形状が脳内の情報の流れの方向を決定できることを発見しました。これにより、思考や感情が心の中でどのように処理されるかについて重要な洞察が得られる可能性があります」とアヒム・シリング博士は付け加えます。
AIによる脳研究の進歩
この発見は、研究の新たな道を開くだけでなく、脳疾患の診断と治療のより優れた方法につながる可能性もあります。これらの AI ベースの方法は、電極を頭蓋骨の表面に取り付けて脳の活動を測定する通常の EEG または MEG 測定と組み合わせて使用することもできます。
「安静時に脳が通常何をしているかという知識は、診断に役立てることができます。脳がどのように機能し、情報を処理するかについてさらに理解を深めることができれば、神経疾患のより具体的な診断法や治療法を開発できるようになります」とアキム・シリング博士は強調します。「たとえば、脳が外部刺激と相関しない状態になった場合、それは病理学的変化の兆候である可能性があります。」
AIと神経科学：相乗的なアプローチ
AI はツールとして使用されていますが、FAU の 2 人の研究者による研究結果は、AI のさらなる開発にも役立つ可能性があります。長期的な目標は、現在入力を処理していない場合でも継続的に予測を行うことができる、神経科学にヒントを得た AI です。「これは、たとえば、安全性を考慮した場合、車両に組み込まれた AI システムで特に役立つ可能性があります」と、アヒム・シリング博士は説明します。
パトリック・クラウス博士は続けて、「交通量がそれほど多くなく、車が高速道路をまっすぐ走っているだけの場合でも、AI がバックグラウンドで、対応が必要となる可能性のある交通事故が発生する可能性があるかどうかを検討しておくことは有益です」と述べています。
したがって、パトリック・クラウス博士とアヒム・シリング博士による研究は、AIと脳研究の相乗的なつながりが、認知プロセスと脳機能に関する既知の境界を拡大し、最終的には医療診断と治療における革新的な新しいアプローチにつながる可能性があることを示しています。
テクノロジーと脳研究の融合が進むにつれ、自然界に見られる複雑なシステムを解読するには学際的なアプローチがいかに決定的なのかがわかります。FAU の研究者たちは、その発見によって、あらゆるシステムの中でおそらく最も複雑なシステムである人間の脳をより深く理解することに近づいています。
参考文献:「ディープラーニングによる単一局所場電位イベントのデコード」、Achim Schilling、Richard Gerum、Claudia Boehm、Jwan Rasheed、Claus Metzner、Andreas Maier、Caroline Reindl、Hajo Hamer、Patrick Krauss、2024 年 6 月 21 日、NeuroImage。
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2024.120696
1726274093
#AIが人間の思考の謎を解読
2024-09-14 00:21:25