Ricercatori dell’EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) hanno sviluppato un innovativo algoritmo di machine learning chiamato CEBRA, in grado di prevedere ciò che i topi vedono decodificando la loro attività neurale. Questa scoperta potrebbe avere importanti implicazioni nel campo della neuroscienza e delle applicazioni cliniche.
Cos’è CEBRA e come funziona?
CEBRA è un algoritmo di machine learning basato sull’apprendimento contrastivo, una tecnica che permette di considerare dati neurali e etichette comportamentali come ricompense, movimenti misurati o caratteristiche sensoriali quali colori o texture delle immagini. L’algoritmo è in grado di mappare l’attività cerebrale su specifici fotogrammi e prevedere fotogrammi di film inediti direttamente dai segnali cerebrali dopo un periodo di addestramento iniziale.
CEBRA e le sue potenziali applicazioni
Oltre a decodificare ciò che i topi vedono, CEBRA può essere utilizzato per prevedere i movimenti del braccio nei primati e ricostruire le posizioni dei ratti mentre si muovono in un’arena. Questa versatilità suggerisce che l’algoritmo potrebbe avere importanti applicazioni cliniche in futuro.
Un passo avanti nella comprensione del cervello
La ricerca condotta dall’EPFL rappresenta un passo significativo nella comprensione di come funziona il cervello e potrebbe gettare le basi per ulteriori sviluppi nella neurotecnologia e nelle interfacce cervello-macchina (BMI).
