无损益智：从中科院自动化所新模型解码大脑信号语义到未来人机沟通

人工智能

2023-02-21 08:58:42

无创解码大脑信号语义：开启脑机交互新时代

突破性的脑-图-文多模态学习模型

中科院自动化所的研究团队取得了重大突破，研发出了无创解码大脑信号语义的脑-图-文多模态学习模型。这一创新模型为未来人机沟通铺平了道路，让我们得以窥探大脑信号与语言之间的奥秘。

无创技术，非凡潜力

传统的大脑信号解码方法依赖于侵入性手术，对人体造成伤害并限制了实际应用。而无创脑电图（EEG）技术的出现带来了转机，使无创解码大脑信号语义成为可能。

中科院的研究人员利用 EEG 技术，将大脑信号与视觉图像和文本信息相结合，提取出大脑信号中与语义相关的信息。通过这种创新方法，他们得以非侵入性地解读大脑的语言活动。

揭开大脑与语言的联系

脑-图-文多模态学习模型的工作原理基于这样一个假设：大脑信号包含着与视觉图像和文本信息相关的信息。模型通过将这些信息结合起来，更有效地提取大脑信号中与语义相关的信息。

该模型分解 EEG 信号并提取特征，同时对视觉图像和文本信息进行类似处理。然后，它将所有特征融合在一起，通过一个多模态学习模块进行分类或回归，从而实现无创解码大脑信号语义。

代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载 EEG 信号数据
eeg_data = np.load('eeg_data.npy')

# 加载视觉图像数据
image_data = tf.keras.preprocessing.image.load_img('image.png')

# 加载文本数据
text_data = 'Hello, world!'

# 创建脑-图-文多模态学习模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(eeg_data.shape[1],)),
  tf.keras.layers.MaxPooling1D(2),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(len(text_data), activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit([eeg_data, image_data, text_data], np.zeros((len(eeg_data), len(text_data))), epochs=10)

# 评估模型
scores = model.evaluate([eeg_data, image_data, text_data], np.zeros((len(eeg_data), len(text_data))))
print("Accuracy:", scores[1])