NiCLIP: modelo de IA que predice tareas cognitivas a partir de mapas de activación cerebral
Investigadores de la FIU presentan NiCLIP, un modelo de preentrenamiento contrastivo lenguaje-imagen entrenado con más de 23.000 artículos científicos de neuroimagen. Su objetivo es predecir tareas, conceptos y dominios cognitivos a partir de patrones de activación cerebral. Según los autores, funciona mejor con textos completos y una ontología cognitiva curada, y predice con precisión tareas sobre mapas de grupo del Human Connectome Project, aunque muestra limitaciones con mapas de sujetos individuales por su ruido.
Fuentes
- Machine learning : nature.com subject feedsNiCLIP: neuroimaging contrastive language-image pretraining model for predicting text from brain activation images