Cajal-1, un modelo que predice la actividad cerebral ante vídeo, audio y texto sin escáner
Un desarrollador ha publicado Cajal-1, un modelo de 218 millones de parámetros entrenado con datos de resonancia magnética funcional de 2.000 personas que veían películas, series e imágenes. En las películas que Meta reservó para evaluar TRIBE v2, Cajal-1 es un 25 % más preciso y se acerca más al cerebro real en 27 de 32 grabaciones. Predice la respuesta en 20.484 puntos de la corteza cada 1,49 segundos, sin necesidad de escáner, y el modelo y una demo en Colab ya están disponibles en Hugging Face.
Qué significa
Los investigadores en neurociencia pueden simular respuestas cerebrales a estímulos como un vídeo o una canción sin pasar por un escáner. El modelo es abierto, así que cualquiera puede probarlo y comparar sus resultados con los de otros sistemas de predicción cerebral.
Fuentes originales
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