طور العلماء من جامعات Yale و Dartmut و Cambridge نموذج Mindllm يمكنه تحويل إشارات طبقة الرنين الوظيفية (FMRI) إلى نص. على عكس الطرق السابقة ، فإنه لا يتطلب إعدادات شخصية لكل شخص.
في وقت سابق ، واجهت الجهود المبذولة لتحويل نشاط الدماغ إلى نص مشكلات دقيقة منخفضة ، ومجموعة من المهام المحدودة ولم تستطع العمل مع أشخاص مختلفين. تعتمد النماذج الحالية على الخصائص الشخصية للدماغ والمعرفة سيئة التحمل للمستخدمين الجدد. يستخدم Mindllm نهجًا مختلفًا يعتمد على التعامل مع قوانين الدماغ العامة ، مما يسمح له بالتكيف بشكل أفضل مع مختلف الأشخاص والمهام.
يتضمن النموذج مكونين رئيسيين: تشفير الرنين المغناطيسي الوظيفي وشبكة العصب اللغوي. مسح الدماغ لتقسيمه إلى مناطق ثلاثية الأبعاد صغيرة – Vokseli ، العدد والمواقع لدى أشخاص مختلفين. ومع ذلك ، فإن وظائف الدماغ لا تزال متشابهة ويحلل Mindllm نشاط الدماغ ، مع هذه الميزة.
تساعد آلية معالجة الإشارات الخاصة النموذج على فهم معنى طريقة إرشادات المعلومات (BIT) التي تعمل على تحسين قدرتها على فك تشفير البيانات. يتيح هذا Mindllm أداء مهام معقدة ، مثل إنشاء أوصاف لإشارات الدماغ ، والإجابات عن الأسئلة المعقولة والتفكير.
في الاختبارات ، يوضح النموذج أن التكيف أفضل بنسبة 16.4 ٪ للمستخدمين الجدد و 25 ٪ يتعامل بشكل أفضل مع مهام جديدة مقارنة بالحلول السابقة. كشفت Mindllm أيضًا عن الروابط بين نشاط مناطق معينة من الدماغ والوظائف المعرفية مثل الوعي والتفكير.