Telegram Group & Telegram Channel
Нейралинк тоже решил заняться генерацией искусственных мозговых данных

Neuralink сообщает об использовании им "мозгового симулятора" (brain simulator) для улучшения качества декодирования мозговых данных. Мол, интерфейсы мозг-компьютер подобны автономным автомобилям, поэтому "высококачественная симуляция моторной коры может ускорить проверку декодеров и дать возможность использовать методы оптимизации вроде обучения с подкреплением".

Некоторым ИИ-блогерам это показалось большим прогрессом, в духе успехов робототехники, "где sim2real позволил наконец-то научить роботов нормально ходить". Но об улучшении декодирования в сравнении с бейзлайном не сообщалось, так что очень похоже, что его (пока?) нет, и в реальном времени удается лишь приблизиться к точности декодера, обученного на реальных данных. (Видео есть в твите, причем там упоминается обезьяна Pager, хотя и не говорится, точно ли этот тот самый Пейджер, которого они когда-то показывали на известном видео, где он явно занимался читтерством). Собственно, они сами говорят, что находятся "in the early stages of generative brain modeling".

Обучение декодеров/классификаторов на синтетических данных -- тема, очень давно обсуждаемая в ИМК-сообществе, поскольку реальных данных всегда катастрофически не хватает. В нашей научной группе тоже кое-что в этом направлении делается (генерация ЭЭГ диффузионными моделями). Но пока что по-настоящему работающих решений никем предложено не было.

Стоит обратить внимание, что "симуляция моторной коры" тут пока что не более чем метафора -- на самом деле просто генерируется многоканальный сигнал, похожий на реальные сигналы, записываемые с неё. Но, конечно, при решении таких задач в принципе не исключено использование некоторых знаний об устройстве и функционировании коры.



group-telegram.com/bci_ru/4233
Create:
Last Update:

Нейралинк тоже решил заняться генерацией искусственных мозговых данных

Neuralink сообщает об использовании им "мозгового симулятора" (brain simulator) для улучшения качества декодирования мозговых данных. Мол, интерфейсы мозг-компьютер подобны автономным автомобилям, поэтому "высококачественная симуляция моторной коры может ускорить проверку декодеров и дать возможность использовать методы оптимизации вроде обучения с подкреплением".

Некоторым ИИ-блогерам это показалось большим прогрессом, в духе успехов робототехники, "где sim2real позволил наконец-то научить роботов нормально ходить". Но об улучшении декодирования в сравнении с бейзлайном не сообщалось, так что очень похоже, что его (пока?) нет, и в реальном времени удается лишь приблизиться к точности декодера, обученного на реальных данных. (Видео есть в твите, причем там упоминается обезьяна Pager, хотя и не говорится, точно ли этот тот самый Пейджер, которого они когда-то показывали на известном видео, где он явно занимался читтерством). Собственно, они сами говорят, что находятся "in the early stages of generative brain modeling".

Обучение декодеров/классификаторов на синтетических данных -- тема, очень давно обсуждаемая в ИМК-сообществе, поскольку реальных данных всегда катастрофически не хватает. В нашей научной группе тоже кое-что в этом направлении делается (генерация ЭЭГ диффузионными моделями). Но пока что по-настоящему работающих решений никем предложено не было.

Стоит обратить внимание, что "симуляция моторной коры" тут пока что не более чем метафора -- на самом деле просто генерируется многоканальный сигнал, похожий на реальные сигналы, записываемые с неё. Но, конечно, при решении таких задач в принципе не исключено использование некоторых знаний об устройстве и функционировании коры.

BY Нейроинтерфейсы



❌Photos not found?❌Click here to update cache.


Share with your friend now:
group-telegram.com/bci_ru/4233

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." So, uh, whenever I hear about Telegram, it’s always in relation to something bad. What gives? Ukrainian President Volodymyr Zelensky said in a video message on Tuesday that Ukrainian forces "destroy the invaders wherever we can." Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media.
from us


Telegram Нейроинтерфейсы
FROM American