量子科学技術研究開発機構（QST）などの研究チームは30日、脳信号からメンタルイメージを読み取り、画像としての復元に成功したと発表した。研究チームは画像と脳信号の関係を数値化し、「脳信号翻訳機」を用いて画像の採点表を生成した。この採点表を基に、生成系AIが画像を修正し、メンタルイメージを復元するプロセスを行った。同手法により、メンタルイメージの復元精度は大幅に向上した。
研究チームは、被験者に1200枚の画像を見せ、脳活動をfMRIで記録。AIはこれらの画像を分析し、約613万の指標を含む評価表を作成。評価表を用いて「脳信号翻訳機」を開発し、脳信号から新たな評価表を生成した。続いて、被験者に別の1200枚の画像を見せ、30分から1時間後に記憶から画像を思い出す際の脳活動をfMRIで測定。得られたデータを脳信号翻訳機に入力し、生成AIが評価表に基づき画像を復元。同プロセスを500回繰り返し、最終的な画像を得た。新手法の精度はでは被験者の脳信号から得られた画像の正解率は75.6%で、従来の50.3%を大幅に上回った。
将来的には「心」の理解を深めることができる可能性も
同研究は将来的には、医療や福祉分野に革命をもたらすとみられている。言葉で表現できない患者の思考を読み取り、効果的なコミュニケーションを実現す可能性がある。同研究を通して、「心とは何か」という問いに対する理解への新たな道を開く可能性がある。イーロン・マスク氏は9月、指定病の患者を対象に脳インプラント（脳内チップ）の臨床試験の募集を開始した。マスク氏は同社の技術を通して肥満、自閉症、うつ病、統合失調症などを疾患を持つ患者を治療するためのチップデバイスを迅速に挿入できるようにしたいとしている。
Meta（旧フェイスブック）は10月、脳内の画像情報を認識可能なAIシステムを発表。同システムは、マグネトエンセファログラフィ（MEG）を使用し、人間の脳内で進行する視覚プロセスを取得し、それをもとに画像の知覚と処理方法を再構築する。MEGは、脳のニューロン活動によって生じる磁場を測定する脳イメージング技術。
AIが未知の科学を開拓する時代
英フィナンシャルタイムズの30日の報道によれば、Google DeepMindの研究者たちは、AIツール「GNoME」を使い220万の新しい結晶構造を発見した。これは歴史上の発見された結晶構造の45倍以上に当たる。38万1000の最も有望な構造を共有し、太陽電池から超伝導体までの分野で実現可能性をテストする計画だ。
カリフォルニア大学バークレー校とローレンス・バークレー国立研究所の研究者たちは同発見を用いて新素材の創造に取り組んでいる。彼らは自動化された研究所「A-lab」を使用し、ターゲットリストの58中41の新化合物を創造した。成功率は70%以上である。
マサチューセッツ工科大学のビルゲ・イルディズ教授は「この技術は、世界の大きな課題に対処するために必要な速度で新しい素材を特定することを可能にすると語った。
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