Ученые из Швейцарии разработали новый метод для изучения мозговой активности, который помогает понять, как разные животные используют схожие стратегии при выполнении задач. Это стало возможным благодаря методу геометрического глубокого обучения, который анализирует мозговые сигналы и выявляет скрытые паттерны.
Метод, называемый MARBLE, анализирует электрическую активность нейронов и разделяет ее на динамические паттерны, которые можно обучать с помощью нейронной сети. Исследования, проведенные на макаках и крысах, показали, что при использовании одинаковых стратегий мозговые паттерны этих животных совпадают.
Что отличает MARBLE от традиционных методов, так это способность анализировать динамические данные, которые меняются со временем. Он работает с геометрическими структурами в многомерных пространствах, что позволяет более точно интерпретировать мозговую активность.
Ученые применили MARBLE для анализа мозговых сигналов, полученных при выполнении различных задач, и обнаружили, что метод может более точно предсказывать движения животных, чем другие способы. Кроме того, метод MARBLE способен объединять данные из разных экспериментов, создавая общую структуру для анализа.
Похожие новости:
Гиперперсонализация: как сделать предложение пользователю релевантным
Уровень «цифровой зрелости» компаний в России выше, чем в среднем по миру
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Технологии в агрокомплексе: мастера, подмастерье и искусственный интеллект