Изкуственият интелект доближава визуалните протези до възстановяване на реално зрение

Изследователи от EPFL (Швейцария) разработват модели на изкуствен интелект, които един ден биха могли да позволят на визуалните протези да възстановят смислено ниво на зрение – тоест разпознаване на лица, къщи и други реални обекти – при хора, които са напълно слепи.

Изследването, проведено в лабораторията NeuroAI на Мартин Шримпф (част от Училището по компютърни и комуникационни науки на EPFL), използва изкуствен интелект, за да предскаже къде точно трябва да се стимулира мозъкът, за да се предизвикат образи на конкретни обекти, а не само светлинни точки. Моделите, разработени в EPFL, вече са използвани от холандски изследователи за изпитвания върху зрящи маймуни. Първите резултати, представени през април на Международна конференция, показват много обещаващи перспективи за бъдещо приложение при хора.

„Мотивацията за този проект е, че има много хора с непоправими зрителни дефицити – дефицити, които не могат да бъдат коригирани по пътя на нормалната визуална обработка“, казва Йоханес Мерер, учен в лабораторията NeuroAI, който ръководи изследването. „Един от начините за справяне с този проблем е разработването на визуални протези.“

Съществуват различни видове визуални протези: ретинални, на оптичния нерв и кортикални.

• Ретиналните се поставят върху ретината.
• Протезите на оптичния нерв се използват, когато ретината е твърде увредена.
• Кортикалните протези заобикалят изцяло ретината и оптичния нерв и стимулират директно зрителната кора чрез електроди, които „рисуват“ образи върху мозъчната повърхност.

Досега кортикалните протези бяха ограничени до много прости светлинни проблясъци, защото стимулират области от мозъка, които обработват само базови визуални сигнали. Освен това хардуерът е ограничен – за сложни образи са нужни много електроди, а в една зона могат да се поставят само определен брой.

„Изображенията, които могат да се предизвикат – прости символи – са силно ограничени по сложност“, обяснява Мерер. „Съществуващите подходи не могат да предизвикат възприятие на сложен визуален обект като къща или кола.“

Зрителните области от по-високо ниво в мозъка обработват сложни обекти и биха могли да бъдат цел за ново поколение визуални протези. Проблемът е, че не е известно точно къде и как да се стимулират. Тук се намесва изкуственият интелект.

„Използвахме топографска невронна мрежа, за да тестваме различни модели на мозъчна стимулация в тези висши зрителни области и да симулираме резултатите“, казва Мерер. „Така можем да провеждаме огромен брой симулации, които иначе биха изисквали много време и средства.“

Екипът на EPFL създава модел, който избира най-подходящата комбинация от изображения и съответните модели на стимулация. След това изследователи в Амстердам тестват прогнозите върху две маймуни с импланти.

„Нашият модел се оказа много ефективен в предсказването на това кой вид стимулация води до силен ефект върху поведението на маймуните при разпознаване на обекти“, казва Мартин Шримпф, ръководител на лабораторията NeuroAI. „Моделът може да избира изображения, но по-важното е, че може да каже какъв е оптималният модел на стимулация за желаното поведение.“

До момента изследователите показват, че могат да променят възприятието на обекти, когато маймуната вижда изображение – тоест да го „изкривят“ по предвидими начини. Следващата цел е да създадат възприятие от нулата, без визуален стимул, което би бил истински пробив за възстановяване на зрението при слепи хора.

„По-голямата цел е да предизвикаме възприятие от нулата – да накараме някой да види нещо смислено, дори когато очите му не предоставят използваем образ“, казва Шримпф.

Този подход, който показва, че моделираната мозъчна стимулация може да доведе до по-усъвършенствани визуални протези, ще може да се приложи и към слуховите протези.

Източник: actu.epfl.ch