演算法重構小鼠眼睛所見畫面

人工智能（AI）發展一日千里，不少學者更將技術應用於大腦研究上。瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）的科研團隊，開發了一種機器學習演算法CEBRA，標榜實時解讀老鼠的大腦訊號，重現小鼠眼前目睹的電影畫面，聲稱AI準確率超過95%；相關研究發表在學術期刊《自然》（Nature）。

團隊介紹，CEBRA源於數學概念，能夠學習神經代碼中的隱藏結構，構建人工神經網絡模型，從而捕捉大腦動態、重構畫面。為了訓練算法，團隊找來50隻小鼠，讓它們觀看一段30秒的黑白電影片段，並重複看9次。

探針收集大腦訊號

每次播片期間，團隊都會採用腦機介面（BMI）的方法，包括把電極探針，插進小鼠的大腦視覺皮層區域，收集其神經元的活動訊號；或是透過光學探針，在基因改造小鼠中獲取訊號，其神經元在活動時會發出綠光。

隨後，團隊運用CEBRA，把小鼠的神經訊號，與相關的電影片段關聯起來。為測試算法的成效，團隊安排小鼠第10次觀看相同的電影片段，並收集期間小鼠大腦活動訊號，再透過CEBRA，實時重現相應的電影片段。實驗顯示，畫面準確率逾95%。

有望預測動物行為

團隊指出，與其他演算法相比，CEBRA在重建合成數據方面表現出色。同時，該演算法還能跨模式組合數據，例如電影畫面與大腦數據，更可避免因不同的數據收集方式，而造成的微細變化。

除了神經科學研究，CEBRA還可以應用於動物行為及基因表達方面的研究，例如預測靈長類動物手臂的運動，或者推算實驗小鼠在場地中自由奔跑的位置。

團隊透露，下一步將使用CEBRA，提升腦機介面的神經解讀準確度，了解大腦如何處理訊息，最終目標是把演算法應用於人類大腦上。

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