Wetenskaplikes van Yale, Dartmut en Cambridge Universities het 'n MindllM -model ontwikkel wat seine van die funksionele resonanslaag (fMRI) in teks kan omskep. In teenstelling met vorige metodes, benodig dit nie persoonlike instellings vir elke persoon nie.
Vroeër het pogings om breinaktiwiteit in teks om te skakel, lae akkurate probleme ondervind, 'n stel beperkte take en kon nie met verskillende mense werk nie. Die huidige modelle is afhanklik van die persoonlike eienskappe van die brein en die kennis word swak geduld vir nuwe gebruikers. Mindllm gebruik 'n ander benadering gebaseer op die hantering van algemene wette van breinfunksie, waardeur dit beter kan aanpas by verskillende mense en take.
Die model bevat twee hoofkomponente: fMRI -enkodeerder en taalkundige senuwee -netwerk. Skandeer die brein om dit in klein drie -dimensionele gebiede te verdeel – Vokseli, die aantal en liggings by verskillende mense. Die funksies van die brein is egter steeds dieselfde en die Mindllm ontleed die aktiwiteit van die brein, met hierdie funksie.
'N Spesiale seinverwerkingsmeganisme help die model om die betekenis van inligting- en breinsuide -metode (BIT) te verstaan wat die definitiewe datasekoderingsvermoë verbeter. Dit stel Mindllm in staat om ingewikkelde take uit te voer, soos om beskrywings van breinseine, antwoorde vir redelike vrae en redenasies te skep.
In toetse wys die model dat die aanpassing 16,4% beter is vir nuwe gebruikers en dat 25% beter is om nuwe take te hanteer in vergelyking met vorige oplossings. Mindllm het ook die verband tussen die aktiwiteit van sekere dele van die brein en kognitiewe funksies soos bewustheid en denke onthul.