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アイテム
AIで読み解く脳と心、それと量子計算を脳データ解析に使う試みについて
https://repo.qst.go.jp/records/2002315
https://repo.qst.go.jp/records/200231566a83557-d1db-4b29-a9aa-3debf629dc9f
| アイテムタイプ | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||||
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| 公開日 | 2025-09-09 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | AIで読み解く脳と心、それと量子計算を脳データ解析に使う試みについて | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||||
| 資源タイプ | conference presentation | |||||||
| 著者 |
間島 慶
× 間島 慶
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| 抄録 | ||||||||
| 内容記述 | 心の中に想像するイメージを脳から読み出し、映像として可視化することはできるだろうか？脳の信号から、見ている画像や運動の意図などを読み出す技術は「脳情報デコーディング」と呼ばれ、AI・機械学習の力を借りて大きく発展してきました。しかし、多くの研究で見ている画像を脳信号から復元できることは2008年ごろから示されてきましたが、心の中に想像しているイメージの外在化は難しく、課題として残されてきました。成功例を報告する先行研究は2,3件あったものの、対象をアルファベット文字や単純な図形に絞ったものに限られていました。2024年、我々は制限なしでの想起イメージの可視化に挑み、ある程度の精度で成功しました[1]。今回、これについて紹介します。また、近年行っている量子アルゴリズムや量子計算から着想を得たアルゴリズムを脳データ解析に用いる取り組みも紹介します[2,3,4]。どちらの取り組み・試みもまだまだ課題が多く、多種多様なバックグラウンドをもつBeyond AIのメンバーとその点を議論できればと思います。[1] Mental image reconstruction from human brain activity. Neural Networks. 2024: https://sites.google.com/view/mentalimagereconstruction/home[2] 今すぐ使える量子計算！？. 日本神経回路学会誌2022年12月号: https://www.jstage.jst.go.jp/browse/jnns/29/4/_contents/-char/ja[3] Quantum-inspired canonical correlation analysis for exponentially large dimensional data. Neural Networks. 2021: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.11.019[4] Fast, accurate, and interpretable decoding of electrocorticographic signals using dynamic mode decomposition. Communications Biology, 2024: https://doi.org/10.1038/s42003-024-06294-3 | |||||||
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） | ||||||||
| 内容記述 | Beyond AI 第77回研究セミナー | |||||||
| 発表年月日 | ||||||||
| 日付 | 2025-09-02 | |||||||
