Scienziati ricostruiscono al computer immagini viste da una persona elaborando segnali del cervello

Una delle immagini inserite all'interno dello studio. Sono fornite immagini originali dai video e immagini ricostruite ottenute dopo l'elaborazione del segnale EEG ricorrente (secondo quanto riferito nella didascalia dell'immagine nello studio, "un'immagine del volto originale è sostituita da un'immagine campione a causa della politica di pubblicazione") (credito: bioRxiv)

Un nuovo sistema per leggere la mente analizzando le onde cerebrali è stato presentato in un nuovo studio, per ora apparso solo su bioRxiv. Secondo gli autori, “l’osservazione degli stimoli visivi di diverse categorie innesca stati cerebrali distinti che possono essere decodificati da registrazioni EEG non invasive”.

Questo significa che è possibile, anche se al momento con un grado di precisione non ottimale, decodificare con un elettroencefalogramma, con tanto di elettrodi appoggiati sul cranio, cosa la mente sta pensando.
Il sistema, infatti, a detta degli stessi autori, “ricostruisce gli stimoli delle immagini osservate o immaginate dai parametri delle onde cerebrali che si verificano contemporaneamente”. Questo a sua volta significa che il suddetto sistema può eseguire questa “lettura” pressoché in tempo reale.

I ricercatori del Neurobotics Group of Companies e dell’Istituto di Fisica e Tecnologia di Mosca, che hanno lavorato nell’ambito di un progetto denominato NeuroNet NTI Assistive Neurotechnology, hanno in sostanza creato nuove reti neurali grazie alle quali è possibile ricreare, attraverso supporto informatico come lo schermo di un computer, le immagini pensate da un soggetto umano analizzando l’attività elettrica del cervello stesso.
Non è la prima volta che un team di ricercatori annuncia di poter “leggere la mente” analizzando le onde cerebrali ma questo è uno dei primi esperimenti basati sull’utilizzo di elettroencefalogrammi (EEG) e non su risonanze magnetiche funzionali (fMRI) oppure analisi dirette dei neuroni.

Secondo quanto spiegato nella descrizione di un video dimostrativo pubblicato dallo stesso team di ricerca su YouTube, questo nuovo metodo potrà essere di utilità in futuro anche per riabilitare le persone a seguito di un ictus.

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