Ilmuwan di Texas gunakan AI untuk deteksi aktivitas otak tanpa bedah

Model bahasa kecerdasan buatan (AI) mengambil alih dunia dengan cepat. Setiap hari, kita mendengar penelitian dilakukan menggunakan model berbasis ChatGPT. Misalnya, seorang insinyur baru-baru ini mengintegrasikan ChatGPT dengan Robot Dog, Spot Boston Dynamics. Dalam berita lain, AI berdasarkan model GPT-4 digunakan untuk merencanakan strategi pertahanan dan perang.

Sekarang, terobosan baru lainnya yang dicapai oleh para peneliti di University of Texas di Austin dalam mendekode sinyal pencitraan resonansi magnetik fungsional (fMRI) dari otak manusia menggunakan neural network menandai langkah maju yang signifikan dalam bidang ilmu saraf.

Dilansir dari Gizmochina (5/5), penggunaan model GPT-1 dalam menganalisis data fMRI dan mendekode representasi semantik kortikal dari bahasa AI berkelanjutan membuka jalan baru untuk pengembangan metode non-invasif dalam mengeksplorasi aktivitas saraf otak.

Penelitian ini memiliki potensi besar untuk membantu pasien dengan kondisi seperti sindrom locked-in, di mana pasien tidak dapat berkomunikasi karena kelumpuhan. Penggunaan metode non-invasif untuk memecahkan kode aktivitas saraf otak dapat menjadi sarana bagi pasien untuk berkomunikasi dengan orang lain dan mengekspresikan pikiran mereka, sehingga meningkatkan kualitas hidupnya.

Selain itu, penelitian ini juga berpotensi merevolusi bidang AI dengan memungkinkan mesin untuk lebih memahami bahasa dan komunikasi manusia. Kemampuan neural network untuk memecahkan kode representasi bahasa semantik otak dapat memiliki implikasi yang luas untuk pemrosesan bahasa alami dan pengembangan AI percakapan.