AI活用で複雑な視覚認識を義眼に、失明者の回復に道

何が起きたか

EPFL（スイスの研究機関）のNeuroAI Labの研究チームは、トポグラフィック・ニューラルネットワーク（脳の空間構造を考慮したAIモデル）を使い、脳の高次視覚野（複雑な物体認識に関わる脳領域）への最適な刺激パターンを予測するモデルを開発しました。オランダの研究者がこのモデルの予測を実際のサルで検証した結果、4月の国際学習表現会議で発表されました。

なぜ重要か

現在の脳刺激型義眼は光の点滅や単純な図形しか引き起こせず、顔や家、車といった複雑な物体の知覚は実現できていません。このAIモデルを使うことで、複雑な物体認識が可能な義眼の開発が現実に近づく可能性があり、視力修復が不可能な視覚障害者にとって有意義な解決策になりうると考えられます。

注目点

研究チームの次のステップは、視覚刺激がない状態で脳を刺激し、ゼロから新しい知覚を生み出すことです。また、Horton Health Foundation からの助成金を受けて、同じモデリング手法が聴覚処理にも応用できるかを調査する予定です。