脳から深層ニューラルネットワークへの信号変換による脳内イメージ解読 －「脳－機械融合知能」の実現に向けて－神谷之康 情報学研究科教授、堀川友慈 株式会社国際電気通信基礎技術研究所主任研究員の研究グループは、ヒトの脳活動パターンを深層ニューラルネットワーク（deep neural network model、以下DNN）等の人工知能モデルの信号に変換して利用することで、見ている画像に含まれる物体や想像している物体を脳から解読する技術の開発に成功しました。本研究成果は、人工知能の分野で進展が著しいDNNをヒトの脳と対応づけることで、脳からビッグ・データの利用を可能とする先進的技術です。 本研究成果は、2017年5月22日午後6時に英国の科学雑誌「Nature Communications」に掲載されました。 研究者からのコメント 本研究では、ブレイン・デコーディング、DNN、大規模画像データベースを組み合わせることで、脳活動パターンから、知覚・想起している任意の物体を解読する方法を開発しました。人
