Meta AIは最近、脳波データから極めて短時間で画像を生成できる高度なAIシステムを発表しました。脳磁図（MEG）技術に基づくこの技術は、非侵襲型ブレイン・コンピューター・インターフェースの発展に新たな可能性をもたらすと期待されています。このシステムは、脳が画像をどのように知覚し処理しているかをほぼリアルタイムで再構築し、人間の知能における画像の基礎的な理解を深めることに役立ちます。

韓国大邱慶北科学技術大学院大学の研究チームが、少量の脳波データだけで正確な分類を可能にする画期的な少样本学習モデルを開発しました。このモデルは、従来の深層学習モデルが大量のデータに依存していたという制約を克服し、脳波関連研究の新たなブレイクスルーをもたらすと期待されています。研究チームは、埋め込みモジュール、時間的注意モジュール、集約注意モジュール、関係モジュールを使用することで、モデルの分類精度を向上させました。新しい深層学習モデルは、クロスサブジェクト分類において最大76％の高い分類精度を示し、従来の方法をはるかに上回っています。この研究は、医療およびその他の分野における応用が期待されています。