Post di Prof. Antonio Pipio

Dieci anni fa, gli scienziati fecero un importante passo avanti nella creazione di una versione digitale del sistema visivo umano. Nel 2011, dei ricercatori dell'Università della California, Berkeley, svilupparono un algoritmo capace di analizzare immagini da risonanza magnetica funzionale (fMRI) per riprodurre ciò che una persona stava vedendo in movimento. Sebbene la fMRI fosse già usata per studiare la visione statica, non era adatta a immagini dinamiche. Per questo, i ricercatori crearono un modello computazionale che superasse tale limite, dimostrando con successo la sua elevata accuratezza. Durante gli esperimenti, i ricercatori analizzarono ore di anteprime di film e utilizzarono i dati per costruire un modello di attivazione neuronale. Per testare la validità del modello, lo applicarono a una vasta libreria di video di YouTube, ottenendo risultati che rispecchiavano in modo sorprendente le scansioni fMRI. Nonostante alcuni limiti, come l'analisi concentrata solo sulla corteccia visiva primaria (V1) e modelli personalizzati per ciascun soggetto, lo studio apriva la strada alla possibilità di ricostruire anche immagini legate a sogni e ricordi, segnando un'importante svolta nel campo della neuroscienza e della modellizzazione del cervello umano. Recentemente, si è fatto un ulteriore passo avanti nello sviluppo di intelligenze artificiali in grado di ricreare immagini viste dalle persone, basandosi sulle loro scansioni cerebrali. I ricercatori dell'Università di Osaka hanno utilizzato l'IA per generare immagini di oggetti, come orsacchiotti e aerei, partendo dai dati fMRI, con una notevole precisione. Combinando modelli di diffusione e dati cerebrali, il sistema ha riprodotto immagini simili a quelle osservate. Sebbene ancora lontana dall'uso pratico, questa tecnologia potrebbe in futuro aiutare persone con paralisi o interpretare sogni e ricordi. Fonte: “Brain Imaging Reveals What You're Watching”, ACM; “Soil Liquefaction”, “AI re-creates what people see by reading their brain scans, Kamal Nahas, Science, 2023 Credit video: UCTVInsight, YouTube #scienza #divulgazione #curiosità #different

Una descrizione delle reti neurali alla portata di tutti. https://lnkd.in/dpBGxUr3

🎉 Titan: la nuova frontiera dell'IA con memoria a lungo termine! 🤖✨ Per chi utilizza l'IA per studiare, fare riassunti o per cercare informazioni, è risaputo che caricare un PDF con troppe pagine spesso non porta ai risultati sperati. Questo perché i modelli tradizionali, pur supportandoci efficacemente, presentano limiti significativi nell'elaborazione di testi estesi, una sfida che Titan (un modello di intelligenza artificiale avanzato di Google) punta a risolvere. Avete mai pensato a come la nostra memoria distingue tra ricordi fugaci e quelli, invece, che restano impressi per anni? Titans punta a replicare questa capacità nell'intelligenza artificiale, aprendo la strada a nuovi orizzonti. 🚀 Fino a oggi, i modelli Transformer erano un po’ come studenti che si preparano per un esame: ottimi nel ricordare dettagli a breve termine, ma con difficoltà a conservare informazioni a lungo termine (soprattutto con testi lunghi). Questo nuovo modello introduce una memoria neurale a lungo termine. Un gruppo di ricercatori ha pubblicato un paper scientifico sulle potenzialità di Titan nel gestire testi lunghi e grandi finestre di contesto, riducendo errori e consumi energetici, affrontando così due limiti fondamentali dell'IA generativa.🧠 Cosa rende Titan così speciale? 1️⃣ Memoria a breve vs. lungo termine - La memoria a breve termine (basata sull'attenzione) si concentra sul contesto immediato e sul momento presente; - Titan introduce una memoria a lungo termine che trattiene le informazioni importanti nel tempo. 2️⃣ Come funziona? - Si focalizza su ciò che è sorprendente (proprio come noi ricordiamo meglio le esperienze che ci colpiscono); - Aggiorna continuamente i dati e, quando serve, dimentica quelli meno utili. 3️⃣ Un mix perfetto Titan combina: - Attenzione (breve termine); - Memoria neurale a lungo termine; - Memoria persistente per informazioni generali. 🎯 Questo segna un nuovo capitolo per l'IA: modelli in grado di apprendere, ricordare e recuperare dati con una precisione sempre più vicina al funzionamento del cervello umano. Titan non solo affronta sfide tecniche, ma apre a enormi opportunità in settori come l'educazione, la ricerca e la gestione di informazioni su larga scala. In allegato trovate il paper in versione originale e tradotta. Buona lettura e, che dire, memorizzate solo il meglio, dimenticate il resto! 😉 #IA #Innovazione #MemoriaNeurale #Transformer #AIRevolution #DeepLearning

Il "reservoir computing", ispirato al cervello umano, affronta le limitazioni energetiche delle reti neurali tradizionali. Questa tecnologia promette efficienza nei processi di calcolo, aprendo nuove opportunità in vari settori scientifici e tecnologici. Per saperne di più vi segnalo questo mio articolo. Buona lettura. https://shorturl.at/BYFkB

Un team di ricercatori svizzeri dell'EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) ha sviluppato un innovativo metodo non invasivo per migliorare la memoria spaziale, combinando realtà virtuale e stimolazione cerebrale profonda. La scoperta potrebbe aprire nuove strade per il trattamento del declino cognitivo senza ricorrere a farmaci o interventi chirurgici. La ricerca, pubblicata su Science Advances, ha dimostrato come questa combinazione di tecnologie possa migliorare significativamente la capacità di orientamento e memoria spaziale nei soggetti sani. Queste le parole di Friedhelm Hummel, direttore del Hummel Lab e co-autore dello studio.”Trovando un modo per migliorare la memoria spaziale senza chirurgia o farmaci, stiamo affrontando un problema serio per una popolazione sempre più numerosa - gli anziani - così come per i pazienti con traumi cerebrali e quelli affetti da demenza.”Il metodo utilizza quattro elettrodi posizionati sulla testa dei partecipanti per stimolare l'ippocampo e il complesso entorinale, strutture cerebrali cruciali per la memoria spaziale, attraverso una tecnica chiamata stimolazione elettrica a interferenza temporale transcranica (tTIS). I partecipanti, dotati di visori VR, hanno navigato in ambienti virtuali mentre si trovavano all'interno di una macchina per la risonanza magnetica funzionale (fMRI) che monitorava in tempo reale l'attività cerebrale. Quando veniva applicata la stimolazione, abbiamo osservato un netto miglioramento nel tempo di recupero dei partecipanti - il tempo necessario per iniziare a muoversi verso il punto in cui ricordavano la presenza di un oggetto," ha riferito Elena Beanato, presidente di Neuroengineering presso il Neuro X Institute e co-autrice principale dello studio. I ricercatori ritengono che stimolando l'ippocampo si aumenti temporaneamente la plasticità cerebrale, che, combinata con l'allenamento in ambiente virtuale, porta a una migliore navigazione spaziale. La prospettiva a lungo termine è lo sviluppo di terapie mirate per pazienti con compromissioni cognitive, offrendo un modo non invasivo per potenziare la memoria e le capacità spaziali.RR Digital Academy fonte: @HDblog Friedhelm Hummel Elena Beanato Olaf Blanke #tecnologia #innovazione #neuroscienze #realtavirtuale #elettrodi #visore #memoria #cognitivo #salute #cervello #scienza #pazienti #cura https://lnkd.in/dU_YA9VE

LE RETI NEURALI SPIEGATE AI BAMBINI Hinton e Hopfield "hanno incominciato a prendere esempio da come funziona il cervello umano per fare con i computer cose un po’ più intelligenti di quelle che si facevano prima [...]. Hopfield ha costruito un modello di memoria associativa, come quando non ricordi una persona, ma appena vedi una parte del volto ti torna in mente tutta la sua fisionomia. Successivamente Hinton ha cominciato a concepire modelli di reti neurali profonde, che oggi sono usate per analizzare grandi quantità di dati". Luca Fraioli ha chiesto al fisico italiano Giorgio Parisi, Nobel nel 2021, di spiegare con un linguaggio adatto ai bambini le scoperte che sono valse il Nobel a Hinton e Hopfield. "Tutti i progressi conseguiti negli ultimi vent’anni nel campo dell’intelligenza artificiale prendono spunto dai lavori di Hopfield e Hinton sulle reti neurali artificiali", spiega Parisi che non si mostra preoccupato per gli sviluppi dell'intelligenza artificiale. "Si tratta di strumenti importanti, così come lo è stata la stampa a caratteri mobili, che ha cambiato il mondo. Ma c’è stato bisogno di normarla. Allo stesso modo si dovrà normare l’intelligenza artificiale". Parisi “Non è più la materia che si studiava a scuola noi scienziati da cinquant’anni viviamo nel futuro” Il colloquio con il fisico italiano premio Nobel nel 2021 La Repubblica, 9 ottobre 2024 #retineurali #Nobel #intelligenzaartificiale #guidaautonoma #scienza #ricerca #IA #AI

L’intelligenza artificiale ispirata alla biologia L’Intelligenza Artificiale (IA), pur avendo raggiunto numerosi traguardi, presenta ancora criticità sia concettuali, legate ai modelli teorici (simbolici o connessionisti), sia operative, come la limitata robustezza e capacità di generalizzazione. L’IA ispirata alla biologia e al funzionamento del cervello offre la prospettiva di superare alcune di queste limitazioni, integrando dettagli biologici per migliorare le sue prestazioni e applicazioni. https://lnkd.in/eiy4gBMe

Quando neuroscienze e meccanica quantistica si incontrano La possibilità che il cervello umano sfrutti fenomeni di meccanica quantistica è un’ipotesi affascinante e tuttora al centro di dibattiti scientifici. Se questa teoria trovasse fondamento, le ricadute in ambito neuroscientifico e tecnologico potrebbero essere straordinarie. 🧠 Da un lato, le neuroscienze potrebbero conoscere un salto paradigmatico: ➡️ Nuovi modelli cognitivi: ipotesi come quella di Penrose e Hameroff (teoria Orch-OR) suggeriscono che processi quantistici, come la coerenza quantistica, possano essere coinvolti nella coscienza. Se tali processi venissero dimostrati su larga scala, si aprirebbero nuove prospettive sulla comprensione del libero arbitrio e del rapporto mente-corpo. ➡️ Diagnosi e terapie innovative: strumenti diagnostici in grado di misurare o influenzare potenziali stati quantistici del cervello potrebbero rivoluzionare la cura di disturbi neurodegenerativi, portando a trattamenti più mirati e personalizzati. 🤖 Dall’altro lato, le implicazioni tecnologiche potrebbero essere altrettanto rilevanti: ➡️ Nuovi paradigmi di calcolo: ispirarsi a reti neurali “quantistiche” (se così si potrà definirle) potrebbe influenzare lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale e potenziare i computer quantistici. ➡️ Interfacce cervello-macchina avanzate: sistemi in grado di interagire con “bit quantistici” del cervello, qualora ne esistano, consentirebbero di superare le attuali limitazioni nelle BCI (Brain-Computer Interface), con applicazioni che spaziano dalla riabilitazione al potenziamento cognitivo. 🔎 Ovviamente queste ipotesi richiedono ulteriori conferme sperimentali ma ad oggi non esistono prove definitive. Tuttavia, la ricerca in questo campo mostra come i sistemi biologici possano sorprendere e superare i confini della fisica classica. 🏔️ Continuare a esplorare queste frontiere è essenziale per comprendere appieno la complessità della mente umana e per aprire nuovi orizzonti nell’ambito dell’innovazione tecnologica. 🎇 Affascina e preoccupa allo stesso tempo il solo pensiero di come potrebbe cambiare il nostro concetto di umanità in un mondo dove la coscienza e l'innovazione si intrecciano a livello quantistico. #Neuroscienze #MeccanicaQuantistica #InnovazioneTecnologica #Coscienza #IntelligenzaArtificiale #FuturoDellaScienza #Interdisciplinarità #FisicaQuantistica #RicercaScientifica #NeuroscienzaQuantistica #EticaTecnologica #ScienzaEInnovazione #ConoscenzaUmana #TecnologiaDelFuturo

🧠🕸️ Le Reti Neurali sono progettate in modo da simulare il funzionamento del cervello umano. Ogni rete è costituita da nodi interconnessi che operano in modo analogo ai neuroni biologici, trasmettendo informazioni attraverso connessioni simili alle sinapsi. Grazie ai miglioramenti apportati agli algoritmi e alle innovazioni nelle architetture e nelle tecniche di ottimizzazione, le reti neurali hanno migliorato le proprie performance nell'esecuzione di compiti complessi e il progresso di queste reti è in costante evoluzione. 👇Scopri di più su: https://lnkd.in/dKtc_3jD #RetiNeurali #IntelligenzaArtificiale #IA

‼️ L’EVOLUZIONE DI #IT E #AI: #BIOCOMPUTING La società Cortical Labs ha raggiunto un risultato sorprendente realizzando l’apprendimento di neuroni (umani e di topo) coltivati in provetta. I neuroni sono stati coltivati, stimolati e la loro attività elettrica è stata registrata, poi collegati a un computer, ricevevano feedback basati sulla loro capacità di “giocare” a Pong. ▶️ Ciò dimostra che le cellule cerebrali, anche fuori dal corpo umano, possiedono la capacità di auto-organizzazione e adattamento. 💡L’esperimento, pubblicato sulla rivista #Neuron, apre nuovi scenari per le malattie neurologiche e per comprendere gli effetti di farmaci sul cervello. Lo studio evidenzia che l'integrazione dei neuroni nei sistemi digitali potrebbe permettere prestazioni impossibili con il silicio (e probabilmente anche con le tecniche “quantistiche”). Il progetto "DishBrain" sfrutta questa idea combinando reti neurali coltivate in laboratorio, derivate da cellule umane o di roditori, con sistemi di calcolo digitali. E’ stato osservato che questi neuroni sono in grado di "imparare" a giocare in meno di cinque minuti. I neuroni sono stati capaci di auto-organizzarsi e di rispondere in modo mirato a stimoli sensoriali limitati che riflettono le conseguenze delle loro "azioni". ✅ Questo fenomeno è definibile: "intelligenza biologica sintetica". Questa ricerca apre la strada a nuove applicazioni che potrebbero fornire approfondimenti su cellule biologiche e intelligenza, combinando biologia e calcolo per esplorare nuove frontiere nella comprensione dei meccanismi della mente e del comportamento intelligente. #biocomputing #AI