A Whole-Cortex Encoding Model of Vision, Audition, and Language for In-Silico Neuroscience [R]

Reddit API 키가 없고 Wayback 스냅샷도 없어 글 페이지와 댓글은 읽지 못했어요. 수집 때 받은 RSS 본문(글 본문)을 기준으로 옮겼어요.

무엇을 만들었나

작성자(u/AfterShock182)는 사람 2,000명이 영화, TV, 이미지를 보는 동안 찍은 fMRI 데이터로 2억 1,800만 파라미터 모델 Cajal-1을 만들고 학습했대요.

주장하는 성능

• Meta가 TRIBE v2를 시험하려고 따로 떼어 둔 영화들에서, Cajal-1이 25% 더 정확하고 32개 기록 중 27개에서 실제 뇌에 더 가까웠다고 해요.
• 영상, 팟캐스트, 노래 무엇이든 넣으면 1.49초마다 사람 대뇌 피질 20,484개 지점의 fMRI 반응을 예측해요. 스캐너 없이 같은 속도라는 거예요.

이름

과학 분야 노벨상을 받은 첫 스페인 사람 산티아고 라몬 이 카할에서 따왔어요. 그는 1890년대 골지 은 염색법으로 뉴런을 손으로 그려 뇌가 분리된 세포로 이뤄졌음을 보였어요. 작성자는 한 세기 뒤 이제 이 세포들이 어떤 자극에 뇌 전체에서 어떻게 반응할지 예측할 수 있다고 말해요.

공개

모델과 Colab 데모가 Hugging Face에 공개돼 있어요. 성능 수치는 작성자 자체 평가이고 논문 검토 전이에요.