Investigadores del Instituto Weizmann de Ciencias en Israel, liderados por Michal Irani, desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial que analiza escáneres cerebrales de fMRI de alta resolución para predecir y reconstruir la imagen que una persona está observando.
El sistema emplea un "decodificador cerebral" de doble rama que predice por separado la estructura y el contenido de la imagen, y combina esas predicciones mediante un modelo de difusión, logrando resultados notablemente más precisos que los métodos anteriores.
Para superar la escasez de datos de fMRI, los investigadores también entrenaron un modelo "codificador" inverso que predice la actividad cerebral a partir de imágenes, permitiendo un entrenamiento en bucle cerrado junto con el decodificador.