イスラエルのWeizmann科学研究所のMichal Irani氏らのチームは、高解像度fMRIスキャンを解析し、人物が注視している画像を予測・再構築するAIツールを開発した。

システムは、画像の構造と内容を別々の分岐で予測する「脳デコーダー」と、それらの予測を拡散モデルで統合することで、従来手法より明確に高い精度を達成した。

研究者たちは、限られたfMRIデータという課題を克服するため、逆方向の「エンコーダー」モデルも訓練した。このモデルは画像から脳活動を予測し、デコーダーとともに循環的な訓練を可能にした。