Йель, Дартмут және Кембридж университеттерінің ғалымдары функционалды резонанс қабатының (FMRI) сигналдарын мәтінге айналдыратын ой моделін жасады. Алдыңғы әдістерден айырмашылығы, ол әр адамға жеке параметрлерді қажет етпейді.
Бұған дейін мидың белсенділігін мәтінге айналдыру бойынша күш-жігердің нақты проблемалары, шектеулі тапсырмалар жиынтығы және әр түрлі адамдармен жұмыс істей алмады. Ағымдағы модельдер мидың жеке сипаттамаларына байланысты және жаңа пайдаланушыларға білімге жол берілмейді. Mindllm ми функциясының жалпы заңдылықтарын өңдеуге негізделген бір-бірімізді қолданады, бұл әр түрлі адамдар мен міндеттерге жақсы бейімделеді.
Модель екі негізгі компонентті қамтиды: FMRI кодерлі және лингвистикалық жүйке желісі. Миды кішкене үш-үш-санама аудандарына бөлу үшін сканерлеңіз — Воксели, әр түрлі адамдардағы сандар мен орналасулар. Алайда, мидың функциялары әлі де ұқсас, ал ақыл-ой мидың белсенділігін талдайды, осы мүмкіндікпен.
Сигналды өңдеудің арнайы механизмі модельге ақпараттың мағынасын және миды басқару әдісін (бит) түсінуге көмектеседі, бұл оның деректерді декодтау қабілетін жақсартады. Бұл «Мидың сигналдарының сипаттамаларын жасау», мысалы, ақылға қонымды сұрақтар мен пайымдаулар сияқты күрделі тапсырмаларды орындауға мүмкіндік береді.
Тесттерде модель бейімделу жаңа пайдаланушыларға қарағанда 16,4% жақсы, ал 25% алдыңғы шешімдермен салыстырғанда жаңа тапсырмалармен жақсы жұмыс істейтінін көрсетеді. Сондай-ақ, Mindllm сонымен қатар мидың кейбір аймақтарының белсенділігі мен танымдық функциялардың арасындағы байланысты ашты.