Artık ucuz EEG kulaklıkları laboratuvar seviyesinde beyin tarayıcılarına dönüştürebilirsiniz. Ve açık kaynaklı. ZUNA, kısmi EEG verilerinden eksik beyin sinyallerini yeniden inşa eden 380M parametreli bir temel modeldir. Tüketici kulaklıklarından 256 kanallı araştırma sistemlerine kadar her elektrot kurulumunda yeniden eğitim almadan çalışır. Size şunları sağlıyor: - Eksik EEG kanallarını seyrek verilerden yeniden oluşturmak - Gürültü giderme sinyalleri bozulmuş - Sadece elektrot koordinatlarından yeni kanallar tahmin etmek - İstiyakili elektrot düzenlerini tutun Model, transformatör omurgasına sahip bir difüzyon otomatik kodlayıcı kullanır. Maskeli difüzyon eğitimi ve 4D mekansal gömütmeler kullanılarak 208 veri setinde 2 milyon kanal-saat üzerinde eğitildi. Bu, modelin elektrot yerleşiminin fiziksel geometrisini anlamasını sağlar. Her kanal sinyali tokenlara sıkıştırılır, ardından model x, y, z pozisyonları ve zamanı ayrı dikkat bileşenlerine kodlar. EEG verileri, kuruluş öncesi model döneminde sıkışıp kalmıştır. Veri setleri küçük, kurumlar arasında parçalanmış ve farklı protokoller altında toplanmıştır. Eksik kanalların standart çözümü, küresel spline enterpolasyonu, yani temelde mekansal yumuşatmadır. Birkaç kanal kesildiğinde fena değil ama verilerinizin %75'inden fazlasını kaybettiğinizde dağılır. UNA bu temel çizgiyi beyin aktivitesindeki gerçek kalıpları öğrenerek geçer, sadece noktalar arasında yumuşatma yapmak yerine. Yüksek okul bırakma oranlarında fark dramatik şekilde genişliyor, tam da en çok ihtiyacınız olan yerde. Düşünceden metne dönüşme, dil, görme ve sesten sonra kendini bir sonraki büyük yapay zeka modalitesi olarak konumlandırıyor. Ama birkaç elektrodun arızalanması nedeniyle çöpe atılan verilerle bu geleceği inşa edemezsiniz. Model tamamen açık kaynak olarak Apache 2.0 altında, tüketici GPU'larında çalışıyor ve birçok görev için CPU üzerinde çalışıyor.