Bạn giờ có thể biến những chiếc tai nghe EEG giá rẻ thành máy quét não đạt tiêu chuẩn phòng thí nghiệm. Và nó là mã nguồn mở. ZUNA là một mô hình nền tảng với 380 triệu tham số, có khả năng tái tạo các tín hiệu não bị thiếu từ dữ liệu EEG không đầy đủ. Nó hoạt động trên bất kỳ cấu hình điện cực nào, từ tai nghe tiêu dùng đến hệ thống nghiên cứu 256 kênh, mà không cần huấn luyện lại. Nó cho phép bạn: - Tái tạo các kênh EEG bị thiếu từ dữ liệu thưa thớt - Giảm nhiễu cho các tín hiệu bị hỏng - Dự đoán các kênh mới chỉ từ tọa độ điện cực - Xử lý các bố trí điện cực tùy ý Mô hình sử dụng một autoencoder khuếch tán với một khung xương transformer. Nó đã được huấn luyện trên 2 triệu giờ kênh từ 208 bộ dữ liệu bằng cách sử dụng huấn luyện khuếch tán có mặt nạ và nhúng không gian 4D. Điều này cho phép mô hình hiểu được hình học vật lý của việc đặt điện cực. Tín hiệu của mỗi kênh được nén thành các token, sau đó mô hình mã hóa các vị trí x, y, z cộng với thời gian thành các thành phần chú ý riêng biệt. Dữ liệu EEG đã bị mắc kẹt trong kỷ nguyên mô hình nền tảng trước đó. Các bộ dữ liệu nhỏ, phân mảnh giữa các tổ chức, được thu thập theo các giao thức khác nhau. Giải pháp tiêu chuẩn cho các kênh bị thiếu là nội suy spline cầu, về cơ bản là làm mịn không gian. Nó hoạt động khá tốt khi một vài kênh bị mất nhưng sẽ không hiệu quả khi bạn mất hơn 75% dữ liệu của mình. ZUNA vượt qua tiêu chuẩn này bằng cách học các mẫu thực tế trong hoạt động não thay vì chỉ làm mịn giữa các điểm. Khoảng cách này mở rộng đáng kể ở các tỷ lệ mất mát cao, chính xác là nơi bạn cần nó nhất. Suy nghĩ thành văn bản đang định vị mình như một phương thức AI chính tiếp theo sau ngôn ngữ, thị giác và âm thanh. Nhưng bạn không thể xây dựng tương lai đó trên dữ liệu bị vứt bỏ chỉ vì một vài điện cực bị lỗi. Mô hình hoàn toàn là mã nguồn mở theo giấy phép Apache 2.0, chạy trên GPU tiêu dùng và hoạt động trên CPU cho nhiều tác vụ.