Сучасні методи машинного навчання дозволили дослідникам зробити крок до того, що раніше здавалося фантастикою, — зчитування внутрішнього стану мозку через аналіз рухів обличчя. Команда нейробіологів повідомила, що їм вдалося навчити алгоритми розпізнавати приховані патерни мозкової активності мишей, відображені у найменших рухах м’язів їхньої мордочки.
Зв’язок між мімікою та нейронними процесами давно привертав увагу науковців, адже навіть у людей дрібні рухи обличчя можуть видавати емоції чи наміри. Проте у гризунів, які часто слугують моделлю для вивчення мозку, такі зміни надзвичайно складно помітити. Традиційні методи реєстрації поведінки виявлялися занадто грубими й не могли фіксувати настільки дрібні рухи.
Застосування алгоритмів машинного навчання змінило ситуацію. За допомогою високошвидкісного відео та автоматизованого аналізу дослідники ідентифікували тонкі коливання м’язів мордочки мишей, які напряму корелюють з активністю нейронних мереж. Виявилося, що кожна мікрозміна може бути «відбитком» певного внутрішнього процесу — від реакцій на сенсорні сигнали до передбачення дій.
Цей прорив має важливе значення для нейронауки. Він дозволяє відстежувати мозкові стани тварин без інвазивних втручань і може суттєво розширити наше розуміння того, як мозок перетворює інформацію на поведінку. Дослідники наголошують, що ця методика відкриває шлях до більш точних моделей мозкової діяльності, які можна поєднати з вивченням складних когнітивних процесів.
Хоча технологія поки що застосовується лише до мишей, перспективи значно ширші. Подібні алгоритми потенційно можуть бути адаптовані для інших тварин, а згодом і для людини. Це означає, що майбутні дослідження можуть навчитися «зчитувати» внутрішні стани мозку без складних процедур, спираючись лише на найдрібніші рухи м’язів обличчя.
Такий підхід відкриває не лише нові горизонти у фундаментальній науці, а й практичні застосування — від медицини до створення більш чутливих систем штучного інтелекту, які зможуть краще розпізнавати невербальні сигнали.