TRIBE v2の発表:人間の脳が複雑な刺激を処理する方法を理解するように訓練された予測基盤モデル
研究者チームは、視覚・聴覚・言語への脳反応を予測するAIモデル「TRIBE v2」を発表した。700人以上の被験者データを用い、脳活動パターンを高精度に解析する基盤モデルとして開発された。
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本日、私たちは TRIBE v2 を発表します。これは、視覚、聴覚、言語に対する人間の脳反応をモデル化した最初の AI モデルです。4 人の個人の低解像度 fMRI(機能的磁気共鳴画像法)記録データを用いて訓練された、Algonauts 2025 受賞モデル を基盤とし、画像、ポッドキャスト、動画、テキストなど多様なメディアが提示される 700 名以上の健康なボランティアによる大規模データセットを活用しています。TRIBE v2 は高解像度の fMRI 脳活動を信頼性高く予測し、新しい被験者、言語、タスクに対するゼロショット予測を可能にし、標準的なモデリング手法を一貫して上回ります。人間の脳のデジタルモデルを作成することで、研究者は各実験で人間を対象とする必要なく、その基礎機能に関する仮説を迅速に検証できるようになります。
神経科学の発見のペースを加速し、臨床実践への新たな道を開くため、研究論文とともにモデルの重みとコードを CC BY-NC ライセンスの下で公開します。また、皆様には当社のデモウェブサイト上で TRIBE v2 を探索していただくことを歓迎いたします。この成果を共有することで、人類全体の利益のために科学的・臨床的ブレークスルーをもたらす神経科学研究の加速に貢献できればと考えています。
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Today, we're announcing TRIBE v2: our first AI model of human brain responses to sights, sounds, and language. Building on our Algonauts 2025 award-winning model, which was trained on the low-resolution fMRI recordings of four individuals, we leverage a massive dataset of more than 700 healthy volunteers who were presented with a wide variety of media, including images, podcasts, videos, and text. TRIBE v2 reliably predicts high-resolution fMRI brain activity — enabling zero-shot predictions for new subjects, languages, and tasks — and consistently outperforms standard modeling approaches. By creating a digital model of the human brain, researchers can rapidly test hypotheses about its underlying functions without the need for human subjects in every experiment.
To accelerate the pace of neuroscience discovery and open up new avenues for clinical practice, we’re sharing a research paper, along with model weights and code, under a CC BY-NC license. We also invite everyone to explore TRIBE v2 on our demo website. By sharing this work, we hope to help accelerate neuroscience research that will unlock scientific and clinical breakthroughs for the greater good.
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