AI BriefingCajal-1, TRIBE v2보다 25% 높은 정확도로 뇌 활동 예측
A Whole-Cortex Encoding Model of Vision, Audition, and Language for In-Silico Neuroscience [R]
·2026.10.19 09:54
핵심 내용
Cajal-1이 스캐너 없이 TRIBE v2보다 25% 높은 정확도로 뇌 활동을 예측했다
자세히 보기
- 2,000명의 영화, TV, 이미지 시청 fMRI 데이터로 학습한 218M 파라미터 모델 Cajal-1 공개함
- Meta가 TRIBE v2 테스트용으로 분리한 영화 데이터에서 Cajal-1이 25% 높은 정확도를 보이며, 32개 기록 중 27개에서 실제 뇌 활동에 더 근접함
- 모든 영상, 팟캐스트, 음악에 대해 1.49초마다 인간 대뇌 피질의 20,484개 지점 fMRI 반응을 예측함
- 모델과 Colab 데모가 Hugging Face에서 제공됨
Technical Details
- 과학 분야 노벨상을 수상한 최초의 스페인인 산티아고 라몬 이 카할의 이름을 따옴
- 표준 처리와 동일한 속도로 작동하며 물리적 스캐너가 필요 없음
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