Weizmanni teadusinstituudi professor Michal Irani avaldas 14. septembril koos Roman Beliy, Amit Zalcheri, Jonathan Kogmani ja Navve Wassermaniga uuringu tehisintellekti mudelist Brain-IT. Mudel analüüsib funktsionaalse magnetresonantstomograafia (fMRI) skaneeringuid ja rekonstrueerib inimese nähtava pildi. Kaheksa osalejat vaatasid tuhandeid kujutisi 30–40 skaneerimisseansil. Iga umbes kümneminutilise seansi jooksul näidati umbes 40 kujutist ning aju skaneeriti kuus korda. Nii tekkis umbes 73 000 kujutise ja fMRI-paari, millest mudel õppis.
Brain-IT suudab taastada vaatevälja suure täpsusega ning ennustada ajuaktiivsust reaalajas selle põhjal, mida inimene vaatab. Irani sõnul teevad teised mudelid sageli vigu kompositsioonis ja värvides, uus mudel ületab neid nii sisu kui detailide taastamisel. Teiste mudelite puhul kulub uue inimese „lugemise“ õppimiseks kümneid tunde skaneeringuid, Brain-IT-il piisab ühest tunnist.
Praegu kasutati paigalseisvaid kujutisi. Labor kavatseb katsetada meetodeid kuulmise ja hiljem video peal. Irani märkis, et eriti keeruline on video dekodeerimine, näiteks unenägude ajal, sest kümneid kujutisi vahetub sekundis, fMRI skaneering kestab umbes kaks sekundit. Kui takistused ületatakse, võidakse tulevikus unenägusidki lugeda.
Sarnast tehnoloogiat on uuritud aastaid. 2017. aastal Journal of Law and the Biosciencesis ilmunud artikkel käsitles neurokuvamise võimalust kohtus valetuvastuses, kostjate, vangide ja vandekohtunike hindamisel. Samas hoiatati ebaeetilise sunniviisilise kasutamise ohu eest. Princetoni ülikooli professor Kenneth Norman on öelnud, et fMRI signaali ja analüüsi paranemine on tehnoloogia võimalikuks teinud. Ta näeb rakendust depressiooni ja ärevuse ravis, kus neurotagasiside aitaks märgata negatiivseid mõttemustreid ja neid suunata.
Osa neuroteadlasi peab Brain-IT-i võimekust paljulubavaks neuroloogiliste seisundite teraapias. Teised hoiatavad, et tehnoloogiat võidakse kuritarvitada teabe sunniviisiliseks ammutamiseks inimese mõtetest.