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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Reading Minds and Machines

Descripción del proyecto

Descifra los pensamientos a partir de la actividad cerebral

Descubrimientos recientes revelan que los datos de entrenamiento de las redes neuronales profundas (RNP) pueden descodificarse directamente a partir de sus parámetros, lo cual plantea importantes problemas de privacidad de los datos. Dicho avance cuestiona la presunción de que los datos de entrenamiento son seguros, a la vez que arroja luz sobre el rendimiento de las RNP. En este contexto, el equipo del proyecto MindReading, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, explora una cuestión paralela: ¿podemos descodificar las experiencias sensoriales o los pensamientos de una persona a partir de la actividad cerebral? Ello podría revolucionar la comunicación de los pacientes «encerrados» y hacer avanzar las interfaces cerebro-máquina. A pesar de las diferencias, tanto las RNP como los cerebros humanos comparten similitudes. El equipo del proyecto pretende desarrollar herramientas que traduzcan entre actividad cerebral y activaciones de RNP, ofreciendo profundos conocimientos en ambos ámbitos y prometedoras innovaciones en privacidad y aprendizaje automático.

Objetivo

Can we decode the training data of a Deep Neural Network (DNN) directly from its parameters?
Training data of DNNs are assumed safe. Recent findings by us and by others indicate that this is not the case, with severe implications on Data-Privacy. Yet, such findings shed light on why DNNs perform so well.
On a different front: Can we decode what a person saw/heard/thinks directly from their brain activity?
This may have huge benefits: communicate with “locked-in” patients, explore dreams, man-machine interfaces, enhance our understanding of the human brain. No risk of violating human privacy here, as thoughts do not “float” in the air and person’s collaboration is required.
Each of those 2 questions is intriguing on its own, with far-reaching implications. Despite the inherent differences between Human Brains & DNNs, they also have much in common. Exploring the two in-tandem can lead to significant breakthroughs in both fields. Recent advancements in both areas, with recent incorporation of Deep-Learning (DL) tools to analyze brain activity, opens the door to explore the two jointly. Our expertise in both domains will enable explicit Encoding/Decoding between Brain activity & DNN activations, allowing to directly learn/infer from one about the other. Initial explorations indicate that our proposed goals, although ambitious, are within reach. Our intermediate goals in each domain are worthwhile on their own, forming a strong safety net.
Expected outcomes include:
•Deep Data-Privacy
•Insights on DNNs, their Generalization & Vulnerabilities
•Insights on of “what is encoded where” in the brain
•New scientific tools for brain-scientists to explore the brain
•Allow “locked-in” (ALS) patients to communicate their thoughts/needs
•Use Brain scanning to improve DNNs & DNNs to improve Brain scanning
Our project requires no human subjects nor BrainScience expertise; only publicly available datasets. All methods lie in Computer-Vision & DL, with impact on both DL & BrainScience.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2023-ADG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 2 499 333,00
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 2 499 333,00

Beneficiarios (1)

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