TopoLM EPFL: Model AI Meniru Pemrosesan Bahasa Otak dengan Penataan Neuron Spasial

Para peneliti di EPFL telah mengembangkan TopoLM, sebuah model bahasa AI yang meniru pemrosesan bahasa otak dengan menangkap baik fungsi maupun penataan spasial neuron. Model ini mereplikasi pengelompokan fungsional neuron dan organisasi spasialnya di dalam korteks otak.

Tidak seperti model AI sebelumnya yang berfokus pada klaster individual neuron fungsional, TopoLM memprediksi bagaimana sistem bahasa otak mengembangkan organisasi spatio-fungsionalnya. Profesor Martin Schrimpf menjelaskan bahwa TopoLM mengembangkan klaster spasial komponen internal yang secara fungsional sesuai dengan aktivitas yang diamati di otak manusia selama pemrosesan bahasa. Model ini menunjukkan bahwa aturan dasar mengatur klaster spasial di otak, di mana neuron terdekat berperilaku serupa.

TopoLM menawarkan kerangka kerja untuk meningkatkan keselarasan fungsional AI dengan kognisi manusia, dengan aplikasi potensial dalam komputasi yang terinspirasi otak dan neurolinguistik. Penelitian ini, yang dipresentasikan di Konferensi Internasional tentang Representasi Pembelajaran (ICLR) 2025, menandai langkah menuju sistem AI yang diatur lebih seperti otak manusia. Para peneliti berencana untuk menguji prediksi model di otak manusia melalui studi pencitraan.