Onderzoekers van EPFL hebben TopoLM ontwikkeld, een AI-taalmodel dat de taalverwerking van de hersenen weerspiegelt door zowel de functie als de ruimtelijke rangschikking van neuronen vast te leggen. Dit model repliceert de functionele groepering van neuronen en hun ruimtelijke organisatie binnen de hersenschors.
In tegenstelling tot eerdere AI-modellen die zich richtten op individuele clusters van functionele neuronen, voorspelt TopoLM hoe het taalsysteem van de hersenen zijn ruimtelijk-functionele organisatie ontwikkelt. Professor Martin Schrimpf legt uit dat TopoLM ruimtelijke clusters van interne componenten ontwikkelt die functioneel overeenkomen met activiteit die wordt waargenomen in het menselijk brein tijdens taalverwerking. Het model suggereert dat een basisregel ruimtelijke clusters in de hersenen beheerst, waarbij nabijgelegen neuronen zich op dezelfde manier gedragen.
TopoLM biedt een kader voor het verbeteren van de functionele afstemming van AI op menselijke cognitie, met potentiële toepassingen in hersen-geïnspireerde computing en neurolinguïstiek. Dit onderzoek, gepresenteerd op de International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025, markeert een stap in de richting van AI-systemen die meer zijn georganiseerd als het menselijk brein. De onderzoekers zijn van plan de voorspellingen van het model in het menselijk brein te testen door middel van beeldvormingsonderzoek.