Các nhà nghiên cứu tại EPFL đã phát triển TopoLM, một mô hình ngôn ngữ AI phản ánh quá trình xử lý ngôn ngữ của não bằng cách nắm bắt cả chức năng và sự sắp xếp không gian của các nơ-ron. Mô hình này tái tạo sự nhóm chức năng của các nơ-ron và tổ chức không gian của chúng trong vỏ não.
Không giống như các mô hình AI trước đây tập trung vào các cụm nơ-ron chức năng riêng lẻ, TopoLM dự đoán cách hệ thống ngôn ngữ của não phát triển tổ chức chức năng-không gian của nó. Giáo sư Martin Schrimpf giải thích rằng TopoLM phát triển các cụm không gian của các thành phần bên trong, các cụm này tương ứng về mặt chức năng với hoạt động được quan sát thấy trong não người trong quá trình xử lý ngôn ngữ. Mô hình này gợi ý rằng một quy tắc cơ bản chi phối các cụm không gian trong não, trong đó các nơ-ron lân cận hoạt động tương tự nhau.
TopoLM cung cấp một khuôn khổ để tăng cường sự liên kết chức năng của AI với nhận thức của con người, với các ứng dụng tiềm năng trong điện toán lấy cảm hứng từ não và ngôn ngữ học thần kinh. Nghiên cứu này, được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Biểu diễn Học (ICLR) 2025, đánh dấu một bước tiến hướng tới các hệ thống AI được tổ chức giống não người hơn. Các nhà nghiên cứu có kế hoạch kiểm tra các dự đoán của mô hình trong não người thông qua các nghiên cứu hình ảnh.