論文の概要: Simulation of Neural Responses to Classical Music Using Organoid Intelligence Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18413v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 22:11:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 14:49:32.154099
• Title: Simulation of Neural Responses to Classical Music Using Organoid Intelligence Methods
• Title（参考訳）: オルガノイドインテリジェンス法によるクラシック音楽に対するニューラル応答のシミュレーション
• Authors: Daniel Szelogowski,
• Abstract要約: オルガノイドインテリジェンスとディープラーニングモデルは、クラシック音楽に対する神経反応をシミュレートし分析する約束を示す。 本稿では,オルガノイド学習モデルのシミュレーションを容易にする革新的なツールであるPyOrganoidライブラリを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Music is a complex auditory stimulus capable of eliciting significant changes in brain activity, influencing cognitive processes such as memory, attention, and emotional regulation. However, the underlying mechanisms of music-induced cognitive processes remain largely unknown. Organoid intelligence and deep learning models show promise for simulating and analyzing these neural responses to classical music, an area significantly unexplored in computational neuroscience. Hence, we present the PyOrganoid library, an innovative tool that facilitates the simulation of organoid learning models, integrating sophisticated machine learning techniques with biologically inspired organoid simulations. Our study features the development of the Pianoid model, a "deep organoid learning" model that utilizes a Bidirectional LSTM network to predict EEG responses based on audio features from classical music recordings. This model demonstrates the feasibility of using computational methods to replicate complex neural processes, providing valuable insights into music perception and cognition. Likewise, our findings emphasize the utility of synthetic models in neuroscience research and highlight the PyOrganoid library's potential as a versatile tool for advancing studies in neuroscience and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 音楽は複雑な聴覚刺激であり、脳の活動に大きな変化をもたらし、記憶、注意、感情制御などの認知過程に影響を与える。 しかし、音楽誘発認知過程の根底にあるメカニズムはほとんど不明である。 オルガノイドのインテリジェンスとディープラーニングモデルは、古典音楽に対するこれらの神経反応をシミュレートし分析することを約束している。 そこで我々は,有機体学習モデルのシミュレーションを容易にする革新的なツールであるPyOrganoidライブラリを提案する。 本研究は、双方向LSTMネットワークを用いた「ディープオルガノイド学習」モデルであるPianoidモデルの開発と、クラシック音楽録音の音声特徴に基づく脳波応答の予測を特徴とする。 このモデルは、複雑なニューラルプロセスの複製に計算手法を用いることで、音楽の知覚と認知に関する貴重な洞察を提供する。 同様に、我々は神経科学研究における合成モデルの有用性を強調し、神経科学と人工知能の研究を進めるための汎用的なツールとしてのPyOrganoidライブラリの可能性を強調した。

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