Группа ученых из Клермонтского университета в США добилась впечатляющих результатов, предсказывая будущие хиты с удивительной точностью в 97%. Они разработали и применили алгоритм машинного обучения, способный «читать» мозговую активность человека. Подробности этого исследования были опубликованы в престижном журнале Frontiers in Artificial Intelligence.
Главный автор исследования, Пол Зак, поделился своими впечатлениями: «Применение машинного обучения к нейрофизиологическим данным позволило нам почти идеально определить будущие хиты. Удивительно, что активность мозга всего 33 человек может предсказать предпочтения миллионов других людей в отношении новых песен. До сих пор ни одна система не достигала такой высокой точности».
Процесс исследования включал регистрацию мозговых сигналов участников эксперимента во время прослушивания музыки. Специальные сенсоры фиксировали активность различных мозговых систем, отвечающих за настроение и энергию. Затем с помощью статистического анализа и моделей машинного обучения исследователи смогли предсказывать популярность песен, основываясь на количестве прослушиваний, с точностью 97%.
Этот подход, получивший название «нейропрогнозирование», открывает новые возможности для прогнозирования реакции массовой аудитории на основе нейронной активности нескольких людей. Ученые подчеркивают, что такой метод может быть применен не только для предсказания будущих хитов в музыкальной индустрии, но и для прогнозирования успеха фильмов и телешоу. Это открытие позволит создавать более точные и персонализированные подборки музыки и контента в целом, соответствующие вкусам и предпочтениям широкой аудитории.
Источник ТАСС