スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）のニュロ AI 研究ラボは、視覚障害者のために物体レベルの意味ある視覚を回復できる人工知能モデルを開発中です。同ラボのマルティン・シュリンクフ氏らが率いる研究では、網膜や視神経ではなく大脳皮質の高位視覚領域を電気刺激することで、単なる光の点や単純な図形ではなく、顔や家、車といった具体的な物体のイメージを脳内に再現する技術を目指しています。従来の脳皮質プロステティクスは、刺激可能な領域が低位視覚野に限られており、複雑な物体の知覚を生成できないという課題がありましたが、本研究では「トポグラフィックニューラルネットワーク」と呼ばれる AI モデルを用いて、どの刺激パターンが特定の物体知覚を引き起こすかをシミュレーションし、最適な電極配置を事前に特定します。このモデルの有用性は、オランダの研究チームによる生きている目の見える猿を使った実証実験で確認され、2026 年 4 月にリオデジャネイロで開催される学術会議で発表されました。実験では、猿が既に提示された画像を見ている状況下で、AI が予測した刺激パターンによってその知覚を意図した方向に変化させることに成功しました。現在の段階では、画像提示ありきでの知覚変容が主軸ですが、将来的には外部からの画像入力なしに、脳内の電気刺激のみで何かを認識させる「ゼロからの知覚生成」を実現し、視覚障害者に意味のある視界を取り戻すことを最終目標としています。シュリンクフ氏らは、この技術が聴覚補聴器の分野にも応用可能であり、コクリアインプラントの限界を克服するための音処理モデル開発へも拡大を検討しています。同研究成果は arXiv で公開されており、今後の臨床応用が注目されています。