眠りの中で浮かび上がる不思議な世界、夢。
その断片的で色とりどりなイメージが、ついに科学とAIの力で「画像」という形でよみがえる。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、「Dream2Image」という最新の大規模データセットを発表した。
これは38人の被験者が眠るあいだの脳活動をEEG（脳波）で記録し、31時間以上分ものデータと、129の夢の体験報告を集めたものだ。
興味深いのは、夢の記憶だけでなく、その直前の脳活動まで細かく収録している点。
それぞれの夢に対し、覚醒前の15秒・30秒・60秒・120秒という複数のタイムスケールで脳波を記録し、その中から夢の本質的な要素——感情のゆらぎ、登場人物、背景の色や文脈——を、AIが抽出している。
画像への再構成は段階的。
まず脳波データから夢の重要なキーワードを抽出し、それをプロンプト（指示文）としてDALL-E 3などの画像生成AIに渡す。
その後、生成された画像が夢の言語的な記述とどれだけ一致しているかを評価し、基準を超えない場合は自動的に作り直されるという仕組み。
データセットはHugging Faceで公開されているため、誰でもアクセス可能。
EEGシステムの標準化や、電極位置の共通化といった工夫もあり、夢と脳波、AI、画像生成の各分野を橋渡しする貴重なリソースだと思う。
自分としては、夢というパーソナルで抽象的な体験を数値や画像に落とし込むこの技術に、ワクワクを抑えきれなかった。
単なる「夢の可視化」だけでなく、将来的には脳の深層心理や創造性の源泉に迫るヒントすら見つかるかもしれない。
画像生成AIとの組み合わせで、どんな新発見や表現方法に発展するのか、広げたくなるテーマだ。
このデータセットを使って、独自モデルで夢の画像化や分析アルゴリズムを作ってみたくなった。
