Tim znanstvenika, kako prenosi UNILad, iz ATR Computational Neuroscience Laboratories u Kyotu, Japan, koristio je modificirani stroj za magnetsku rezonancu (MRI), kao i stroj za elektroencefalogram (EEG), kako bi dublje proučili ljudske snove.
Studija se sastojala od tri sudionika, a znanstvenici su pomoću MRI skenera, pratili njihovu moždanu aktivnost tijekom spavanja, u nekoliko navrata od 3 sata kroz 10 dana. Sudionici su imali EEG stroj priključen na svoje tjeme putem elektroda za hvatanje sićušnih električnih signala koji se odvijaju u mozgu, a MRI stroj je bio uređen za pružanje funkcionalnih MRI očitanja (fMRI), bilježeći promjene u protoku krvi snimanjem slika u različitim fazama spavanja sudionika.
Tim znanstvenika usredotočio se na razdoblje spavanja u kojem su sudionici bili u prvoj fazi ne-REM faze sna, nekoliko minuta nakon što su zadrijemali, gdje se mogu pojaviti tzv. „brze, sporadične halucinacije“. Sudionici su probuđeni nakon što su ušli u prvu fazu sna, ne-REM faza, i zamoljeni su da opišu što su vidjeli u svojim snovima, a proces je ponovljen oko 200 puta.
Znanstvenici su procijenili koje su najčešće predmete sudionici vidjeli u svojim snovima, na primjer, osobu ili zgradu. Kasnije su sudionicima pokazali slike istih predmeta dok su još bili u MRI uređaju, ali ovaj put su bili budni. Kako bi identificirali uzorak, tim je zatim usporedio rezultate skeniranja mozga sudionika sa spavanja i usporedili ih s onima kada su bili budni i gledali slike slika.
Rezultati algoritma učenja naveli su znanstvenike da mogu oblikovati osnovne slike snova sudionika, koje su grupirali u video. A kada su znanstvenici pitali sudionike kako su se odvijali njihovi snovi, njihova su se sjećanja prilično dobro poklapala s video predviđanjima koje je izradila UI.
Studija je otkrila da je algoritam bio u stanju predvidjeti što je sudionik vidio u svom snu u 60 posto slučajeva, ali je bio bolji u razlikovanju osobe i scene, nego u identificiranju specifičnih detalja scene, kao što je osoba na ulici ili u zgradi.