Beyin aktivitesinden cümle üretimi
Yapılan ilk araştırma, invaziv olmayan beyin kayıtlarıyla cümle üretiminin çözülmesi yeteneğini gösteriyor. Araştırmacılar, 35 sağlıklı gönüllüden MEG ve EEG kullanarak beyin aktivitelerini kaydederek yazdıkları cümleleri analiz etti.
Araştırma, bir görsel kodlayıcı, beyin kodlayıcı ve görsel çözümleyiciden oluşan üç parçalı bir mimari kullanıyor. Görsel kodlayıcı, beyinle bağımsız olarak bir görselin zengin temsil setini oluşturuyor. Ardından beyin kodlayıcı, MEG sinyallerini bu görsel temsillere hizalayacak şekilde öğreniyor. Son olarak görsel çözümleyici, bu beyin temsillerine dayalı mantıklı bir görsel oluşturuyor.
Araştırma AI modelinin, MEG ile beyin aktiviteleri kaydedilen katılımcılar tarafından yazılan karakterlerin yüzde 80’ini çözebileceğini gösterdi. Bu sonuç, geleneksel EEG sistemlerinden en az iki kat daha etkili. Bu bulgular, konuşma yetisini kaybetmiş bireyler için iletişimi yeniden kurma imkanı sunan invaziv olmayan beyin-bilgisayar arayüzleri için yeni fırsatlar yaratıyor.
Düşüncelerin kelimelere dönüşümü
İkinci araştırma, beynin düşünceleri nasıl kelimelere dönüştürdüğünü anlamaya yönelik olarak yürütüldü. Araştırmacılar, katılımcıların yazı yazarken MEG sinyallerini çözümleyerek, düşüncelerin kelimelere, hecelere ve harflere dönüşme anlarını tam olarak tespit edebildiler.
Bu araştırma, beynin en soyut düzeyden (bir cümlenin anlamı) başlayarak ve bunları klavyedeki parmak hareketleri gibi belirli eylemlere aşamalı olarak dönüştürerek bir dizi temsil ürettiğini ortaya koyuyor.
Teknoloji, büyük bir potansiyele sahip olsa da klinik uygulamalar için birkaç zorlukla karşı karşıya. Şu an için MEG, deneklerin manyetik olarak korunan bir odada hareketsiz kalmalarını gerektiriyor. MEG tarayıcıları ise büyük, pahalı ve özel bir odada kullanılmak zorunda, çünkü dünyanın manyetik alanı, beyindeki alandan trilyonlarca kat daha güçlü.
Meta ise bu sınırlamaları aşmayı hedefliyor. Araştırmalarını, çözümleme sürecinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak, günlük hayatta daha pratik olan alternatif invaziv olmayan beyin görüntüleme tekniklerini keşfetmek ve karmaşık beyin sinyallerini daha iyi yorumlayabilecek yapay zeka modelleri geliştirmek üzerine yoğunlaştıracak. Ayrıca şirket, sağlık, eğitim ve insan-bilgisayar etkileşimi gibi alanlarda potansiyel uygulamaları keşfetmeyi de planlıyor.
Haberi DH'de Gör