Son dönemde gerek Neuralink’in çalışmalarıyla gerekse de 3 Body Problem gibi Netflix dizileriyle sık sık gündeme gelen beyin-bilgisayar arayüzleri, motor engelli insanların yaşamlarında devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Sadece düşüncelerinizi kullanarak bir tekerlekli sandalyeyi ya da robotik bir protez uzvu kontrol etme özgürlüğünü hayal edin. Bu teknoloji, engelli milyonlarca insanın bağımsızlığını geri kazandırabilir ve günlük aktivitelerini iyileştirebilir.
Ancak, araştırmalardaki önemli ilerlemeye rağmen, beyin-bilgisayar arayüzlerinin yaygın kullanımını sınırlayan büyük bir engel var: kalibrasyon. Her beyin tıpkı parmak izi gibi benzersizdir. Geleneksel beyin-bilgisayar arayüzleri, her bir kullanıcı için kapsamlı kalibrasyon gerektirir. Bu, beyin aktivitesi modellerini belirli komutlarla eşleştirmek için uzun bir süreci içerir ve birçok potansiyel kullanıcı için pratik değildir.
‘Herkese uyan tek beden’ beyin dekoderi mümkün mü?
Teksas’taki araştırmacıların geliştirdiği yöntemin merkezinde ise makine öğreniminin beyin-bilgisayar arayüz sistemine entegre edilmesi yatıyor. Makine öğrenimi örüntüleri tanımlamada mükemmeldir ve bu durumda, bir bireyin beyin aktivitesinin benzersiz örüntülerini tanımayı öğrenirler. Makine öğrenimi, beyin-bilgisayar arayüzünün beyin sinyalleri ve komutlar arasındaki “çevirisini” çok daha hızlı bir şekilde uyarlamasına olanak tanıyor ve kullanıcı sistemle etkileşime girdikçe kendini kalibre ediyor. Çalışmanın başyazarı Satyam Kumar, “Bunu klinik bir ortamda düşündüğümüzde, bu teknoloji, uzun ve sıkıcı olan bu kalibrasyon sürecini yapmak için uzman bir ekibe ihtiyaç duymamamızı sağlayacak” diyor.
Düşünme başlığı (veya EEG)
Görünüşte basit olan bu başlık çok önemli bir rol oynamaktadır. Kafa derinizin yüzeyindeki inanılmaz derecede zayıf elektriksel değişiklikleri tespit eden düzinelerce elektrotla donatılmıştır. Bu değişiklikler, birbirleriyle iletişim halinde olan milyonlarca nöronun (beyin hücresi) koordineli faaliyetini yansıtıyor. Bunu bir stadyumun dışından büyük bir kalabalığın vızıltısını duymaya çalışmak gibi düşünün – karmaşık bir sinyal karışımı!
Kod çözücü
Asıl zorluk ise tüm bu karmaşık sinyalleri çzömekte yatıyor. Sofistike bilgisayar algoritmalarından oluşan kod çözücü, öncelikle EEG tarafından toplanan elektrik sinyallerinin kaotik senfonisini anlamlandırmalıdır. Daha sonra, diyelim ki “sola dön” veya “hızlan” düşüncenizle ilişkili belirli beyin aktivitesi modellerini saptamalıdır.
Buradaki yenilik sadece çalışan değil, öğrenen bir kod çözücü kullanılması. Makine öğrenimini kullanarak, benzersiz beyin sinyallerinize sürekli uyum sağlar ve çeviri sürecini zaman içinde daha verimli ve kişisel hale getirir. Beynimizin düşünceleri temsil etme şekli sabit değildir. İnsanlar arasında doğal farklılıklar vardır ve aynı kişi içinde bile odaklanma veya yorgunluk gibi durumlar beyin aktivitesinin nasıl göründüğünü değiştirebilir.
Beyinden gelen elektrik sinyalleri kafa derisine ulaştığında inanılmaz derecede zayıftır. Tüm arka plan “gürültüsü” içinde ilgili sinyalleri yakalamak için çok hassas ekipmanlar ve akıllı algoritmalar gerekir.
Beyin-bilgisayar arayüzü çalışmalarında oyunlar ilk aşama
Oyunlar şimdilik çalışmaların ana odağı gibi görünseler de aslında araştırmacıların ulaşmaya çalıştıkları nihai hedef bu sistemlerin klinik kullanımı. Profesör José del R. Millán, “Beyin-bilgisayar arayüzlerini engelli insanlara yardım etmek için klinik alana çevirmek istiyoruz” diyor.
Araştırmacılar bu buluşlarını, özellikle motor engelli insanlara yardımcı olmak için tasarlanmış yepyeni bir beyin-bilgisayar arayüzü nesline doğru bir basamak olarak görüyorlar. Amaç, yardımcı cihazlar üzerinde daha sezgisel ve zahmetsiz kontrol sağlayan beyin-bilgisayar arayüzleri oluşturmak ve sonuçta bireylerin daha fazla bağımsızlık kazanmalarına yardımcı olmak.
Bu konuda bir kısmı tamamlanmış, bir kısmı ile devam eden 100’ün üzerinde araştırma mevcut.
