8 mm’lik minik zihin okuma çipi düşünceleri yüzde 91 doğrulukla metne dönüştürüyor. MiBMI, düşünceleri yazıya dönüştürerek ağır motor engelli bireylere devrim niteliğinde bir iletişim aracı sunuyor. Düşünceleri kelimelere çevirebilen yeni, minik bir beyin-makine arayüzü (BMI) tasarlandı. Bu gelişme, şiddetli motor bozukluğu olan kişilerin serbestçe iletişim kurmalarına olanak sağlayarak onlara önemli fayda sağlayabilir.
Zihin okuma çipi ve gelecekteki çalışmalar
EPFL’den araştırmacılar, silikon çiplere dayalı bu yüksek performanslı Minyatürize Beyin-Makine Arayüzünü (MiBMI) geliştirdiler. Bu minik çip, karmaşık sinir sinyallerini çözümleyip okunabilir metne dönüştürebiliyor. EPFL’nin IEM ve Neuro X enstitülerindeki Entegre Nöroteknolojiler Laboratuvarı’ndan (INL) Mahsa Shoaran: “MiBMI, karmaşık sinirsel aktiviteyi yüksek doğruluk ve düşük güç tüketimiyle okunabilir metne dönüştürmemizi sağlıyor. Bu gelişme, ciddi motor bozuklukları olan bireyler için iletişim yeteneklerini önemli ölçüde artırabilen pratik, implante edilebilir çözümlere bizi daha da yaklaştırıyor” dedi.
Son yıllarda beyin-makine arayüzlerinin kullanımı ve geliştirilmesine yönelik araştırmalar ivme kazanıyor. Bu minik cihazlar, ileri derecede motor engelli bireylerin çevreleriyle iletişim kurmalarına ve etkileşim kurmalarına yardımcı olma potansiyeline sahip. Elon Musk’ın Neuralink şirketi, BMI’ların geliştirilmesini aktif olarak ilerletiyor. Amaçları, felç veya omurilik yaralanmaları gibi nörolojik rahatsızlıkları olan insanlara yardımcı olabilecek BMI’lar yaratmak. Diğer BMI’larla karşılaştırıldığında, bu yeni MiBMI kompakt, verimli ve çok yönlüdür. Geleneksel sistemler genellikle büyüktür, enerjiye aç ve sınırlı kullanıma sahip.
Beyinden metne dönüşüm elde etmek için, bir kişi yazmayı hayal ettiğinde üretilen sinir sinyalleri çözülür. Beyne yerleştirilen elektrotlar, bu hayal edilen el hareketleriyle ilişkili sinirsel aktiviteyi yakalıyor. MiBMI yonga seti kaydedilen sinir sinyallerini anlık olarak işleyerek beynin istediği el hareketlerini dijital metne dönüştürüyor.
Bu cihaz, kilitli kalma sendromu da dahil olmak üzere ciddi motor engelli kişilerin iletişim kurmasını kolaylaştıracak. Baş yazar Muhammed Ali Şaeri: “Çip henüz çalışan bir BMI’ye entegre edilmemiş olsa da, Stanford’daki Shenoy laboratuvarından gelenler gibi önceki canlı kayıtlardan gelen verileri işleyerek el yazısı aktivitesini etkileyici %91 doğrulukla metne dönüştürdü” dedi. Şu anda 31 karakteri çözebilme kapasitesine sahip olan çip, gelecekteki gelişmeler için muazzam bir potansiyel taşıyor.
