Beyin sinyallerinden dijital vücuda: Sözler ve jestler avatara taşındı

Nature Neuroscience mecmuasında yayımlanan araştırmada kullanılan sistemin, tek bir beyin implantından gelen sinyalleri kullanarak hem konuşmayı hem de irtibat emelli beden hareketlerini tıpkı anda çözümleyebilen birinci sistem olduğu belirtildi.

Makine öğrenmesiyle desteklenen teknoloji, kişinin tabir etmeye çalıştığı sözcüklerle birlikte başını sallama, omuz silkme yahut el hareketleri üzere bedensel hareket ve mimikleri de algılayarak bunları dijital bir avatara aktarabiliyor.

Araştırmacılar, çalışmanın konuşma yetisini kaybeden şahısların fikir ve niyetleriyle ilişkili beyin aktivitesini irtibata dönüştürmeyi amaçlayan beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI) alanındaki ilerlemelerin yeni bir etabı olduğunu belirtiyor.

Araştırmanın başyazarı Samantha Brosler, emellerinin sadece tek bir yetiyi geri kazandıran sistemlerin ötesine geçmek olduğunu söyledi.

Brosler, ”Tek seferde sadece bir fonksiyonu geri kazandıran beyin-bilgisayar arayüzlerinin ötesine geçerek, farklı irtibat ve hareket biçimlerini tek bir beyin arayüzüyle yine sağlayabilmek istiyoruz.” dedi.

Jest ve mimiklerin bağlantıda kıymetli bir rol oynadığına dikkati çeken Brosler, başıyla ‘evet’ ya da ‘hayır’ işareti vermek, el sallamak, omuz silkmek yahut başparmağı kaldırmak üzere hareketlerin konuşmaya mana, vurgu, his ve bağlam ekleyebildiğini belirtti.

Brosler, birtakım durumlarda bu hareketlerin konuşmanın büsbütün yerini de alabileceğini söyledi.

Kaliforniya Üniversitesi San Francisco (UCSF) araştırmacılarının gerçekleştirdiği kavram kanıtlama çalışmasına iki kişi katıldı.

Araştırmacılar, iştirakçilerden birinde 10, başkasında ise dört farklı bağlantı hareketini sistem üzerinden test etti.

Makine öğrenmesinden yararlanan sistemin, her iki iştirakçinin da tabir etmeye çalıştığı sözler ve jestlerle bağlı beyin sinyallerini yüksek doğrulukla çözümleyebildiği bildirildi.

Araştırma grubu bundan sonraki etapta sistemin söz dağarcığını değerli ölçüde genişletmeyi ve bedenin farklı kısımlarındaki daha daima ve çeşitli hareketleri algılayabilmesini sağlamayı hedefliyor.

Bu çeşit ‘iletişim protezleri’nin, bilişsel yetileri büyük ölçüde korunmasına karşın felç, ALS üzere nörodejeneratif hastalıklar yahut öteki nörolojik rahatsızlıklar sebebiyle konuşma yetisini kaybeden milyonlarca bireye yardımcı olabileceği belirtiliyor.

Araştırmacılar, daha uzun vadede teknolojinin serebral palsi yahut otizm sebebiyle sesli irtibat kurmakta zahmet yaşayan şahıslar için de kullanılabileceğini düşünüyor.

Beyin sinyallerinin irtibata dönüştürülmesine yönelik teknolojiler son yıllarda hem bilim dünyasında hem de özel dalda değerli yatırımlar çekiyor. Elon Musk’ın Neuralink şirketi ve Precision Neuroscience bu alanda çalışan şirketler arasında bulunuyor.

UCSF’deki çalışmanın baş araştırmacısı Dr. Edward Chang’ın kurucuları arasında yer aldığı Echo Neurotechnologies de beyne yerleştirilen implantlara yönelik donanımlar geliştiriyor.

UZMANLAR: ŞİMDİ YAYGIN KULLANIMA HAZIR DEĞİL

King’s College London’dan beyin dinamikleri uzmanı Richard Rosch, çalışmanın yenilikçi olduğunu ve beynin konuşmayla başka bağlantı biçimlerini nasıl bir araya getirdiğine ait yeni ipuçları sunduğunu söyledi.

Rosch, araştırmanın beyinde konuşma ile el hareketlerinin işlendiği bölgeler arasında kıymetli ölçüde örtüşme bulunduğunu gösterdiğini belirtti.

Bulguların, beynin birbirinden kesin hudutlarla ayrılmış ve sırf makul misyonlarda uzmanlaşmış bölgelerden oluşmadığına ait giderek güçlenen bilimsel görüşü desteklediğini söz etti.

Rosch bununla birlikte teknolojinin yaygın biçimde kullanılabilmesinin önünde değerli mahzurlar bulunduğunu vurguladı. Rosch, sistemin önemli bir beyin ameliyatı gerektirdiğine işaret etti.

Bath Üniversitesi’nden araştırmacı Scott Wellington da çalışmayı değerli bulduğunu lakin sistemin standart bir yardımcı teknolojiye dönüşebilmesi için aşılması gereken problemler olduğunu söyledi.

En değerli sıkıntılardan biri, sistemin her hasta için başka farklı eğitilmesinin gerekmesi. Wellington, bir kişinin beyin sinyalleriyle eğitilen modellerin birebir bireyde başarılı olabildiğini lakin öteki şahıslarda birebir performansı göstermekte zorlandığını belirtti.

Wellington’a nazaran farklı şahıslarda de çalışabilecek genellenebilir modellerin geliştirilebilmesi için büyük yatırımlar gerekiyor. Bu sorun çözülemezse teknolojinin klinik kullanımda yaygınlaşması güç olabilir.