Yeni bir beyin-bilgisayar arayüzü (BBA) teknolojisi, kullanıcının iç sesini çözüp anlamlandırabiliyor. Bilim insanları, bu yeniliğin, ağır konuşma felci hastalarının düşüncelerini ifade etmelerine olanak tanıyabileceğini belirtiyor.
Cell bilim dergisinde yayımlanan araştırma, bu yeni BBA’nın kullanıcının iç sesini komutlar doğrultusunda yüzde 74 doğruluk oranıyla çözebildiğini gösterdi.
Uzmanlar, bu teknolojinin, anlaşılabilir bir şekilde konuşamayan bireylerin iletişim kurma süreçlerini kolaylaştıracağını umuyor.
Stanford Üniversitesi’nden çalışmanın ortak yazarlarından Erin Kunz, “Konuşmayı düşündüğünüzde beyin aktivitesinin nasıl olduğunu ilk kez anlamış olduk” ifadelerini kullandı.
Ağır konuşma ve motor bozukluğu yaşayanlar için iç sesi deşifre edebilen BBA’lar, iletişim kurmayı çok daha kolay ve doğal hale getirebilir.
Bu bölüm, konuyla ilgili referans noktalarını içerir. (Related Nodes field)
BBA, hareketi denetleyen beyin alanlarına yerleştirilen sensörlerle sinir sinyallerini çözüyor ve bunları protez el kullanmak gibi eylemlere dönüştürüyor.
Son araştırmalar, BBA’ların felçli bireylerin konuşma girişimlerini de çözebildiğini ortaya koydu.
Kullanıcılar ses üretiminde rol oynayan kasları hareket ettirerek konuşmaya çalıştıklarında, BBA’lar buna karşılık gelen beyin aktivitelerini yorumlayarak, konuşulan kelimeleri metne dönüştürebiliyor.
Çalışmanın diğer yazarı Benyamin Meschede-Krasa, “Konuşmaya niyetlenmek yerine sadece düşünmek zorunda kalırsanız, bu insanlar için daha kolay ve hızlı olabilir” dedi.
Araştırmada, amyotrofik lateral skleroz veya beyin sapı felci yaşayan dört katılımcının konuşmadan sorumlu motor korteksine mikroelektrotlar yerleştirildi.
Katılımcılardan ya konuşmaya çalışmaları ya da belirli bir kelime grubunu söylediklerini hayal etmeleri istendi. Araştırmacılar, hem konuşma girişiminin hem de iç sesin beyinde örtüşen bölgeleri harekete geçirip benzer sinirsel aktiviteler oluşturduğunu, fakat yeterince farklılık göstererek güvenilir bir şekilde ayırt edilebileceğini belirledi.
Bilim insanları, iç sesin genelde daha düşük bir aktivasyon seviyesine sahip olduğunu gözlemledi. Ardından, katılımcıların düşündüğü kelimeleri yorumlamak için yapay zeka kullanıldı.
BBA’ların, 125 bin kelimelik bir kelime havuzundan düşünülen cümleleri yüzde 74 oranında doğru çözebildiği gösterildi.
Bu teknoloji, katılımcılardan ekranda pembe daireleri saymaları istendiğinde, sayılara karşılık gelen iç sesleri bile algılamayı başardı.
Araştırmacılar, BBA’nın iç konuşmayı çözmeden önce bir anahtar kelimeyle geçici olarak kilidi açması için parola kontrollü bir mekanizma geliştirdi.
Bir deneyde, kullanıcılar iç sesi deşifre etmek için “chitty chitty bang bang” ifadesini düşündüler. Sistem bu parolayı yüzde 98’in üzerinde bir doğrulukla tanıyabildi. Çalışmanın bir diğer yazarı
0 Comments