Bilim insanları, Neuralink'in ürettiklerinden daha küçük bir beyin çipi geliştirdi. Beyindeki aktiviteleri yüzde 91 doğrulukla metne dönüştüren yeni çip, aynı zamanda daha az enerji kullanıyor. Elon Musk'ın şirketi Neuralink, beyin-bilgisayar arayüzü sektöründe başı çekerken, bu yılın başlarında ilk kez bir insanın beynine çip yerleştirilmişti.
BEYİN ÇİPLERİ HASTALIĞI BULUNANLARDA DEVRİM NİTELİĞİNDE
Independent Türkçe'nin aktardığına göre geçen hafta cihazın ikinci hastada da düzgün işlediğinin açıklanmasının ardından Musk, milyonlarca kişiye beyin çipi takmak istediğini duyurmuştu. Beyin-bilgisayar arayüzleri, beyindeki elektrik sinyallerini analiz ederek metin gibi çıktılara dönüştürüyor. Bu sayede ALS hastası veya motor becerilerinde başka hasarlar olan kişilerin dünyayla iletişim kurması mümkün oluyor.
İsviçre'deki Ecole Polytechnique Federale de Lausanne'den (EPFL) araştırmacılar Neuralink cihazlarına kıyasla daha küçük ve daha az enerji gerektiren bir beyin çipi geliştirdi.
Minyatür beyin-makine arayüzü (MiBMI) adı verilen cihaz, toplamda 8 milimetre karelik iki ince çipten oluşuyor. Neuralink çipleriyse yaklaşık 23'e 8 milimetre kare.
MiBMI, bir harf veya kelime yazmayı düşünürken üretilen nöral sinyalleri okuyarak çalışıyor. Beyne yerleştirilen elektrotlar, el yazısının motor eylemleriyle ilişkili sinirsel aktiviteyi kaydediyor. Ardından bu sinyalleri anlık olarak işleyen çipler, beynin amaçladığı el hareketlerini dijital metne çeviriyor.
Araştırmacılar, beynin her bir harfi yazmayı düşündüğünde DNC (distinctive neural code / ayırt edici sinirsel kod) dedikleri nöral belirteçlerin ateşlendiğini fark ederek enerji tasarrufu yapmayı başardı.
Mikroçip, her harf başına binlerce bayt veriyi işlemek yerine bu DNC'lere odaklanarak minimum güç tüketip hızlı ve doğru bir şekilde çalışabiliyor.
Bilim insanları halihazırda 31 karakteri işleyebilen MiBMI için hedeflerinin 100 karakter olduğunu söylüyor.
MiBMI henüz canlı birinde test edilmedi. Fakat önceki beyin-arayüzü testlerinden toplanan gerçek zamanlı nöral kayıtlarla beslenen çip, sinirsel aktiviteyi gerçek metne dönüştürmede yüzde 91 doğruluk oranına ulaştı.
IEEE Journal of Solid-State Circuits adlı hakemli dergide 23 Ağustos'ta yayınlanan makalenin yazarlarından Mahsa Shoaran "MiBMI, düşük seviyede güç tüketerek karmaşık nöral aktiviteyi yüksek doğrulukta okunabilir metne dönüştürmemizi sağlıyor" diyerek ekliyor:
Bu ilerleme bizi, ciddi seviyede motor bozukluğu yaşayan kişilerin iletişim becerilerini kayda değer derecede geliştirebilecek, vücuda yerleştirilebilen pratik çözümlere yaklaştırıyor.
Ekip halihazırda yeni cihazın beyin aktivitelerini metne dönüştürme dışında hangi alanlarda kullanılabileceğini araştırıyor. Konuşma ve hareket kontrolü gibi alanları test ettiklerini söyleyen Shoaran ekliyor:
Amacımız, çeşitli nörolojik bozukluklara göre uyarlanabilen çok yönlü bir beyin-bilgisayar arayüzü geliştirerek hastalara daha geniş bir çözüm yelpazesi sunmak.
