Bir araştırma ekibi, bir kişinin düşüncelerini doğrudan metne dönüştürebilen bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) geliştirerek nöroteknolojide önemli bir atılım gerçekleştirdi.
Sistem, bir kişinin konuşmayı hayal ettiğinde oluşan beyin sinyallerini yakalamak için elektroensefalografi (EEG) başlığı kullanıyor. Bu sinirsel desenler, konuşmayla ilişkili belirli düşünce kalıplarını tanımak üzere eğitilmiş bir yapay zeka modeli tarafından işleniyor. Ardından gelişmiş bir dil modeli, çözümlenen bu sinyalleri %70'in üzerinde doğrulukla anlamlı cümlelere dönüştürüyor.
"Aslında düşüncenin artikülasyona çevrildiği sinyalleri yakalıyoruz," diye açıkladı araştırmacılardan biri. "Çözdüğümüz şey, bir düşünce oluştuktan, ne söyleyeceğimize ve hangi kelimeleri kullanacağımıza karar verdikten ve ses yolu kaslarımızı nasıl hareket ettireceğimize karar verdikten sonraki aşama."
Daha önceki BCI sistemlerinin aksine, bu teknoloji invaziv beyin ameliyatı gerektirmiyor; bunun yerine, günlük kullanım için daha erişilebilir ve pratik olan non-invaziv EEG yöntemini kullanıyor. Non-invaziv yaklaşımlar, kafa derisine yerleştirilen elektrotlar sayesinde güvenlik ve kolaylık sağlarken, doğrudan beyin yüzeyine yerleştirilen invaziv yöntemlere kıyasla sinyallerde bir miktar zayıflama görülebiliyor.
Sistem, iki akışlı evrişimli sinir ağına dayalı hibrit bir beyin-bilgisayar arayüzü kullanıyor ve birden fazla paradigmayı birleştirerek çözümleme doğruluğunu artırıyor. Bu yaklaşım, farklı senaryolarda karşılaştırılabilir performans göstererek sistemin çok yönlülüğünü ve güvenilirliğini doğruladı.
BCI'larda en büyük zorluklardan biri, birçok kullanıcının güvenilir doğruluk seviyelerine ulaşamamasıydı. Standart modeller, beyin aktivitesinin karmaşıklığını yakalamakta yetersiz kalıyor ve kullanıcıların yaklaşık %40'ı, etkili BCI kullanımı için anahtar eşik olarak kabul edilen %70 doğruluk seviyesine ulaşamıyordu. Yeni sistem, her kullanıcının benzersiz beyin desenlerine uyum sağlayarak bu sorunu çözüyor.
Ağır nörolojik rahatsızlıkları olan bireyler için bu gelişmenin etkileri çok büyük. Afazi veya beyin hasarına bağlı konuşma güçlüğü yaşayan hastalar için bu BCI, EEG aktivitesinin belirli desenlerini tanımlayarak beyin sinyallerini sınıflandırıp tanıyabiliyor; böylece kullanıcıların düşünceleriyle yazıcılar ve konuşma sentezleyicileri gibi bilgisayar giriş cihazlarını kontrol etmeleri mümkün oluyor.
Araştırmalar devam ettikçe, bilim insanları sistemin doğruluğunu artırmayı ve kelime dağarcığını genişletmeyi hedefliyor. Bu teknoloji, felç, inme veya nörodejeneratif hastalıklar nedeniyle iletişim yetisini kaybedenler için iletişimi yeniden kazandırmada önemli bir adımı temsil ediyor.