Engelli bireyler için düşünceleri dile dönüştürmek

Bir grup bilim insanı, beyin aktivitesini yüzde 74'e varan bir doğrulukla kelimelere "çevirmeyi" başardı . Bu çığır açan gelişme, ciddi konuşma engelli kişilerin iletişim kurmasını sağlayacak.

ABD'nin Kaliforniya eyaletindeki Stanford Üniversitesi öncülüğünde gerçekleştirilen ve Perşembe günü Cell dergisinde yayımlanan bu çığır açıcı gelişme, konuşamayan kişilerin beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) teknolojilerini kullanarak daha kolay iletişim kurmasına yardımcı olabilir.

Stanford Üniversitesi'nden baş yazar Erin Kunz, "Konuşmayı düşündüğünüz anda beyindeki aktivitenin nasıl olduğunu ilk kez anlayabildik" diyor.

"Ağır motor ve konuşma engeli olan kişiler için, iç konuşmayı çözümleyebilen BCI'lar, onların çok daha kolay ve doğal bir şekilde iletişim kurmalarına yardımcı olabilir" diye açıklıyor.

Beyin-bilgisayar arayüzleri

BCI'lar , engelli bireylere yardımcı olabilecek bir araçtır. Hareketi kontrol eden beyin bölgelerine yerleştirilen sensörleri kullanan bu sistemler, hareketle ilgili sinir sinyallerini çözer ve bunları, protez bir eli hareket ettirmek gibi eylemlere dönüştürür .

Felçli kişiler için bazı BCI'lar, ilgili kasları harekete geçirerek yüksek sesle konuşmaya çalışan kullanıcıların beyin aktivitesini yorumlayabiliyor ve söylemeye çalıştıkları şeyi "yazabiliyor" .

Ancak bu durumlarda, kullanıcıların göz hareketlerini takip ederek kelimeleri yazan sistemlerde bile, kas kontrolü sınırlı olanlar için konuşmaya çalışmak yorucu ve yavaş oluyor .

Bu durumlarda, BCI'ların iç konuşmayı çözümleyip çözümleyemeyeceğini görmek iyi olurdu: " Konuşmayı konuşmaya çalışmak yerine sadece onun hakkında düşünmeniz gerekirse, bu insanlar için potansiyel olarak daha kolay ve daha hızlı olur ," diyor Stanford'da araştırmacı ve eş kıdemli yazar Benyamin Meschede-Krasa.

Bunu öğrenmek için, amyotrofik lateral skleroz (ALS) veya beyin sapı felci nedeniyle şiddetli felç geçiren dört kişinin konuşmadan sorumlu beyin bölgesi olan motor korteksine yerleştirilen mikroelektrotlardan sinirsel aktiviteyi kaydettiler.

Daha sonra katılımcılardan ya konuşmayı denemeleri ya da bir dizi kelimeyi söylediklerini hayal etmeleri istendi ve konuşma girişiminin ve iç konuşmanın örtüşen beyin bölgelerini harekete geçirdiği ve benzer sinirsel aktivite kalıplarını ortaya çıkardığı, ancak iç konuşmanın genel olarak daha zayıf bir aktivasyon yoğunluğuna sahip olduğu bulundu.

Ekip, dahili konuşma verilerini kullanarak yapay zeka modellerini hayal edilen kelimeleri yorumlayacak şekilde eğitti ve bir kavram kanıtı gösterisinde BCI , 125.000 kelimeye kadar bir kelime dağarcığından hayal edilen ifadeleri %74 doğrulukla çözümleyebildi .

BCI ayrıca bazı katılımcıların daha önce hiç söylemeleri istenmeyen iç konuşmaları da algılayabildi; örneğin ekrandaki pembe daireleri saymaları istendiğinde sayılar söylemeleri istendi.

Ekip ayrıca, konuşma girişiminin ve iç konuşmanın motor kortekste benzer sinirsel aktivite kalıpları oluşturmasına rağmen, bunların birbirinden güvenilir bir şekilde ayırt edilebilecek kadar farklı olduğunu buldu.

Makalenin başyazarı ve Stanford Üniversitesi araştırmacısı Frank Willett'e göre araştırmacılar bu ayrımı, BCI'ları iç konuşmayı tamamen görmezden gelecek şekilde eğitmek için kullanabilirler.

Ekip ayrıca, BCI'ın seçilen bir anahtar sözcükle geçici olarak kilidi açılmadığı sürece dahili konuşmayı çözmesini engelleyecek parola kontrollü bir mekanizmayı da gösterdi.

Deneylerinde, kullanıcılar iç konuşmanın çözümlenmesini başlatmak için "chitty chitty bang bang" ifadesini kullanabildiler. Sistem, parolayı %98'in üzerinde doğrulukla tanıdı.

Willett, "BCI'ların geleceği parlak. Bu çalışma, konuşma BCI'larının bir gün iletişimi akıcı, doğal ve rahat bir şekilde konuşma dilindeki gibi geri getirebileceğine dair gerçek bir umut sunuyor," diye vurguluyor.

* * * Güncel haberlerden haberdar olmak için Whatsapp kanalımıza katılın * * *

OB