Meta'nın geliştirdiği Brain2Qwerty v2, cerrahi müdahaleye gerek kalmadan beyin sinyallerini gerçek zamanlı olarak metne dönüştürebiliyor. Nature Neuroscience'da yayımlanan araştırma, yüzde 78'e ulaşan doğruluk oranıyla beyin-bilgisayar ara yüzlerinde yeni bir dönemin kapısını aralıyor.
Beyin-bilgisayar arayüzleri alanında dikkat çeken bir gelişmeye imza atan Meta, beyin sinyallerini gerçek zamanlı olarak yazılı metne çevirebilen yeni sistemi Brain2Qwerty v2'yi duyurdu. Cerrahi implant gerektirmeden çalışan teknoloji, ulaştığı doğruluk oranıyla invaziv olmayan beyin sinyali çözümleme yöntemlerinde önemli bir eşiğin aşılabileceğini gösterdi.
Meta, yeni sisteminde beyin sinyallerini gerçek zamanlı metne dönüştürdü. (Fotoğraf: Meta)
BEYİN SİNYALLERİNİ DOĞRUDAN METNE DÖNÜŞTÜRÜYOR
Meta'nın geliştirdiği Brain2Qwerty v2, beyin aktivitesi sırasında oluşan manyetik alanları ölçen manyetoensefalografi (MEG) teknolojisini kullanıyor. Sistem, kullanıcıların yazı yazarken oluşan sinirsel sinyallerini analiz ederek bunları gerçek zamanlı metne dönüştürüyor.
Araştırmada herhangi bir beyin implantı ya da cerrahi müdahale kullanılmaması, teknolojiyi benzer çalışmalardan ayıran en önemli özelliklerden biri olarak öne çıkıyor.
Brain2Qwerty v2, cerrahi implant gerektirmeden çalışabiliyor. (Fotoğraf: Meta)
YAKLAŞIK 22 BİN CÜMLEYLE EĞİTİLDİ
Araştırma kapsamında dokuz gönüllü katılımcının her biri yaklaşık 10 saat boyunca MEG cihazı takarak yazı yazdı. Bu süreçte elde edilen yaklaşık 22 bin cümlelik sinirsel veri, uçtan uca çalışan derin öğrenme modeliyle işlendi.
Araştırmacılar, geleneksel yöntemlerde kullanılan elle tasarlanmış sinyal işleme adımları yerine ham beyin verisini doğrudan analiz eden yapay zeka modellerinden yararlandı. Büyük dil modelleri de sinirsel veriler ile anlamlı dil yapıları arasındaki ilişkiyi güçlendirmek amacıyla sisteme entegre edildi.
Yeni sistem, MEG teknolojisiyle beyin sinyallerini analiz ediyor. (Fotoğraf: A Haber)
DOĞRULUK ORANINDA DİKKAT ÇEKEN ARTIŞ
Meta'nın paylaştığı sonuçlara göre Brain2Qwerty v2, katılımcılar genelinde ortalama yüzde 61 kelime doğruluğu elde etti. En başarılı katılımcıda ise bu oran yüzde 78'e ulaştı. Test sonuçlarından öne çıkan veriler şöyle:
Meta ayrıca, önceki invaziv olmayan yöntemlerin yaklaşık yüzde 8 kelime doğruluğunda kaldığını, yeni sistemin ise bu seviyenin çok üzerine çıktığını belirtti.
En başarılı katılımcıda doğruluk oranı yüzde 78'e ulaştı. (Fotoğraf: A Haber)
ÖNCEKİ SÜRÜME GÖRE ÖNEMLİ DEĞİŞİKLİK
Brain2Qwerty v2, ilk sürümden farklı olarak yalnızca karakterleri tahmin etmeye odaklanmıyor. Yeni model, kelime ve anlam düzeyinde çözümleme yapabiliyor. Bu sayede oluşturulan metinler daha tutarlı hale gelirken, cümlelerin doğru şekilde tamamlanma ihtimali de yükseliyor.
Araştırmacılar ayrıca yapay zeka ajanlarından yararlanarak eğitim sürecindeki farklı yapılandırmaları test etti. Nihai model ise mühendislerin değerlendirmesiyle oluşturuldu.
Ham beyin verileri uçtan uca derin öğrenmeyle işlendi. (Fotoğraf: A Haber)
DAHA FAZLA VERİYLE PERFORMANS ARTABİLİR
Araştırmanın dikkat çeken bulgularından biri de sistemin daha fazla veriyle gelişmeye devam edebilmesi oldu.
Meta'ya göre kod çözme başarısı, eğitim verisi arttıkça düzenli şekilde yükseliyor. Bu durum, bugün yalnızca beyne yerleştirilen implantlarla elde edilen yüksek doğruluk seviyelerine gelecekte cerrahi işlem gerektirmeyen sistemlerle de yaklaşılabileceğine işaret ediyor.
Meta, Brain2Qwerty eğitim kodlarını açık erişime sundu. (Fotoğraf: A Haber)
KİMLER İÇİN UMUT OLABİLİR?
Teknolojinin en önemli kullanım alanlarından biri, konuşma ve iletişim becerisini kaybeden hastalar olarak görülüyor. Uzmanlara göre ilerleyen yıllarda bu tür sistemler;
için yeni iletişim yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
