Stephen Hawking gibi tamamen felç olmuş insanlarla iletişim sağlayabilmek için kod çözme teknolojisi beyindeki sinyalleri konuşmaya çevirebiliyor.
Stephen Hawking gibi insanlar ne söylemek istediklerini düşünebilirler ancak kaslarını hareket ettiremedikleri için konuşamazlar. İletişim kurmak için, bir kişinin kelimelerini bir defada hecelemek, kişinin gözünü veya yanak hareketlerini algılayan cihazlar kullanılabilir.
Ancak bu süreç çok yavaş ve doğal değildir. Bilim insanları; beyin, dil, damak, dudak ve gırtlağa gönderdiği komutları çözmek için “bir beyin makine ara yüzü (BMI)” geliştirerek bu felce uğramış veya “kilitlenmiş” bireylerin daha sezgisel iletişim kurmasını amaçlıyorlar. Bu sistemde kişinin söylemek istediklerini, beyin makine ara yüzü (BMI) konuşmaya dönüştürür.
Northwestern Medicine ve Weinberg Sanat ve Bilim Üniversitesinde yapılan yeni araştırmalar, beynin konuşmayı nasıl kodladığıyla ilgili yeni verileri kullanarak, konuşmayı beyin-beyin makinesi ara yüzü ile gerçekleştirmeye çok yaklaştı.
Bilim insanları, bu sistemde, beyin hareket komutlarını kol ve el hareketlerine benzer bir şekilde kullanmayı başardı. Bunu gerçekleştirmek için araştırmacılar beynin iki bölümünden sinyaller kaydedip, bu sinyallerin temsil ettiği kodları deşifre ettiler.
Farklı temsiller beynin iki farklı bölgesinde de ortaya çıkar. Northwestern Üniversitesi’nde nöroloji ve fizyoloji profesörü olan baş araştırmacı Dr. Marc Slutzky, “Bu keşif, BMI sistemlerinde daha iyi konuşma için kısa çözücüler oluşturmamıza yardımcı olabilir.
Bu da bizi tekrar felçli olan insanlara yardım etme hedefimize yaklaştıracak” dedi. Bu keşif ayrıca, yetişkinlerde inme sonrası, çocuklarda konuşma apraksisi gibi diğer konuşma bozuklukları olan insanlara da yardımcı olabilir. Konuşma apraksisinde, bir birey konuşma kodlarını beyninden konuşulan dile çevirmekte zorluk çeker.
Kelimeler, beyninizden konuşmaya nasıl çevrilir?
Konuşma; dudaklar, dil, damak ve larinksin koordineli hareketleri ile üretilen fonem olarak adlandırılan bireysel seslerden oluşur ancak bilim insanları tam olarak, eklem hareketleri denilen bu hareketlerin beyin tarafından nasıl planlandığını bilmiyorlardı.
Özellikle, serebral korteksin konuşma üretimini nasıl kontrol ettiği tam olarak anlaşılmamıştır ve beyinde jest temsili kanıtı gösterilmemiştir. Slutzky, “Beyin konuşma motor alanlarının, beyin motor alanlarını tutacak benzer bir organizasyona sahip olacağını varsaydık.” Dedi.
“Precentral Korteks dudakların, dilin, damağın ve gırtlağın hareketlerini (jestlerini) temsil ederdi ve daha yüksek seviyedeki kortikal alanlar fonemleri daha fazla temsil ederdi. Tam olarak bulduğu şey bu. Slutzky, “Beynin konuşma üretmek için yardım eden iki bölümünü inceledik.” Dedi.
Precentral korteks, fonemlerden daha büyük ölçüde jestleri ve daha yüksek seviyeli bir konuşma alanı olan inferior frontal korteks, hem sesleri hem de jestleri temsil eder.
Beyin sinyallerini çözmek için beyin cerrahisinde hastalarla sohbet etmek
Kuzeybatı bilim insanları, beyin tümörlerini tedavi etmek için beyin ameliyatı geçiren hastalarla elektrotlar kullanarak kortikal yüzeyden beyin sinyalleri kaydettiler. Hastalar ameliyat sırasında uyanık olmalıydı, bu yüzden araştırmacılar bir ekrandan kelimeleri okumalarını istedi.
Ameliyattan sonra, bilim insanları, hastaların fonemler ve jestler ürettiği zamanları işaretledi. Daha sonra, her bir kortilksal alandan kaydedilen beyin sinyallerini, hangi fonemlerin ve jestlerin üretildiğini çözmek için kullandılar ve kod çözme doğruluğunu ölçtüler.
Primerral kortekste beyin sinyalleri, fonemlere göre jestleri çözmede daha doğruydu; alt frontal kortekste bulunanlar ise hem fonem hem de jestleri çözmede eşit derecede iyiydi. Bu bilgi, dilbilimsel üretim modellerini desteklemiştir.
Ayrıca bu beyin bölgelerinden gelen konuşmaların kodunu çözmek için beyin makine ara yüzleri tasarlamada mühendislere yardımcı olacaktır.
Araştırmaların bir sonraki adımı, sadece jestleri deşifre etmekle kalmayacak, aynı zamanda şifrelenmiş jestleri sözcükler oluşturacak şekilde birleştirecek beyin makine ara yüzleri için bir algoritma geliştirecektir.
Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/09/180926140827.htm
Editör/Yazar: Gizem Şahin
