Meta, cerrahi müdahale gerektirmeyen beyin kayıtlarını kullanarak beyin aktivitesini metne çeviren bir YZ sistemi olan Brain2Qwerty v2’yi tanıttı. Şirket, bu araştırmanın beyin lezyonları nedeniyle iletişim kurma yeteneğini kaybeden insanlara yardımcı olmayı amaçladığını belirtti.
Sistem, nörobilim araştırmalarında yaygın olarak kullanılan ve cerrahi müdahale gerektirmeyen bir beyin görüntüleme cihazı olan kask benzeri bir manyetoensefalografi (MEG) tarayıcısıyla beyin aktivitesini kaydediyor. Ardından bu ham sinirsel sinyalleri, kişinin yazmaya çalıştığı cümleleri yeniden kurgulayan uçtan uca eğitilmiş YZ modeline aktarıyor. Meta, büyük dil modellerini sinirsel verilerle ince ayarlardan geçirerek doğruluğu daha da artırdığını, böylece sistemin gürültülü beyin kayıtlarını yorumlarken anlamsal bağlamdan yararlanmasını sağladığını ifade etti.
Meta, “Brain2Qwerty v2’yi, aktif olarak yazı yazarken manyetoensefalografi (MEG) cihazı takan dokuz gönüllü katılımcıdan alınan ve her biri 10 saat boyunca kaydedilen yaklaşık 22.000 cümle üzerinde eğittik. Sinirsel olayları tespit etmek için el yapımı veri hatlarına güvenmek yerine, doğrudan ham beyin sinyallerinden kod çözmek için uçtan uca derin öğrenme kullanıyoruz.” diye yazdı.
Meta, Brain2Qwerty’nin önceki cerrahi olmayan yöntemlerdeki yaklaşık %8’lik orana kıyasla, %61 ortalama kelime doğruluğuna ulaştığını açıkladı. Şirket, açık nörobilim veri setlerini desteklemek amacıyla 5 milyon dolarlık bir fonu da içeren Digital Brain Project kapsamında sistemin kodunu ve veri setini paylaşıyor.
Meta ayrıca, eğitim verisi miktarı arttıkça kod çözme doğruluğunun da yükseldiğini, bunun da ek verilerin performansı daha da artırabileceğini gösterdiğini söyledi. Şirket, mühendislerin nihai eğitim konfigürasyonunu seçmesinden önce YZ ajanlarının kod çözme hattı için olası optimizasyonları araştırdığını bildirdi.
Nature Neuroscience’ta yayımlanan eşlik eden makalede Meta araştırmacıları, YZ’nin beyinden metne çözümlemeyi önemli ölçüde geliştirdiğini belirtti ancak en yüksek performanslı beyin-bilgisayar arayüzlerinin çoğu hâlâ cerrahi olarak yerleştirilen elektrotlara bağlı. Bu da beyin ameliyatına bağlı riskler ve implantların uzun vadede bakımını sürdürme zorlukları nedeniyle bu arayüzlerin ölçeklenmesini güçleştiriyor.
Meta’ya göre Brain2Qwerty v2’nin daha önce yalnızca beyin ameliyatı gerektiren tekniklerle elde edilebilen doğruluk seviyelerine yaklaştı. Şirket, cerrahi müdahale gerektirmeyen bu yaklaşımın, invaziv nöroprotezler ile ameliyatsız iletişim sistemleri arasındaki boşluğu doldurmaya yardımcı olabileceğini ifade etti.
Meta “Umudumuz, açık bir şekilde yürütülen bu çalışmanın, nörolojik hastalıkları tek başına yürütülen çalışmalara kıyasla daha hızlı tespit etmek, teşhis etmek ve tedavi etmek için nörobilimi ilerletmesidir.” sözlerine yer verdi.
Bu duyuru, Elon Musk’ın Neuralink’i ve OpenAI CEO’su Sam Altman tarafından desteklenen Merge Labs gibi oluşumların nörolojik rahatsızlıkları olan kişilerin yeniden iletişim kurmasını sağlamak amacıyla teknolojiler geliştirmesiyle, beyin-bilgisayar arayüzü araştırmalarının hız kazandığı bir dönemde geldi.
Neuralink ve Synchron gibi şirketler ameliyat gerektiren implant arayüzler üzerinde çalışırken, giderek artan sayıda araştırmacı ve girişim cerrahi müdahale gerektirmeyen sistemlerin performansını artırmak için YZ kullanıyor. Eylül 2024’te, Neurable adlı girişim, odaklanmayı ve zihinsel yorgunluğu izlemek için tasarlanan YZ destekli EEG kulaklıklarını tanıttı. Bir yıl sonra, bir MIT girişimi olan AlterEgo, yüz ve boğazdaki sessiz nöromüsküler sinyalleri metne ve komutlara dönüştüren giyilebilir bir cihazı gözler önüne sererek bunu implant beyin-bilgisayar arayüzlerine pratik bir alternatif olarak konumlandırdı.
Kaynak: https://decrypt.co/372338/meta-brain2qwerty-ai-brain-activity-text
