Geliştirilen yeni algoritma, beynin sinirsel kodlarını çözmeyi mümkün kılıyor. İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü'nden (ETH Zurich) araştırmacılar, CEBRA adı verilen makine öğrenimi algoritmasıyla beyin dinamiklerini ve sinyallerini deşifre etme konusunda önemli bir adım attı.
Fare Üzerinde Yapılan Deneyde Çığır Açan Sonuçlar
Fareler üzerinde yapılan deneyde, bir fareye 1960'lar yapımı siyah beyaz bir video klip izletildi. CEBRA algoritması kullanılarak, farenin beyin sinyalleri analiz edildi ve izlediği görüntüler, orijinaliyle neredeyse tamamen aynı şekilde bir başka ekrana aktarıldı. Beynin görsel korteksine yerleştirilen elektrotlar ve genetik olarak değiştirilmiş fareler sayesinde yapılan ölçümlerle elde edilen sonuçlar oldukça dikkat çekici.
Beyin Sinyalleri ve Görüntülerin Birleştirilmesi
Araştırmacılar, farelerin beyin aktiviteleri ve izlediği görüntülerin verilerini birleştirerek CEBRA algoritmasını çalıştırdılar. Bu süreç, beyin ve makineler arasındaki etkileşimi anlamada önemli bir ilerleme olarak kabul ediliyor.
Önemli Bir Adım, Ancak İnsan Beyni İçin Henüz Yeterli Değil
CEBRA, insanların gördüğü şeyleri tam olarak yeniden yapılandırmak için yeterli değil, ancak bu alandaki ilerleme açısından önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Araştırmayı yöneten Bertarelli Bütünleştirici Nörobilim Başkanı Mackenzie Mathis, bu buluşun, yüksek performanslı beyin makine ara yüzlerinin etkinleştirilmesine ve nöroteknolojideki algoritmaların gelişimine katkı sağlayacağını belirtti.
Gelecekteki Potansiyel
Mathis, algoritmanın başarısının, beyin sinyalleri ile film verilerinin birleştirilmesindeki yeteneğinden kaynaklandığını ifade etti. Bu gelişme, beyin ve makineler arasındaki etkileşimi daha iyi anlamamıza ve nöroteknolojik uygulamalar geliştirmemize yardımcı olabilir.
