Yeni Yayınlanan Araştırma Beyin-Bilgisayar Arayüzlerini Dramatik Bir Şekilde Stabilize Edecek

Carnegie Mellon Üniversitesi (CMU) ve Pittsburgh Üniversitesi’nden (Pitt) gelen yeni bir araştırma, beyin-bilgisayar arayüzlerini büyük ölçüde iyileştirecek ve stabilize edecek.

Araştırma, Nature Biyomedikal Mühendislik dergisinde yayımlandı ve makale “Nöral manifold hizalamasına dayalı stabilize bir beyin-bilgisayar arayüzü” başlığını taşıyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI)

Beyin-bilgisayar arayüzleri (BCI), engelli bireylerin zihinlerini kullanarak protez uzuvları, bilgisayar farelerini veya diğer arayüzleri kontrol etmelerine olanak tanıyan cihazlardır.

BCI’lerin klinik bir ortamda kullanılmasıyla ilgili en büyük zorluklardan biri, nöral kayıtların istikrarsız olabilmesidir. BCI’yi kontrol eden birey, BCI tarafından alınan sinyallerdeki değişikliklere bağlı olarak sonunda kontrolü kaybedebilir.

Kontrol kaybı meydana geldiğinde, bireyin yeniden kalibrasyon işlemi yapması gerekir. Birey, zihinsel komutları ve gerçekleştirilen görevleri arasındaki bağlantıyı yeniden ayarlamak zorundadır ve genellikle bir insan teknisyenin de hazır bulunması gerekir.

William Bishop, Janelia Farm Araştırma Kampüsü’nde bir araştırma görevlisidir. Daha önce CMU’de Makine Öğrenimi Bölümü’nde doktora öğrencisi ve post-doktora araştırmacısı olarak görev yapmıştır.

“Her seferinde cep telefonumuzu kullanmak istediğimizde, ekranın hangi bölümüne işaret ettiğimizi bilmesi için ekranı kalibre etmemiz gerektiğini hayal edin” diyor Bishop. “BCI teknolojisindeki mevcut durum biraz böyle. Bu BCI cihazlarını çalıştırmak için kullanıcıların bu sıkıntılı yeniden kalibrasyonu yapmaları gerekiyor. Bu, kullanıcılar ve cihazları bakımını yapan teknisyenler için son derece rahatsız edici.”

Yeni Makine Öğrenimi Algoritması

Araştırmacılar, değişen sinyalleri hesaba katabilen yeni bir makine öğrenimi algoritması sundu. Birey, istikrarsızlıklar mevcut olsa bile BCI’yi kontrol edebiliyor. Araştırmacılar, nöral popülasyon aktivitesinin düşük boyutlu bir “nöral manifold” içinde gerçekleştiğini keşfederek bu algoritmayı geliştirdiler.

Alan Degenhart, CMU’de elektrik ve bilgisayar mühendisliği alanında post-doktora araştırmacısıdır.

“Stabilizasyon dedğimizde, nöral sinyallerimizin istikrarsız olabileceği anlamına geliyor, belki de farklı nöronlardan kayıt yapıyoruz” diyor Degenhart. “Farklı nöron popülasyonlarını zaman içinde alıp onların bilgilerini kullanarak beynin içindeki hesaplamaların ortak bir resmini ortaya çıkarmak için bir yol bulduk, böylece BCI’yi nöral istikrarsızlıklara rağmen kalibreli tutabiliyoruz.”

Önceki Yöntemler

Önceki self-kalibrasyon yöntemleri de istikrarsızlıklarla ilgili zorluklarla karşılaştı. Diğer yöntemlerin aksine, bu yöntem yeniden kalibrasyon işlemi sırasında konunun iyi performans göstermesine bağlı değil.

Byron Yu, CMU’de elektrik ve bilgisayar mühendisliği ve biyomedikal mühendisliği profesörüdür.

“Şöyle ki, istikrarsızlık o kadar büyük olsun ki konu BCI’yi kontrol edemez hale gelsin” diye açıklıyor Yu. “Mevcut self-kalibrasyon prosedürleri bu gibi durumlarda zorlanabilir, oysa bizim yöntemimiz bu tür katastrofik istikrarsızlıklardan birçok durumda kurtulabildiğini gösterdi.”

Pitt’te nörobiyoloji alanında post-doktora araştırmacısı olan Emily Oby de istikrarsızlık sorunundan bahsetti.

“Nöral kayıt istikrarsızlıkları iyi karakterize edilmemiş, ancak çok büyük bir sorun” diyor Oby. “Literatürde işaret edebileceğimiz çok fazla şey yok, ancak anekdot olarak, klinik araştırma yapan birçok laboratuvarın BCI ile bu sorunu sık sık karşılaştığını söyleyebiliriz. Bu çalışma, BCI’lerin klinik uygulamalarını büyük ölçüde iyileştirmeye ve diğer nöral arayüzlerin stabilitesini artırmaya yardımcı olabilir.”

Makalede ayrıca CMU’de biyomedikal mühendislik ve Nörobilim Enstitüsü profesörü Steve Chase, Pitt’ten biyomühendislik profesörü Aaron Batists ve nörolojik cerrahi profesörü Elizabeth Tyler-Kabara yer alıyor.

Araştırma, Craig H Neilsen Foundation, Ulusal Sağlık Enstitüleri, DSF Charitable Foundation, Ulusal Bilim Vakfı, PA Sağlık Araştırma Bakanlığı ve Simons Foundation tarafından finanse edildi.