Zihin Kontrolündeki Robotik: UCSF’nin Beyin-Bilgisayar Arayüzü Başarısı

Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco (UCSF) araştırmacılarından oluşan bir ekip, dünyayı zihin kontrolündeki robotlara bir adım daha yaklaştıran benzersiz bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) geliştirdi. Yeni sistemin cihazlarınızla uzun vadeli etkileşiminizi nasıl değiştirebileceği ve uzuv kaybı yaşayanların yaşam kalitesini nasıl artırabileceği burada açıklanıyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI)

BCI’ların kullanımı piyasada genişlemeye devam ediyor. Bu cihazlar, insanların yalnızca düşüncelerle cihazları kontrol etmesini sağlıyor. Beyin aktivitesindeki değişiklikleri izleyebilen çeşitli elektromanyetik sensörler aracılığıyla çalışıyorlar. Bu sistemler, parmağınızı tıklatmak gibi basit eylemlerin beyin üzerindeki özgün somatotopik temsillerini kullanarak hareketlerini belirliyor.

Günümüz Beyin-Bilgisayar Arayüzündeki Sorunlar

BCI’lar piyasaya heyecan verici fırsatlar sunsa da, teknoloji hâlâ yeni yeni gelişmekte. Bu cihazların programlama maliyeti ve doğru kalibrasyonu sağlamak için sürekli yeniden ayarlama ihtiyacı gibi önemli dezavantajlar benimsenmesini sınırlamaya devam ediyor. Neyse ki, yeni bir çalışma BCI’ların neden yeniden ayarlamalara ihtiyaç duyduğunu inceliyor ve uzun vadeli BCI desteği sağlayan yeni bir sistem tanıtıyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Çalışması

Bilimsel dergi Cell’de yayınlanan ve “Günler Boyunca Basit Hayali Hareketlerin Temsili Plastisitesinin Örneklenmesi Uzun Vadeli Nöroprostetik Kontrolü Sağlar”¹ başlıklı çalışma, uzun vadeli karmaşık nöroprostetik kontrolün nasıl sağlanacağına dair ayrıntılar sunuyor.

Zihin Kontrolündeki Robotik

Çalışmanın amacı, günlük görevler ve basit hareketler için beyin aktivitesindeki değişimleri izlemek, kataloglamak ve keşfetmekti. Bu görevi başarmak için araştırmacılar, BCI kontrolü aracılığıyla günler boyunca beyin aktivitesinin temsili yapı değişikliklerini takip ettiler.

Elektrokortikografi Beyin-Bilgisayar Arayüzü

Elektrokortikografi BCI, mühendislerin sinir aktivitesini, vücut bölümlerinin hayali hareketlerini temsil eden tek yarım küre ECoG ızgarasıyla karşılaştırmalarını sağladı. Bu yaklaşım, beyindeki temsili yapıyı belirlemek için gerekliydi. Özellikle ekip, izleme ölçütü olarak çiftler arası ayrımı kullandı.

BCI, zaman içinde sinir aktivitesi desenlerindeki kademeli değişimlere uyum sağlamak için yapay zeka (AI) modelleri entegre eder. Bu değişimler, temsili sürüklenme olarak adlandırılır ve beyin tekrarlayan motor görevlerine uydukça ortaya çıkar. AI, beyin sinyallerinin yorumunu geliştirerek katılımcının robotik kolu aylarca kontrol etmesini sağlar. Çalışmada, sinir aktivitesini kaydetmek için beyne doğrudan çok küçük elektrotların implante edildiği intrakortikal beyin-bilgisayar arayüzü kullanıldı. Beynin yüzeyine sensör yerleştiren elektrokortikografi (ECoG) yönteminin aksine, intrakortikal implantlar yüksek çözünürlüklü kayıtlar sunar ancak beyin dokusuna doğrudan implante edilmesini gerektirir.

Plastisite

Plastisite, beyninizin çevrenizdeki, sağlığınızdaki veya deneyimlerinizdeki değişimlere uyum sağlama yeteneğini ifade eder. Özellikle, beyninizin sinaptik plastisitesi, homeostatik plastisitesi ve yetişkin nörojenezisi, günlük olarak uyarlayıcı yapısal ve işlevsel değişiklikler geçirir.

Bu küçük değişiklikler insanlar için fark edilemeyebilir, ancak BCI’ların stabil kalabilmesi için bu zorluğu aşması gerekir. Bu nedenle araştırmacılar, izlenebilirliği sağlamak amacıyla her oturumun ortalama Mahalanobis mesafesini kronolojik olarak çizdiler.

Temsili Sürüklenme

Sinirsel sürüklenme, mühendislerin BCI sistemlerini oluştururken dikkate almaları gereken bir diğer durumdur. Sürüklenme, zaman içinde aktivite ve davranıştaki değişiklikleri ifade eder. Sürüklenme, motor becerilerle ilgili uzun vadeli hafızaların çoğunda ortaya çıkar.

Tanıdık hareketlerin sinirsel temsillerinin sürekli evrimleştiğini anlayarak ekip, günler boyunca elde edilen verileri kullanarak ortak bir manifold oluşturdu. Günlük kesin değişiklikleri ve özellikle orijinal temsillerin yapısında bulunmayan sinirsel merkezlerdeki belirli farkları izlediler.

Sinirsel Temsili Varyans

Mühendisler, her eylemin sinirsel temsili varyansını hesaba katabildiler. Böylece ekip, her eylem repertuarı için genelleştirilebilir karar sınırları içeren meta-temsili bir yapı keşfetti; bu yapı, zihinsel ağ içinde kayarken konumlandırılabiliyordu.

Özellikle ekip, daha önce hayvanlarda zihinsel varyansı incelemişti. Bu çalışmalarda, günlük eylemlerin BCI sensörleriyle yüksek doğrulukla kolayca çözülebilir olduğunu ilk kez fark ettiler. Ayrıca, zaman ilerledikçe eylemlerin sinir sisteminde farklı merkezleri uyardığını gözlemlediler.

Uzun Vadeli Beyin-Bilgisayar Arayüzü

Bu keşif, mühendislerin uzun vadeli BCI kontrolü sağlamak için beynin ağındaki temsil göçlerini izlemelerine yol açtı. Özellikle araştırmacılar, özel olarak geliştirdikleri bir AI sayesinde günler arası plastisite ve sürüklenmeyi izleyip ayarlayabildiler.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Testi

Test aşamasının bir parçası olarak mühendisler, 49 denemede 30 eylem ve 48 denemede 32 eylem sırasında veri topladılar. Özellikle test, tek bir vücut bölgesi olan el üzerine odaklandı. İlk adım, eylemlerin bir alt kümesini seçmek ve farklı bağlamlarda eylemlerin temsili yapısını ölçmekti; nihai hedef ise sanal bir Jaco robotik kolunu kontrol etmekti.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Test Katılımcıları

Mühendisler, bilateral beyin sapı felci nedeniyle şiddetli tetraparezi ve anartriye (konuşma kaybı) yaşayan bir katılımcı seçti. Felç o kadar ciddi ki konuşma ve hareket etme yetisini almıştı. Tetraplegik katılımcılar bilişsel bir hasar göstermediği için çalışma için idealdi.

Güncellenmiş BCI’ye bağlandıktan sonra hastaya, parmak ucu, baş veya bacak gibi vücudunun farklı bölümlerini hareket ettirmeyi hayal etmekten, işaret parmağının mikro hareketlerine kadar değişen zorlukta birkaç görev verildi.

Ekip, her eylem için beyin temsillerini kaydetmek amacıyla ECoG tabanlı BCI’ları kullandı. Geliştirilmiş BCI, mühendislere artan çözünürlük ve temsillerin hassas geri bildirimli manipülasyonunu yapma imkanı sundu. Özellikle hastada gözle görülür bir beden hareketi olmamasına rağmen, zihinsel aktivite felçli değiller gibi aynıydı.

Robot Kolunu Kontrol Etme

Sonraki adım, test için Kinova Jaco robotik kolunu entegre etmekti. İlk test aşamasında hastadan cihazı zihinsel kapasitesiyle manipüle etmesi istendi. Test, hastanın bir nesneyi kaldırıp yeni bir konuma taşımasını gerektirdi. Bu erken aşama testi, kontrolün zayıf olduğunu ve kullanıcının güvenilirlik eksikliği gösterdiğini ortaya koydu.

3D Sanal Ortam

Kontrolcüye daha fazla geri bildirim verilmesi gerektiğini fark eden ekip, sanal bir robot kolu yarattı. Bu yaklaşım, kullanıcıların kontrolünü iyileştirmesine ve değerli geri bildirim sağlamasına olanak tanır; böylece ilerlemelerini ve yeteneklerini izleyebilirler. Mühendisler, bu hızlı oturum içi öğrenmenin gelecekteki protez eğitim sistemleri için kritik olacağına inanıyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Ayarlama Süresi Testi

Bu çalışmanın en büyük atılımlarından biri, mühendislerin aynı protez kolu ve hastayı, oturumlar arasında aylar bekledikten sonra sadece 15 dakikalık bir yeniden kalibrasyonla kullanabilmeleriydi. Bu süreç, plastisite ve sürüklenmeye uyum sağlamak için derin tekrarlayan sinir ağı (RNN) kullandı.

Aylar bekledikten sonra hasta tekrar testlere alındı ve belirli görevler verildi. İki karmaşık ulaş ve kavrama ve nesne manipülasyonu testi, farklı zorluk seviyeleriyle ayarlandı ve sistemin doğru çalışıp çalışmadığı görüldü.

İlk görev, hastanın bir nesneyi kavramak ve başka bir konuma taşımak için kolunu uzatıp döndürmesini gerektirdi. Etkileyici bir şekilde ekip, görevi sadece 60,8 saniyede tamamlayarak %90 ortalama başarı oranı elde etti. Sonraki görevler zorluk açısından arttı; son görevde hasta bir dolabı açıp bir bardağı alıp su dağıtıcısına doldurulana kadar tutmalıydı.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Test Sonuçları

Test sonuçları, yükseltilmiş BCI’nin sinirsel varyansı izleyebildiğini ve artan sinirsel hassasiyet sağladığını gösterdi. Çalışma, hareket sinyallerinin zaman içinde stabil kaldığını, ancak çalışma konumlarının hafifçe değiştiğini ortaya koydu.

AI, bu değişiklikleri otomatik olarak ayarlayarak, PC’nizde tak ve çalıştır cihazlar gibi kolayca yapılandırılabilen sistemlerin çalışmasını sağlar. Ekip ayrıca yolculukları sırasında ilginç veriler keşfetti.

Her bir uzvun insanlar arasında benzer inisiyatif desenlerine sahip olduğunu belirttiler. Örneğin, beyin desenlerine bakarak sağ ve sol el hareketleri arasındaki farkı görebilirler. Ayrıca ekip, varyansın hızlı azaltılmasının algısal karar verme için hayati olduğunu sonucuna vardı.

Ayrıca çalışma, varyans gibi sinirsel istatistiklerin izlenebileceğini ve düzenlenebileceğini, somatotopik değişiklikler olmadan BCI kontrolü sırasında temsili mesafeleri artırabileceğini göstermektedir.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Faydaları

İnsan ve AI öğreniminin birleşmesiyle elde edilen uzun bir fayda listesi vardır. Bu sistemler bir gün, acı verici kayıplar yaşayanların yaşamları üzerindeki kontrolü yeniden kazanmalarına ve günlük aktivitelerini stres olmadan gerçekleştirmelerine yardımcı olabilir.

Stabilite

Çalışma, BCI’yi ayarlamanın bu kontrol cihazlarına stabilite sağlayabileceğini gösterdi. Ekibin, basit hayali hareket repertuarı için düşük boyutlu manifold ve göreceli temsili mesafeler kullanma kararı doğru bir seçim oldu.

Yeni Rekor

Bu son testte kadar, bir BCI’nın yeniden kalibrasyon olmadan çalışabildiği en uzun süre yaklaşık 2-3 gündü. Sürekli yeniden kalibrasyon ihtiyacı bu cihazları yalnızca test aşamasına indirgemişti. Şimdi, yükseltilmiş BCI herhangi bir güncelleme olmadan 7 aya kadar dayanabiliyor; bu da daha duyarlı ve daha ucuz protezlerin yanı sıra başka olanakların da kapısını açıyor.

Daha Verimli

Geliştirilmiş BCI, her 6 ayda bir yaklaşık 15 dakikalık bir yeniden kalibrasyon süresi gerektirir. Bu, yüksek hassasiyet gerektiren görevlerde uzun süreli performans düşüşü nedeniyle her 3 günde bir kalibrasyon gerektiren önceki sisteme göre büyük bir güncellemedir.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Araştırmacıları

UC San Francisco’dan araştırmacılar, nöroloji profesörü ve UCSF Weill Institute for Neurosciences üyesi Karunesh Ganguly MD, PhD tarafından yönetildi. Makale, nöroloji araştırmacısı Nikhilesh Natraj, PhD, Sarah Seko, Adelyn Tu-Chan ve Rhode Island Üniversitesi’nden Reza Abiri tarafından ortak yazıldı. Özellikle proje, Ulusal Sağlık Enstitüleri ve UCSF Weill Institute for Neurosciences tarafından finanse edildi.

Beyin-Bilgisayar Arayüzünün Geleceği

Ekip, hedefin artık robotik kolu daha akıcı ve daha duyarlı hâle getirmek olduğunu belirtiyor. Ayrıca cihazın çok yönlülüğünü ve yeteneklerini artırmak için BCI’nin haritaladığı komutları genişletmek istiyorlar. Gelecekte diğer vücut bölümlerini de kapsamayı umuyorlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Beyin-Bilgisayar Arayüzleri İçin Zaman Çizelgesi

Bu ilerleme, birçok sektörde köklü bir etki yaratabilir. Zihinsel kontrollerle cihazları kontrol etme ve etkileşim yeteneği, mevcut yöntemlere büyük bir yükseltme olur. Ayrıca sağlık, elektronik ve eğitim alanlarında yeni bir dönemin kapılarını açabilir.

Mevcut uygulamalar deney aşamasındayken, daha fazla araştırma sonucu ve düzenleyici onaylara bağlı olarak, önümüzdeki 5 ila 10 yıl içinde yaygın klinik uygulamalar mümkün hâle gelebilir. Bu nedenle, bu teknolojinin gelecekteki olasılıkları hakkında büyük bir heyecan var.

Tıbbi

Bu teknolojinin hemen bir kullanım alanı bulduğu düşünülen bir bölge, protez sektörüdür. BCI teknolojisinin kullanımı, birçok kişi tarafından protez kontrol sistemlerinin doruğu olarak görülüyor. Bu son keşif, felçli bireylerin çevreleriyle düşünce kontrollü cihazlar aracılığıyla etkileşime geçerek özerkliğini geri kazanmaları için önemli bir umut vaat ediyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzü Gelişimini Yönlendiren Yenilikçi Şirketler

Beyin kontrollü bilgisayarlar ve cihazlar yaratma yarışı, birçok şirketi Ar-Ge’ye milyonlarca dolar yatırmaya yönlendirdi. Bu şirketler, bugünün klavyeleri ve geleneksel giriş yöntemlerini aşan cihazlarla yeni bir sağlık ve bilim çağını başlatmayı hedefliyor. İşte bu çabaları öncülük eden ve piyasada adını duyuran bir şirket.

Synchron

Synchron, 2012 yılında keskin bir nöroteknoloji firması olarak hizmete girdi. Şirket, önceden SmartStent adıyla biliniyordu. 2016’da firma, hareket kaybı yaşayan hastalara yardımcı olmak için minimal invaziv BCI’ler geliştirmeye odaklandığını yansıtacak şekilde adını Synchron olarak değiştirdi.

Bugün Synchron, Stentrode adlı bir endovasküler sinir arayüzü dahil olmak üzere çeşitli ürünler sunuyor. Bu cihaz, arterler aracılığıyla vücuda girer ve beyne kendini implante ederek motor becerilere destek sağlar. Bu ürün, sektördeki sürekli yenilikleri temsil ediyor.

Ayrıca firma, ABD Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA), Amerika Birleşik Devletleri Savunma Bakanlığı (DoD) ve Avustralya Ulusal Sağlık ve Tıp Araştırma Konseyi’nden hibe almayı başardı.

BCI pazarına maruz kalmak isteyenler, Synchron hakkında daha fazla araştırma yapmalıdır. Pazar konumlandırması ve öncü çabaları, gelecekteki AI destekli bilgisayar arayüzleri ve daha fazlası için temeli atmaya devam ediyor.

Beyin-Bilgisayar Arayüzleri Her Şeyi Değiştirecek.

Günümüz BCI atılımları, bilim kurgu hayallerinizi bile eski moda hâle getirebilir. Geleceğin bilgisayarları, düşüncelerinizle doğrudan iletişim kurabilecek ve insan evriminin yeni bir çağının kapılarını açacak. Şimdilik, bu mühendisler çabaları için ayakta alkış almayı hak ediyor.

Diğer Robotik atılımları Bugün öğrenin.

Çalışmalar Referans Alınan:

^{1. Ganguly, K., Natraj, N., Seko, S., Tu-Chan, A., & Abiri, R. (2024). Günler Boyunca Basit Hayali Hareketlerin Temsili Plastisitesinin Örneklenmesi Uzun Vadeli Nöroprostetik Kontrolü Sağlar. Cell, 2024. https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.02.029}