Elon Musk'ın kurduğu beyin-bilgisayar arayüzü şirketi Neuralink, beyin çipi kullanan hastalardan toplanan 50 bin saatten fazla beyin aktivitesi verisiyle eğitilen bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Şirketin açıkladığı verilere göre yeni model sayesinde sistemin günlük kalibrasyon ihtiyacı büyük ölçüde azaldı. Hastaların bilgisayar imlecini düşünce gücüyle kontrol etme hızı da saniyede 11,32 bite ulaştı.
Model nasıl eğitildi?
Neuralink, klinik çalışmalara katılan hastaların beyinlerinden kaydedilen 50 bin saatten fazla elektriksel sinyali kullandı. Bu büyük veri seti, beyin sinyallerini çözümleyen yapay zekâ sistemlerinin önceden eğitilmesinde kullanıldı. Model, verilerdeki örüntüleri insan müdahalesi olmadan kendi kendine öğrenecek şekilde eğitildi.
Kalibrasyon neden önemli?
Beyin sinyalleri zaman içinde değişebiliyor ve bu durum, beyin-bilgisayar arayüzlerinin istikrarlı çalışmasının önündeki en büyük engellerden biri. Bu nedenle kullanıcıların sistemi her gün yeniden ayarlaması, yani kalibre etmesi gerekiyor. Neuralink'e göre yeni model, beynin hareketi kontrol eden bölgesi olan motor korteksten kaydedilen sinyallerdeki değişimlerin etkisini azalttı. Böylece sistem haftalarca sorunsuz çalıştı ve kalibrasyon süresi günde 10 dakikadan haftada 10 dakikaya indi.
Saniyede 11,32 bit ne anlama geliyor?
Testlerde kullanıcılar, saniyede 11,32 bitlik imleç kontrol hızına ulaştı. Bu ölçü, imlecin ekranda ne kadar hızlı hareket ettiğini değil, kullanıcının hedeflediği öğeyi ne kadar hızlı ve doğru seçebildiğini gösteren standart bir birim. Neuralink ayrıca imlecin ekranda sürekli hareket etmek yerine doğrudan hedefe atlamasını sağlayan yeni bir özelliği de tanıttı.
Neuralink nedir?
Neuralink, beyne yerleştirilen bir çip aracılığıyla felçli hastaların bilgisayar ve telefon gibi cihazları düşünce gücüyle kontrol etmesini sağlamayı amaçlayan bir şirket. Şirket, ilk insan hastaya çip yerleştirme işlemini Ocak 2024'te gerçekleştirmişti.
Bulgular bilimsel olarak doğrulandı mı?
Hayır. Neuralink'in açıkladığı sonuçlar henüz hakemli bir bilimsel dergide yayımlanmadı. Şirket, ilerleyen dönemde daha fazla hastanın verisini bir araya getirerek kalibrasyon ihtiyacını en aza indirmeyi ve motor korteks için standart bir arayüz geliştirmeyi hedefliyor.
