UCLA’dan Ameliyatsız Kullanılabilen, Giyilebilir Yapay Zeka Destekli Beyin-Bilgisayar Arayüzü

UCLA mühendisleri, kullanıcı niyetini anlamaya yardımcı olmak ve görevleri tamamlamak için yapay zekayı yardımcı pilot olarak kullanan giyilebilir, girişimsel olmayan (ameliyat gerektirmeyen) bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) sistemi geliştirdi. Sistem, bilgisayar imlecini ya da robotik bir kolu hareket ettirerek görevlerin tamamlanmasını sağlıyor.

Araştırma, Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlandı ve girişimsel olmayan (ameliyat gerektirmeyen) BCI sistemlerinde yeni bir performans düzeyi gösterdi. Çalışma, felç veya nörolojik rahatsızlıklar gibi fiziksel kısıtlılıkları bulunan kişilerin nesneleri daha kolay ve daha hassas biçimde hareket ettirebilmesine olanak tanıyabilecek teknolojilere kapı aralıyor.

Ekip, beynin elektriksel aktivitesini kaydeden elektroensefalografi (EEG) verilerini çözümleyerek hareket niyetlerini yansıtan sinyalleri çıkarmak için özel algoritmalar geliştirdi. Sinyaller, gerçek zamanlı olarak kullanıcı yönünü ve niyetini yorumlayan kamera tabanlı bir yapay zeka platformuyla eşleştirildi. Sistem, bireylerin görevleri yapay zeka yardımı olmadan olduğundan çok daha hızlı tamamlamasını sağladı.

Çalışmayı yöneten UCLA Samueli School of Engineering’de elektrik ve bilgisayar mühendisliği doçenti Jonathan Kao, “Yapay zekayı beyin-bilgisayar arayüzü sistemlerini tamamlamak için kullanarak çok daha az riskli ve girişimsel yöntemler hedefliyoruz. Sonuçta, felç ya da ALS gibi hareket bozuklukları olan kişilerin günlük görevlerde bir miktar bağımsızlık kazanmasını sağlayacak yapay zeka destekli BCI sistemleri geliştirmek istiyoruz.” ifadelerini kullandı.

Güncel cerrahi olarak implante edilen BCI cihazları beyin sinyallerini komutlara dönüştürebiliyor, ancak sağladıkları faydalar, ameliyat riskleri ve yüksek maliyetler nedeniyle sınırlı kalıyor. Yirmi yılı aşkın bir süre önce ilk kez gösterilmelerine rağmen cihazlar hâlâ küçük çaplı klinik denemelerle sınırlı. Öte yandan, giyilebilir veya harici girişimsel olmayan (ameliyat gerektirmeyen) BCI sistemleri beyin sinyallerini güvenilir şekilde algılamada daha düşük performans sergiliyor.

Bu sınırlamaları aşmak amacıyla araştırmacılar, geliştirdikleri girişimsel olmayan (ameliyat gerektirmeyen) yapay zeka destekli BCI sistemini dört katılımcıyla test etti: üçü motor bozukluğu olmayan kişilerden, biri ise belden aşağısı felçli bir bireyden oluşuyordu. Katılımcılar EEG kaydı için başlık taktılar. Araştırmacılar özel kod çözücü algoritmalarla beyin sinyallerini bilgisayar imlecinin ve robotik kolun hareketlerine dönüştürdü. Aynı anda, entegre kamerası olan yapay zeka sistemi de çözümlenen hareketleri gözlemledi ve katılımcılara iki görevi tamamlama sürecinde yardımcı oldu.

İlk görevde, imleci bilgisayar ekranında sekiz hedefe yönlendirmeleri ve her hedefte en az yarım saniye bekletmeleri istendi. İkinci görevde ise robotik kolu kullanarak masadaki dört bloğu başlangıç konumlarından alıp belirlenmiş noktalara taşımaları gerekiyordu.

Tüm katılımcılar, yapay zeka desteğiyle her iki görevi de çok daha hızlı tamamladı. Özellikle felçli katılımcı, robotik kol görevini yapay zeka yardımıyla yaklaşık altı buçuk dakikada bitirdi; yardımsız ise görevi tamamlayamadı.

BCI, katılımcıların niyetlerini kodlayan elektriksel beyin sinyallerini çözdü. Bilgisayarla görme tabanlı yapay zeka sistemi, kullanıcıların göz hareketlerini değil, doğrudan niyetlerini yorumlayarak imleci yönlendirdi ve blokların yerleştirilmesini sağladı.

Çalışmanın ortak yazarlarından, Kao’nun danışmanlığında doktora yapan Johannes Lee, konu hakkında “Yapay zeka destekli BCI sistemlerinde sonraki adımlar, robotik kolları daha hızlı ve hassas biçimde hareket ettirebilen, kullanıcıların kavramak istediği nesneye uyum sağlayacak incelikli dokunuşlar sunabilen daha gelişmiş yardımcı pilotların geliştirilmesi olabilir. Daha büyük ölçekli eğitim verilerinin eklenmesi de yapay zekanın daha karmaşık görevlerde işbirliği yapmasına ve EEG çözümlemesini geliştirmesine yardımcı olabilir.” dedi. 

Makalenin yazarları, Kao’nun Neural Engineering and Computation Lab ekibinden araştırmacılar olan Sangjoon Lee, Abhishek Mishra, Xu Yan, Brandon McMahan, Brent Gaisford, Charles Kobashigawa, Mike Qu ve Chang Xie’den oluşuyor. Kao ayrıca UCLA Brain Research Institute üyesi olup Bilgisayar Bilimleri Bölümü ve Nörobilimler Ortak Doktora Programı’nda da görev alıyor.

Araştırma, Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) ve Science Hub for Humanity and Artificial Intelligence tarafından desteklendi. UCLA Teknoloji Geliştirme Grubu, söz konusu yapay zeka-BCI teknolojisiyle ilgili bir patent başvurusunda bulundu.

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak: http://eurekalert.org/news-releases/1096148