Felçli Hastalar Yakında Beyin Sinyallerini Kullanarak Akıcı Bir Şekilde Konuşabilir
Kaliforniya Üniversitesi Berkeley ve San Francisco’daki araştırmacılar, beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) teknolojisinde önemli bir gelişmeye imza attı. Yeni geliştirilen sistem, ağır felçli bireylerin doğal konuşmaya yakın bir şekilde iletişim kurmasına imkân tanıyor. Bu sistem, düşünce ile sesli ifadenin arasındaki zaman farkını ortadan kaldırarak akıcı ve kesintisiz konuşma olanağı sunuyor.
Konuşma Sürecinde Yaşanan Gecikme Ortadan Kaldırıldı
Nature Neuroscience dergisinde yayınlanan çalışmada, bilim insanları yapay zekâ destekli bir sistemle beyin sinyallerini anında konuşmaya dönüştürdü. Araştırma, ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri’ne (NIH) bağlı Ulusal Sağır ve Diğer İletişim Bozuklukları Enstitüsü (NIDCD) tarafından finanse edildi.
Katılımcının konuşma girişiminde bulunduğu anda beyin motor korteksinden alınan sinyaller, özel bir algoritmayla hızlıca çözümlenerek kelimelere dönüştürülüyor. Bu sayede konuşma doğal bir akış içinde, ciddi bir gecikme olmadan gerçekleşiyor. Yeni sistem, düşünceden söze geçişi saniyenin altında bir sürede tamamlıyor.
UC Berkeley’den Yardımcı Doçent Dr. Gopala Anumanchipalli, geliştirilen teknolojinin çalışma mantığını açıkladı. Dr. Anumanchipalli, “Sistemimizde Alexa ya da Siri gibi cihazlarda kullanılan sesli komut algoritmalarına benzer yöntemlerle, beyin sinyallerini neredeyse düşünce hızında sese çeviriyoruz” açıklamasında bulundu. Bu gelişme, sinir verilerinden doğrudan akıcı konuşma üretiminin ilk kez bu düzeyde başarıldığını gösteriyor.
Teknoloji, hem cilt üzerine yerleştirilen yüz kası sensörleri gibi yüzeysel yöntemlerle hem de beyin üzerine veya içine yerleştirilen elektrotlarla çalışabiliyor. UC Berkeley’de doktora öğrencisi olan Kaylo Littlejohn, sistemin farklı beyin izleme düzeneklerine uyum sağlayabildiğini belirtti. Algoritma, sinyaller güvenilir olduğu sürece etkin biçimde sonuç veriyor.
Katılımcının Kendi Sesiyle Konuşma Sağlanıyor
Sistem, beynin konuşma hareketlerini yöneten motor korteksinden gelen verileri kullanıyor. Katılımcı, bir cümleyi sessizce söylemeye çalışırken beyin aktivitesi kaydediliyor ve eksik ses öğeleri yapay zekâ modeli tarafından tamamlanıyor. Elde edilen ses çıktısı, katılımcının sakatlık öncesi sesine benzetilerek kişisel ve tanıdık bir ifade sağlanıyor.
Önceki yöntemlerde cümleleri seslendirmek sekiz saniyeyi buluyordu. Yeni sistemde ise ses üretimi bir saniyeden kısa sürede tamamlanıyor. Hızla birlikte doğruluk oranı da oldukça yüksek. Araştırma sırasında sistemin esnekliği de test edildi. Eğitim verisinde yer almayan nadir kelimeler, örneğin NATO fonetik alfabesindeki “Alpha”, “Bravo” gibi terimler başarıyla seslendirildi. Bu durum, sistemin geniş bir kelime dağarcığıyla çalışabileceğini gösteriyor.
UCSF’de beyin cerrahı olan Edward Chang, bu teknolojinin gerçek dünyadaki etkisini vurguladı. Chang, “Bu yenilik, ağır konuşma bozukluğu yaşayan bireyler için büyük bir fark yaratabilecek, pratik bir BCI teknolojisine artık çok yaklaştığımızı gösteriyor” dedi. Araştırma ekibi, sonraki adımda sesin duygusal tonlarını da yansıtacak şekilde sistemin geliştirilmesini planlıyor. Sesin tonlaması, yüksekliği ve duygusal ifadeler, ilerleyen çalışmalarda konuşmanın daha gerçekçi hâle gelmesini sağlayacak.
