EPFL’deki araştırmacılar şiddetli motor bozukluğu olan bireyler için iletişimi geliştirmek üzere tasarlanmış, MiBMI adı verilen kompakt, düşük güçlü bir beyin-makine arayüzü (BMI) geliştirildi.
Cihaz, verileri gerçek zamanlı olarak işleyen son derece minyatürleştirilmiş bir sistem kullanarak, sinirsel aktiviteyi yüzde 91 doğrulukla metne çeviriyor.
Bu yenilik, ALS ve omurilik yaralanmaları gibi rahatsızlıkları olan hastaların yaşam kalitesinde önemli iyileştirmeler vaat eden pratik, implante edilebilir BMI’lere kapı açıyor.
Uluslararası Katı Hal Devreleri Konferansı’nda sunulan MiBMI, yalnızca beyin-makine arayüzlerinin verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda pratik, tamamen implante edilebilir cihazlar için de yol açıyor.
Bu teknoloji, amiyotrofik lateral skleroz (ALS) ve omurilik yaralanmaları gibi rahatsızlıkları olan hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir.
Mminimum invazivliği, klinik ve gerçek yaşam ortamlarında kullanım için güvenlik ve pratiklik sağlayan cihazın kayıt ve işleme toplam alanı 8 mm olan iki son derece küçük çip üzerinde yapılır.
Beyinden metne dönüştürme, bir kişi harf veya kelime yazmayı hayal ettiğinde üretilen sinirsel sinyallerin kodunu çözmeyi içerir. Bu süreçte, beyne yerleştirilen elektrotlar el yazısının motor hareketleriyle ilişkili sinirsel aktiviteyi kaydeder. MiBMI yonga seti daha sonra bu sinyalleri gerçek zamanlı olarak işleyerek beynin amaçlanan el hareketlerini karşılık gelen dijital metne çevirir.
Bu teknoloji, özellikle kilitli kalma sendromu ve diğer ciddi motor bozuklukları olan bireylerin, arayüz düşüncelerini ekranda okunabilir metne dönüştürerek sadece yazmayı düşünerek iletişim kurmasını sağlar.
Çip şu anda 31 farklı karakteri çözebiliyor ve bu, diğer tümleşik sistemlerle karşılaştırılamayacak bir başarı.
Mevcut BMI’ler beyne yerleştirilen elektrotlardan gelen verileri kaydeder ve ardından bu sinyalleri kod çözme işlemini yapmak üzere ayrı bir bilgisayara gönderir. MiBMI çipleri verileri kaydeder ancak aynı zamanda bilgileri gerçek zamanlı olarak işler; 192 kanallı bir sinir kayıt sistemini 512 kanallı bir sinir kod çözücüyle entegre eder.
Bu nöroteknolojik atılım, entegre devreler, sinir mühendisliği ve yapay zeka alanındaki uzmanlığı birleştiren aşırı minyatürleştirmenin bir başarısıdır. Bu yenilik, entegrasyonun ve minyatürleştirmenin temel odak noktaları olduğu BMI alanındaki nöroteknoloji girişimlerinin ortaya çıktığı dönemde özellikle heyecan vericidir. EPFL’nin MiBMI’si, alanın geleceği için umut verici içgörüler ve potansiyel sunmaktadır.
Hastanın elle yazdığını hayal ettiğinde her harf için beyin aktivitesinin, araştırmacıların ayırt edici sinir kodları (DNC’ler) adını verdiği çok özel belirteçler içerdiğini keşfettiler. Her harf için binlerce bayt veriyi işlemek yerine, mikroçipin yalnızca yaklaşık yüz bayt olan DNC’leri işlemesi gerekiyor.
Bu, sistemi hızlı, doğru ve düşük güç tüketimine sahip hale getiriyor. Bu çığır açan gelişme ayrıca daha hızlı eğitim sürelerine olanak tanıyarak BMI’nin nasıl kullanılacağını öğrenmeyi daha kolay ve daha erişilebilir hale getiriyor.
