İnvaziv olmayan, kullanıcının EEG’lerini okuyan elektronik bir başlık takan kullanıcılar artık robotlara bir dizi günlük görevi yerine getirmeleri için komut verebiliyor.

16 Ocak 2024

Andrew Myers

Bir kişi beyin dalgalarını okuyan elektronik bir başlık takar ve bir çaydanlığı hareket ettirmeye odaklanır.Bir kişi beyin dalgalarını okuyan elektronik bir başlık takıyor.

Çaydanlığı hareket ettirmeye odaklandığında robotik kol tepki veriyor. Stanford Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, beyin dalgalarını (EEG) okuyabilen ve insanların sadece beyin sinyallerini kullanarak nesneleri hareket ettirmek, tezgahları temizlemek, tic-tac-toe oynamak, bir robot köpeği sevmek ve hatta basit bir yemek pişirmek için robotları yönlendirmelerine olanak tanıyan giyilebilir, elektronik bir başlık geliştirdiler.

Araştırmacılar buna NOIR, yani Sinirsel Sinyalle Çalışan Akıllı Robotlar adını vermişler.

Stanford’un Görme ve Öğrenme Laboratuarında doktora sonrası araştırmacı olan ve yakın zamanda Robot Öğrenme Konferansında sunulan NOIR’ı tanıtan makalenin ilk yazarı Ruohan Zhang, “Kullanıcı önce bir nesneye – örneğin bir kaseye veya miksere – ve ne olmasını istediğine odaklanıyor… kaseyi miksere dökmek… ve robot bunu yapıyor” diyor.

Zhang’ın hem nörobilim hem de bilgisayar bilimi alanında bir geçmişi var dolayısıyla NOIR hakkında yaklaşık on yıldır düşündüğünü söylüyor. Kulağa basit gelse de NOIR’ın arkasındaki bilim hiç de öyle değil. Zhang, EEG’lerin (elektroensefalograflar) veya beyindeki elektriksel aktivitenin bir kaydının genellikle zayıf olduğunu ve bunları kullanıcının hangi nesnelere dikkat ettiğini ve kullanıcının nesneyle nasıl etkileşime girmek istediğini belirlemek için kullanmanın son derece zor olduğunu açıklıyor.

“Bunu sadece bir nesne hakkında düşünmelerini isteyerek yapamazsınız. Aslında, sinirbilim araştırmalarından elde edilen, kararlı durum görsel uyarılmış potansiyel (SSVEP) ve motor imgeleme olarak bilinen oldukça olgun teknikler var” diyor.

Bir örnek veriyor: Bir kişi bilgisayar ekranında bir nesneye, örneğin bir tabağa odaklanıyor. NOIR kişinin hangi nesneye odaklandığını nasıl biliyor? NOIR tüm nesnelere “titreyen” bir maske takar, ancak bu maskeler farklı frekanslarda titrer. Bu titreşen sinyal, beynin görsel korteksinde güçlü tepkiler ortaya çıkarır. NOIR, kullanıcının görsel korteksinden yayılan EEG titreşim desenlerinde o nesneyi “görebilir” (tanımlayabilir).

Araştırmacılar, kişi farklı nesnelere bakarken ateşlenen görsel nöronlardan üretilen bu kalıpları okuyarak, kullanıcının hangi nesneyi düşündüğünü tespit edebiliyor. Kullanıcının hangi nesneye dikkat ettiğini bulduktan sonra, kullanıcının ne yapmak istediğini hayal ediyorlar – beyaz kaseyi almak, miksere taşımak, kaseyi miksere dökmek. Bu fiziksel eylemler beyin dalgalarında da tanımlanabiliyor.

“Bu oldukça şaşırtıcı bir sinirbilim. Aslında çok güzel” diyor Zhang.

Elektronik başlık kullanıcının başının üstünde duruyor, ancak invaziv değil. Beynin içine herhangi bir sonda ya da elektrot yerleştirilmiyor. Zhang, robotik öğrenme algoritmalarını kullanan NOIR’ın, biraz eğitimle yeni kullanıcılara uyum sağlayabileceğini ve onların isteklerini tahmin edebileceğini açıklıyor.

Robotik alanındaki araştırmacılar şimdiye kadar insanların niyetlerini robotlara birçok şekilde iletmelerine yardımcı olacak sistemler geliştirdiler – düğmeye basma, göz takibi, yüz ifadeleri ve hatta yazılı ve sözlü dil. Zhang, EEG’lerin ve diğer beyin sinyali türlerinin bu ilerlemede bir sonraki doğal adım olduğunu söylüyor.

Zhang, “NOIR’in insanların doğrudan, sinirsel iletişim kullanarak robotlarla etkileşime girme yollarını geliştirme potansiyeline sahip olduğunu düşünüyoruz, bu da özellikle felçli veya motor işlev bozukluğu olan kişiler veya sınırlı fiziksel yeteneklere sahip yaşlılar için yararlı olabilir” diyor.

Ancak o gün gelmeden önce yapılacak çok iş var. NOIR bu noktada, yapay zekanın karmaşık beyin dalgası aktivitesini başarılı bir şekilde çözebileceğini ve robotik eyleme dönüştürebileceğini gösteren bir kavram kanıtı örneğidir. Bu noktada NOIR’in gerçekleştirebildiği eylemler muz dilimlemek, dama oynamak ya da kurdele çözmek gibi 20 kadar nispeten basit görevle sınırlı, ancak Zhang ve Stanford Vision and Learning Lab ekibindeki diğerleri sonraki araştırmalarda bu görevleri genişletmeyi ve geliştirmeyi umuyor.

Zhang, “Mükemmel olmasa da NOIR, bu teknolojinin önceki nesillerine kıyasla çok daha yetenekli ve düşünce kontrollü robotların her evde olabileceği bir güne işaret ediyor” diyor.