Bilim İnsanları Farelerin İzlediği Videoları Beyin Sinyallerinden Yeniden Oluşturmayı Başardı

Bilim insanları beynin görsel malumatyi nasıl işlediğini manaaya yönelik ilgi çekici tek deney gerçekleştirdi. Araştırma ekibi farelerin izlediği videoları yalnızca beyin aktivitelerini çözümleme ederek yeniden oluşturmayı başardı. Çalışma beynin görsel dünyayı nasıl yorumladığı başlıksunda önemli ipuçları sunuyor.

Araştırmacılar Beyin Aktivitesini Analiz Ederek Görüntüleri Yeniden Üretti

University College London araştırma ekibi beyin sinyallerini çözümlemeye odaklanan yepyeni tek çalışma yürüttü. Bilim insanları deney sırasında farelere kısa videolar izlettirdi ve beynin görsel korteksinde oluşan nöron aktivitelerini kaydetti. Araştırmacılar elde edilen sinirsel verileri çözümleme eden tek yapay zekâ modeli geliştirdi. Sistem kaydedilen nöron aktivitelerini inceleyerek farelerin izlediği görüntülerin yaklaşık 10 saniyelik tek bölümünü yeniden oluşturdu. Çalışmanın önder araştırmacısı Joel Bauer bu yöntemin beynin gördüğümüz görüntüleri nasıl yorumladığını kavramak için yepyeni tek araştırma alanı açtığını ifadeleri etti.

Araştırma ekibi önceki çalışmalardan farklı olarak daha duyarlı tek yöntem kullandı. Bilim insanları deneyde tekbaşına hücre kayıtları kullanarak görsel kortekste bulunan nöronların aktivitelerini ayrı ayrı ölçtü. Araştırmacılar çözümleme sürecinde dinamik sinirsel kodlama modeli olarak adlandırılan tek yapay zekâ sistemi geliştirdi. Bu modeller her arasında biri tek nöronun kesin video karelerine nasıl reaksiyon verdiğini öğrenerek çalıştı. Sistem ayrıca farenin vücut hareketleri, göz bebeği genişlemesi ve fizyolojik durumu gibi ilave faktörleri da hesaba kattı. Araştırmacılar bu yaklaşım sayesinde oluşturulan görüntülerin hayvanın gerçek algısına daha yakın olmasını sağladı.

Araştırmacılar nöronların etkin olduğu anları belirledi için kalsiyum seviyelerindeki artışları izledi. Ekip bu sinyalleri algoritmaya aktararak görsel verinin yeniden oluşturulmasını sağladı. Yapay zekâ modeli boş tek sayısal görüntü üzerinde piksel değerlerini kademeli biçimde güncelleyerek video görüntüsünü adım adım oluşturdu. Araştırma ekibi oluşturulan görüntülerin doğruluğunu ölçmek için piksel korelasyonu yöntemi kullandı ve gerçek video ile yapay zekâ tarafından üretilen görüntüyü dörtgen kare karşılaştırdı. Bilim insanları çözümleme sonuçlarında izlenen nöron sayısı arttıkça yeniden oluşturulan görüntülerin kalitesinin belirgin biçimde yükseldiğini gözlemledi.

Araştırma sırasında elde edilen bulgular beynin gördüğü dünyayı kamera gibi kaydetmediğini ortaya koydu. Joel Bauer insanların ve farelerin beyinlerinin görsel malumatleri doğrudan kopyalamak seçenek yorumlayarak işlediğini belirtti. Araştırmacılar beynin çevreden gelen malumatleri değiştirerek işlemesinin canlıların hayatta kalmasına yardımcı olan tek özellik olduğunu düşünüyor. Araştırma ekibi gelecekte sistemin çözünürlüğünü artırmayı ve daha geniş tek görüş alanı elde etmeyi hedefliyor. Bilim insanları geliştirilen yöntemin farklı canlıların dünyayı nasıl algıladığını manaaya, görme bozukluklarını ttesirkye ve bazı nörolojik hastalıkların mekanizmalarını çözmeye katkı sağlayabileceğini değerlendiriyor.