Yapay Zeka ile Beyin Taramalarından Görüntü Yeniden Üretimi: Brain-IT
Weizmann Bilim Enstitüsü’ndeki bilim insanları, bir kişinin bakış açısıyla görünümünü yalnızca beyin taramalarını analiz ederek yeniden oluşturan çığır açıcı bir yapay zeka sistemi geliştirdi. “Brain-IT” adı verilen bu sistem, katılımcıların fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerini kullanarak beysbol maçlarından karda yürüyen insanlara kadar pek çok sahneyi dijital ortamda yeniden üretebiliyor.
Profesör Michal Irani’nin liderliğinde geliştirilen Brain-IT, dikkat çekici bir özelliğe sahip: Daha önce hiç karşılaşmadığı görüntüleri yeniden oluştururken renk ve kompozisyon gibi temel unsurları koruyabilmesi. Önceki sistemler için bir bireyin beyin aktivitesini analiz edebilmek amacıyla ortalama 40 saatlik tarama verisi gerekiyorken, Brain-IT yalnızca 60 dakikalık bir kayıt ile benzer bir süreçte çalışabiliyor.
Araştırmacılar, bu sistemi geliştirmek için sekiz gönüllüden alınan binlerce beyin taramasını kullandı. Katılımcılara gösterilen çeşitli görseller sırasında kaydedilen nöral aktiviteler, modelin renkler, şekiller ve nesnelerle belirli beyin aktivitesi kalıpları arasındaki bağlantıları öğrenmesine olanak tanıdı.
128 İşlevsel Beyin Bölgesi Eşleştirildi
Eğitim aşamasında araştırmacılar, görsel bilgilerin işlenmesi sürecinde benzer görevler üstlenen ve katılımcılar arasında ortak özellikler gösteren 128 işlevsel beyin bölgesi belirledi. Bu sayede farklı bireylerden edinilen veriler arasında ortak bir haritalandırma gerçekleştirildi. Bu yaklaşım sadece görüntülerin yeniden oluşturulmasıyla sınırlı kalmayıp, mekan görüntülerini işleyen beyin bölgelerinde iç ve dış mekanlara farklı tepkiler veren yeni işlevsel alt bölgelerin tespit edilmesine de katkı sağladı.
Brain-IT’nin diğer bir avantajı ise yeni bir kullanıcıya uyarlanırken gerekli olan veri miktarının azalması. Önceki modellerin 40 saatlik bireysel tarama gereksinimine karşın, bu yeni sistem için yalnızca bir saatlik fMRI verisi yeterli oluyor.
Gelecek Hedefleri: Ses ve Hareketli Görüntüler
Araştırmanın bulguları New York’ta gerçekleştirilen Bilişsel Hesaplamalı Nörobilim Konferansı’nda sunuldu. Araştırma ekibi, yalnızca durağan görüntülerle sınırlı kalmayıp, daha geniş kapsamlı sistemler geliştirmeyi hedefliyor. Bu alanlardan biri, seslerin beyin aktivitesi üzerinden çözümlenmesi olurken, bir diğeri de rüyalardaki hareketli sahnelerin video formatında yeniden oluşturulması.
Ayrıca, çalışmanın bir diğer boyutu fMRI cihazlarına olan ihtiyacın azalmasını sağlamak. Araştırma grubu, elektriksel beyin sinyallerinden benzer veriler elde edebilecek ve mevcut tarama teknolojilerine göre daha pratik çözümler geliştirme üzerinde yoğunlaşmış durumda.
