BCI(Beyin Bilgisayar Arayüzü) Nedir? Kullanım Alanları Nelerdir?
Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI): Kullanıcılarının yalnızca beyin aktivitesi yoluyla bilgisayarlarla etkileşime girmesini sağlayan cihazlardır. Bu aktivite genellikle ElectroEncephaloGraphy (EEG) ile ölçülür.
ElectroEncephaloGraphy (EEG): Beyin dalgaları aktivitesinin elektriksel yöntemle izlenmesini ölçen yöntemdir.
BCI Nasıl Çalışır?
Beyin Bilgisayar Arayüzü uygulamaları, işlevselliğini ya kullanıcının durumunu gözlemlemeye ya da kullanıcının fikirlerini teslim etmesine izin vermeye dayandırır. BCI sistemi beyin dalgalarını kaydeder ve istenen görevi tamamlamak için bunları bilgisayar sistemine gönderir. İletilen dalgalar, bir fikri ifade etmek veya bir nesneyi kontrol etmek için kullanılır.
BCI Tipleri Nelerdir?
Beyin bilgisayar arayüzleri üç sınıfa ayrılıyor:
İnvasive tekniklerde, veri (beyin sinyalleri) toplamak için özel cihazlar kullanılmalıdır, bu cihazlar kritik bir ameliyatla doğrudan insan beynine yerleştirilir. Yarı-invasive tekniklerde ise, cihazlar insan beyninin tepesinden kafatasına yerleştirilir. Genel olarak, Non-invasive cihazlar en güvenli ve düşük maliyetli cihaz tipi olarak kabul edilir. Bununla birlikte, bu cihazlar kafatasının tıkanması nedeniyle yalnızca “zayıf” insan beyni sinyallerini yakalayabilir. Bu yöntemde beyin sinyallerinin tespiti, kafa derisine yerleştirilen elektrotlar yoluyla sağlanır.
EEG’nin sağladığı katkı nedir?
Ticari kullanım için tavsiye edilen diğer beyin sinyali kaydı türlerine göre benzersiz kullanılabilirlik avantajları vardır. Kullanımı kolay, taşınabilir ve ucuzdur. Ayrıca EEG, yüksek geçici çözünürlük ve sinyal lokalizasyonunu iyileştirmek için çeşitli çözümler sağlar.
Beyin Bilgisayar Arayüzü Ne İşe Yarar?
- Beyin bilgisayar arayüzü (BCI) sistemleri, insan beyniyle dış dünya arasında tipik bilgi sağlama yöntemlerine duyulan ihtiyacı ortadan kaldıran bir iletişim köprüsü kurar. İnsan beyinlerinden mesaj göndermeyi ve sessiz düşüncelerinin kodunu çözmeyi başarırlar.
- Böylece engelli kişilerin yazım uygulamalarında, anlamsal kategorizasyonda veya sessiz konuşma iletişiminde olduğu gibi çeşitli yöntemlerle görüş ve fikirlerini söylemelerine ve yazmalarına yardımcı olabilirler.
- BCI’ler ayrıca makinelerin zihin kontrolü ile insana kolaylık ve rahatlık getiren eller serbest uygulamaları da kolaylaştırabilir. BCI, sadece bir dizi komutun gerçekleştirilebilmesi için beyin sinyallerinin dahil edilmesini gerektirir ve bunda kas müdahalesine gerek yoktur.
- BCI yardımcı robotları, engelli kullanıcılara günlük ve profesyonel yaşamda destek sağlayabilir ve topluluklarını oluşturmada işbirliğini artırabilir.
- BCI sistemleri zihinsel durum izleme fonksiyonu, anormal beyin yapısı (beyin tümörü gibi), Nöbet bozukluğu (epilepsi gibi), Uyku bozukluğu (narkolepsi gibi) ve beyin şişmesi (örneğin ensefalit) gibi hastalıkların tespitine katkıda bulunur.
- Önceki hareketlilik veya iletişim seviyelerini geri kazanamayan hastalar için, nöroprostetik cihaz olarak da adlandırılan BCI bazlı protez uzuvlar, hastanın normal işlevselliğini tekrar elde etmesi için kullanılabilir.
- Akıllı evler, iş yerleri veya nakliyat alanı gibi ortamlarda, insanların günlük yaşamlarına daha fazla güvenlik, lüks ve fizyolojik kontrol sağlamada beyin bilgisayar arayüzlerinden de yararlanılabilir. Ayrıca, Nesnelerin İnterneti (IOT) ile BCI teknolojileri arasındaki işbirliğine de tanık olabiliriz.(kaynak : IOT meets BCI)
- Bununla birlikte, BCI, multimedya, VR(Arttırılmış Gerçeklik) veya video oyunları alanındaki pek çok potansiyel uygulama ile diğer birçok potansiyel uygulama arasında sağlıklı insanlar için umut verici bir etkileşim aracı olabilir.
- BCI bağlantısı bize artan bellek depolama alanı, şaşırtıcı makine öğrenme yetenekleri ve konuşmaya gerek kalmadan başka biriyle telepatik tip iletişim kurma olanağı sağlayabilir.
‘’Telefonunuz, bilgisayarınız ve tüm uygulamalarınız şeklinde kendinize ait bir makine uzantısına sahipsiniz. . . Şu ana kadar ABD Başkanı’nın 30 yıl önce sahip olduğundan daha fazla güce ve yeteneğe sahipsiniz.’’
Elon Musk
Bu Sistem Neden Önemli Peki?
Essex Üniversitesi’ndeki Beyin-Bilgisayar Arayüzlerinde Doktora Sonrası Araştırmacı Davide Valeriani’ye göre, “İnsan ve teknolojinin birleşimi yapay zekadan daha güçlü olabilir. Örneğin, algı ve muhakeme kombinasyonunu temel alan kararlar verdiğimizde, algımızı iyileştirmek için nöroteknoloji kullanılabilir. Bu, bir güvenlik kamerasında çok bulanık bir görüntü gördüğümüzde ve müdahale edip etmeme konusunda karar vermek zorunda kaldığımız durumlarda bize yardımcı olabilir.
(kaynak : https://observer.com/2017/04/elon-musk-wants-to-merge-man-and-machine-artificial-intelligence-eeg-neurotechnology/)
Sorunlar Neler?
Beyin sinyallerinin algılanma doğruluğunda hatalar olabiliyor. Bu sebeple CNN(Convolutional Neural Network) tabanlı bir derin öğrenme tekniği sinyal sınıflandırılması için kullanılabilir. Ama BCI araştırmalarındaki en büyük sorunlardan biri beyin sinyallerinin durağan olmamasıdır. Bu sorun, bir sınıflandırıcının sinyallerde okunabilir kalıplar bulmasını zorlaştırarak kötü sınıflandırma performanslarına neden olur. Derin öğrenme teknikleri ile BCI tekniklerini birleştirmek için yapılan çalışmalardan bir sonraki yazımda bahsedeceğim. Ama bu linkte gayet açıklayıcı bir makale var.(kaynak: https://amitray.com/brain-computer-interface-compassionate-ai/)
CNN(Convolutional Neural Network): Görüntü işlemede kullanılan çok katmanlı bir derin öğrenme tekniğidir.
Kaynaklar:
- https://towardsdatascience.com/a-beginners-guide-to-brain-computer-interface-and-convolutional-neural-networks-9f35bd4af948
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110866515000237#b0015
- https://observer.com/2017/04/elon-musk-wants-to-merge-man-and-machine-artificial-intelligence-eeg-neurotechnology/
- https://amitray.com/brain-computer-interface-compassionate-ai/
- https://www.quora.com/What-are-the-advantages-and-disadvantages-of-brain-computer-interface
- https://tr.wikipedia.org/wiki/Beyin-bilgisayar_aray%C3%BCz%C3%BC
