Bilim insanları, farelerin izlediği videoları beyin aktivitesini kullanarak yeniden o
University College London araştırmacıları, farelerin yalnızca beyin aktivitelerini kullanarak 10 saniyelik video görüntülerini yeniden oluşturmayı başardı.
![[Resim: farelerin-izledigi-videolar-beyin-aktivi...3034_0.jpg]](https://www.donanimhaber.com/cache-v2/?t=20260310154800&width=-1&text=0&path=https://www.donanimhaber.com/images/images/haber/203034/farelerin-izledigi-videolar-beyin-aktivitesiyle-yeniden-uretildi203034_0.jpg)
University College London araştırmacıları, beyin sinyallerini çözümleme konusunda dikkat çekici bir başarıya imza attı. Bilim insanları, farelerin yalnızca beyin aktivitelerini kullanarak 10 saniyelik video görüntülerini yeniden oluşturmayı başardı.
Çalışmaya liderlik eden araştırmacı Joel Bauer, bu yöntemin beynin gördüğümüz görüntüleri nasıl yorumladığını anlamada yeni bir kapı araladığını belirtiyor.
Daha hassas bir yöntem kullanıldı
Önceki çalışmalarda insanların izlediği görüntüler genellikle fMRI taramaları ile analiz edilerek yeniden oluşturulmaya çalışılıyordu. Ancak UCL ekibi bu araştırmada çok daha hassas bir yöntem olan tek hücre kayıtlarını kullandı.
Deney sırasında farelere videolar izletildi ve beynin görme merkezi olan görsel korteksteki nöronların aktivitesi tek tek kaydedildi. Araştırmacılar bu verileri analiz etmek için “dinamik sinirsel kodlama modeli” adı verilen bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Beyin sinyallerinden görüntü oluşturma
Model, her bir nöronun belirli video karelerine nasıl tepki verdiğini öğrenerek çalışıyor. Bunun yanında sistem, farenin vücut hareketleri, göz bebeği genişlemesi ve içsel fizyolojik durumu gibi faktörleri de hesaba kattı. Böylece ortaya çıkan görüntünün, hayvanın gerçek algısına daha yakın olması sağlandı.
Araştırmacılar ayrıca nöronların aktif olduğu anları tespit etmek için kalsiyum seviyelerindeki artışları izledi. Ardından algoritma, boş bir dijital görüntü üzerinden piksel değerlerini güncelleyerek videoyu adım adım yeniden oluşturdu.
Model eğitildikten sonra ekip, farelerin daha önce hiç görmediği videoları izlerken kaydedilen beyin sinyallerini kullanarak 10 saniyelik görüntüler üretti. Sonuçların doğruluğu ise piksel korelasyonu yöntemiyle, gerçek video ile yapay zeka tarafından oluşturulan görüntünün kare kare karşılaştırılmasıyla test edildi. Araştırmacılar, izlenen nöron sayısı arttıkça görüntü kalitesinin de belirgin şekilde yükseldiğini belirtti.
Beynimiz dünyayı birebir kaydetmiyor
Çalışmanın en ilginç bulgularından biri ise beynin dünyayı tam olarak kamera gibi kaydetmemesi oldu. Bauer’e göre hem insanların hem de farelerin beyni, gördüğü bilgileri değiştirerek ve yorumlayarak işliyor. Bilim insanları, bu farklılığın aslında bir hata değil, canlıların çevrelerinde hayatta kalmasına yardımcı olan bir özellik olduğunu düşünüyor.
Araştırma ekibi şimdi sistemin çözünürlüğünü artırmayı ve daha geniş görüş alanı elde etmeyi hedefliyor. Bu teknolojinin ileride farklı türlerin dünyayı nasıl algıladığını anlamaya, görme bozukluklarını incelemeye ve bazı nörolojik hastalıkların mekanizmasını çözmeye yardımcı olabileceği düşünülüyor.
kaynak
University College London araştırmacıları, beyin sinyallerini çözümleme konusunda dikkat çekici bir başarıya imza attı. Bilim insanları, farelerin yalnızca beyin aktivitelerini kullanarak 10 saniyelik video görüntülerini yeniden oluşturmayı başardı.
Çalışmaya liderlik eden araştırmacı Joel Bauer, bu yöntemin beynin gördüğümüz görüntüleri nasıl yorumladığını anlamada yeni bir kapı araladığını belirtiyor.
Daha hassas bir yöntem kullanıldı
Önceki çalışmalarda insanların izlediği görüntüler genellikle fMRI taramaları ile analiz edilerek yeniden oluşturulmaya çalışılıyordu. Ancak UCL ekibi bu araştırmada çok daha hassas bir yöntem olan tek hücre kayıtlarını kullandı.
Deney sırasında farelere videolar izletildi ve beynin görme merkezi olan görsel korteksteki nöronların aktivitesi tek tek kaydedildi. Araştırmacılar bu verileri analiz etmek için “dinamik sinirsel kodlama modeli” adı verilen bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Beyin sinyallerinden görüntü oluşturma
Model, her bir nöronun belirli video karelerine nasıl tepki verdiğini öğrenerek çalışıyor. Bunun yanında sistem, farenin vücut hareketleri, göz bebeği genişlemesi ve içsel fizyolojik durumu gibi faktörleri de hesaba kattı. Böylece ortaya çıkan görüntünün, hayvanın gerçek algısına daha yakın olması sağlandı.
Araştırmacılar ayrıca nöronların aktif olduğu anları tespit etmek için kalsiyum seviyelerindeki artışları izledi. Ardından algoritma, boş bir dijital görüntü üzerinden piksel değerlerini güncelleyerek videoyu adım adım yeniden oluşturdu.
Model eğitildikten sonra ekip, farelerin daha önce hiç görmediği videoları izlerken kaydedilen beyin sinyallerini kullanarak 10 saniyelik görüntüler üretti. Sonuçların doğruluğu ise piksel korelasyonu yöntemiyle, gerçek video ile yapay zeka tarafından oluşturulan görüntünün kare kare karşılaştırılmasıyla test edildi. Araştırmacılar, izlenen nöron sayısı arttıkça görüntü kalitesinin de belirgin şekilde yükseldiğini belirtti.
Beynimiz dünyayı birebir kaydetmiyor
Çalışmanın en ilginç bulgularından biri ise beynin dünyayı tam olarak kamera gibi kaydetmemesi oldu. Bauer’e göre hem insanların hem de farelerin beyni, gördüğü bilgileri değiştirerek ve yorumlayarak işliyor. Bilim insanları, bu farklılığın aslında bir hata değil, canlıların çevrelerinde hayatta kalmasına yardımcı olan bir özellik olduğunu düşünüyor.
Araştırma ekibi şimdi sistemin çözünürlüğünü artırmayı ve daha geniş görüş alanı elde etmeyi hedefliyor. Bu teknolojinin ileride farklı türlerin dünyayı nasıl algıladığını anlamaya, görme bozukluklarını incelemeye ve bazı nörolojik hastalıkların mekanizmasını çözmeye yardımcı olabileceği düşünülüyor.
kaynak
Her Türlü Soru Öneri Ve Şikayetlerinizi Özel Mesajdan iletebilirsiniz..