ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri araştırmacılarının geliştirdiği sistem, felçli üç hastanın konuşma ve hareketleriyle ilişkili beyin sinyallerini gerçek zamanlı olarak çözümleyebildi. Sistemde, beynin hareketleri kontrol eden motor korteksine yerleştirilen ince elektrokortikografi sensörleri kullanılıyor.
Makine öğrenim modelleri, sensörlerden alınan beyin sinyallerini analiz ederek bilgisayara aktarıyor. Bu sinyaller daha sonra ekrandaki kişiye özel sanal karakterin hareketlerine dönüştürülüyor.
Böylece hastalar, konuşabilmenin yanı sıra üst vücut hareketlerini ve jestlerini de avatar aracılığıyla ifade edebiliyor. Araştırmacılar, konuşma ve hareket aynı anda gerçekleştiğinde, beynin bu eylemlerin ayrı ayrı yapıldığı durumlardan farklı şekilde çalıştığını belirledi.
Bilgisayar modellerinin bu farklı sinyal görüntülerini öğrenmesiyle sistem, iletişimi yalnızca sözcüklerle sınırlamadan jest ve hareketleri de aktarabiliyor. Çalışmanın yazarı, Kaliforniya Üniversitesi San Francisco’dan Edward Chang, iletişimin yalnızca konuşulan kelimelerden ibaret olmadığını belirterek araştırmanın, beyin-bilgisayar arayüzlerinin felçli kişilere daha doğal ve esnek iletişim imkânı sunabileceğini gösterdiğini söyledi.
Araştırmacılar, teknolojinin uzun süreli kullanımını kolaylaştırmak için tamamen vücut içine yerleştirilebilen ve kablosuz çalışan bir sistem geliştirmeyi hedefliyor. GÖRME kaybı yaşayan kişilerde gerçek olmayan insan, çiçek veya şekiller görmeye neden olan Charles Bonnet sendromu sanıldığından daha yaygın.
Araştırmalara göre retina hastalığı veya ciddi görme kaybı yaşayan yaklaşık her 6 kişiden biri bu durumu yaşarken, sendrom özellikle yaşa bağlı sarı nokta hastalığı bulunanlarda görülüyor. Uzmanlar, gözlerden beyne gelen görsel sinyaller azalınca beynin görsel bölgesindeki hücrelerin kendi kendine çalışmasının halüsinasyonlara neden olabileceğini belirtiyor
