29 Ağustos'ta, beyin-makine arayüzleri (BMI) alanında, Elon Musk'ın Neuralink'i büyük bir merakla bekleniyordu. Ancak, İsviçre'den gelen yeni bir küçük, ince film çipi, yalnızca daha küçük bir boyut değil, aynı zamanda üstün bir performans da sunarak Neuralink'i gölgede bıraktı.

Lozan Federal Politeknik Üniversitesi (EPFL) araştırmacıları tarafından geliştirilen çip, beyin-makine arayüzleri (BMI) alanında önemli bir atılımı temsil ediyor. BMI, beyin aktivitesini okuyabilen ve bunu ekrandaki metin gibi gerçek dünya çıktılarına dönüştürebilen bir teknolojidir. Micromachine Brain Interface (MiBMI) adı verilen çip, toplam alanı sadece 8 milimetre kare olan iki ince çipten oluşarak oldukça kompakt bir yapıya sahip.Buna karşılık Elon Musk'ın Neuralink cihazı nispeten daha büyük olup yaklaşık 23 x 8 milimetre boyutlarındadır.

AyrıcaEPFL çipi son derece düşük güç tüketimi, minimum müdahale ve gerçek zamanlı veri işleme yeteneğine sahip tam entegre bir sistem sunarBu, beyne 64 elektrot yerleştirilmesini gerektiren ve verileri harici bir cihaz uygulaması aracılığıyla işleyen Neuralink ile çelişiyor.

EPFL Entegre Sinir Teknolojileri Laboratuvarı başkanı Mahsa Shoaran şunları söyledi: “MiBMI, karmaşık beyin aktivitesini yüksek hassasiyet ve düşük güç tüketimiyle okunabilir metne dönüştürmemizi sağlıyor. Bu gelişme, ciddi motor bozuklukları olan bireyler için iletişim yeteneklerini önemli ölçüde iyileştirebilecek pratik implante edilebilir çözümlere bizi daha da yakınlaştırıyor.”

Diğer BMI'lar gibi MiBMI de beyindeki elektriksel aktiviteyi izler ve bunu geçmiş beyin izleme verilerine dayalı çıktılara dönüştürür. MiBMI, birisi harf çizdiğini hayal ettiğinde oluşan beyin sinyallerini okuyabilir ve bu sinyalleri metne dönüştürebilir.

IT Home'a ​​göre MiBMI çipi henüz canlı deneklerde test edilmedi. ancak sinirsel aktiviteyi gerçek metne dönüştürmede %91 doğruluk oranına ulaşmıştırÖnceki beyin arayüzü testlerinden toplanan gerçek zamanlı sinir kayıtlarını eğitim için kullanmak.

Araştırma sırasında EPFL bilim insanları, bir hastanın her harfi yazdığını hayal ettiğinde tetiklenen bir dizi çok spesifik sinirsel belirteç tanımladılar. Bu belirteçlere benzersiz "sinirsel kodlar" (DNC) adı verilir.

Şu anda MiBMI 31 farklı karakteri çözebiliyor ve araştırmacılar bunun bu tür entegre sistemler için yeni bir rekor olduğunu iddia ediyor. Sistemin sonunda 100'e kadar farklı karakteri çözebileceğine inanıyorlar.

Araştırmacılar ayrıca metin işlemenin ötesine geçebilecek sistem için diğer potansiyel kullanımları da araştırıyorlar. İlgili çalışmalar IEEE Solid-State Circuits Magazine'in son sayısında yayınlandı.