Beyin dalgaları sayesinde en beğenilen müzik tespit edildi

Araştırmacılar, teknolojilerinin herhangi bir yan etki olmaksızın beyindeki dil sinyallerini çözerek Locked-in sendromu veya felç hastaları gibi ciddi iletişim engelleri olan insanlara yardımcı olabileceğini umut ediyor.

Araştırmayı yürüten, Essex Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Elektronik Mühendisliği Fakültesi’nden Ian Daly araştırmanın yayınlanmasıyla eş zamanlı olarak üniversitenin internet sitesinde yayınlanan bir raporda “Bu yöntemin birçok potansiyel uygulamaları var. Müziğin şifresini çözebileceğimizi gösterdik. Bu da bir gün beyindeki dili çözebileceğimizi gösteriyor” açıklamasında bulundu.

Beyin dalgalarından gelen sesli bilgileri izleyen ve yeniden yapılandıran önceki çalışmalar başarılı olsa da birçoğunda beynin gerçek yüzeyini izlemek için kafatasının içine elektrotlar yerleştirmeyi içeren elektrokortikografi (ECoG) gibi cerrahi yöntemler kullanılıyordu.

Essex bilim insanları yaptıkları çalışmada, dinlenilen müzik parçasının beyinde oluşturduğu verileri tanımlamak ve yeniden oluşturmak için beyindeki sinyallerden gelen sesli bilgilerin kodunu çözmenin cerrahi olmayan bir yolunu bulmayı amaçladı.

Araştırmacılar, müzik parçasını dinleyen bir kişinin beyin aktivitesini izlemek amacıyla tüm beyindeki kan akışını ölçen fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ve beyinde gerçek zamanlı olarak neler olup bittiğini ölçen elektroensefalografi (EEG) olmak üzere cerrahi olmayan iki yöntemin bir kombinasyonunu kullandı. Aynı zamanda derin öğrenme sinir ağı modeli kullanılarak kişinin dinlediği müzik parçasını yeniden yapılandırmak ve tanımlamak üzere veriler tercüme edildi. Müzik, karmaşık bir akustik sinyal ve doğal dil ile pek çok benzerliği paylaşıyor. Bu nedenle de model, potansiyel olarak düşünceleri tercüme etmek için uyarlanabilir. Araştırmanın nihai hedefi, Locked-in sendromu bulunanlar gibi iletişim kurmakta zorlananlar için gelecekte önemli yardım sağlayabilecek şekilde düşüncelerin tercüme edilmesine dayanıyor. Bu araştırmaya katılanlar, tempo, perde, armoni ve ritim bakımından değişiklik gösteren 36 parçalık bir koleksiyonun içinden 40 saniyelik basit piyano parçalarını dinledi. Toplanan veriler kullanılarak 71,8’lik bir başarı oranıyla müzik parçası doğru bir şekilde tanımlanabildi.