Yangi tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, kompyuter chuqur o‘rganish va miya yuzasiga joylashtirilgan elektrodlar maʼlumotlaridan foydalanib, odamning miya faoliyatidan uning qaysi vizual kategoriyani ko‘rayotganini aniqlay oladi. Melburn universiteti va Osaka universiteti tadqiqotchilari rahbarligidagi tadqiqot 2026-yil iyulida arXiv preprintida chop etilgan bo‘lib, bu miya-kompyuter interfeyslari yo‘nalishida muhim qadam bo‘lib, paralich bilan og‘rigan odamlarga muloqot qilish yoki qurilmalarni boshqarishda yordam berishi mumkin.
Tadqiqot
Stella Ho va David B. Grayden o‘z ichiga olgan jamoa oldindan to‘plangan maʼlumotlar to‘plamini tahlil qildi. Ushbu maʼlumotlar 17 nafar doriga chidamli epilepsiya bilan og‘rigan bemordan olingan bo‘lib, ularning miyasiga klinik monitoring uchun elektrod panjaralari (elektrokortikografiya, ECoG) joylashtirilgan edi. Bemorlar turli vizual kategoriyalarni (yuzlar, narsalar, manzaralar) aks ettiruvchi video kliplarni tomosha qilayotganda, tadqiqotchilar ularning miya signallarini yozib oldilar. Maqsad faqat miya signallari asosida odam qaysi kategoriyani tomosha qilayotganini bashorat qila oladigan chuqur o‘rganish tizimini yaratish edi.
Har bir kategoriya uchun 50 tadan kam o‘quv namunasi bilan tadqiqotchilar bir nechta neyron tarmoq arxitekturalarini sinab ko‘rdilar. Eng yaxshi tizim Transformer-based enkoder, mixup maʼlumotlar kengaytirish usuli va video boshlanganidan keyin 900 millisekundlik oynadan olingan yuqori-gamma chastota diapazoni (80-150 Hz) kirishlaridan foydalangan. Model cheklangan maʼlumotlarga qaramay yaxshi ishladi va muhimi, uning qarorlari izohlab bo‘lardi: tahlil shuni ko‘rsatdiki, dekompressiyada eng ko‘p hissa qo‘shgan joylar erta vizual korteks (V2-V4), ventral oqim vizual korteksi, MT+ kompleksi va lateral temporal korteksdir. Ushbu miya hududlari vizual idrok bilan bog‘liq bo‘lib, bu tasdiqlangan nevrologiyaga mos keladi.
Nima uchun bu muhim
Ushbu tadqiqot shuni ko‘rsatadiki, yakuniy chuqur o‘rganish dinamik video stimullardan vizual semantikani qo‘lda tayyorlangan xususiyatlarsiz dekodlay oladi. Modelning izohlanuvchanligi ishonchni oshiradi va amaliy miya-kompyuter interfeyslariga olib kelishi mumkin. Oddiy odam uchun bu tadqiqot miyamiz vizual maʼlumotni qanday taqsimlangan holda qayta ishlashini va sunʼiy intellekt bu naqshlarni o‘qishni qanday o‘rganishi mumkinligini ko‘rsatadi. Hozircha bozorga tayyor bo‘lmasa-da, shunga o‘xshash usullar bir kun kelib bloklangan sindromli odamlarga muloqot qilish yoki qo‘l bilan boshqarishni talab qilmaydigan qurilmalar bilan ishlashda yordam berishi mumkin.
Siz nima qilishingiz mumkin
O‘z vizual tizimingizni o‘tkir saqlash uchun muntazam ravishda uni sinab ko‘ring – vizual jumboqlar, xotira o‘yinlari yoki qo‘l-ko‘z muvofiqligini talab qiladigan yangi ko‘nikma o‘rganing. Murakkab vizual stimullar bilan shug‘ullanish, masalan, videolar yoki sanʼat asarlarini tomosha qilish va tahlil qilish, neyron plastiklikni saqlashga yordam berishi mumkin.
Manba: arXiv q-bio.NC
O‘z miyangiz haqida qiziqasizmi? Bepul moslashuvchan IQ testidan o‘ting yoki 306 miya mashg‘uloti darajasini sinab ko‘ring.
