Duke Üniversitesi’nde çalışan biyotıp mühendisleri, akımsal yapay zekanın kullanıldığı otomatik bir işlem geliştirerek, videolardaki etkin nöronları mevcut teknolojilerden daha hızlı ve daha isabetli şekilde belirlemeyi başarmışlar.
Teknoloji, bir hayvanın davranış gerçekleştirdiği sırada meydana gelen beyin faaliyetini gerçek zamanlı izlemeyi sağlayabilir. Çalışma altı gün önce Nature Machine Intelligence bülteninde yayımlandı.
Araştırmacıların canlı hayvanlardaki nöron faaliyetlerini incelemede kullandığı yöntemlerden biri de, iki fotonlu kalsiyum görüntüleme adı verilen ve etkin nöronları ışık parlamaları şeklinde gösteren bir işlem. Fakat bu videoların çözümlenmesi, genelde bir insanın, bölümleme adı verilen bir süreç ile gördüğü bütün yoğunluk patlamalarını daire içine almasını gerektiriyor. Bu işlem kulağa basit gibi gelse de, söz konusu patlamalar binlerce nöronun aynı anda görüntülendiği yerlerde sık sık üst üste geliyor. Sadece beş dakikalık bir videonun bu şekilde çözümlenmesi, bazen haftalar hatta aylar sürebiliyor.
Makalenin birinci yazarı Yiyang Gong şöyle aktarıyor: “İnsanlar, bir hayvan bir davranış gerçekleştirdiği sırada nöronların faaliyetini kaydederek bu ikisi arasındaki ilişkiyi inceliyor ve beynin nasıl çalıştığını anlamaya çalışıyor. Fakat el ile bölümleme, büyük bir darboğaz meydana getiriyor ve araştırmacıların, nöronların etkinleşmesini gerçek zamanda görmesine izin vermiyor.”
Biyotıp mühendisliği yardımcı profesörü olan Gong ile biyotıp mühendisliği profesörü Sina Farsiu, bu darboğazı daha önce 2019 tarihli bir makalede ele almışlar. Söz konusu makalede, etkin nöronların haritasını insanlar kadar isabetli şekilde ve çok kısa sürede çıkaran bir derin öğrenim platformunun gelişimini paylaşmışlar. Fakat videolar onlarca gigabayt boyutunda olduğundan, işlenmeleri halen saatler veya günler sürmüş.
Şimdiyse takım, platformu gerçek zamanda çalışır hale getiriyor.
Michaela Kane/Duke Üniversitesi. Ç: O.
