{"id":11999,"date":"2022-07-14T23:30:32","date_gmt":"2022-07-14T20:30:32","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.ulubat.org\/?p=11999"},"modified":"2022-07-15T15:29:37","modified_gmt":"2022-07-15T12:29:37","slug":"bilinclerin-interneti-internet-of-consciousness","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.ulubat.org\/index.php\/genel\/bilinclerin-interneti-internet-of-consciousness\/","title":{"rendered":"Bilin\u00e7lerin \u0130nterneti (Internet of Consciousness)"},"content":{"rendered":"\n

Beyinlerle ve bilgisayarlarla olu\u015fturulmu\u015f bir a\u011f d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Bu a\u011f sayesinde istedi\u011finiz bir belgeseli an\u0131nda internet \u00fczerinden izleyebiliyor, g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz r\u00fcyay\u0131 ba\u015fka ki\u015filere anlatma zahmetine katlanmadan aktarabiliyorsunuz. Belki b\u00f6yle bir gelece\u011fin \u015fu an \u00e7ok uzakta oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. Ancak Beyin-Bilgisayar Aray\u00fcz\u00fc (BCI) ve Beyin-Beyin Aray\u00fcz\u00fc (BTBI) teknolojileri sayesinde bu gelece\u011fe bir ad\u0131m  daha yakla\u015f\u0131yoruz!<\/p>\n\n\n\n

Peki \u201cBilin\u00e7lerin \u0130nterneti\u201dndeki \u201cBilin\u00e7\u201d nedir? Bilincin zihinden fark\u0131 nedir? Neden \u201cZihinlerin \u0130nterneti\u201d de\u011fil de \u201cBilin\u00e7lerin \u0130nterneti\u201d ?<\/p>\n\n\n\n

Bu yaz\u0131y\u0131 yazma sebebim olan benim kendi bilincim desem yanl\u0131\u015f olmaz. \u00c7\u00fcnk\u00fc bilin\u00e7 (consciousness) kendi i\u00e7imizdeki zihinsel s\u00fcre\u00e7lerin, alg\u0131lar\u0131n, d\u00fc\u015f\u00fcncelerin ve d\u0131\u015f\u0131m\u0131zdaki nesnelerin, d\u00fcnyan\u0131n fark\u0131nda olma durumudur; \u015fuurdur.(1) Tan\u0131m\u0131nda kullan\u0131lan fark\u0131nda olman\u0131n \u00f6nemli oldu\u011funu ve konuyu anlamam\u0131zda kilit nokta oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorum.<\/p>\n\n\n\n

Zihin (mind), bilin\u00e7ten farkl\u0131 olarak fark\u0131nda olunan ya da olunmayan uyum sa\u011flayabilen mental aktivitedir. Zihin; hisseden, alg\u0131layan, d\u00fc\u015f\u00fcnen, isteyen ve nedensel olan i\u00e7sel i\u015flemler b\u00fct\u00fcn\u00fcd\u00fcr.(2)<\/p>\n\n\n\n

Bu y\u00fczden fark\u0131nda olunan zihinsel i\u015flemlerin interneti anlam\u0131na gelen \u201cBilin\u00e7lerin \u0130nterneti\u201d kavram\u0131n\u0131 ortaya att\u0131m.<\/p>\n\n\n\n

Sonu\u00e7 olarak BCI \u00fczerine okumu\u015f oldu\u011fum onlarca makaleden sonra acaba gelecekte \u201cBilin\u00e7lerin \u0130nterneti\u201d m\u00fcmk\u00fcn olabilir mi diye d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fcm. Yapt\u0131\u011f\u0131m ara\u015ft\u0131rmalar sonucunda \u201cBilin\u00e7lerin \u0130nterneti\u201d terimini ilk kez ortaya atan ki\u015finin kendim oldu\u011funa karar verdim. \u201cInternet of Mind\u201d isimli kitab\u0131n yazar\u0131 Dr. Israel Carlos Lomovasky haricinde bu konu hakk\u0131nda tan\u0131m geli\u015ftirmeye \u00e7al\u0131\u015fan hi\u00e7kimseyi literat\u00fcrde bulamad\u0131m. Belki de bunun sebeplerinden biri hen\u00fcz yeni ke\u015ffedilen bir teknolojik alan olmas\u0131d\u0131r. Sanal ger\u00e7eklik teknolojisi \u00f6rne\u011fi olan \u201cMetaverse\u201d yani sanal evren yeni \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131 g\u00fcnlerde de bu b\u00f6yle olmu\u015ftu. \u0130lgili firma piyasaya s\u00fcrd\u00fckten sonra herkes bunu konu\u015fmaya ve kendince anlamalar \u00fcretmeye \u00e7al\u0131\u015fm\u0131\u015ft\u0131. Basit\u00e7e VR ba\u015fl\u0131klarla sanal d\u00fcnyan\u0131n 3. boyutuna yap\u0131lan yolculuk diyebiliriz. Herkesin i\u015finin, e\u011flencesinin ve arkada\u015flar\u0131n\u0131n orada olacak olmas\u0131 teknolojinin ne kadar geli\u015fece\u011fini g\u00f6steriyor. Evinizden \u00e7\u0131kmadan i\u015fe gidebildi\u011finiz, okula gitmeden \u00f6\u011frenebildi\u011finiz bir teknoloji. Ancak VR ba\u015fl\u0131klar\u0131n sorunlar\u0131 herkesin ula\u015fabilece\u011fi kadar ucuz olmamas\u0131, uzun s\u00fcreli kullan\u0131mlarda insanlarda ba\u015f a\u011fr\u0131s\u0131 yapmas\u0131 ve sanal ortamda hareketlerimiz i\u00e7in b\u00fcy\u00fck alan gerektirmesidir. Bundan dolay\u0131 birbirine ba\u011fl\u0131 beyin ve bilgisayarlar\u0131n daha az enerji ve alt yap\u0131 gerektirmesi sayesinde BCI sistemleri \u00f6nem kazan\u0131yor.<\/p>\n\n\n\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fczde h\u0131zla geli\u015fen teknoloji t\u0131pta yeni ufuklar a\u00e7maya devam ediyor. Beyinde olu\u015fan aktiviteleri anlaml\u0131 bir veriye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcp bilgisayara aktaran (dijitalizasyon) BCI sistemleri bu ufuklardan yaln\u0131zca biri. Hasta beyinlerin canl\u0131 olarak izlenmesinde, fel\u00e7li hastalar\u0131n y\u00fcr\u00fcmeyi yeniden \u00f6\u011frenmesinde \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir teknoloji.<\/p>\n\n\n\n

Okurken kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011finiz baz\u0131 k\u0131saltmalar ve anlamlar\u0131:<\/p>\n\n\n\n

SSVEP (Steady state visual evoked potential, Kararl\u0131 durum g\u00f6rsel uyar\u0131lm\u0131\u015f potansiyel): Komut g\u00f6nderen ki\u015finin g\u00f6rsel olarak uyar\u0131m\u0131 ile kontrol sa\u011flan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

ICMS (Intra-cortical microelectrical stimuli, \u0130ntrakortikal mikroelektriksel uyar\u0131m): Do\u011frudan sinirlere temas ederek uyar\u0131m veren dolay\u0131s\u0131yla y\u00fcksek do\u011fruluk oran\u0131yla \u00e7al\u0131\u015fan sistemdir.<\/p>\n\n\n\n

tFUS (Transcranial focused ultrasound, Transkraniyal odaklanm\u0131\u015f ultrason): Beyinde spesifik b\u00f6lgeleri y\u00fcksek hassasiyetle uyarabilen ultrason ile \u00e7al\u0131\u015fan sistemdir.<\/p>\n\n\n\n

ECoG (Electrocortigography, Elektrokortikografi): Epidural aral\u0131\u011fa yerle\u015ftirlen elektrodlar\u0131yla uyar\u0131m\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n

TMS (Transcranial magnetic stimulation, Transkraniyal manyetik uyar\u0131m): Non-invazif olarak d\u0131\u015far\u0131dan beyin h\u00fccrelerinin elektriksel uyar\u0131m\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n

Kula\u011fa biraz u\u00e7uk biraz korkun\u00e7 gelse de bu teknoloji \u00e7e\u015fitli alanlarda kullan\u0131lmaya ve geli\u015ftirilmeye devam ediliyor. G\u00fcn\u00fcm\u00fczde de kullan\u0131m alanlar\u0131 giderek \u00e7o\u011falmakta. Bu \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n tarihsel olarak geli\u015fim s\u00fcreci (Shih, Krusienski ve Wolpaw, 2012) \u015fu \u015fekilde:<\/p>\n\n\n\n

1960\u2019l\u0131 y\u0131llarda maymunlar\u0131n motor korteksindeki n\u00f6ronlar ile metal g\u00f6sterge i\u011fnesi hareket ettirilmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n

1973 y\u0131l\u0131nda Vidal, n\u00f6ronal sinyaller ile bilgisayar\u0131 beynin prostetik \u015fekilde uzant\u0131s\u0131 olarak kullanman\u0131n m\u00fcmk\u00fcn olup olmad\u0131\u011f\u0131 ile ilgili yapt\u0131\u011f\u0131 \u00e7al\u0131\u015fma BCI i\u00e7in temel niteli\u011findedir.<\/p>\n\n\n\n

1980 y\u0131l\u0131nda Elbert, biofeedback seanslar\u0131yla e\u011fitilen insanlar\u0131n; televizyon ekran\u0131nda hareket eden roketin dikey hareketlerini kontrol edebildiklerini g\u00f6stermi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n

1988 y\u0131l\u0131nda Farwell ve Donchin, P300 ERP ile bilgisayar ekran\u0131nda ki\u015finin d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc kelimelerin hecelerini g\u00f6stermi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n

2006 y\u0131l\u0131nda yap\u0131lan bir \u00e7al\u0131\u015fmada C3-C4 servikal yaralanma sonras\u0131 tam tetraplejisi olan bir hastan\u0131n primer motor korteksine mikroelektrot dizisi implante edildi. Bu elektrot dizisinden elde edilen sinyalleri kullanan bir BCI sistemi, hastan\u0131n sim\u00fcle edilmi\u015f e-postay\u0131 a\u00e7ma, prostetik eli a\u00e7\u0131p-kapama, robotik kolla ilkel hareketler yapma gibi fonksiyonlar\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftirmesini sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r. (Hochberg ve di\u011ferleri, 2006)<\/p>\n\n\n\n

 2011 y\u0131l\u0131nda Krusienski ve Shih, beynin kortikal y\u00fczeyinden elde edilen sinyalleri (electrocortigography [ECoG]) BCI sistemi ile \u00e7evirip bilgisayar ekran\u0131na kelime olarak y\u00fcksek do\u011fruluk oran\u0131yla yazd\u0131rmay\u0131 ba\u015farm\u0131\u015ft\u0131r. (Shih ve Krusienski, 2011<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Beyin sinyalleriyle sanal olarak quadcopter BCI sistemiyle ba\u015far\u0131yla u\u00e7uruldu. (Doud, Lucas, Pisansky ve He, 2011)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Sanal ortamda EEG sinyalleriyle quadcopter u\u00e7urulabilen sistem. Quadcopteri hareket ettirmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli kaslar\u0131n\u0131z\u0131 (\u00f6rne\u011fin resimdeki gibi sa\u011f kolunuzu) hareket ettirdi\u011finizi d\u00fc\u015f\u00fcnerek ekrandaki quadcopter hareket ettirilir. (Doud, Lucas, Pisansky ve He, 2011)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Sanal ortamda EEG sinyalleriyle quadcopter u\u00e7urulabilen sistem. Quadcopteri hareket ettirmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli kaslar\u0131n\u0131z\u0131 (\u00f6rne\u011fin resimdeki gibi sa\u011f kolunuzu) hareket ettirdi\u011finizi d\u00fc\u015f\u00fcnerek ekrandaki quadcopter hareket ettirilir. (Doud, Lucas, Pisansky ve He, 2011)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Kollarla ileri geri, dil ve ayakla yukar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131, ellerle sa\u011fa sola hareket ettirerek u\u00e7uruluyor. Doud, Lucas, Pisansky ve He, 2011<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Kollarla ileri geri, dil ve ayakla yukar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131, ellerle sa\u011fa sola hareket ettirerek u\u00e7uruluyor. (Doud, Lucas, Pisansky ve He, 2011)<\/p>\n\n\n\n

\u0130ki s\u0131\u00e7an aras\u0131nda BBI ile davran\u0131\u015fsal olarak anlaml\u0131 sensorimotor bilgiler aktar\u0131ld\u0131. (Pais-Vieira, Lebedev, Kunicki, Wang ve Nicolelis, 2013)<\/p>\n\n\n\n

Steady state visual evoked potential (kararl\u0131 durum g\u00f6rsel uyar\u0131lm\u0131\u015f potansiyel: SSVEP) ve transcranial focused ultrasound (tFUS) kullan\u0131larak anestezi uygulanan s\u0131\u00e7an\u0131n beynine, insan beyninden hareket sinyali g\u00f6nderilerek anestezi uygulanan farenin kuyru\u011fu hareket ettirildi. (Yoo, Kim, Filandrianos, Taghados ve Park, 2013)<\/p>\n\n\n\n

\u0130nsan beyninden SSVEP ve BBI kullan\u0131larak g\u00f6nderilen hareket sinyalleri ile bir hamab\u00f6ce\u011fi S \u015feklindeki yolu tamamlad\u0131. (Li ve Zhang, 2016)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Beyinden herhangi bir yolla elde edilen bilgi (EEG,ECoG,ICMS ile) bilgisayar\u0131n anlayaca\u011f\u0131 dile \u00e7evrilerek (dijitalizasyon) sinyaller i\u015flenir. \u00c7e\u015fitli paternleri anlaml\u0131 veriye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek ki\u015finin etraf\u0131ndaki uyumlu olan di\u011fer cihazlar\u0131 kontrol etmesini sa\u011flar. Bu cihazlardan gelen geribildirimle ki\u015finin yapt\u0131\u011f\u0131 eylemin stabilizasyonu sa\u011flan\u0131r. (Shih, Krusienski ve Wolpaw, 2012)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Beyinden herhangi bir yolla elde edilen bilgi (EEG,ECoG,ICMS ile) bilgisayar\u0131n anlayaca\u011f\u0131 dile \u00e7evrilerek (dijitalizasyon) sinyaller i\u015flenir. \u00c7e\u015fitli paternleri anlaml\u0131 veriye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek ki\u015finin etraf\u0131ndaki uyumlu olan di\u011fer cihazlar\u0131 kontrol etmesini sa\u011flar. Bu cihazlardan gelen geribildirimle ki\u015finin yapt\u0131\u011f\u0131 eylemin stabilizasyonu sa\u011flan\u0131r. (Shih, Krusienski ve Wolpaw, 2012)<\/p>\n\n\n\n

Ba\u011fl\u0131 Beyinlerle Oyun Oynamak (BrainNET)<\/h2>\n\n\n\n

Yap\u0131lan bir \u00e7al\u0131\u015fmada 3 ki\u015finin SSVEP tabanl\u0131 BCI sistemi ile tetris benzeri oyun oynayabildikleri g\u00f6sterilmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n

Ara\u015ft\u0131rmada ekran\u0131n sa\u011f ve sol taraf\u0131nda bulunan LED \u0131\u015f\u0131klar ile g\u00f6rsel stim\u00fclasyon sa\u011flanm\u0131\u015f olup EEG ile \u2018G\u00f6nderici\u2019 den gelen  bilgiler d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcp TMS ile \u2018Al\u0131c\u0131\u2019 n\u0131n oksipital korteksine 8 saniye arayla 1ms\u2019lik 2 dalga uygulanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

2 G\u00f6nderici ve 1 Al\u0131c\u0131 olarak d\u00fczenlenen deneyde blok alt zemine kadar gelene kadar 3 ki\u015fi kendi aralar\u0131nda \u2018BrainNet\u2019 sistemiyle haberle\u015ferek tetris benzeri oyunu %81,25 do\u011frulukla tamamlam\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Soldaki ekran\u0131 sadece \u201cAl\u0131c\u0131\u201d g\u00f6rmektedir. 2 \u201cG\u00f6nderici\u201d sa\u011fdaki ekrana g\u00f6re \u00e7evirmesi gereken y\u00f6n\u00fc belirler. SSVEP teknolojisiyle d\u00f6nd\u00fcrme i\u015flemleri yap\u0131l\u0131r. Evet diyecekse ekran\u0131n solundaki LED \u0131\u015f\u0131\u011fa odaklan\u0131r ve cursor sola hareket eder. Hay\u0131r diyecekse ekran\u0131n sa\u011f\u0131ndaki LED \u0131\u015f\u0131\u011fa odaklan\u0131r ve cursor sa\u011fa hareket eder. (Jiang ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Soldaki ekran\u0131 sadece \u201cAl\u0131c\u0131\u201d g\u00f6rmektedir. 2 \u201cG\u00f6nderici\u201d sa\u011fdaki ekrana g\u00f6re \u00e7evirmesi gereken y\u00f6n\u00fc belirler. SSVEP teknolojisiyle d\u00f6nd\u00fcrme i\u015flemleri yap\u0131l\u0131r. Evet diyecekse ekran\u0131n solundaki LED \u0131\u015f\u0131\u011fa odaklan\u0131r ve cursor sola hareket eder. Hay\u0131r diyecekse ekran\u0131n sa\u011f\u0131ndaki LED \u0131\u015f\u0131\u011fa odaklan\u0131r ve cursor sa\u011fa hareket eder. (Jiang ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
\u201cG\u00f6nderici\u201d olanlar\u0131n \u00f6nceki ekranda \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ki\u015finin kutuyu \u00e7evirmesi gerekip gerekmedi\u011fini anlad\u0131ktan sonra gelen bu ekranda evet ya da hay\u0131r olarak se\u00e7imini yapar. Sonras\u0131nda bu bilgi \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ki\u015fiye TMS ile iletilir. (Jiang ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

\u201cG\u00f6nderici\u201d olanlar\u0131n \u00f6nceki ekranda \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ki\u015finin kutuyu \u00e7evirmesi gerekip gerekmedi\u011fini anlad\u0131ktan sonra gelen bu ekranda evet ya da hay\u0131r olarak se\u00e7imini yapar. Sonras\u0131nda bu bilgi \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ki\u015fiye TMS ile iletilir. (Jiang ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
\u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015fiden bir “D\u00f6nd\u00fcrme” karar\u0131 iletmek i\u00e7in stim\u00fclasyon yo\u011funlu\u011fu ilk olarak 10 ard\u0131\u015f\u0131k darbeden sonra fosfenler (g\u00f6z kapal\u0131yken fiziksel ya da elektriksel olarak g\u00f6rme merkezinin uyar\u0131lmas\u0131 sonucu a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kan g\u00f6rme hissi, basit\u00e7e uzun s\u00fcre parlak \u0131\u015f\u0131\u011fa bak\u0131p g\u00f6z\u00fcn\u00fcz\u00fc kapatt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda hala \u0131\u015f\u0131\u011fa benzer bir \u015fey g\u00f6rmeye devam etmenizdir.) ortaya \u00e7\u0131kana kadar %5’lik art\u0131\u015flarla yukar\u0131 do\u011fru ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan ayarland\u0131. \u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015fiden gelen “D\u00f6nd\u00fcrme” karar\u0131n\u0131 iletmek i\u00e7in stim\u00fclasyon yo\u011funlu\u011fu 10 ard\u0131\u015f\u0131k darbe i\u00e7in hi\u00e7bir fosfen ortaya \u00e7\u0131kmayana kadar %5’lik azal\u0131\u015fla d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcld\u00fc. \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ki\u015finin yapt\u0131\u011f\u0131 i\u015flemden sonra geri bildirimle \u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015filerin ekran\u0131nda de\u011fi\u015fiklik olur. B\u00f6ylece \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ve \u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015filer kutuyu do\u011fru bo\u015flu\u011fa getirip tetristeki gibi bir sat\u0131r\u0131 patlatmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. (Jiang ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

\u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015fiden bir “D\u00f6nd\u00fcrme” karar\u0131 iletmek i\u00e7in stim\u00fclasyon yo\u011funlu\u011fu ilk olarak 10 ard\u0131\u015f\u0131k darbeden sonra fosfenler (g\u00f6z kapal\u0131yken fiziksel ya da elektriksel olarak g\u00f6rme merkezinin uyar\u0131lmas\u0131 sonucu a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kan g\u00f6rme hissi, basit\u00e7e uzun s\u00fcre parlak \u0131\u015f\u0131\u011fa bak\u0131p g\u00f6z\u00fcn\u00fcz\u00fc kapatt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda hala \u0131\u015f\u0131\u011fa benzer bir \u015fey g\u00f6rmeye devam etmenizdir.) ortaya \u00e7\u0131kana kadar %5’lik art\u0131\u015flarla yukar\u0131 do\u011fru ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan ayarland\u0131. \u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015fiden gelen “D\u00f6nd\u00fcrme” karar\u0131n\u0131 iletmek i\u00e7in stim\u00fclasyon yo\u011funlu\u011fu 10 ard\u0131\u015f\u0131k darbe i\u00e7in hi\u00e7bir fosfen ortaya \u00e7\u0131kmayana kadar %5’lik azal\u0131\u015fla d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcld\u00fc. \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ki\u015finin yapt\u0131\u011f\u0131 i\u015flemden sonra geri bildirimle \u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015filerin ekran\u0131nda de\u011fi\u015fiklik olur. B\u00f6ylece \u201cAl\u0131c\u0131\u201d ve \u201cG\u00f6nderici\u201d ki\u015filer kutuyu do\u011fru bo\u015flu\u011fa getirip tetristeki gibi bir sat\u0131r\u0131 patlatmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar. (Jiang ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n\n

\u0130nsanlar\u0131n Yeni Uzuvlar\u0131: Robotik Kollar<\/h2>\n\n\n\n

Son y\u0131llarda yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fmalarda fel\u00e7li insanlar\u0131n kullan\u0131m\u0131na sunmak \u00fczere bir\u00e7ok BCI tabanl\u0131 robotik kol geli\u015ftirilmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n

Robotik kollar\u0131n yayg\u0131n hale gelmesi i\u00e7in non-invazif tekniklerle \u00e7al\u0131\u015fan ve hastan\u0131n uyumunun kolay olaca\u011f\u0131 sistemler geli\u015ftirilmesi \u00f6nemlidir.<\/p>\n\n\n\n

2019 y\u0131l\u0131nda yap\u0131lan bir \u00e7al\u0131\u015fmada \u00f6zel olarak geli\u015ftirilen sistem sayesinde EEG kaynak g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme yoluyla s\u00fcrekli olarak kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fimini art\u0131rarak hem \u2018beyin\u2019 hem de \u2018bilgisayar\u2019 bile\u015fenlerini verilen g\u00f6revin yerine getirilmesi i\u00e7in uyumlu olarak \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 sa\u011fland\u0131. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n\n

Geleneksel \u2018center-out-task\u2019 y\u00f6ntemine g\u00f6re BCI kullan\u0131m \u00f6\u011frenim y\u00fczdesi bu teknikle %60 artm\u0131\u015ft\u0131r. S\u00fcrekli takip g\u00f6revi (contunious pursuit:CP) ise geleneksel y\u00f6nteme (discrete trial:DT) g\u00f6re 5 kat daha ger\u00e7ek\u00e7i oldu\u011fu saptanm\u0131\u015ft\u0131r. CP, s\u00fcrekli hareket eden hedefin motor hayal (motor imagination:MI) ile takip edilmesidir. DT, ortada sabit duran cursorun MI ile ekran\u0131n kenarlar\u0131nda ortaya \u00e7\u0131kan hedeflere y\u00f6neltilmesidir.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Ki\u015finin \u00f6\u011frenmesi DT ve CP y\u00f6ntemleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 olarak \u00e7apraz gruplarla yap\u0131lm\u0131\u015f ve CP y\u00f6ntemi ilk g\u00fcn ve 8. g\u00fcnde DT ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda \u00f6\u011frenmede daha etkili oldu\u011fu ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan bulunmu\u015f. Ki\u015filer CP g\u00f6revini yaparken sens\u00f6rlerle elektriksel kaynak g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme (Electrical Source Imaging:ESI) \u00fczerinden elde edilen veriler makine \u00f6\u011frenimiyle (Machine Learning) i\u015flenerek bilgisayar\u0131n ki\u015fiye \u00f6zel modelleme yapmas\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek\u00e7i robotik kol kullan\u0131m\u0131n\u0131 sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Ki\u015finin \u00f6\u011frenmesi DT ve CP y\u00f6ntemleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 olarak \u00e7apraz gruplarla yap\u0131lm\u0131\u015f ve CP y\u00f6ntemi ilk g\u00fcn ve 8. g\u00fcnde DT ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda \u00f6\u011frenmede daha etkili oldu\u011fu ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan bulunmu\u015f. Ki\u015filer CP g\u00f6revini yaparken sens\u00f6rlerle elektriksel kaynak g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme (Electrical Source Imaging:ESI) \u00fczerinden elde edilen veriler makine \u00f6\u011frenimiyle (Machine Learning) i\u015flenerek bilgisayar\u0131n ki\u015fiye \u00f6zel modelleme yapmas\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek\u00e7i robotik kol kullan\u0131m\u0131n\u0131 sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
CP ve DT e\u011fitimlerinden ge\u00e7en ki\u015filer ger\u00e7ek robotik kolla hedefi takip etmeye \u00e7al\u0131\u015fm\u0131\u015flard\u0131r. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

CP ve DT e\u011fitimlerinden ge\u00e7en ki\u015filer ger\u00e7ek robotik kolla hedefi takip etmeye \u00e7al\u0131\u015fm\u0131\u015flard\u0131r. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
\u00c7al\u0131\u015fmaya kat\u0131lan ki\u015filerin e\u011fitimin ilk g\u00fcn\u00fc (Naive Threshold:Zay\u0131f E\u015fik) hedefe uzak kal\u0131m\u0131\u015flard\u0131r. 8 g\u00fcn e\u011fitim g\u00f6rd\u00fckten sonra (Experienced Threshold:Deneyimli E\u015fik) hedefe daha \u00e7ok yakla\u015fm\u0131\u015flard\u0131r. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

\u00c7al\u0131\u015fmaya kat\u0131lan ki\u015filerin e\u011fitimin ilk g\u00fcn\u00fc (Naive Threshold:Zay\u0131f E\u015fik) hedefe uzak kal\u0131m\u0131\u015flard\u0131r. 8 g\u00fcn e\u011fitim g\u00f6rd\u00fckten sonra (Experienced Threshold:Deneyimli E\u015fik) hedefe daha \u00e7ok yakla\u015fm\u0131\u015flard\u0131r. (Edelman ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n\n

\u0130nsanlar Hayvanlar\u0131 Kontrol Edebilir Mi?<\/h2>\n\n\n\n

2019 y\u0131l\u0131nda insan taraf\u0131ndan kontrol edilen rat cyborg \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 bu alandaki en b\u00fcy\u00fck geli\u015fmelerden biri olmu\u015ftur.<\/p>\n\n\n\n

\u00c7al\u0131\u015fmada ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar taraf\u0131ndan bir canl\u0131n\u0131n kontrol\u00fcn\u00fc sa\u011flamak i\u00e7in y\u00fcksek h\u0131zda geri bildirim yapabilen ve y\u00fcksek do\u011frulukta \u00e7al\u0131\u015fan sistemler gerekli oldu\u011fu i\u00e7in SSVEP teknolojisi yerine ICMS tercih edildi.<\/p>\n\n\n\n

Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar rat\u0131n hareketlerini kontrol edebilmek i\u00e7in medial \u00f6n beyin demetine (MFB) 22 \u00e7ift 65 mikron kal\u0131nl\u0131\u011f\u0131nda, aral\u0131klar\u0131 0.5 mm olan nikrom (Ni-Cr diren\u00e7 teli) elektrot yerle\u015ftirdi. Bu yerle\u015ftirilen elektrotlar ile sanal \u00f6d\u00fcl sistemi ve ileri y\u00f6nl\u00fc hareket sa\u011fland\u0131. Somatosens\u00f6r kortekslerin whisker-barrel (SIBF) b\u00f6lgesine her iki tarafa simetrik olarak yerle\u015ftirilen 23 \u00e7ift elektrot ile d\u00f6nme hareketlerini yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flad\u0131.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Farenin b\u0131y\u0131klar\u0131n\u0131n (whiskers) hareketleriyle trigeminal sinirin duyusal n\u00f6ronlar\u0131 uyar\u0131l\u0131r. \u0130lk sinaps\u0131n\u0131 beyin sap\u0131nda gulutamaterjik olarak yapar. Beyin sap\u0131ndaki duyusal n\u00f6ronlar duyu bilgisini ikinci glutamaterjik sinaps\u0131 yaparak talamusa iletir. Talamustan sonra primer somatosens\u00f6riyel barrel b\u00f6lgesine uzanan talamokortikal n\u00f6ronlar uyar\u0131l\u0131r. (Petersen, 2007)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Farenin b\u0131y\u0131klar\u0131n\u0131n (whiskers) hareketleriyle trigeminal sinirin duyusal n\u00f6ronlar\u0131 uyar\u0131l\u0131r. \u0130lk sinaps\u0131n\u0131 beyin sap\u0131nda gulutamaterjik olarak yapar. Beyin sap\u0131ndaki duyusal n\u00f6ronlar duyu bilgisini ikinci glutamaterjik sinaps\u0131 yaparak talamusa iletir. Talamustan sonra primer somatosens\u00f6riyel barrel b\u00f6lgesine uzanan talamokortikal n\u00f6ronlar uyar\u0131l\u0131r. (Petersen, 2007)<\/p>\n\n\n

\n
\"\"
Rat\u0131n hareket y\u00f6nleri \u00f6nceden belirlenmi\u015f ve ba\u015fka bir kat\u0131l\u0131mc\u0131 taraf\u0131ndan EEG tak\u0131l\u0131 ki\u015fiye sesli olarak s\u00f6ylenir. Motor niyet (motor intent) EEG ile kaydedilip sinyallerin \u00e7\u00f6z\u00fcmlendi\u011fi bilgisayara g\u00f6nderilir. Bilgisayardan rat\u0131n arkas\u0131ndaki devreye bilgiler kablosuz olarak g\u00f6nderilir. ICMS ile somatosens\u00f6riyel kortex uyar\u0131l\u0131r. Rat harekete ge\u00e7er ve kontrolc\u00fc taraf\u0131ndan kameradan rat\u0131n hareketleri izlenir. 8 kollu labirentte yap\u0131lan hareketler kaydedilir ve analizi yap\u0131l\u0131r.
(Zhang ve di\u011ferleri, 2019)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Rat\u0131n hareket y\u00f6nleri \u00f6nceden belirlenmi\u015f ve ba\u015fka bir kat\u0131l\u0131mc\u0131 taraf\u0131ndan EEG tak\u0131l\u0131 ki\u015fiye sesli olarak s\u00f6ylenir. Motor niyet (motor intent) EEG ile kaydedilip sinyallerin \u00e7\u00f6z\u00fcmlendi\u011fi bilgisayara g\u00f6nderilir. Bilgisayardan rat\u0131n arkas\u0131ndaki devreye bilgiler kablosuz olarak g\u00f6nderilir. ICMS ile somatosens\u00f6riyel kortex uyar\u0131l\u0131r. Rat harekete ge\u00e7er ve kontrolc\u00fc taraf\u0131ndan kameradan rat\u0131n hareketleri izlenir. 8 kollu labirentte yap\u0131lan hareketler kaydedilir ve analizi yap\u0131l\u0131r.
(Zhang ve di\u011ferleri, 2019)<\/p>\n\n\n\n

\n