Ses Dalgalarının Beyindeki Yolculuğu
Ses dalgaları iç kulağa ulaştığında, oradaki nöronlar titreşimleri algılar ve beyni bilgilendirir. Bu sinyallerde, sohbetleri takip etmeyi, tanıdık sesleri tanımayı, müziği takdir etmeyi ve bir telefonun çaldığını veya bir bebeğin ağladığını hızla bulmayı sağlayan önemli bir bilgi bulunur.
Nöronların Spike Yayma Yeteneği
Nöronlar, sinyalleri yayılarak, kısa voltaj değişimleri olan arazi potansiyelleri ile paylaşırlar. Dikkate değer bir şekilde, işitme nöronları saniyede yüzlerce spike yayabilir ve bunları gelen ses dalgalarının titreşimleriyle mükemmel bir hassasiyetle senkronize edebilir.
MIT’nin McGovern Beyin Araştırmaları Enstitüsü’ndeki bilim insanları, insan işitmesini daha iyi anlamak için güçlü yeni modeller geliştirdi. Araştırmayı yöneten MIT profesörü Josh McDermott, bu modellerin araştırmacıların farklı türde işitme kaybının sonuçlarını inceleme ve daha etkili müdahaleler geliştirme konusunda daha donanımlı hale getirdiğini belirtiyor.
Zamanlama ve Ses Algısı
Sinir sisteminin işitsel sinyalleri son derece hassas bir şekilde zamanlanmıştır; bu yüzden araştırmacılar, zamanlamanın ses algısındaki önemini uzun zamandır düşünmüşlerdir. Ses dalgaları, tonlarını belirleyen frekanslarda titreşir; düşük tonlu sesler yavaş dalgalar halinde ilerlerken, yüksek tonlu ses dalgaları daha sık titreşir. Kulakta ses algılayan hücrelerden beyine bilgi ileten işitsel sinir, bu titreşimlerin frekansına karşılık gelen elektriksel spike’lar üretir. McDermott, “işitsel sinirdeki aksiyon potansiyelleri, uyarı dalga formundaki zirvelere göre çok belirli zamanlarda ateşlenir” diyor.
Bu ilişkiye faz kilidi denir ve nöronların spike’larını milisaniyeden daha kısa bir hassasiyetle zamanlamasını gerektirir. Ancak bilim insanları, bu zamanlama kalıplarının beyin için ne kadar bilgilendirici olduğunu tam olarak anlamakta zorlandı. Her ne kadar bilimsel açıdan ilginç olsa da, McDermott bu sorunun önemli klinik sonuçları olduğunu vurguluyor: “Eğer beyne elektrik sinyalleri sağlayan bir protez tasarlamak istiyorsanız, normal bir kulakta hangi tür bilgilerin gerçekten önemli olduğunu bilmek oldukça önemlidir” diyor.
Yapay Sinir Ağları ile İşitme Anlayışı
McDermott ve doktora öğrencisi Mark Saddler ile birlikte, yapay sinir ağlarına yöneldiler. Daha önce, araştırmacılar duyusal bilgilerin beynin nasıl çözümleneceğini keşfetmek için hesaplamalı modeller kullandı. Fakat bu modeller genellikle basit görevleri simüle etmekle sınırlıydı. Saddler, “Eski modeller genellikle çok iyi sonuçlar veriyordu” diyor ve devam ediyor: “Örneğin, basit tonlar arasında daha yüksek olanı tanımlamaya çalışan bir model, insanların yaptığı kadar iyi performans göstermiyor.”
Bu bağlamda, modelin sesle etkileşimde gerçek dünyada kullandığımız şeyleri yapabilmesine yönelik zorluklar oluşturmak istediler; örneğin kelimeleri ve sesleri tanıma. Böylece, kulağımızdan gelen bilgileri alan beynin belirli bölgelerini simüle eden bir yapay sinir ağı geliştirdiler. Bu ağ, yaklaşık 32,000 ses algılayan sinir hücresinden gelen verileri alıyor ve çeşitli gerçek dünya görevleri için optimize ediliyordu.
Sonuçlar, modelin insan işitmesini oldukça iyi bir şekilde taklit ettiğini gösterdi. Örneğin, yapay sinir ağı, farklı arka plan gürültüleri arasında kelimeleri ve sesleri tanıma görevini başarıyla yerine getirdi. Ancak, modelin simüle edilen kulaktaki spike’ların zamanlaması bozulduğunda, sesi tanımlama veya seslerin konumunu belirleme gibi insan yetenekleri de kayboldu. McDermott, “Çok hassas spike zamanlamasına ihtiyaç var” diyerek, kesin zamanlamanın pratik işitme fonksiyonlarına önemli bir katkıda bulunduğunu vurguluyor.
Bu bulgular, yapay sinir ağlarının araştırmacılara, kulağımızdan elde edilen bilgilerin dünya algımız üzerindeki etkisini anlamalarında nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor. McDermott, “Artık kulakta elektriksel yanıtlarının işitsel davranış ile bağlantısını kurabilen bu modellere sahibiz, bu da işitme kaybının etkisini simüle etmemize olanak tanıyor” diyor. “Böylece, işitme kaybını daha iyi teşhis etmemize yardımcı olacak ve daha iyi işitme cihazları ya da koklear implantlar tasarlama konusunda da kullanabiliriz.”
