Son Dakika
Uzay hava tahminlerini değiştirecek bulgu: Korus dalgalarının rolü sorgulandı23 EylülPlayStation 5 Pro'da PSSR Görüntü Kalitesi artık varsayılan açık23 EylüliOS 27, NordVPN’in oltalama korumasını bozuyor: sorun Connectivity Assist22 EylülBambu Lab R1: 55W CO2 lazer kesici ön siparişe açıldı22 Eylül3.200 yıllık barışın yeni satırları: Hattuşa’da ne bulundu?22 EylülAntibiyotik direnci: Testler bakterinin ortamını yansıtmalı22 EylülVolkswagen Almanya'da üretim planını EV talebiyle yeniledi22 EylülAnthropic Opus 5.5: Fiyat düştü, performans arttı22 EylülYıldızlararası konuğumuz beklenenden ‘daha ağır’ çıktı22 EylüliPhone 18 Pro Gürcistan fiyatı belli oldu: 76.153 TL’den başlıyor22 Eylül
Yapay Zeka1 dk okuma

Zihinsel Aktiviteyi Metne Dönüştüren Yeni Teknoloji DeWave’i Tanıtıldı.

Avustralyalı bilim insanları, DeWave adını verdikleri yeni bir teknoloji geliştirdi.

Gizem Çelik27 Aralık 2023Güncelleme 20 Eylül 2026Paylaş
Zihinsel aktiviteyi metne donusturen yeni teknoloji dewavei tanitildi
Zihinsel aktiviteyi metne donusturen yeni teknoloji dewavei tanitildi
Yapay Zeka • Ajans DijitalOkumaya başla205 kelime

Yeni Bir Yapay Zeka Teknolojisi Düşünceleri Yazıya Dökebiliyor

Avustralyalı bilim insanları, DeWave adını verdikleri yeni bir teknoloji geliştirdi. Bu teknoloji, kullanıcıların zihinlerinden geçenleri doğrudan kelimelere çevirebilen bir başlık aracılığıyla çalışıyor. DeWave, özellikle fiillerde yüksek doğruluk oranlarına sahipken, isimlerde bazı hatalar yapabiliyor.

Sydney Teknoloji Üniversitesi (UTS) bilgisayar bilimcisi Chin-Teng Lin liderliğindeki ekip, DeWave’i felç ve inme hastalarının iletişimini kolaylaştırmak ve zihinsel bağlantıları artırmak amacıyla geliştirdi. İlk testler, DeWave’in zihinden metne çevirme sürecinde %40’ın üzerinde doğruluk elde ettiğini gösterdi. Bu, önceki yöntemlere göre %3’lük bir gelişmeyi temsil ediyor.

Araştırmacıların hedefi, doğruluk oranını %90’a çıkarmak. DeWave, EEG dalgalarını kullanarak düşünceleri metne çevirirken, Lin ve ekibi, gelişmiş dil modelleri olan GPT ve BERT’i birleştirerek sistemi eğitti. Ancak, isimlerdeki hataların, benzer düşüncelerin benzer beyin dalgası kalıplarını üretebilmesinden kaynaklandığı belirlendi.

Yiqun Duan, çalışmanın ilk yazarı, “Zorluklara rağmen, modelimiz anahtar kelimeleri hizalayarak ve benzer cümle yapıları oluşturarak anlamlı sonuçlar veriyor” açıklamasını yaptı. DeWave’in gelecekte felç ve inme hastalarının iletişimini artırma potansiyeli olduğu düşünülüyor.

Araştırma, ham EEG dalgalarını doğrudan dile çevirme konusundaki önemli bir adımı temsil ediyor. Lin, “Düşüncelerin doğrudan beyinden tercüme edilmesi, devam eden önemli çabaları gerektiren değerli ancak zorlu bir çaba” dedi ve benzer kodlama yöntemlerine olan ilginin artması gerektiğini vurguladı.

Çalışma, NeurIPS 2023 konferansında sunuldu ve ArXiv’de ön baskısı mevcut.

Reklam

Bu haber işinize yaradı mı?

İlgili haberler Tümünü gör