Yapay Zekâ Araçları Sinir Bilim Çalışmalarını Dönüştürüyor
2025 Society for Neuroscience toplantısında araştırmacılar, yapay zekânın hem temel sinir bilim araştırmalarını hem de klinik uygulamaları dönüştürdüğünü vurguladı. Derin öğrenme modelleri artık nöronların iyon kanal yapılarını tahmin edebiliyor, Parkinson hastalarında “yürüme donması” atakları gerçekleşmeden önce tahmin eden modeller geliştiriliyor ve yapay sinir ağları, beynin duyusal bilgiyi nasıl işlediğine dair modeller geliştirmede kullanılıyor.
Max Planck Davranış Nörobiyolojisi Enstitüsündeki araştırmacılar, nöronal çeşitlilik ve bağlantısallık gibi biyolojik özelliklerin yapay sinir ağlarına entegre edildiğinde modellerin daha az veri ve daha hızlı öğrenmeyle geleneksel sistemleri geride bıraktığını gösterdi. Bu yaklaşım, hesaplamalı modellerin gerçek beyin işleyişine daha yakın sonuçlar vermesini sağlamayı amaçlıyor.
Kaliforniya Üniversitesinde geliştirilen NeuroInverter adlı yapay zekâ aracı, 170’ten fazla nöron türünün iyon kanal bileşimini çıkararak “dijital ikiz” nöronlar üretmeyi mümkün kıldı. Araştırmacılar bu teknolojinin, epilepsi ve şizofreni gibi hastalıkların daha iyi modellenmesine önemli katkılar sağlayabileceğini vurguluyor.
Klinik alanda, Emory Üniversitesi araştırmacıları, sıradan akıllı telefon videoları kullanarak makine öğrenme algoritmalarıyla yürüme bozukluklarını %85’in üzerinde doğrulukla sınıflandırdı. Cleveland Klinik ekibi ise Parkinson hastalarında “yürüme donması” ataklarını, gerçekleşmeden önce tespit edebilen bir model geliştirdi; bu durum, ileride adaptif derin beyin stimülasyonu gibi tedavi yöntemlerinin geliştirilmesine olanak sağlayabilir.
Son olarak, Alabama Üniversitesi araştırmacıları ise insanların aklından geçen kelimelerin anlamsal kategorilerini (%77 doğrulukla) beyin sinyallerinden çözebilen bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. Bu gelişme, konuşamayan hastalar için yeni nesil dil tabanlı beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru atılmış önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.