Tarihte bir ilk: Canlının beyni bilgisayara aktarıldı Sözcü Gazetesi

Bir meyve sineğinin beyni, nöron nöron taranarak dijital ortama kopyalandı ve sanal bir bedene bağlandı. Sistem, kimseye öğretilmeden yürüdü, temizlendi, beslendi. Bilim dünyası bu deneyin sınırlarını tartışırken, sıradaki hedef çok daha büyük: İnsan beynine en yakın deney hayvanı olan fare.

BİLİMİN UZUN YILLARDIR KOVALADIĞI HEDEF
Bilim insanları, canlı bir organizmanın beynini eksiksiz biçimde dijital ortama aktarma hayalini nihayet gerçeğe dönüştürdü. Nöroteknoloji alanında faaliyet gösteren Eon Systems, bir meyve sineğinin tüm beynini sinaps sinaps tarayarak dijital ortama kopyaladı ve bu dijital beyni fizik kurallarının simüle edildiği sanal bir bedene yerleştirdi. Şirketin kurucu danışmanlarından fizikçi Dr. Alexander D. Wissner-Gross, projenin "tam beyin emülasyonu" alanında kritik bir eşik olduğunu vurguluyor. Uzun yıllar boyunca yapay zekanın önündeki en büyük bilimsel engellerden biri, biyolojik bir beynin tüm sinirsel bağlantılarıyla birlikte dijital ortamda çalıştırılabilmesiydi. Bu çalışma, o engeli aşmanın mümkün olduğunu kanıtladı.
DAVRANIŞLAR ÖĞRETİLMEDİ, KENDİLİĞİNDEN ORTAYA ÇIKTI
Projenin en çarpıcı boyutu, ortaya çıkan sonuçların niteliğinde yatıyor. Sanal sinek, video oyunu benzeri bir simülasyon ortamında yürüme, temizlenme ve beslenme gibi doğal davranışlar sergiledi. Ancak bu davranışların hiçbiri sisteme sonradan programlanmadı ya da öğretilmedi. Araştırmacılara göre bu kalıplar, beynin sinirsel bağlantı yapısında zaten mevcuttu ve simülasyon ortamında kendiliğinden açığa çıktı. Bu durum, çalışmayı bir yapay zeka modelinin sinek davranışlarını taklit ettiği önceki deneylerden kökten ayırıyor; ortada gerçek bir biyolojik beynin dijital kopyası var.
50 MİLYON SİNAPTİK BAĞLANTI, YÜZDE 95 DOĞRULUK
Çalışmanın bilimsel temeli, 2024 yılında Nature dergisinde yayımlanan kapsamlı bir beyin modeline dayanıyor. Eon'un kıdemli bilim insanı Philip Shiu liderliğinde geliştirilen bu modelde, yetişkin bir meyve sineğinin beynini temsil eden 125 binden fazla nöron ve yaklaşık 50 milyon sinaptik bağlantı dijital ortama aktarıldı. FlyWire konektom veri seti ile makine öğrenmesi yöntemlerinin bir araya getirilmesiyle oluşturulan model, motor davranışlarını tahmin etmede yaklaşık yüzde 95 doğruluk oranına ulaştı. Ancak bu ilk versiyon, fiziksel bir bedenle etkileşimi olmayan "bedensiz bir beyin" olarak çalışıyordu; sinirsel aktivite üretiliyor fakat bu aktivitenin harekete dönüşeceği bir ortam bulunmuyordu.
EKSİK HALKA TAMAMLANDI
Yeni çalışmada araştırmacılar bu boşluğu kapattı. Önceki beyin modeli, NeuroMechFly v2 simülasyon çerçevesi ve fizik motoru tabanlı MuJoCo sistemiyle birleştirilerek dijital beyin, fizik kurallarıyla çalışan sanal bir sinek bedenine entegre edildi. Bu sayede tam bir algı-hareket döngüsü kuruldu: Simülasyon ortamından gelen duyusal veriler dijital beyne ulaşıyor, tüm sinir ağı boyunca yayılıyor, ardından motor komutları üretiliyor ve sanal beden bu komutlara göre hareket ediyor. Bilim insanları, beynin algıdan harekete uzanan sinirsel döngüsünün ilk kez eksiksiz biçimde simülasyonda çalıştırıldığını ifade ediyor. Daha önceki çalışmalarda ya beyin modelleri bir bedene bağlanmıyor ya da simülasyondaki bedenler yapay zeka algoritmalarıyla kontrol ediliyordu. Bu çalışma ise tam biyolojik bir konektomdan türetilmiş beyin modelinin fiziksel kurallarla çalışan bir bedenle buluşturulduğu ilk örnek olma özelliği taşıyor.
SIRADAKİ HAYVAN BELLİ OLDU
Eon Systems, bu çalışmayı çok daha iddialı bir yolculuğun ilk adımı olarak görüyor. Şirketin bir sonraki hedefi, yaklaşık 70 milyon nöron barındıran bir fare beyninin tam konektom haritasını çıkararak yüksek doğruluklu bir dijital emülasyon oluşturmak. Bu sayı, meyve sineğinin beynindeki nöron sayısının yaklaşık 560 katına karşılık geliyor. Bilim insanlarına göre artık asıl zorluk, yöntemin prensipte işe yarayıp yaramayacağı değil, ölçek ve veri miktarı meselesi. Meyve sineği beyninin simülasyon ortamında algı ve hareket döngüsünü başarıyla tamamlaması, çok daha karmaşık beyinlerin dijital olarak modellenmesinin önünü açıyor. Bilim dünyası ise bu gelişmenin, insan beynini anlamaya ve nihayetinde kopyalamaya giden uzun yolda nereye oturduğunu tartışmaya devam ediyor.