Juan Ignacio Pérez Iglesias
Iaz, adimen artifizialeko (AA) teknikak erabiliz, proteinen egitura aurreikusi ahal izan zuten, horien aminoazidoen sekuentzian oinarrituz. Urtea amaitu baino pixka bat lehenago, teknika berberen bidez Schrödingerren ekuazioa ebatzi ahal izan zela argitaratu zen. Duela aste batzuk jakin dugunez, AAri esker, halaber, Heterocephalus glaber (sator-arratoi biluzia) espezieko kideak beren koloniaren dialekto propio batean komunikatzen dira haien artean eta dialekto horiek kulturalki transmititzen dira. Eta jakinarazi berria denaren arabera, adimen artifizial bat pertsona bat zer musika pieza entzuten ari den identifikatzeko gai izan da, pieza hori entzuten ari zen bitartean erregistratutako elektroentzefalogrametatik lortutako uhin entzefalikoen ereduak aztertuz.
Elektroentzefalografiaren (EEG) teknikak garuneko potentzial elektrikoaren aldaketak hautematen ditu, garezurreko hainbat tokitan kokatutako elektrodoen bitartez. Aldaketa horiek elektrodo bakoitzaren ondoan kokatutako neurona taldeen jarduera elektrikoaren sinkronizazioa islatzen dute, eta hori, era berean, haien mintzetan gertatzen diren ioi mugimenduen ondorio da. Bertsio inbasibo batzuek –elektrokortikografiak deiturikoak– garun azalean elektrodoak sartzea eta horiek garuna zeharkatzea eskatzen dute, baina teknika gehienak ez dira inbasiboak. Normalean, gizabanakoari estimuluren bat eragiten zaionean edo ekintza bat egiten duenean jarduera elektrikoan gertatzen diren aldaketak hautemateko erabiltzen dira.
Delfteko Teknologia Unibertsitateko (Herbehereak) ikertalde batek hogei pertsonari elektroentzefalografia ekipamendu bana jarri zien, entzungailuekin musika entzuten zuten bitartean, eta haien uhin entzefalikoak erregistratu zituzten. Horretarako, hamabi musika pieza erabili zituzten. Partaideei begiak itxi zizkieten eta gela isil batean izan zituzten, giroko batere estimulurik izan ez zedin, musikaz gain, emaitzak baldintzatuko zituzkeen bestelako informazio sentsorialik izan ez zedin.
Pertsona bakoitzaren erregistroak segmentu motzetan zatitzen zituzten eta, zegozkien musika pasarteekin batera, AA bat trebatzeko erabiltzen ziren. Hala, entzefalogramako segmentu bakoitza zegokion musika pasarteari lotuz, bi informazio sekuentzien artean korrespondentzia ereduak identifikatzeko gai izatea lortu nahi zuten.
Jarraian, trebatzeko erabili gabeko EEG segmentuak eman zitzaizkion AAri, zegokion musika pieza identifikatu zezan. AA pertsona bakoitzak entzundako musika piezak identifikatzeko gai izan zen kasuen % 85ean. Asmatze maila hori interesgarria izan zen, baita AAri beste pertsona batek entzundako musika identifikatzeko eskatzen zitzaionean asmatze maila % 10ekoa bakarrik izatea ere.
Esperimentua egin zutenen ustez, honakoa da alde handi horren zergatia: pertsona bakoitzak musika pieza jakin bat entzuten duenean, nork bere esperientzia estetikoa duenez, pasarte batzuetan besteetan baino arreta handiagoa jartzen du. Beste hitz batzuetan esanda, musika pasarte bakoitzean dagoen informazioa prozesatzeaz gain, garuneko uhinek esperientzia estetikoa ere islatzen dute.
Hala ere, pertsonek musikari ematen dioten erantzun elektroentzefalografikoko alderdi komunak identifikatzea da ikertaldeari gehien interesatzen zaiona; hau da, osagai hedonikoaren eraginpean ez dauden alderdiak identifikatzea. Horrela, entzefaloaren funtzionamenduari buruz gehiago jakin nahi dute, eta, azken batean, zergatik gustatzen zaigun musika.
Erreferentzia bibliografikoak:
Dhananjay Sonawane, Krishna Prasad Miyapuram, Bharatesh Rs, eta Derek J. Lomas (2021). GuessTheMusic: Song Identification from Electroencephalography response. 8th ACM IKDD CODS and 26th COMAD. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 154–162. DOI: https://doi.org/10.1145/3430984.3431023
Egileaz:
Juan Ignacio Pérez Iglesias (@Uhandrea) UPV/EHUko Fisiologiako katedraduna da eta Kultura Zientifikoko Katedraren arduraduna.