Uyurken, t\u00fcm beyin, sakin bir okyanustaki dalgalar gibi uzun, yava\u015f elektriksel aktivite dalgalar\u0131 g\u00f6sterir. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar bu bilin\u00e7 durumuna \u201cyava\u015f dalga(derin) uykusu\u201d diyorlar. Uyanmayla birlikte beyindeki elektriksel aktivite modelini daha \u00e7ok rastgele g\u00fcr\u00fclt\u00fcye benzeyen bir \u015feye d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcr. Cold Spring Harbor Laboratuvar\u0131 (CSHL)\u2019\u0131ndan yard\u0131mc\u0131 do\u00e7ent Tatiana Engel, doktora sonras\u0131 ara\u015ft\u0131rma g\u00f6revlisi Yianling Shi ve ekibi ise yapt\u0131klar\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmada, bu g\u00fcr\u00fclt\u00fcde belli \u00f6r\u00fcnt\u00fcler oldu\u011funu belirlediler. Bir maymun beyninin g\u00f6rsel i\u015fleme b\u00f6lgesine bakarak, b\u00fcy\u00fck uyku dalgalar\u0131n\u0131n daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131, daha lokalize versiyonlar\u0131 oldu\u011funu fark ettiler. Bu lokalize dalgalar\u0131n \u015fekilleri ve dinamikleri, beynin o b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn ne kadar dikkat yo\u011fun bir durumda oldu\u011fuyla do\u011frudan ilgili gibi duruyordu. Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, dalga \u00f6r\u00fcnt\u00fclerinin uyku, anestezi ve dikkati anlamak i\u00e7in \u00f6nemli bir ipucu sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyorlar.<\/p>\n
Beynin g\u00f6rsel verileri i\u015flemeyle ilgili k\u0131sm\u0131 (g\u00f6rsel korteks), bir nokta veya bir televizyon ekran\u0131 gibidir. Her beyin pikseli (imge), birlikte hareket eden n\u00f6ronlarla dolu bir s\u00fctundan olu\u015fur. Uyar\u0131lmam\u0131\u015f s\u00fctunlar, elektriksel olarak aktif ve uyaranlara duyarl\u0131 (\u201cA\u00e7\u0131k\u201d) veya pasif ve elektriksel aktiviteye diren\u00e7li (\u201cKapal\u0131\u201d) aras\u0131nda titre\u015fir. G\u00f6rsel bilgi (bir uyaran) “A\u00e7\u0131k” olan bir g\u00f6rsel s\u00fctuna \u00e7arparsa, bilgi b\u00fcy\u00fck bir elektrik \u00e7arpmas\u0131 olarak kaydedilir. Ancak, \u201cKapal\u0131\u201d oldu\u011funda g\u00f6rsel bilgi bir s\u00fctuna \u00e7arparsa, o zaman hi\u00e7 kaydedilmemi\u015f olabilir.<\/p>\n
Engel ve Shi, Stanford \u00dcniversitesi profes\u00f6rleri Kwabena Boahen ve Tirin Moore ve Washington \u00dcniversitesi’nden yard\u0131mc\u0131 do\u00e7ent Nicholas A. Steinmetz ile yapt\u0131klar\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmada, maymunlar\u0131n bir uyarana dikkat etti\u011finde dalgalar\u0131n k\u0131sald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve keskinle\u015fti\u011fini buldular. Hayvan\u0131n dikkati ba\u015fka yerde oldu\u011funda, \u201cA\u00e7\u0131k” ve “Kapal\u0131” durumlar\u0131, bu uyaran taraf\u0131ndan y\u00f6nlendirilen g\u00f6rsel korteks s\u00fctunlar\u0131nda, daha h\u0131zl\u0131 ve daha k\u00fc\u00e7\u00fck bir alanda yan\u0131p s\u00f6nmekteydi. Ama neden uyan\u0131k ve dikkatli bir beyin s\u00fctunlar\u0131n\u0131 devre d\u0131\u015f\u0131 b\u0131rak\u0131p bilgiyi ka\u00e7\u0131rmak istesin ki? Engel’in bu konudaki hipotezi: N\u00f6ronlar\u0131 her zaman “A\u00e7\u0131k” durumda tutman\u0131n enerji a\u00e7\u0131s\u0131ndan maliyetli olabilece\u011fi ya da bilgiye her zaman a\u00e7\u0131k olunmas\u0131n\u0131n beyni yo\u011funluktan bunal\u0131ma sokabilece\u011fi. Yani “Kapal\u0131” durum, alakas\u0131z bilgilerin bast\u0131r\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n
Elektriksel g\u00fcr\u00fclt\u00fcn\u00fcn farkl\u0131 beyin durumlar\u0131yla kal\u0131plar\u0131 de\u011fi\u015ftirdi\u011fi ke\u015ffi, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n ila\u00e7lara ve hastal\u0131\u011fa verilen beyin tepkilerini anlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir ve primat beyinleri g\u00f6rsel bilgiyi i\u015flemede \u00e7ok iyi oldu\u011fundan, makine \u00f6\u011frenimi ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 yapay beyinleri geli\u015ftirmek i\u00e7in ak\u0131ll\u0131ca yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f g\u00fcr\u00fclt\u00fc numaralar\u0131n\u0131 \u00f6d\u00fcn\u00e7 alabilirler gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n