LumiMind, CES'te Gerçek Zamanlı BCI Teknolojisini Tanıttı

Parlak ışıklar, başlıklar ve canlı beyin kontrollü bir demo

7 Ocak 2026'da, Las Vegas'taki CES 2026'nın kalabalık bir koridorunda, girişim şirketi LumiMind, tüketici nöroteknolojisi için halka açık bir dönüm noktası olarak adlandırdığı bir sahneleme gerçekleştirdi: Şirketin, milisaniye ölçekli EEG takibi kullanarak kullanıcıları tanımlanmış bir Sleep Onset Pattern™'e (Uyku Başlangıç Modeli) yönlendirdiğini söylediği giyilebilir cihaz LumiSleep'in tanıtımı ve INSIDE Institute for NeuroAI ile birlikte geliştirilen canlı, gerçek zamanlı bir beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) oyun demosu. LumiMind, oyun demosunu bir yetenek kanıtı olarak sundu ve uyku rehberliğine güç veren aynı nöral kod çözme hattının, etkileşimli ortamlarda anlık beyin aktivitesini de yorumlayıp buna yanıt verebileceğini savundu.

LumiMind fuarda ne gösterdi?

Şirket birbiriyle bağlantılı iki sunum gerçekleştirdi: standında LumiSleep'in uygulamalı denemeleri ve bir oyuncunun nöral aktivitesinin oyun aksiyonunu gerçek zamanlı olarak kontrol ettiği ayrı bir canlı demo. LumiMind’ın basın materyalleri, cihazın beyin aktivitesini sürekli olarak kaydettiğini ve beyni Sleep Onset Pattern™'e yönlendirmek için kişiselleştirilmiş akustik çıktı kullandığını ve ürünün 2026'nın ilk yarısında sevkiyatına başlanacağını belirtiyor. Firma, bu modülasyonun non-invaziv ve kapalı döngü (closed-loop) olduğunu; cihazın elektriksel stimülasyon iletmek yerine dinlediğini ve yanıt verdiğini vurguladı.

CES'e katılan en az bir muhabir, oyun demosunu ana akım bir oyunun beyin kontrollü oynanışı olarak tanımladı ve LumiMind’ın gösterisinin tepkisellik ve gecikme süresini (latency) vurgulamak için yüksek profilli bir oyun kullandığını belirtti. LumiMind, bu demoyu doğrudan bir tüketici oyun ürünü olmaktan ziyade, non-invaziv nöral kod çözme için performans tavanının bir mühendislik gösterimi olarak çerçeveledi.

Beyinler, modeller ve INSIDE Institute

LumiMind, kod çözme teknolojisinin kökenlerini INSIDE Institute for NeuroAI'ye ve enstitü araştırmacılarının kapsamlı intrakraniyal elektrofizyoloji veri setlerini kullanarak oluşturdukları Neural Signal Foundation Model (Sinirsel Sinyal Temel Modeli) adlı yapıya dayandırıyor. INSIDE Institute'a göre bu temel model, beyin bölgeleri ve sinyal modaliteleri arasında genelleme yapmak üzere tasarlandı; LumiMind, bu yeteneği intrakraniyal araştırma sonuçlarını saçlı deri EEG'si (scalp-EEG) tüketici donanımına aktarmak için kullandığını söylüyor. Dış gözlemciler, invaziv kayıtlara göre eğitilmiş algoritmaların non-invaziv sensörlere aktarılmasının, yüzey EEG'sinin daha düşük uzamsal çözünürlüğe ve farklı gürültü özelliklerine sahip olması nedeniyle basit bir işlem olmadığı konusunda uyarıyor.

Sistemin nasıl çalıştığı söyleniyor

LumiMind'ın tanımına göre cihaz süreci dört aşamadan oluşuyor: algılama, kod çözme, oluşturma ve modüle etme. Milisaniye çözünürlüklü EEG sinyalleri, bir kullanıcının beyin durumunu tahmin etmek için atalet sensörleri ve algoritmik modellerle birleştiriliyor; bir yapay zeka kod çözücü bu durumu uygulanabilir bir okumaya dönüştürüyor; sistem kişiselleştirilmiş akustik rehberlik (şirketin AuthenticBeats™ olarak adlandırdığı yapı) oluşturuyor ve kapalı döngü, beyni hedeflenen uyku modeline doğru nazikçe yönlendiriyor. Bu dizi, LumiMind tarafından hem uyku yardımına hem de canlı BCI demosuna güç veren aynı temel yapı olarak sunuldu.

Bağlam içinde non-invaziv BCI

Genellikle saçlı deri EEG'si üzerine kurulu olan non-invaziv BCI'lar avantajlara sahiptir: implant edilen elektrotlara göre daha ucuzdurlar, taşınabilirdirler ve çok daha az tıbbi risk taşırlar. Ancak sinirbilimciler ve mühendisler uzun süredir ödünleşimlere dikkat çekiyor: EEG'nin sinyal genliği ve uzamsal hassasiyeti kafatası ve saçlı deri tarafından zayıflatılır; bu da tarihsel olarak ayrıntılı kod çözmeyi ve kullanıcılar için mevcut olan farklı kontrol kanallarının sayısını sınırlar. Giderek büyüyen teknik literatür, hem son dönemdeki performans kazanımlarını hem de kalıcı sınırlamaları belgeliyor ve incelemeciler, görünüşte yüksek kod çözme doğruluğunun bazen genellenebilir sağlamlıktan ziyade deneysel tasarım seçimini yansıtabileceğini vurguluyor. Aynı zamanda, yeni machine learning stratejileri ve multimodal sensör tasarımları, non-invaziv sistemlerin gerçek dünya koşullarında neleri çözebileceğini istikrarlı bir şekilde geliştiriyor.

İlerlemenin somut örnekleri mevcut: Yakın zamanda yayınlanan bir Nature Communications çalışması, robotik bir ele parmak düzeyindeki komutları gerçek zamanlı olarak iletebilen ve deneysel deneklerde anlamlı bir kontrol sağlayan non-invaziv bir EEG sistemini gösterdi. Bu sonuçlar, laboratuvar gösterimleri ile günlük tüketici kullanımı arasındaki sınırların değiştiğini gösteriyor ancak aynı zamanda şirketlerin klinik veya kitlesel pazar hazırlığını iddia etmeden önce sağlamlığı, katılımcı değişkenliğini ve uzun vadeli güvenilirliği neden nicelendirmesi gerektiğinin altını çiziyor.

Gizlilik, güvenlik ve iddiaların önündeki engel

Ayrı bir konu olarak bağımsız araştırmacılar, açık değerlendirme ve dikkatli deneysel tasarım ihtiyacını vurguluyor: EEG kayıtlarındaki önemsiz zamansal korelasyonlardan kaynaklanan şişirilmiş performans tahminlerinden kaçınmak için, kod çözme iddiaları çeşitli kullanıcılar, gerçekçi görevler ve uygun doğrulama bölümleri (validation splits) genelinde doğrulanmalıdır. Beyin durumlarını aktif olarak modüle eden tüketici cihazları için bağımsız güvenlik verileri ve düzenleyici kurumlarla etkileşim elzem olacaktır.

LumiMind’ın demosu ne anlama geliyor ve ne anlama gelmiyor

LumiMind’ın CES sunumu önemli çünkü yakın zamana kadar esas olarak araştırma laboratuvarlarında bulunan bir teknolojinin -yapay zeka kod çözücülerle eşleştirilmiş kapalı döngü, milisaniye tepkili EEG işleme- etrafına cilalı bir tüketici anlatısı yerleştiriyor. Canlı oyun demosu; gecikme süresi, sağlamlık ve şirketin kod çözme yığınının uyku modellerinin ötesine genellenebileceğine dair güveni konusunda faydalı bir halka açık gösterimdir. Ancak gösterimler tanımı gereği küratörlüdür: Gerçek dünyadaki değişkenliğin uzun kuyruğunu değil, kontrollü ortamlardaki zirve performansları gösterirler. Bir laboratuvar demosunu milyonlarca kişinin uykuya dalmasına güvenilir bir şekilde yardımcı olan veya ruh halini ve odağı güvenli bir şekilde modüle eden bir ürüne dönüştürmek; kapsamlı saha testleri, düzenleyici inceleme ve şeffaf performans raporlaması gerektirir.

Bundan sonra ne takip edilmeli

Yakın vadede LumiMind, 2026'nın ilk yarısında LumiSleep'in tüketici lansmanını ve şirketin nöral kod çözme yol haritasına bağlı yeni ürün sürümlerini planlıyor. Bağımsız teknik değerlendirmeler, kod çözme modelini tanımlayan hakemli yayınlar ve halka açık güvenlik verileri, olgunluğun bir sonraki en bilgilendirici işaretleri olacaktır. Gözlemciler, şirketin çeşitli katılımcılar ve ortamlar genelinde örneklem dışı (out-of-sample) performansı raporlayan doğrulama çalışmaları yayınlayıp yayınlamadığını ve düzenleyicilerin veya standart gruplarının tüketici BCI cihazlarına özel rehberlik sunup sunmadığını izlemelidir.

Şimdilik, LumiMind'ın CES 2026'daki varlığı ivmenin gözle görülür bir işaretidir: Şirketler ve araştırma enstitüleri, ameliyat gerektirmeden yaşayan beyni okumanın ve ona yanıt vermenin pratik yolları üzerinde birleşiyor. Laboratuvar iEEG sonuçları ile saçlı deri EEG'si tüketici ürünleri arasındaki boşluk daralıyor, ancak güvenliği, gizliliği ve güvenilirliği ölçeklenebilir şekilde kanıtlama çalışmaları henüz yeni başlıyor.

Kaynaklar

• LumiMind basın materyalleri ve CES 2026 duyuruları (şirket basın bültenleri)
• INSIDE Institute for NeuroAI (kurumsal araştırma ve teknik açıklamalar)
• Nature Communications (EEG gerçek zamanlı robotik kontrol üzerine hakemli makale)
• Medicine in Novel Technology and Devices (açık erişimli inceleme: non-invaziv BCI gelişmeleri)
• Journal of Law and the Biosciences (nöral kişisel bilgiler ve yasal koruma üzerine araştırma)