شريحة صغيرة في الدماغ تحول الأفكار إلى نص بدقة 91%

Image published by Michael David Mitchell, from EPFL

شريحة صغيرة في الدماغ تحول الأفكار إلى نص بدقة 91%

وقت القراءة: 3 دقائق

أعلن الباحثون في EPFL أمس أنهم قد طوروا واجهة جديدة للدماغ والآلة (BMI) يمكنها ترجمة نشاط الدماغ إلى نص باستخدام نظام صغير وفعال من حيث الطاقة.

تم تصميم هذا الجهاز، والذي يطلق عليه اسم الواجهة المصغرة بين الدماغ والآلة (MiBMI)، لمساعدة الأفراد الذين يعانون من إعاقات حركية شديدة، مثل المصابين بمرض التصلب الجانبي الضموري (ALS) أو الإصابات في الحبل الشوكي، على التواصل من خلال التفكير في الكتابة.

تقوم هذه الشرائح بفك تشفير حركات اليد المقصودة من الدماغ إلى نص مقابل، وتحقق نسبة دقة تصل إلى 91% لـ 31 حرفًا مختلفًا – إنجاز لا يضاهيه أي نظام متكامل آخر، وفقًا لبيان صحفي من EPFL.

يمثل MiBMI تحسنًا ملحوظًا عن أنظمة BMI الحالية، التي غالبًا ما تكون ضخمة وتستهلك الكثير من الطاقة. تم نشر التكنولوجيا في العدد الأخير من مجلة IEEE لدوائر الأحوال الصلبة، وتقوم بمعالجة الإشارات العصبية في الوقت الحقيقي باستخدام شرائح السيليكون الصغيرة.

المؤلفة الرئيسية تشرح أن محمد علي شاعري أن الرقاقة لم تدمج بعد في واجهة دماغ آلة (BMI) تعمل بشكل كامل، لكنها معالجت بنجاح البيانات من التسجيلات المباشرة السابقة،

وتوضح البيان الصحفي للمدرسة الفيدرالية العليا للتكنولوجيا في لوزان (EPFL) أن الواجهة الدماغية الجديدة (MiBMI) تختلف عن الواجهات الدماغية الحالية، التي تتطلب إرسال البيانات من الأقطاب الكهربائية المغرزة في الدماغ إلى حاسوب خارجي لفك التشفير، حيث تدمج MiBMI كل من تسجيل البيانات والمعالجة في الوقت الحقيقي على نفس الرقاقات.

تشير New Atlas إلى أن هذا يختلف عن Neuralink، الذي يستخدم 64 قطبًا مزروعًا في الدماغ ويقوم بمعالجة البيانات من خلال جهاز خارجي عبر تطبيق. علاوة على ذلك، MiBMI صغيرة للغاية، مع مساحة إجمالية تبلغ فقط 8 مم². مقارنةً بذلك، فإن Neuralink أكبر بكثير، حيث تبلغ أبعادها تقريبًا 23 x 8 مم.

وكما ذكرت في البيان الصحفي لـ EPFL، لكي يتمكن الباحثون من معالجة الكمية الهائلة من المعلومات التي يلتقطها الأقطاب على واجهة الدماغ الصغرى، كان عليهم اتخاذ منهج جديد لتحليل البيانات.

اكتشفوا أن نشاط الدماغ لكل حرف، عندما يتخيل المريض كتابته بخط اليد، يحتوي على علامات محددة جداً، التي أطلق عليها الباحثون اسم الرموز العصبية المميزة (DNCs).

بدلاً من معالجة آلاف البايتات من البيانات لكل حرف، يحتاج الميكروتشيب فقط إلى معالجة DNCs، التي تكون حوالي مائة بايت. هذا يجعل النظام سريعًا وباستهلاك طاقة منخفض.

هذا يمثل تقدمًا كبيرًا في تصغير الأجهزة، حيث يجمع بين الخبرة في الدوائر المتكاملة، والهندسة العصبية، والذكاء الصناعي. حيث تركز الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا العصبية على الدمج والتصغير، يبرز MiBMI الخاص بـ EPFL كتطور واعد.

ويلاحظ المؤلف الرئيسي محمد علي شايري: “هدفنا هو تطوير BMI متعدد الاستخدامات يمكن تكييفه لمختلف الاضطرابات العصبية، مما يوفر مجموعة أوسع من الحلول للمرضى”، حسبما أفادت البيان الصحفي لـ EPFL.

هل أعجبك هذا المقال؟ امنحه تقييمًا!
كان سيئًا لم يعجبني كان معقولًا جيد إلى حد كبير! أحببته!

يسعدنا أن عملنا أعجبك!

نهتم برأيك لأنك من قرّائنا الذين نقدِّرهم، فهلّ يمكن أن تقيّمنا على Trustpilot؟ إنه إجراء سريع ويعني الكثير لنا. شكرًا لتعاونك القيّم!

قيِّمنا على Trustpilot
0 بتصويت 0 من المستخدمين
عنوان
تعليق
شكرًا على ملاحظاتك!
Loader
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

اترك تعليقًا

Loader
Loader عرض المزيد…