نظام ذكاء اصطناعي مبتكر يحول الأفكار إلى حركات لدعم مرضى الشلل في السعودية
تطوير نظام واجهة دماغ وحاسوب غير جراحي في جامعة كاليفورنيا
طور باحثون من جامعة كاليفورنيا (UCLA) نظامًا مبتكرًا لواجهة دماغ وحاسوب غير جراحي، يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يتيح للمستخدمين التحكم في ذراع روبوتية أو مؤشر شاشة بدقة وسرعة عالية.
يعتمد النظام على تحويل إشارات الدماغ المسجلة بتقنية تخطيط النشاط الكهربائي للدماغ (EEG) إلى أوامر حركية، حيث تساهم كاميرا مدمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي في تفسير نوايا المستخدم بشكل فوري.
أظهرت دراسة أجراها الباحثون أن المشاركين، بما في ذلك شخص مصاب بالشلل، تمكنوا من إنجاز المهام بشكل أسرع بكثير عند استخدام النظام مقارنة بالاعتماد على واجهة الدماغ والحاسوب فقط. وقد ساعدت هذه التقنية في إتمام أنشطة كانت صعبة التنفيذ دون دعم الذكاء الاصطناعي.
نتائج الدراسة، التي نُشرت في مجلة Nature Machine Intelligence، أظهرت تقدمًا ملحوظًا في أداء أنظمة واجهات الدماغ والحاسوب غير الجراحية. وقد قام الفريق بتطوير خوارزميات متخصصة لفك إشارات النشاط الكهربائي للدماغ، ودمجها في منصة ذكاء اصطناعي تعتمد على الكاميرا لتفسير اتجاه الحركة بشكل لحظي، مما ساعد المصابين بالشلل والأشخاص الذين يعانون من مشكلات حركية في أداء المهام بشكل أسرع.
وأوضح الباحث الرئيسي في الدراسة، جوناثان كاو، أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب، أن الهدف هو تطوير طرق أقل خطورة وتدخلًا لمساعدة مرضى الاضطرابات الحركية مثل الشلل أو التصلب الجانبي الضموري (ALS)، مما يتيح لهم استعادة استقلاليتهم في الأنشطة اليومية.
اختبر الباحثون النظام على أربعة مشاركين، ثلاثة منهم أصحاء وواحد مصاب بالشلل في الجزء السفلي من الجسم. وقد ارتدى المشاركون قبعة خاصة لقياس النشاط الكهربائي للدماغ وتسجيل الإشارات.
ترجمت الخوارزميات هذه الإشارات إلى حركات للمؤشر والذراع الروبوتية، حيث ساعد نظام الذكاء الاصطناعي في توجيه الحركات لإتمام مهمتين رئيسيتين: تحريك مؤشر الشاشة لإصابة ثمانية أهداف متتالية، وتشغيل الذراع الروبوتية لنقل أربعة مكعبات إلى مواقع محددة.
نجح المشاركون في إتمام المهام بسرعة أكبر بمساعدة الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن المشارك المصاب بالشلل من إكمال مهمة الذراع الروبوتية في حوالي ست دقائق، وهو ما لم يكن ممكنًا بدونه.
وأشار يوهانس لي، المؤلف المشارك وطالب الدكتوراه في الهندسة الكهربائية والحاسوب، إلى أن الخطوات المقبلة تشمل تطوير أنظمة أكثر تقدمًا لتحريك الأذرع الروبوتية بدقة وسرعة أعلى، مع تكييف طريقة اللمس بحسب طبيعة الجسم المراد الإمساك به، وجمع بيانات تدريبية أوسع لتحسين التعاون في مهام أكثر تعقيدًا وتعزيز دقة فك إشارات EEG.
