نظام ذكاء اصطناعي جديد يحول إشارات الدماغ إلى حركة لمساعدة مرضى الشلل

كشف فريق بحثي من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس عن تطوير نظام مبتكر لواجهة الدماغ والحاسوب يعتمد على الذكاء الاصطناعي ويعمل بشكل غير جراحي، حيث يسمح للمستخدمين بتحويل إشارات الدماغ إلى أوامر حركية يمكن من خلالها التحكم في ذراع روبوتية أو مؤشر شاشة بسرعة أكبر ودقة أعلى، وهو ما يمثل خطوة علمية قد تغير حياة المصابين بالشلل أو الأمراض العصبية.

اعتمد النظام على تسجيل إشارات الدماغ من خلال تقنية تخطيط النشاط الكهربائي للدماغ، ثم تحويلها بواسطة خوارزميات مخصصة إلى حركات مفهومة، كما تمت إضافة كاميرا مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتفسير نية الحركة لحظيًا، مما مكن المشاركين في التجارب من إنجاز مهام عملية لم يكن بالإمكان القيام بها من قبل، وهو ما أثبت جدوى الجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وواجهات الدماغ في خدمة الاحتياجات الطبية.

تفاصيل الدراسة

أوضح الباحثون أن الدراسة التي نُشرت في مجلة Nature Machine Intelligence، اعتمدت على اختبار النظام لدى أربعة مشاركين بينهم مريض مشلول من أسفل الخصر، حيث ارتدى المشاركون قبعة خاصة لقياس النشاط الكهربائي للدماغ، ثم جرى دمج البيانات المستخلصة مع المنصة الذكية التي تولت توجيه الذراع الروبوتية أو مؤشر الشاشة، وكانت النتيجة أداءً أسرع وأدق مقارنة بالاعتماد على إشارات الدماغ وحدها.

أكد الباحث Jonathan Kao، أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب بجامعة UCLA، أن الهدف من هذا التطوير هو إيجاد حلول أقل تدخلًا لمساعدة مرضى الشلل أو التصلب الجانبي الضموري على استعادة استقلاليتهم في إنجاز الأنشطة اليومية، مشيرًا إلى أن الدمج بين الذكاء الاصطناعي وواجهات الدماغ يمثل الطريق الأمثل للوصول إلى هذا الهدف.

التجارب العملية

في التجارب الميدانية تمكن المشاركون من تحريك مؤشر الشاشة لإصابة ثمانية أهداف متتالية، إضافة إلى تشغيل ذراع روبوتية لنقل أربعة مكعبات من أماكنها إلى مواقع محددة، وجميع المشاركين أتموا المهمات بسرعة تفوق الاعتماد على إشارات الدماغ فقط.

بينما نجح المشارك المريض بالشلل في إكمال مهمة الذراع الروبوتية خلال ست دقائق تقريبًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وهو ما لم يكن ممكنًا من دونه، وهو ما عُدّ مؤشرًا على فعالية النظام الجديد في التطبيقات العملية.

الخطوات المقبلة

أشار الباحث Johannes Lee، المشارك في الدراسة، إلى أن العمل المستقبلي سيركز على تطوير أنظمة أكثر تقدمًا لتحريك الأذرع الروبوتية بدقة أعلى وسرعة أكبر، مع إدخال تحسينات في خاصية اللمس للتكيف مع طبيعة الأجسام المراد التعامل معها، كما ستساهم قواعد بيانات تدريبية أوسع في رفع مستوى التوافق بين إشارات الدماغ والنظام الذكي، بما يسمح بتطبيقات أشمل وأكثر فاعلية في المستقبل القريب.