تطوير نظام ذكاء اصطناعي يحول الأفكار إلى حركات لتمكين مرضى الشلل

طور باحثون من الجامعة الأمريكية في كاليفورنيا (UCLA) نظام واجهة الدماغ والكمبيوتر غير الجراحية ، ويسمح لهم بالذكاء الاصطناعي ، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في ذراع روبوتي أو مؤشر شاشة ذات سرعة عالية ودقة.

يقوم النظام بتحويل إشارات الدماغ المسجلة في تكنولوجيا النشاط الكهربائي EEG (EEG) إلى أوامر حركية ، مع كاميرا مدمجة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تفسر نوايا المستخدم على الفور.

أجرى الباحثون دراسة لاختبار النظام ، حيث تمكن المشاركون ، بما في ذلك الشخص الذي يعاني من الشلل ، من إكمال المهام بسرعة أكبر مقارنة بالاعتماد على واجهة الدماغ والكمبيوتر وحدها ، وأنشطة مكتملة من الصعب تنفيذها دون دعم الذكاء الاصطناعي.

تم نشر نتائج الدراسة في ذكاء Machine Nature ، وأظهرت مستوى جديدًا من الأداء في واجهات الدماغ وأنظمة الكمبيوتر غير الجراحية.

صمم الفريق خوارزمية مخصصة لتفكيك EEGs (EEG) التي تعكس نية الحركة ، ودمجها في منصة ذكاء اصطناعي تعتمد على الكاميرا لشرح اتجاه الحركة على الفور ، مما ساعد الأشخاص الذين يعانون من الشلل والذين يعانون من مشاكل الحركة في أداء المهام أكثر.

“باستخدام الذكاء الاصطناعي ، وواجهات الدماغ والكمبيوتر ، نطمح إلى تطوير أساليب أقل خطورة وتدخل لمساعدة المرضى الذين يعانون من الاضطرابات الحركية مثل الشلل أو التصلب الجانبي الضمر (ALS) ، وهدفنا هو تطوير أنظمة تساعد هؤلاء المرضى على استعادة استقلالهم في مهامهم اليومية.”

كما اختبر الباحثون النظام على أربعة مشاركين: ثلاثة صحية ورابعة مع شلل من أسفل الجسم ، وارتدى المشاركون قبعة خاصة لقياس النشاط الكهربائي للدماغ لتسجيل إشارات EEG.

ترجمت الخوارزميات هذه الإشارات إلى حركات المؤشر والذراع الآلي ، في حين ساعد نظام ذكاء الكاميرا مع الكاميرا في توجيه الحركات لإكمال مهمتين رئيسيتين ، وهما ينقلون مؤشر الشاشة لإصابة ثمانية أهداف متتالية وتشغيل الذراع الآلي لنقل أربعة مكعبات من مواقعها الأصلية إلى مواقع محددة.

نجح المشاركون في إنجاز المهمتين بسرعة أكبر بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، وكان أبرزهما الشلل ، الذي أكمل مهمة الذراع الآلي في حوالي ست دقائق ، ولم يتمكنوا من إكماله بدونه.

أشار يوهانس لي ، المؤلف المشترك وطالب الدكتوراه في الهندسة الكهربائية والكمبيوتر ، إلى أن الخطوات التالية تشمل تطوير أنظمة أكثر تقدماً لتحريك الأسلحة الآلية بسرعة وأعلى دقة ، مع تكييف طريقة اللمس وفقًا لطبيعة الجسم المراد القبض عليها ، وجمع بيانات تدريب أوسع لتحسين التعاون في المخططات الأكثر تعقيدًا وتعزيزًا لمشاركة العلامات EEG.