دراسة من شركة ميتا الأمريكية حول واجهة الدماغ والحاسوب غير الجراحية: دقة فك تشفير إشارات الدماغ المغناطيسية تصل إلى 78%

أخبار ar.wedoany.com، أعلنت شركة ميتا عن نتائج أبحاثها في مجال واجهة الدماغ والحاسوب تحت اسم "Brain2Qwerty v2"، حيث تستخدم هذه الدراسة الذكاء الاصطناعي لإعادة بناء اللغة الطبيعية من النشاط الدماغي الناتج عن كتابة المتطوعين على لوحة المفاتيح. وتهدف هذه التقنية إلى توفير وسيلة تواصل نصية غير جراحية للأشخاص الذين فقدوا القدرة على الكلام أو الحركة بسبب إصابات الدماغ أو السكتات الدماغية أو الأمراض العصبية.

على عكس واجهات الدماغ والحاسوب التي تتطلب زراعة أقطاب كهربائية جراحياً، يعتمد مشروع Brain2Qwerty v2 على جهاز تخطيط الدماغ المغناطيسي (MEG) لتسجيل المجالات المغناطيسية الضعيفة الناتجة عن النشاط العصبي في دماغ المريض، ثم يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل هذه الإشارات وإخراج المعلومات.

تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي هذا على بيانات من تسعة متطوعين، تضمنت 22 ألف جملة وحوالي 10 ساعات من تسجيلات النشاط الدماغي. وقد قامت ميتا بضبط النموذج بشكل خاص لتمكينه من استخدام المعلومات السياقية الدلالية لاستكمال وتصحيح إشارات الدماغ عالية الضوضاء، مما ينتج جملاً أكثر ترابطاً وطبيعية.

وفقاً للنتائج التجريبية التي نشرتها ميتا، يبلغ متوسط دقة التعرف على الكلمات في Brain2Qwerty v2 حالياً حوالي 61%، مع متوسط معدل خطأ الكلمات (WER) يبلغ حوالي 39%. وفي أفضل حالة بين المتطوعين، وصلت الدقة إلى 78%، حيث لم يتجاوز عدد الأخطاء كلمة واحدة في أكثر من نصف جمل الاختبار.

لا تزال هذه التقنية تعاني من قيود واضحة. فقد أجريت التجارب في بيئة شديدة التحكم، حيث يتعين على المرضى استخدام أجهزة MEG كبيرة على مستوى المختبرات لإخراج إشارات الدماغ المغناطيسية بدقة. ولا تزال الفجوة كبيرة فيما يتعلق بتكلفة الأجهزة وحجمها وسيناريوهات الاستخدام اليومي قبل أن تصبح قابلة للتطبيق العملي.

حالياً، قامت ميتا بنشر كود التدريب لكل من Brain2Qwerty v1 و v2 على منصة GitHub، كما قامت الجهة المتعاونة، مركز الباسك للإدراك والدماغ واللغة (Basque Center on Cognition, Brain and Language)، بنشر مجموعة بيانات الإصدار v1. وسيتم فتح مجموعة بيانات الإصدار v2 بعد قبول الورقة البحثية رسمياً.