استخدم الذكاء الاصطناعي لإعادة إنشاء موجات الدماغ البشرية في الوقت الفعلي

最近، قام فريق من الباحثين بإنشاء شبكة عصبونية قادرة على إعادة إنشاء موجات الدماغ البشرية في الوقت الفعلي. وفقًا لتقرير Futurism، كان فريق البحث، الذي يتكون من باحثين من معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا (MIPT) وشركة Neurobotics، قادرًا على تصور موجات الدماغ الخاصة بشخص ما عن طريق ترجمة الموجات باستخدام شبكة عصبونية للرؤية الحاسوبية، مما جعلها تظهر كصور.

نشرت نتائج الدراسة في bioRxiv، وتم نشر فيديو إلى جانب ورقة البحث، الذي أظهر كيف قامت الشبكة بتركيب الصور. يأمل فريق البحث في MIPT أن تساعد الدراسة في إنشاء أنظمة إعادة تأهيل بعد السكتة التي تسيطر عليها موجات الدماغ. من أجل إنشاء أجهزة إعادة تأهيل للمرضى الذين أصيبوا بسكتة، يجب على علماء الأعصاب دراسة العمليات التي يستخدمها الدماغ لترميز المعلومات. جزء مهم من فهم هذه العمليات هو دراسة كيف يدرك الناس المعلومات المرئية. وفقًا لـ ZME Science، عادة ما تحلل الطرق الحالية لاستخراج الصور من موجات الدماغ الإشارات المنشأ من العصبونات، من خلال استخدام الغرسات، أو استخراج الصور باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي.

استخدم فريق البحث من Neurbiotics وMIPT تخطيط كهربية الدماغ، أو EEG، الذي يسجل موجات الدماغ التي تم جمعها من الأقطاب الموضوعة على القحف. في مثل هذه الحالات، يرتدي الناس أجهزة تتبع إشاراتهم العصبية أثناء مشاهدة فيديو أو النظر إلى الصور. أدت تحليل النشاط الدماغي إلى إنتاج ميزات إدخال يمكن استخدامها في نظام تعلم الآلة. كان نظام تعلم الآلة قادرًا على إعادة بناء الصور التي شاهدها الشخص، وتم عرض الصور على الشاشة في الوقت الفعلي.

تم تقسيم التجربة إلى عدة أجزاء. في المرحلة الأولى من التجربة، طلب من المشاركين مشاهدة مقاطع فيديو مدتها 10 ثوانٍ من مقاطع فيديو على YouTube لمدة حوالي 20 دقيقة. تم تقسيم الفيديوهات إلى خمس فئات: رياضات المحركات، وأوجه بشرية، وأشكال مجردة، ومياه، وآليات متحركة. يمكن أن تحتوي كل فئة على مجموعة متنوعة من الأشياء. على سبيل المثال، تحتوي فئة رياضات المحركات على مقاطع لآلات الثلج والدراجات النارية.

قام فريق البحث بتحليل بيانات EEG التي تم جمعها أثناء مشاهدة المشاركين للفيديوهات. أظهرت EEG أنماطًا محددة لكل من مقاطع الفيديو المختلفة، مما يعني أن الفريق يمكن أن يفسر ما كان المشاركون يرونه على الفيديوهات في الوقت الفعلي.

شملت المرحلة الثانية من التجربة ثلاث فئات تم اختيارها عشوائيًا. تم إنشاء شبكتين عصبونيتين للعمل مع هاتين الفئتين. أنتجت الشبكة الأولى صورًا عشوائية تنتمي إلى واحدة من ثلاث فئات، من خلال إنشاء صور من ضوضاء عشوائية تم تحسينها إلى صورة. في الوقت نفسه، أنتجت الشبكة الثانية ضوضاءً بناءً على مسح EEG. تم مقارنة البيانات في كلا الشبكتين، وتم تحديث الصور العشوائية المولدة بناءً على بيانات ضوضاء EEG، حتى أصبحت الصور المولدة مشابهة للصور التي كان يراها المشاركون.

بعد تصميم النظام، قام الباحثون بتحديد قدرة البرنامج على تصور موجات الدماغ من خلال إظهار مقاطع فيديو لم يروها المشاركون بعد من نفس الفئات. تم إعطاء EEG التي تم إنشاؤها خلال الجولة الثانية من المشاهدة للشبكات، وقامت الشبكات بإنشاء صور يمكن وضعها بسهولة في الفئة الصحيحة 90٪ من الوقت.

أشار الباحثون إلى أن نتائج تجربتهم كانت مفاجئة لأنها كانت مفترضة لمدة طويلة أن هناك معلومات كافية في EEG لتركيب الصور التي يراها الناس. ومع ذلك، أثبتت نتائج فريق البحث أن هذا يمكن القيام به.

أوضح فلاديمير كونيشيف، رئيس مختبر Neurorobotics في MIPT، أن虽然 يركز فريق البحث حاليًا على إنشاء تكنولوجيا مساعدة للأشخاص المعاقين، يمكن أن تستخدم التكنولوجيا التي يعملون عليها لإنشاء أجهزة تحكم عصبية للأشخاص الأصحاء في بعض النقاط. أوضح Konyshev لTechXplore:

“نحن نعمل على مشروع التكنولوجيا المساعدة من Neuronet للمبادرة التكنولوجية الوطنية، الذي يركز على واجهة الدماغ والحاسوب التي تمكن المرضى الذين أصيبوا بسكتة من التحكم في ذراع إكسوسكليتون ل目的 إعادة التأهيل العصبي، أو المرضى المت麻جين في قيادة كرسية كهربائية، على سبيل المثال. الهدف النهائي هو زيادة دقة التحكم العصبي للأفراد الأصحاء أيضًا”.