واجهة دماغ حاسوب مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح لمرضى الشلل التحكم بذراع روبوتية

         لوس أنجلوس – طور فريق بحثي من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس (UCLA) نظاما غير جراحي لواجهة الدماغ–الحاسوب (Brain–Computer Interface – BCI) مدعوما بالذكاء الاصطناعي، يتيح للمستخدمين التحكم بذراع روبوتية أو مؤشر شاشة بسرعة ودقة غير مسبوقة.

ويعتمد النظام على تسجيل إشارات الدماغ بتقنية تخطيط النشاط الكهربائي (EEG)، قبل تحويلها إلى أوامر حركية عبر خوارزميات متقدمة، بينما تعمل كاميرا مدعومة بالذكاء الاصطناعي على تفسير نوايا المستخدم لحظيا، ما يرفع من مستوى الدقة والسرعة في التنفيذ.

نُشرت نتائج البحث في مجلة Nature Machine Intelligence، حيث أظهرت التجارب أن المشاركين، ومن بينهم شخص يعاني شللا نصفيا، تمكنوا من إتمام مهام لم يكن من الممكن تنفيذها باستخدام واجهات الدماغ–الحاسوب التقليدية وحدها.

فقد اختبر أربعة أشخاص النظام (ثلاثة أصحاء ورابع مشلول أسفل الخصر) عبر ارتداء قبعة EEG، وتمكنوا من:

تحريك مؤشر الشاشة لإصابة ثمانية أهداف متتالية.

تشغيل ذراع روبوتية لنقل أربعة مكعبات من مواقعها الأصلية إلى أخرى محددة.

ووفق الباحثين، فإن جميع المشاركين أنجزوا المهام بوتيرة أسرع بفضل دعم الذكاء الاصطناعي، فيما نجح المشارك المشلول في إكمال مهمة الذراع الروبوتية خلال نحو ست دقائق، وهي مهمة تعذر عليه تنفيذها دون مساعدة النظام.

قال جوناثان كاو، الباحث الرئيسي وأستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسوب في UCLA:

"باستخدام الذكاء الاصطناعي وواجهات الدماغ–الحاسوب، نطمح إلى توفير وسائل أقل خطورة وأكثر فعالية لمساعدة مرضى الشلل أو التصلب الجانبي الضموري (ALS) على استعادة قدر من الاستقلالية في حياتهم اليومية."

وأشار يوهانس لي، الباحث المشارك وطالب الدكتوراه في الجامعة، إلى أن الخطوات التالية تشمل تطوير أنظمة قادرة على تحريك الأذرع الروبوتية بسرعة ودقة أعلى، مع إضافة قدرات تكيف لمسية بحسب طبيعة الأجسام الممسوكة.

 كما أن جمع بيانات تدريبية أوسع سيساعد على تحسين قراءة إشارات الدماغ وتمكين المستخدمين من إنجاز مهام أكثر تعقيدا.