Metas Brain2Qwerty مع Meta AI: معلم في فك تشفير الدماغ إلى النص غير الغازية

ننسى النوع! Meta AI يفكّر أفكارك مباشرة في النص - مستقبل الاتصال

يمثل تطور Brain2Qwerty من خلال Meta AI تقدمًا كبيرًا في مجال واجهات كمبيوتر الدماغ (BCIs). حقق علامة تصل إلى 81 ٪. حتى لو لم تكن التكنولوجيا جاهزة بعد للسوق ، فإنها تظهر بالفعل إمكانات كبيرة ، خاصة للأشخاص الذين يعانون من اضطرابات اللغة أو الحركة الذين يبحثون عن قنوات اتصال جديدة.

تطوير واجهات كمبيوتر الدماغ

الخلفية التاريخية والاحتياجات الطبية

تم تطوير واجهات كمبيوتر الدماغ لإنشاء قنوات اتصال مباشرة بين الدماغ البشري والأجهزة الخارجية. في حين أن الطرق الغازية مع الأقطاب المزروعة توفر بالفعل دقة عالية تزيد عن 90 ٪ ، فإنها ترتبط بمخاطر كبيرة ، بما في ذلك الالتهابات والحاجة إلى التدخلات الجراحية. تعتبر البدائل غير الغازية مثل EEG و MEG أكثر أمانًا ، ولكن كان عليها حتى الآن الصراع مع جودة الإشارة المحدودة. يحاول Brain2Qwerty من Meta AI سد هذه الفجوة عن طريق الوصول إلى معدل خطأ قدره 19 ٪ فقط لفك تشفير MEG لأول مرة.

EEG مقابل MEG: مزايا وعيوب طرق القياس

يقيس EEG الحقول الكهربائية على فروة الرأس بواسطة الأقطاب الكهربائية ، بينما تسجل MEG الحقول المغناطيسية للنشاط العصبي. تقدم MEG دقة مكانية أعلى بكثير وأقل عرضة لتشوهات الإشارة. وهذا ما يفسر سبب تحقيق Brain2Qwerty مع MEG معدل خطأ في الرسم بنسبة 32 ٪ فقط ، في حين أن الأنظمة المستندة إلى EEG لها معدل خطأ بنسبة 67 ٪. ومع ذلك ، يصعب الوصول إلى أجهزة MEG التي تصل إلى مليوني دولار أمريكي ووزن 500 كيلوغرام ، وهي غير مناسبة حاليًا للاستخدام الواسع.

الهندسة المعمارية ووظائف Brain2Qwerty

نموذج ثلاثة مراحل لمعالجة الإشارات

يعتمد Brain2Qwerty على مزيج من ثلاث وحدات:

• الوحدة النمطية التلافيفية: يستخلص الخصائص المكانية والزمانية من البيانات الأولية من MEG/EEG ويحدد الأنماط المرتبطة بالنبضات الحركية عند الكتابة.
• وحدة المحولات: يحلل إشارات الدماغ بالتتابع من أجل تسجيل معلومات السياق وبالتالي يتيح التنبؤ بالكلمات بأكملها بدلاً من الأحرف الفردية.
• وحدة اللغة: شبكة عصبية مسبقة تدريبات تصحيح الأخطاء القائمة على الاحتمالات اللغوية. على سبيل المثال ، يتم الانتهاء من "HLL@" عن طريق المعرفة السياقية إلى "Hello".

عملية التدريب والقدرة على التكيف

تم تدريب النظام مع بيانات من 35 موضوعًا يتمتعون بصحة جيدة أمضوا 20 ساعة في ماسحة ميج لمدة 20 ساعة. لقد كتبوا الجمل مرارًا وتكرارًا مثل "el procesador ejecuta la instrucción ". تعلم النظام تحديد توقيعات عصبية محددة لكل علامة لوحة مفاتيح. ومن المثير للاهتمام ، أن Brain2Qwerty كان قادرًا أيضًا على تصحيح أخطاء الكتابة ، مما يشير إلى أنه يدمج العمليات المعرفية.

تقييم الأداء والمقارنة مع الأنظمة الحالية

النتائج الكمية

في الاختبارات ، وصل Brain2Qwerty مع MEG إلى معدل خطأ في الشخصية بنسبة 32 ٪ ، مع الحصول على بعض الموضوعات حتى 19 ٪. للمقارنة: يحقق النكهات البشرية المهنية معدل خطأ يبلغ حوالي 8 ٪ ، في حين أن الأنظمة الغازية مثل Neuralink أقل من 5 ٪. كان فك التشفير المستند إلى EEG أسوأ بكثير مع معدل الخطأ 67 ٪.

التقدم النوعي

على عكس BCIs السابقة التي استخدمت المحفزات الخارجية أو الحركات المتخيلة ، يعتمد Brain2Qwerty على عمليات المحرك الطبيعية عند النقر. هذا يقلل من الجهد المعرفي للمستخدمين ، وللمرة الأولى ، يتيح فك تشفير الجمل الكاملة من إشارات الدماغ غير الغازية.

من الأفكار إلى النص: التغلب على عقبات التعميم

الحدود الفنية

تشمل المشكلات الحالية:

• معالجة الوقت الحقيقي: يمكن لـ Brain2Qwerty حاليًا فك الشفرة فقط بعد إكمال الجملة ، وليس العلامات.
• قابلية نقل الجهاز: MEG Scanner الحالي ضخم جدًا للاستخدام اليومي.
• التعميم: تم اختبار النظام فقط مع مواضيع صحية. لا يزال من غير الواضح ما إذا كان يعمل في المرضى الذين يعانون من القيود الحركية.

Brain2Qwerty: الثورة أم المخاطر؟ واجهة الدماغ Metas في فحص حماية البيانات

تثير إمكانية قراءة إشارات الدماغ أسئلة خطيرة لحماية البيانات. يؤكد Meta على أن Brain2Qwerty يلتقط فقط حركات الطرف المقصودة ، ولا توجد أفكار اللاواعية. بالإضافة إلى ذلك ، لا توجد حاليًا أي خطط تجارية ، ولكن في المقام الأول الاستخدام العلمي للبحث في معالجة اللغة العصبية.

وجهات النظر المستقبلية والتطبيقات المحتملة

نقل التعلم وتحسينات الأجهزة

تقوم META بأبحاث نقل التعلم لنقل النماذج إلى مستخدمين مختلفين. تبين الاختبارات الأولى أنه يمكن أيضًا استخدام Ki تم تدريبه للشخص A للشخص B عن طريق التنقيب الدقيق. بالتوازي ، يعمل الباحثون على أنظمة MEG المحمولة التي تكون أرخص وأكثر إحكاما.

التكامل مع CIS اللغة

على المدى الطويل ، يمكن دمج مشفر Brain2Qwerty مع نماذج صوتية مثل GPT-4. هذا من شأنه أن يمكّن فك تشفير المحتوى المعقد عن طريق تحويل إشارات الدماغ مباشرة إلى تمثيلات دلالية.

التطبيقات السريرية

بالنسبة للمرضى الذين يعانون من متلازمة قفل أو كما لو أن Brain2Qwerty يمكن أن يقدم خيارات اتصال ثورية. للقيام بذلك ، ومع ذلك ، يجب دمج الإشارات المستقلة عن المحرك مثل الأفكار البصرية في النظام.

الاتجاه المستقبلي: الفكر -التواصل الذي تم التحكم فيه بفضل الذكاء الاصطناعي والأجهزة المبتكرة

يوضح Metas Brain2Qwerty بشكل مثير للإعجاب أن BCIs غير الغازية يمكن تحسينها بشكل كبير من خلال التعلم العميق. على الرغم من أن التكنولوجيا لا تزال في مرحلة التطوير ، إلا أنها تمهد الطريق لأدوات الاتصال الآمنة. يجب أن سد الأبحاث المستقبلية الفجوة في الأنظمة الغازية وتحديد ظروف الإطار الأخلاقي. مع مزيد من التقدم في الأجهزة و AI ، يمكن أن تصبح رؤية التواصل الذي يتم التحكم فيه عن الفكر حقيقة واقعة.

في الوقت الذي يحدد فيه التواجد الرقمي للشركة مدى نجاحها، يتمثل التحدي في كيفية جعل هذا التواجد حقيقيًا وفرديًا وبعيد المدى. تقدم Xpert.Digital حلاً مبتكرًا يضع نفسه كنقطة تقاطع بين مركز الصناعة والمدونة وسفير العلامة التجارية. فهو يجمع بين مزايا قنوات الاتصال والمبيعات في منصة واحدة ويتيح النشر بـ 18 لغة مختلفة. إن التعاون مع البوابات الشريكة وإمكانية نشر المقالات على أخبار Google وقائمة التوزيع الصحفي التي تضم حوالي 8000 صحفي وقارئ تزيد من مدى وصول المحتوى ورؤيته. ويمثل هذا عاملاً أساسيًا في المبيعات والتسويق الخارجي (SMmarketing).

المزيد عنها هنا:

• أصلي. بشكل فردي. عالمي: استراتيجية Xpert.Digital لشركتك

Metas Brain2Qwerty مع Meta AI: معلم في فك تشفير الدماغ إلى النص غير الغازية

يعد تطور Brain2Qwerty من خلال Meta AI بمثابة اختراق كبير في مجال البحث في واجهات كمبيوتر الدماغ غير الغازية (BCIS). في ظل الظروف المثلى ، يحقق دقة ملحوظة تصل إلى 81 ٪ على مستوى الإشارة. على الرغم من أن هذه التكنولوجيا ليست جاهزة بعد للاستخدام اليومي ، إلا أنها توضح بشكل مثير للإعجاب الإمكانات طويلة الأجل لفتح شكل جديد تمامًا من التواصل. يمكن أن يغير هذا التقدم بشكل أساسي حياة ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم والطريقة التي نفكر بها في التواصل والتكنولوجيا.

أساسيات واجهات كمبيوتر الدماغ: رحلة عبر العلم

الجذور التاريخية والحاجة الملحة للتطبيقات السريرية

فكرة إنشاء اتصال مباشر بين الدماغ البشري والأجهزة الخارجية ليست جديدة ، ولكنها متجذرة منذ عقود من البحث والابتكار. واجهات كمبيوتر الدماغ ، أو BCIs لفترة قصيرة ، هي أنظمة تهدف إلى إنشاء مسار الاتصال المباشر هذا. تعود المفاهيم والتجارب الأولى في هذا المجال إلى القرن العشرين ، حيث بدأ العلماء في فحص الأنشطة الكهربائية للدماغ عن كثب.

لقد حققت أساليب BCI الغازية ، التي يتم زرعها الأقطاب الكهربائية مباشرة في الدماغ ، نتائج مثيرة للإعجاب ، وفي بعض الحالات ، حققت دقة تزيد عن 90 ٪. لقد أظهرت هذه الأنظمة أنه من الممكن فك تشفير أوامر المحرك المعقدة ، وعلى سبيل المثال ، للتحكم في الأطراف الاصطناعية أو مؤشر الكمبيوتر عبر طاقة الفكر. على الرغم من هذه النجاحات ، ترتبط الطرق الغازية بمخاطر كبيرة. تشكل التدخلات الجراحية على الدماغ دائمًا خطر الإصابة بالالتهابات أو تلف الأنسجة أو مضاعفات طويلة المدى من الأجهزة المزروعة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الاستقرار الطويل المدى للزرع وتفاعلها مع أنسجة المخ يمثل تحديًا مستمرًا.

توفر البدائل غير الغازية مثل EEG و MEG طريقة أكثر أمانًا بشكل ملحوظ لأنها لا تتطلب عملية جراحية. في EEG ، يتم وضع الأقطاب الكهربائية على فروة الرأس لقياس الحقول الكهربائية ، بينما تلتقط MEG الحقول المغناطيسية التي تنشأ من النشاط العصبي. ومع ذلك ، في الماضي ، فشلت هذه الطرق غالبًا بسبب انخفاض جودة الإشارة ودقة فك التشفير المنخفضة المرتبطة بها. كان التحدي هو استخراج معلومات كافية من الإشارات الضعيفة والصاخبة نسبيًا المقاسة من خارج الجمجمة لتمكين التواصل الموثوق به.

تناولت Meta AI هذه الفجوة بالضبط مع Brain2Qwerty. باستخدام خوارزميات متقدمة للتعلم الميكانيكي ومجموعة من بيانات EEG و MEG ، فقد نجحت في إظهار معدل خطأ قدره 19 ٪ فقط في فك تشفير MEG. هذا تقدم كبير ويقترب من BCIs غير الغازية أقرب إلى تطبيق عملي. إن تطور Brain2Qwerty ليس فقط نجاحًا تقنيًا ، ولكن أيضًا بصيص الأمل للأشخاص الذين فقدوا قدرتهم على التحدث كأمراض أو غيرها من الأمراض بسبب الشلل أو السكتات الدماغية أو غيرها من الأمراض. بالنسبة لهؤلاء الأشخاص ، يمكن أن تعني واجهة موثوقة من الدماغ إلى النص ثورة في نوعية حياتهم وتسمح لهم بالمشاركة بنشاط في الحياة الاجتماعية مرة أخرى.

الاختلافات التكنولوجية بالتفصيل: EEG مقابل MEG

من أجل فهم أداء Brain2Qwerty والتقدم الذي يمثله تمامًا ، من المهم إلقاء نظرة فاحصة على الاختلافات التكنولوجية بين EEG و MEG. كلتا الطريقتين لها مزايا وعيوب محددة تؤثر على تطبيقها على تطبيقات BCI المختلفة.

تخطيط كهربية الدماغ (EEG) هي طريقة ثابتة ومتوسطة في علم الأعصاب والتشخيص السريري. يقيس التقلبات المحتملة الكهربائية الناجمة عن النشاط الجماعي لمجموعات الخلايا العصبية في الدماغ. يتم تسجيل هذه التقلبات عبر الأقطاب الكهربائية ، والتي عادة ما تكون متصلة بفروة الرأس. أنظمة EEG غير مكلفة نسبيا ، متنقلة وسهلة الاستخدام. أنها توفر دقة زمنية عالية في نطاق ميلي ثانية ، مما يعني أنه يمكن تسجيل التغييرات السريعة في نشاط الدماغ بدقة. ومع ذلك ، فإن EEG لديه قرار مكاني محدود. يتم تشويه الإشارات الكهربائية وتلطيخها عند المرور عبر الجمجمة وفروة الرأس ، مما يجعل من الصعب تحديد الموقع الدقيق لمصادر النشاط العصبية. عادةً ما يكون الدقة المكانية لـ EEG في حدود 10-20 ملليمتر أو أكثر.

تصوير المغناطيسي (MEG) ، من ناحية أخرى ، يقيس الحقول المغناطيسية التي يتم إنشاؤها بواسطة التيارات العصبية. على النقيض من الحقول الكهربائية ، تتأثر الحقول المغناطيسية بأنسجة الجمجمة. هذا يؤدي إلى دقة مكانية أعلى بكثير من MEG ، والتي هي في نطاق ملليمتر (حوالي 2-3 مم). وبالتالي ، تتيح MEG تحديد موقع النشاط العصبي بشكل أكثر دقة والتعرف على الاختلافات الدقيقة في نشاط مناطق الدماغ المختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم MEG أيضًا دقة وقت ممتع للغاية ، مماثلة لـ EEG. ميزة أخرى من MEG هي أنه يمكن أن يلتقط أنواعًا معينة من النشاط العصبي بشكل أفضل من EEG ، ولا سيما النشاط في مناطق الدماغ السفلية والتيارات المنحودية.

العيب الرئيسي لـ MEG هو التكنولوجيا المعقدة والمكلفة. تتطلب أنظمة MEG مقاييس التداخل الكمومي الفائق (Squids) كمستشعرات حساسة للغاية للحقول المغناطيسية. يجب تبريد هذه الحبار في درجات حرارة منخفضة للغاية (بالقرب من نقطة الصفر المطلقة) ، مما يجعل تشغيل وصيانة الأجهزة معقدة ومكلفة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب إجراء قياسات MEG في غرف محمية مغناطيسية من أجل تقليل الاضطرابات من الحقول المغناطيسية الخارجية. هذه الغرف هي أيضا باهظة الثمن ومعقدة للتثبيت. يمكن أن يكلف جهاز MEG النموذجي ما يصل إلى 2 مليون دولار ويزن حوالي 500 كجم. هذه العوامل تنظر في انتشار تقنية MEG إلى حد كبير.

تؤكد الزيادة الكبيرة في أداء Brain2Qwerty مع MEG مقارنة مع EEG (معدل خطأ الحرف 32 ٪ مقابل 67 ٪) على مزايا جودة الإشارة الأعلى والدقة المكانية ل MEG لمهام فك التشفير المطالبة. على الرغم من أن EEG هي تقنية يمكن الوصول إليها أكثر بكثير ، إلا أن MEG توضح أنه لا يزال هناك إمكانات كبيرة في أبحاث BCI غير الغازية مع طرق قياس أكثر دقة وخوارزميات متطورة. يمكن أن تهدف التطورات المستقبلية إلى تقليل تكاليف MEG وتعقيدها أو تطوير أساليب بديلة أرخص توفر مزايا مماثلة من حيث جودة الإشارة والقرار المكاني.

الهندسة المعمارية ووظائف Brain2Qwerty: نظرة تحت غطاء محرك السيارة

النموذج المكون من ثلاث مراحل لمعالجة الإشارة: من إشارة الدماغ إلى النص

يستخدم Brain2Qwerty نموذجًا متطورًا لثلاثة طوابق لترجمة الإشارات العصبية المعقدة إلى نص قابل للقراءة. يجمع هذا النموذج بين أحدث التقنيات من التعلم الميكانيكي والشبكات العصبية للتعامل مع تحديات فك تشفير الدماغ إلى النص غير الغازية.

وحدة الالتواء

استخراج ميزات الوقت المكاني: الوحدة الأولى في خط الأنابيب هي شبكة عصبية في الالتفاف (CNN). CNNs جيدة بشكل خاص في التعرف على الأنماط في البيانات المكانية والزمانية. في هذه الحالة ، تقوم CNN بتحليل البيانات الأولية التي تقوم بها MEG أو EEG-

يتم تسجيل أجهزة الاستشعار. إنه يستخرج ميزات محددة للوقت المكاني وذات صلة بحركات تلميحات فك التشفير. تم تدريب هذه الوحدة على تحديد الأنماط المتكررة في إشارات الدماغ التي ترتبط مع نبضات المحرك الدقيقة عند الكتابة على لوحة مفاتيح افتراضية. بطريقة ما ، يقوم بتصفية "الضوضاء" خارج الدماغ وتركز على الأسهم المفيدة. تتعلم شبكة CNN المناطق الدماغية التي تنشط في بعض حركات الطرف وكيف يتطور هذا النشاط في الوقت المناسب. إنه يحدد الأنماط المميزة التي تجعل من الممكن التمييز بين هجمات لوحة المفاتيح المختلفة.

وحدة المحولات

فهم السياق وتحليل التسلسلات: الوحدة الثانية هي شبكة محولات. أثبتت المحولات أنها ثورية في معالجة البيانات المتسلسلة ، وخاصة في معالجة اللغة الطبيعية. في سياق Brain2Qwerty ، تحلل وحدة المحولات تسلسل إشارات الدماغ التي تم استخلاصها بواسطة وحدة الالتواء. يكمن مفتاح نجاح شبكات المحولات في آلية "الانتباه". تمكن هذه الآلية الشبكة من فهم العلاقات والتبعيات بين العناصر المختلفة في تسلسل - في هذه الحالة بين إشارات الدماغ المتتالية التي تمثل أحرفًا أو كلمات مختلفة. تتفهم وحدة المحولات سياق المدخلات ، وبالتالي يمكن أن تقوم بتنبؤات حول العلامة أو الكلمة التالية. يتعلم أن بعض مجموعات الرسائل هي أكثر عرضة من غيرها وأن الكلمات في جملة في علاقة نحوية وداعية معينة مع بعضها البعض. هذه القدرة على نموذج السياق أمر بالغ الأهمية من أجل فك تشفير الأحرف الفردية فحسب ، بل لفهم وإنشاء جمل كاملة.

وحدة الصوت

تصحيح الخطأ والذكاء اللغوي: الوحدة الثالثة والأخيرة هي نموذج صوت عصبي مسبقًا مسبقًا. هذه الوحدة متخصصة في تحسين وتصحيح تسلسل النص الناتج عن وحدة المحول. تم تدريب نماذج اللغة مثل GPT-2 أو BERT ، والتي يمكن استخدامها في مثل هذه الأنظمة ، على كميات هائلة من البيانات النصية ولديها معرفة شاملة باللغة والقواعد والأسلوب والعلاقات الدلالية. تستخدم وحدة اللغة هذه المعرفة لتصحيح الأخطاء التي كان يمكن إنشاؤها في خطوات فك التشفير السابقة. على سبيل المثال ، إذا كان النظام يوفر "hll@" بدلاً من "Hello" بسبب ضوضاء الإشارة أو فك التشفير ، يمكن أن تتعرف وحدة اللغة على ذلك وتصحيحه بمساعدة الاحتمالات اللغوية ومعرفة السياق في "Hello". وهكذا تعمل الوحدة الصوتية كنوع من "المصحح الذكي" الذي يحول الإصدارات الخام للوحدات السابقة إلى نص صحيح متماسك ونحوي. إنه لا يحسن دقة فك التشفير فحسب ، بل إنه أيضًا قابلية القراءة والطبيعة للنص الذي تم إنشاؤه.

بيانات التدريب وفن القدرة على التكيف: التعلم من التنصت

كانت هناك حاجة إلى بيانات واسعة لتدريب Brain2Qwerty وتطوير أدائها. أجرت META AI دراسة مع 35 موضوعًا صحيًا. أمضى كل موضوع حوالي 20 ساعة في ماسح الضوضاء MEG أثناء كتابة جمل مختلفة. كانت الجمل بلغات مختلفة ، بما في ذلك الإسبانية ("El Procesador Ejecuta la Instrucción" - "المعالج ينفذ التعليمات") لإظهار تنوع النظام.

خلال الحافة ، تم تسجيل أنشطة الدماغ لموضوعات الاختبار باستخدام MEG. قامت الذكاء الاصطناعي بتحليل هذه البيانات من أجل تحديد توقيعات عصبية محددة لكل علامة لوحة مفاتيح فردية. تعلم النظام أي نمط نشاط الدماغ يتوافق مع كتابة الحرف "A" ، "B" ، "C" إلخ. كلما زادت البيانات التي تلقاها النظام ، أصبح اكتشاف هذه الأنماط بشكل أكثر دقة. إنه مماثل لتعلم لغة جديدة: كلما زادت ممارسة الرياضة والمزيد من الأمثلة التي تراها ، كلما كان لديك أفضل.

كان أحد الجوانب المثيرة للاهتمام من الدراسة أن Brain2Qwerty لم يتعلم فقط إدخالات الطرف الصحيحة ، ولكن أيضًا معترف بها وحتى أخطاء الكتابة في مواضيع الاختبار. يشير هذا إلى أن النظام لا يلتقط العمليات الحركية البحتة فحسب ، ولكن أيضًا في كتابة العمليات المعرفية مثل النية وتوقع كلمة أو جملة محددة. على سبيل المثال ، إذا كان موضوع "FHELR" "بطريق الخطأ" ، ولكن في الواقع أراد كتابة "أخطاء" ، يمكن للنظام التعرف على هذا وتصحيح الخطأ ، حتى لو عكست إشارات محرك الموضوع خطأ الكتابة. هذه القدرة على الخطأ التصحيحية على المستوى المعرفي هي علامة على الذكاء المتقدم وقدرة على التكيف مع Brain2Qwerty.

كان مقدار بيانات التدريب للشخص الواحد كبيرًا: كتب كل موضوع عدة آلاف من الأحرف أثناء الدراسة. أتاحت هذه الكمية الكبيرة من البيانات أن تتعلم منظمة العفو الدولية نماذج قوية وموثوقة تعمل بشكل جيد حتى مع مدخلات جديدة غير معروفة. بالإضافة إلى ذلك ، توضح قدرة النظام على التكيف مع أنماط الطرف الفردية والتوقيعات العصبية احتمال أنظمة BCI الشخصية المصممة خصيصًا للاحتياجات المحددة وخصائص المستخدمين الأفراد.

تقييم الأداء والمقارنة: أين هو Brain2Qwerty في المنافسة؟

النتائج الكمية: معدل خطأ الحرف باعتباره معيارًا

تم قياس أداء Brain2Qwerty كمياً بناءً على معدل خطأ الرسم (معدل خطأ الحرف CER). يشير CER إلى النسبة المئوية للأحرف التي تم فك تشفيرها خاطئ مقارنة بالنص الذي تم كتابته فعليًا. انخفاض CER يعني دقة أكبر.

في الاختبارات ، وصل Brain2Qwerty مع MEG إلى متوسط ​​CER بنسبة 32 ٪. هذا يعني أن حوالي 32 من أصل 100 حرف فك التشفير كانت خاطئة. حتى أن أفضل الموضوعات وصلت إلى CER بنسبة 19 ٪ ، والتي تمثل أداءً مثيرًا للإعجاب للغاية لنظام BCI غير الغازي.

للمقارنة: عادةً ما يصل النسخ البشريون المهنيون إلى CER حوالي 8 ٪. أنظمة BCI الغازية ، التي يتم زرعها الأقطاب الكهربائية مباشرة في الدماغ ، يمكن أن تحقق معدلات خطأ أقل من 5 ٪. كان فك التشفير المستند إلى EEG مع Brain2Qwerty 67 ٪ ، مما يؤكد التفوق الواضح لـ MEG لهذا التطبيق ، ولكنه يوضح أيضًا أن EEG لا يحقق نفس الدقة في هذا التنفيذ المحدد.

من المهم أن نلاحظ أنه تم الوصول إلى CER بنسبة 19 ٪ في ظل الظروف المثلى ، أي في بيئة المختبر الخاضعة للرقابة مع مواضيع مدربة ومعدات MEG عالية الجودة. في سيناريوهات التطبيق الحقيقي ، وخاصة في المرضى الذين يعانون من الأمراض العصبية أو في ظل ظروف قياس أقل مثالية ، قد يكون معدل الخطأ الفعلي أعلى. ومع ذلك ، فإن نتائج Brain2Qwerty هي تقدم كبير وتظهر أن BCIs غير الغازية تقترب بشكل متزايد من الأنظمة الغازية من حيث الدقة والموثوقية.

التقدم النوعي: الطبيعية والتشغيل البديهي

بالإضافة إلى التحسينات الكمية في الدقة ، تمثل Brain2Qwerty أيضًا تقدمًا نوعيًا في أبحاث BCI. على سبيل المثال ، كان على المستخدمين أن يتخيلوا تحريك المؤشر على الشاشة أو الانتباه إلى الأضواء الوامضة لإعطاء الأوامر. يمكن أن تكون هذه الطرق مرهقة إدراكية وليست بديهية للغاية.

Brain2Qwerty ، من ناحية أخرى ، يستخدم العمليات الحركية الطبيعية عند الكتابة. إنه يفكّر إشارات الدماغ المتصلة بالحركات الفعلية أو المقصودة عند الكتابة على لوحة مفاتيح افتراضية. هذا يجعل النظام أكثر سهولة ويقلل من الجهد المعرفي للمستخدمين. من الطبيعي أن نتخيل ، والكتابة ، وحل المهام العقلية كتجريد للسيطرة على BCI.

هناك تقدم نوعي مهم آخر وهو قدرة Brain2Qwerty على فك تشفير الجمل الكاملة من إشارات الدماغ التي تم قياسها خارج الجمجمة. غالبًا ما كانت أنظمة BCI غير الغازية في وقت سابق تقتصر على فك تشفير الكلمات الفردية أو العبارات القصيرة. تفتح القدرة على فهم وتوليد جمل كاملة فرصًا جديدة للتواصل والتفاعل مع التكنولوجيا. إنه يتيح المزيد من المحادثات والتفاعلات الطبيعية والسوائل بدلاً من تجميع الكلمات أو الأوامر الفردية.

التحديات والآثار الأخلاقية: الطريق إلى الابتكار المسؤول

القيود الفنية: العقبات في الطريق إلى الملاءمة العملية

على الرغم من تقدم Brain2Qwerty المثير للإعجاب ، لا يزال هناك عدد من التحديات الفنية التي يجب إتقانها قبل استخدام هذه التكنولوجيا في الممارسة العملية.

معالجة الوقت الحقيقي

يتم فك تشفير Brain2Qwerty حاليًا فقط بعد إكمال الجملة ، وليس في علامات الوقت في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، فإن فك التشفير في الوقت الفعلي أمر ضروري للتواصل الطبيعي والسائل. من الناحية المثالية ، يجب أن يكون المستخدمون قادرين على تحويل أفكارهم إلى نص أثناء التفكير أو النقر ، على غرار الكتابة العادية على لوحة المفاتيح. وبالتالي ، فإن تحسين سرعة المعالجة وتقليل وقت الكمون هو أهداف مهمة للتطورات المستقبلية.

قابلية نقل الجهاز

ماسحات الضوئية MEG هي أجهزة كبيرة وثقيلة ومكلفة تحتاج إلى غرف محمية مغناطيسية. فهي ليست مناسبة للاستخدام المنزلي أو للاستخدام خارج بيئات المختبر المتخصصة. الأجهزة المحمولة واللاسلكية والأرخص مطلوبة للاستخدام الواسع لتكنولوجيا BCI. يعد تطوير المزيد من أنظمة MEG أكثر إحكاما أو تحسين جودة الإشارة ودقة فك تشفير EEG ، والتي هي أكثر محمولة بشكل طبيعي ، اتجاهات بحثية مهمة.

التعميم والمرضى السكان

تم إجراء الدراسة مع Brain2Qwerty مع موضوعات صحية. لا يزال من غير الواضح ما إذا كان النظام يعمل في المرضى الذين يعانون من الشلل أو اضطرابات اللغة أو الأمراض العصبية التنكسية. غالبًا ما غيرت مجموعات المرضى أنماط نشاط الدماغ التي يمكن أن تجعل فك التشفير صعبًا. من المهم اختبار وتكييف Brain2Qwerty وأنظمة مماثلة لمختلف مجموعات المرضى من أجل ضمان فعاليتها وتطبيقها على الأشخاص الذين يحتاجون إلى الأكثر إلحاحًا.

الأسئلة الأخلاقية: حماية البيانات والخصوصية وحدود القراءة

تثير القدرة على تحويل الأفكار إلى نص أسئلة أخلاقية عميقة ، خاصة فيما يتعلق بحماية البيانات والخصوصية. فكرة أن التكنولوجيا يمكن أن "تقرأ" من المحتمل أن تكون مثيرة للقلق وتتطلب فحصًا دقيقًا للآثار الأخلاقية.

تؤكد Meta AI على أن Brain2Qwerty حاليًا لا يلتقط سوى حركات الطرف المقصودة ولا توجد أفكار عفوية أو عمليات إدراكية غير طوعية. يتم تدريب النظام على التعرف على التوقيعات العصبية المرتبطة بالمحاولة الواعية للاستفادة من لوحة المفاتيح الافتراضية. إنه غير مصمم لفك تشفير الأفكار أو العواطف العامة.

ومع ذلك ، يبقى السؤال حيث تدير الحدود بين فك تشفير الإجراءات المقصودة و "قراءة" الأفكار. مع التكنولوجيا التدريجية وتحسين دقة فك التشفير ، قد تكون أنظمة BCI في المستقبل قادرة على التقاط عمليات إدراكية أكثر دقة وأكثر تعقيدًا. قد يفكر هذا في التفكير في الخصوصية ، خاصة إذا تم استخدام مثل هذه التقنيات تجاريًا أو يتم دمجها في الحياة اليومية.

من المهم إنشاء شروط إطار أخلاقية وإرشادات واضحة لتطوير وتطبيق تكنولوجيا BCI. يتضمن ذلك أسئلة حول حماية البيانات وأمن البيانات والموافقة بعد التوضيح والحماية ضد الإساءة. يجب التأكد من احترام خصوصية المستخدمين واستقلالهم وأن تقنية BCI تستخدم لرفاهية الأشخاص والمجتمع.

أكدت Meta AI أن أبحاثهم حول Brain2Qwerty تعمل بشكل أساسي على فهم معالجة اللغة العصبية وليس لديها حاليًا أي خطط تجارية للنظام. يؤكد هذا البيان على الحاجة إلى أن البحث والتطوير في مجال تكنولوجيا BCI يسترشدون باعتبارات أخلاقية من البداية وأن التأثيرات الاجتماعية المحتملة يتم وزنها بعناية.

التطورات والإمكانات المستقبلية: رؤى لمستقبل تسيطر عليها الفكر

نقل التعلم وابتكارات الأجهزة: تسريع التقدم

البحث عن Brain2Qwerty وأنظمة BCI ذات الصلة هو مجال ديناميكي وتطور بسرعة. هناك عدد من الاتجاهات البحثية الواعدة التي لديها القدرة على زيادة تحسين أداء وتطبيق BCIs غير الغازية في المستقبل.

تحويل

تقوم META AI ببحث تقنيات التعلم النقل لنقل النماذج المدربة بين مواضيع مختلفة. يجب تدريب Brain2Qwerty حاليًا بشكل فردي لكل شخص ، وهو الوقت الذي يستهلكه ومكثفًا للموارد. يمكن أن يمكّن التعلم النقل نموذجًا تم تدريبه على استخدام شخص ما كأساس لتدريب نموذج لشخص آخر. تبين الاختبارات الأولى أنه يمكن أيضًا استخدام Ki تم تدريبه للشخص A للشخص B عن طريق التنقيب الدقيق. هذا من شأنه أن يقلل بشكل كبير من جهود التدريب وتسريع تطوير أنظمة BCI الشخصية.

ابتكارات الأجهزة

بالتوازي مع تطوير البرمجيات ، يعمل الباحثون على تحسين الأجهزة لـ BCIs غير الغازية. ينصب التركيز المهم على تطوير أنظمة MEG المحمولة اللاسلكية وأرخص. هناك مناهج واعدة تعتمد على تقنيات الاستشعار الجديدة وطرق تبريد Cryo التي يمكن أن تتيح أجهزة MEG أصغر وأخف وزنا وأقل كثافة الطاقة. هناك أيضًا تقدم في منطقة EEG في تطوير صفائف كهربائية عالية الكثافة ومعالجة الإشارات المحسنة ، والتي تهدف إلى تحسين جودة الإشارة والدقة المكانية لـ EEG.

التكامل مع CIS اللغة: الجيل القادم من فك التشفير

على المدى الطويل ، يمكن أن يؤدي مزيج فك تشفير الدماغ إلى النص مع النماذج الصوتية المتقدمة مثل GPT-4 أو البنى المماثلة إلى أنظمة BCI أكثر قوة وتنوعا. يمكن دمج مشفر Brain2Qwerty ، الذي يحول إشارات الدماغ إلى تمثيل نصي ، مع المهارات التوليدية للنماذج الصوتية.

هذا من شأنه أن يتيح فك تشفير الجمل غير المعروفة والأفكار الأكثر تعقيدًا. بدلاً من مجرد فك تشفير حركات الطرف ، يمكن أن تترجم الأنظمة المستقبلية إشارات الدماغ مباشرة إلى تمثيلات دلالية ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك بواسطة نموذج صوتي لتوليد إجابات أو نصوص متماسكة ومعقولة. يمكن أن يستمر هذا التكامل في طمس الحد بين واجهات كمبيوتر الدماغ والذكاء الاصطناعي ويؤدي إلى أشكال جديدة تمامًا من تفاعل الحاسوب البشري.

التطبيقات السريرية: الأمل للأشخاص الذين يعانون من حواجز الاتصال

بالنسبة للمرضى الذين يعانون من متلازمة قفل ، أو غيرها من الأمراض العصبية الخطيرة ، يمكن أن تكون Brain2Qwerty والتقنيات المماثلة هي مساعدة التواصل التي تغير الحياة. بالنسبة للأشخاص الذين يشعرون بالشلل تمامًا وفقدوا قدرتهم على التحدث أو أصبحوا تقليديًا ، يمكن أن تكون واجهة موثوقة من الدماغ إلى النص وسيلة للتعبير عن أفكارهم واحتياجاتهم والتفاعل مع العالم الخارجي.

ومع ذلك ، يجب تطوير الإصدار الحالي من Brain2Qwerty ، والذي يعتمد على حركات الطرف ، من أجل دمج الإشارات المستقلة للمحرك. الأنظمة التي تعتمد على أشكال أخرى من النشاط العصبي مطلوب للمرضى المشلولين بالكامل ، على سبيل المثال للتحدث إلى الخيال البصري أو الخيال العقلي أو النية ، دون تصميم حركي فعلي. يعد البحث في هذا المجال أمرًا بالغ الأهمية لجعل تكنولوجيا BCI متاحة لطيف أوسع من المرضى.

لقد أظهر Metas Brain2Qwerty أن BCIs غير الغازية يمكن تحسينها بشكل كبير باستخدام التعلم العميق ومعالجة الإشارات المتقدمة. على الرغم من أن التكنولوجيا لا تزال في مرحلة المختبر ولا يزال هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها ، إلا أنها تمهد الطريق لأدوات اتصال أكثر أمانًا وأكثر سهولة وأكثر ودية. يجب أن سد الأبحاث المستقبلية الفجوة إلى الأنظمة الغازية ، وتوضيح الإطار الأخلاقي وتكييف التكنولوجيا مع احتياجات مجموعات المستخدمين المختلفة. مع مزيد من التقدم في الأجهزة ، نماذج الذكاء الاصطناعى وفهمنا للدماغ ، يمكن أن تصبح رؤية التواصل الذي تسيطر عليه الفكر حقيقة في المستقبل غير البعيد وتغيير حياة ملايين الناس في جميع أنحاء العالم.

فك التشفير العصبي وتوليد النص: وظيفة أنظمة نسخ الدماغ الحديثة بالتفصيل

إن القدرة على ترجمة إشارات الدماغ مباشرة إلى النص هي مجال بحث رائع واعدة في واجهة علوم الأعصاب والذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الكمبيوتر. تعتمد أنظمة نسخ الدماغ الحديثة ، مثل Metas Brain2Qwerty ، على عملية معقدة متعددة المراحل تجمع بين المعرفة العصبية حول تنظيم الدماغ ووظيفة الدماغ مع بنيات التعلم العميق المتطورة. ينصب التركيز على تفسير أنماط النشاط العصبي ، والتي ترتبط بالعمليات اللغوية أو الحركية أو المعرفية. هذه التكنولوجيا لديها القدرة على لعب دور تحول في التطبيقات الطبية ، على سبيل المثال كمساعدات اتصال للأشخاص الذين يعانون من الشلل ، وكذلك في التطبيقات التكنولوجية ، على سبيل المثال كواجهة جديدة للحاسوب البشرية.

المبادئ الأساسية لتسجيل الإشارات ومعالجتها: الجسر بين الدماغ والكمبيوتر

تقنيات القياس غير الغازية: EEG و MEG مقارنة

تعتمد أنظمة نسخ الدماغ الحديثة في المقام الأول على طريقتين غير غازيين لقياس نشاط الدماغ: التصوير الكهربائي (EEG) وتصوير المغناطيسي (MEG). تتيح كلتا التقنيتين إشارات عصبية من خارج الجمجمة دون مطالبة بالجراحة.

تخطيط كهربية الدماغ (EEG)

EEG هي طريقة فسيولوجية عصبية ثابتة تقيس التغييرات المحتملة الكهربائية على فروة الرأس. تنشأ هذه التغييرات المحتملة من النشاط المتزامن لمجموعات الخلايا العصبية الكبيرة في الدماغ. في حالة قياس EEG ، يتم وضع ما يصل إلى 256 قطبًا على فروة الرأس ، عادةً في ترتيب موحد يغطي منطقة الرأس بأكملها. تسجل أنظمة EEG اختلافات الجهد بين الأقطاب الكهربائية وبالتالي إنشاء مخطط كهربي يعكس ديناميكيات الوقت لنشاط الدماغ. تتميز EEG بدقة زمنية عالية تصل إلى 1 مللي ثانية ، مما يعني أنه يمكن تسجيل التغييرات السريعة للغاية في نشاط الدماغ. ومع ذلك ، فإن الدقة المكانية لـ EEG محدودة وعادة ما تكون في حدود 10-20 ملليمتر. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن الإشارات الكهربائية مشوهة وتلطيخ مكانيًا عند تمريرها بواسطة عظام الجمجمة وفروة الرأس وطبقات الأنسجة الأخرى. EEG هي طريقة غير مكلفة نسبيا ومتحركة واسعة الانتشار في العديد من المجالات السريرية والبحثية.

تصوير المغناطيسي (MEG)

MEG هي طريقة فسيولوجية عصبية تكميلية تلتقط الحقول المغناطيسية التي يتم إنشاؤها بواسطة التيارات العصبية في الدماغ. على عكس الحقول الكهربائية ، تتأثر الحقول المغناطيسية بالأنسجة البيولوجية للجمجمة. هذا يؤدي إلى موقع أكثر دقة لمصادر النشاط العصبية ودقة مكانية أعلى مقارنة مع EEG. تصل MEG إلى دقة مكانية تبلغ حوالي 2-3 ملليمترات. أجهزة الاستشعار في أنظمة MEG عبارة عن مقاييس تداخل الكم (Squids) ذات التوصيل الفائق (Squids) والتي تكون حساسة للغاية لأصغر تغييرات المجال المغناطيسي. من أجل حماية مستشعرات الحبار الحساسة من الاضطرابات المغناطيسية الخارجية والحفاظ على خصائصها الفائقة ، يجب إجراء قياسات MEG في غرف محمية مغناطيسيًا وفي درجات حرارة منخفضة للغاية (بالقرب من نقطة الصفر المطلقة). هذا يجعل أنظمة MEG أكثر تعقيدًا من الناحية الفنية ومكلفة وأقل محمولة من أنظمة EEG. ومع ذلك ، تقدم MEG مزايا مهمة في العديد من مجالات البحث ، خاصة عند فحص العمليات المعرفية والموقع الدقيق للنشاط الخلايا العصبية بسبب دقة المكانية العالية وتشويه الإشارة المنخفضة.

في تجارب Meta Brain2Qwerty ، تم قياس الفرق الكبير في الأداء بين MEG و EEG في فك تشفير الدماغ إلى النص. بينما حققت MEG معدل خطأ في الرسم (CER) بنسبة 32 ٪ ، كان CER 67 ٪ في EEG. في ظل الظروف المثلى ، كما هو الحال في غرفة محمية مغناطيسيًا ومع موضوعات مدربة ، يمكن تخفيض CER مع MEG إلى 19 ٪. تؤكد هذه النتائج على مزايا MEG لمهام فك التشفير ، خاصة إذا كانت الدقة المكانية عالية وجودة الإشارة مطلوبة.

استخراج ميزة الإشارة من خلال شبكات الالتواء: التعرف على الأنماط في البيانات العصبية

الخطوة الأولى في معالجة الإشارات العصبية في أنظمة نسخ الدماغ هي استخراج الميزات ذات الصلة من البيانات الخام من EEG أو MEG. عادة ما يتم أخذ هذه المهمة من خلال الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs). CNNs هي فئة من نماذج التعلم العميق المناسبة بشكل خاص لتحليل البيانات المكانية والمهيكلة مؤقتًا ، كما هو الحال مع إشارات EEG و MEG.

الترشيح المكاني: تستخدم وحدة الالتواء المرشحات المكانية لتحديد مناطق دماغية محددة ترتبط بالعمليات المراد فك تشفيرها. عند فك تشفير حركات الطرف أو نوايا اللغة ، فإن القشرة الحركية ، وهي مسؤولة عن تخطيط وتنفيذ الحركات ، ومنطقة بروكا ، وهي منطقة لغة مهمة في الدماغ ، ذات أهمية خاصة. يتم تدريب المرشحات المكانية لـ CNNs على التعرف على أنماط نشاط الدماغ التي تحدث في هذه المناطق ذات الصلة وهي على وجه التحديد للمهمة التي سيتم فك تشفيرها.

تحليل تردد الوقت: بالإضافة إلى الأنماط المكانية ، تحلل CNN أيضًا ديناميات الوقت لإشارات الدماغ ومكونات التردد الخاصة بها. غالبًا ما يتميز النشاط العصبي بتذبذبات مميزة في أحزمة التردد المختلفة. على سبيل المثال ، ترتبط تذبذبات فرقة جاما (30-100 هرتز) بالمعالجة المعرفية والاهتمام والوعي. تم تدريب CNN على اكتشاف هذه التذبذبات المميزة في إشارات EEG أو MEG واستخراجها كميزات ذات صلة لفك تشفيرها. يمكّن تحليل التردد الزمني النظام من استخدام معلومات حول البنية الزمنية وإيقاع النشاط العصبي من أجل تحسين دقة فك التشفير.

في Brain2Qwerty ، تستخلص وحدة الإلتواء أكثر من 500 خصائص مكانية ووقت لكل ميلي ثانية من بيانات MEG أو EEG. لا تتضمن هذه الخصائص إشارات تتوافق فقط مع حركات الطرف المقصود ، ولكن أيضًا الإشارات التي تعكس أخطاء الكتابة لمواضيع الاختبار ، على سبيل المثال. تعد قدرة CNNs على استخراج مجموعة واسعة من الخصائص أمرًا بالغ الأهمية لفك تشفير الإشارات العصبية القوية والشاملة.

فك التشفير المتسلسل بواسطة بنيات المحولات: فهم السياق ونمذجة اللغة

نمذجة السياق مع آليات الهجوم: التعرف على العلاقات في البيانات

وفقًا للاستخراج المميز بواسطة الوحدة النمطية التلافيفية ، يتم تحليل تسلسل الميزات المستخرجة بواسطة وحدة محول. أثبتت شبكات المحولات أنها فعالة بشكل خاص في معالجة البيانات المتسلسلة في السنوات الأخيرة وأصبحت النموذج القياسي في العديد من مجالات معالجة اللغة الطبيعية. تكمن قوتها في قدرتها على تصميم تبعيات طويلة ومعقدة في البيانات المتسلسلة وفهم سياق المدخلات.

تسجيل التبعيات

تستخدم وحدة المحولات ما يسمى آليات "الثبات الذاتي" لفهم العلاقات والتبعيات بين العناصر المختلفة في التسلسل المميز. في سياق فك تشفير الدماغ إلى النص ، هذا يعني أن النظام يتعلم فهم العلاقات بين الإضرابات السابقة واللاحقة. على سبيل المثال ، يدرك النظام أنه وفقًا لكلمة "الكلب" ، من المحتمل أن يتبع كلمة "Barks" أو فعل مماثل. تمكن آلية الهجوم الشبكة من التركيز على الأجزاء ذات الصلة من تسلسل الإدخال ووزن معناها في سياق التسلسل بأكمله.

نماذج الصوت الاحتمالية

من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات النصية ، تتعلم شبكات المحولات نماذج اللغة الاحتمالية. تمثل هذه النماذج المعرفة الإحصائية حول هيكل واحتمال الكلمات والجمل بلغة ما. تستخدم وحدة المحولات هذا النموذج الصوتي ، على سبيل المثال ، لإكمال المدخلات المجزأة أو غير المكتملة أو لتصحيح الأخطاء. على سبيل المثال ، إذا فك تشفير النظام "HUS" ، يمكن أن يدرك نموذج اللغة أن كلمة "المنزل" أكثر احتمالًا في السياق المحدد وتصحيح الإدخال وفقًا لذلك.

في أنظمة مثل تكامل Chatt Synchron ، يتم استخدام قدرة شبكات المحولات لنمذجة السياق لإنشاء جمل طبيعية ومتماسكة من نوايا الحركية المجزأة. يمكن للنظام توليد نصوص صحيحة معقولة ونحوية حتى مع وجود إشارات الدماغ غير المكتملة أو الصاخبة باستخدام معرفتها اللغوية الواسعة وقدرتها على تفسير السياق.

تكامل النماذج الصوتية المسبقة: تصحيح الخطأ والتماسك اللغوي

الوحدة الأخيرة في خط أنابيب المعالجة للعديد من أنظمة نسخ الدماغ هي وحدة لغة نهائية يتم تنفيذها غالبًا في شكل نموذج صوت عصبي مسبقًا مثل GPT-2 أو BERT. تعمل هذه الوحدة على تحسين تسلسل النص الذي تم إنشاؤه بواسطة وحدة المحولات ، لتصحيح الأخطاء وتحسين التماسك النحوي والطبيعي للنص الذي تم إنشاؤه.

الحد من الأخطاء حسب الاحتمالات اللغوية

تستخدم الوحدة الصوتية معرفتها الواسعة باللغة والقواعد والأسلوب لتصحيح الأخطاء التي يمكن أن تنشأ في خطوات فك التشفير السابقة. باستخدام الاحتمالات اللغوية ومعلومات السياق ، يمكن للوحدة الصوتية تقليل معدل خطأ الرسم (CER) بنسبة تصل إلى 45 ٪. على سبيل المثال ، يحدد ويصحح أخطاء الإملاء أو الأخطاء النحوية أو عواقب الكلمات غير المتسقة بشكل دلالي.

فك تشفير كلمات غير معروفة

نماذج اللغة الأولية المدربة قادرة على فك كلمات غير معروفة أو مجموعات نادرة من خلال التراجع عن قدرتها على الجمع بين مقطع لفظي وفهم الهيكل المورفولوجي للكلمات. على سبيل المثال ، إذا كان النظام يفكّر كلمة جديدة أو غير عادية ، فيمكن أن تحاول وحدة اللغة تجميعها من المقاطع المعروفة أو أجزاء من الكلمة واشتقاق معناها من السياق.

يوضح نموذج الغردان من Google بشكل مثير للإعجاب مزايا التعلم النقل من كميات هائلة من بيانات النص للتكيف مع أنماط اللغة الفردية. تم تدريب chirp على 28 مليار خط من النص ويمكن أن يتكيف بسرعة مع عادات اللغة المحددة ومفردات المستخدمين الأفراد. تعتبر هذه القدرة على التخصيص مهمة بشكل خاص لأنظمة نسخ الدماغ ، لأن أنماط اللغة واحتياجات التواصل للأشخاص الذين يعانون من اضطرابات اللغة أو اضطرابات اللغة يمكن أن تختلف اختلافًا كبيرًا.

القيود السريرية والتقنية: التحديات في الطريق إلى تطبيق واسع

القيود المرتبطة بالأجهزة: قابلية النقل وقدرة الوقت الحقيقي

على الرغم من التقدم المثير للإعجاب في تكنولوجيا نسخ الدماغ ، لا يزال هناك عدد من القيود السريرية والتقنية التي تحد من التطبيق الواسع لهذه التكنولوجيا.

قابلية النقل MEG

أنظمة MEG الحالية ، مثل 500 كيلوغرام من Electa Neuromag ، هي أجهزة معقدة ومرضى داخلي تتطلب بيئات مختبرية ثابتة. إن افتقارهم إلى قابلية النقل يحد من استخدامها خارج مؤسسات البحث المتخصصة. مطلوب أنظمة MEG المحمولة والهواتف المحمولة للتطبيق السريري الأوسع والاستخدام في البيئة المنزلية. إن تطوير مستشعرات MEG الأخف وزنا وأقل كثافة الطاقة وطرق تبريد البرد هو هدف بحثي مهم.

زمن الوصول الحقيقي

العديد من أنظمة نسخ الدماغ الحالية ، بما في ذلك Brain2Qwerty ، معالجة الجمل فقط بعد إكمال المدخلات وليس في علامات الوقت في الوقت الحقيقي. يمكن أن يؤثر هذا الكمون الحقيقي في الوقت المناسب على طبيعية وسائل الاتصال. تعد المعالجة في الوقت الفعلي لإشارات الدماغ والتعليقات الفورية في شكل نص ضروريًا للتفاعل البديهي والسهل. وبالتالي ، فإن تحسين سرعة المعالجة للخوارزميات وتقليل الكمون هو التحديات الفنية المهمة.

التحديات الفسيولوجية العصبية: الاعتماد على الحركية والتقلب الفردي

الاعتماد على المحرك

العديد من أنظمة نسخ الدماغ الحالية فك تشفير حركات الطرف المقصودة في المقام الأول أو الأنشطة الحركية الأخرى. هذا يحد من قابلية تطبيقهم للمرضى المصابين بالشلل الكامل والذين لم يعد بإمكانهم إنشاء إشارات حركية. بالنسبة لمجموعة المريض هذه ، هناك حاجة إلى أنظمة BCI المستقلة عن السيارات ، والتي تستند إلى أشكال أخرى من النشاط العصبي ، مثل التحدث في فكرة بصرية عن التحدث العقلي أو النية الخالصة.

التباين الفردي

يمكن أن تختلف دقة وأداء أنظمة نسخ الدماغ بشكل كبير من شخص لآخر. يمكن أن تجعل الاختلافات الفردية في بنية الدماغ ، والنشاط العصبي والاستراتيجيات المعرفية صعبة فك التشفير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تتناقص الدقة في المرضى الذين يعانون من الأمراض التنكسية العصبية كما هو الحال بسبب نشاط القشرة المتغير والأضرار العصبية التدريجية. وبالتالي فإن تطوير خوارزميات قوية وتكيفية ، والتي يمكن أن تتكيف مع الفروق الفردية والتغيرات في نشاط الدماغ ، لها أهمية كبيرة.

الآثار الأخلاقية وحماية البيانات: التعامل المسؤول لبيانات الدماغ

مخاطر الخصوصية في بيانات الدماغ: حماية الخصوصية العقلية

يثير التقدم في تكنولوجيا نسخ الدماغ أسئلة أخلاقية مهمة ومخاوف حماية البيانات. تحمل القدرة على فك تشفير إشارات الدماغ وتحويلها إلى نص مخاطر محتملة للخصوصية والاستقلالية العقلية للأفراد.

ترك إمكانية الباب للتفكير

على الرغم من أن الأنظمة الحالية مثل rain2qwerty فك تشفير الأنشطة الحركية المقصودة في المقام الأول ، إلا أن هناك من الناحية النظرية أن الأنظمة المستقبلية يمكن أن تلتقط عمليات إدراكية غير مرغوب فيها أو حتى أفكار. تثير فكرة تقنية "الأفكار" أسئلة أساسية حول الخصوصية وحماية المجال الحميمي العقلي. من المهم تطوير إطار أخلاقي وقانوني واضح لمنع إساءة استخدام هذه التقنيات وحماية حقوق الأفراد.

صعوبات عدم الكشف عن هويتها

تحتوي إشارات EEG و MEG على أنماط بيومترية فريدة من نوعها يمكن أن تجعل الناس يمكن تحديدهم. حتى بيانات الدماغ المجهولة يمكن إعادة تحديدها أو إساءة استخدامها لأغراض غير مصرح بها. وبالتالي فإن حماية عدم الكشف عن هويتها وسرية بيانات Hirnd لها أهمية حاسمة. هناك حاجة إلى إرشادات صارمة لحماية البيانات وتدابير الأمن لضمان أن بيانات الدماغ مسؤولة وصحيحة أخلاقيا

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus