ميتا تطور تقنية جديدة لقراءة إشارات الدماغ دون شرائح مزروعة

كشفت شركة ميتا (Meta) عن الجيل الثاني من نظامها البحثي Brain2Qwerty V2، وهو مشروع يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحويل نشاط الدماغ إلى كلمات وعبارات مفهومة دون الحاجة إلى زرع شرائح أو أقطاب إلكترونية داخل الدماغ.

وأكدت الشركة أن الهدف من المشروع ليس "قراءة الأفكار" أو تطوير منتج استهلاكي في الوقت الحالي، وإنما تصميم تقنيات قد تساعد مستقبلاً الأشخاص الذين فقدوا القدرة على الكلام أو التواصل بسبب الأمراض أو الإصابات العصبية.

كيف تعمل التقنية؟

يعتمد النظام على جهاز التخطيط المغناطيسي للدماغ (MEG)، الذي يرصد الإشارات المغناطيسية الدقيقة الناتجة عن نشاط الدماغ أثناء الكتابة.

وخلال التجارب، لا يراقب النظام لوحة المفاتيح أو الحروف التي يكتبها المستخدم، بل يحلل الإشارات العصبية المرتبطة بعملية التفكير في الكتابة، ثم يستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالكلمات والجمل التي يقصدها الشخص.

تطور كبير مقارنة بالإصدار الأول

في النسخة الأولى من المشروع، كان النظام يحاول تفسير كل حرف على حدة، وهي مهمة معقدة بسبب التشويش الكبير في الإشارات العصبية.

أما Brain2Qwerty V2، فأصبح يعتمد على تحليل الكلمات والجمل كاملة، مستفيدًا من نماذج لغوية متقدمة مشابهة لتلك المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ما يسمح بفهم السياق وإكمال الكلمات الناقصة بطريقة أكثر دقة.

فهم دلالي للغة

وأوضحت ميتا أن النظام يمتلك ما يُعرف بـ**"الفهم الدلالي" (Semantic Understanding)**، إذ يستطيع استنتاج العبارات الصحيحة حتى عندما تكون إشارات الدماغ غير مكتملة أو تحتوي على تشويش.

ويشبه هذا الأسلوب آلية التنبؤ بالكلمات الموجودة في لوحات مفاتيح الهواتف الذكية، لكنه يعتمد على النشاط العصبي بدلًا من الأحرف التي يكتبها المستخدم.

تقنيات ذكاء اصطناعي متعددة

يجمع النظام بين عدة تقنيات حديثة، أبرزها:

• نماذج Transformers لمعالجة اللغة.
• الشبكات العصبية الالتفافية CNNs لتحليل الإشارات المعقدة.
• نماذج لغوية متخصصة لتصحيح الأخطاء واستنتاج الكلمات.
• وكلاء ذكاء اصطناعي (AI Agents) لتحسين سرعة ودقة فك تشفير الإشارات العصبية.

تدريب على 22 ألف جملة

اعتمد الباحثون في تدريب النظام على قاعدة بيانات تضم نحو 22 ألف جملة، جُمعت من 9 متطوعين أمضى كل منهم قرابة 10 ساعات مرتديًا جهاز التخطيط المغناطيسي أثناء الكتابة.

ووفق نتائج الدراسة:

• بلغ متوسط دقة التعرف على الكلمات 61%.
• وصلت الدقة لدى أفضل المشاركين إلى 78%.
• احتوى أكثر من نصف النصوص التي فككها النظام على خطأ واحد فقط أو أقل.

كما أعلنت ميتا إتاحة الشفرة البرمجية وبيانات التدريب للباحثين كمصادر مفتوحة لدعم الأبحاث المستقبلية.

بديل غير جراحي لواجهات الدماغ والحاسوب

ترى ميتا أن أبرز ما يميز المشروع هو اعتماده على جهاز خارجي لالتقاط إشارات الدماغ، دون الحاجة إلى عمليات جراحية أو زرع أقطاب إلكترونية داخل الدماغ، بخلاف بعض المشاريع الأخرى مثل Neuralink التابعة لإيلون ماسك.

ويقلل هذا النهج من المخاطر الطبية المرتبطة بالجراحة، مع تقديم نتائج تعتبرها الشركة واعدة في مجال واجهات الدماغ والحاسوب غير التدخلية.

هل ستصل التقنية إلى المستخدمين قريبًا؟

رغم التقدم المحقق، تؤكد ميتا أن Brain2Qwerty V2 لا يزال مشروعًا بحثيًا، وأن تحويله إلى منتج متاح للجمهور ليس أمرًا قريبًا.

ويرجع ذلك إلى أن أجهزة MEG المستخدمة حاليًا كبيرة الحجم، مرتفعة التكلفة، وتقتصر على المستشفيات ومراكز الأبحاث، ما يجعل استخدامها اليومي غير عملي.

ومع ذلك، ترى الشركة أن التطور السريع في مجالي الذكاء الاصطناعي وعلوم الأعصاب قد يمهد الطريق خلال السنوات المقبلة لظهور واجهات دماغ وحاسوب غير جراحية وأكثر سهولة في الاستخدام.