باحثو أبل يطوّرون تقنية ذكاء اصطناعي لفهم إشارات الدماغ دون الحاجة إلى بيانات مشروحة

سماعات AirPods Pro 3 من أبل

طوّر فريق من باحثي شركة أبل أسلوبًا جديدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم جانب محدد من النشاط الكهربائي للدماغ، وذلك دون الاعتماد على البيانات المشروحة مسبقًا، وهي خطوة قد تمهد لتقنيات قابلة للارتداء قادرة على قراءة إشارات الدماغ في المستقبل.

التقنية الجديدة، التي تحمل اسم “PAirwise Relative Shift” (PARS)، تعتمد على أسلوب التعلم الذاتي غير الخاضع للإشراف. وبموجبه يتعلّم النموذج التمييز بين المقاطع الزمنية المختلفة لتخطيط كهربية الدماغ (EEG) بالاعتماد على البيانات الخام فقط، من دون تدخل بشري أو تصنيفات مسبقة.

وتهدف هذه المقاربة إلى الحد من الحاجة إلى البيانات المشروحة المكلفة، خصوصًا في التطبيقات الطبية، مثل تحليل مراحل النوم أو اكتشاف النوبات. إذ تتطلب النماذج التقليدية كميات كبيرة من البيانات المصنّفة يدويًا، كتمييز مراحل النوم أو تحديد بداية ونهاية نوبات الصرع.

وبحسب الدراسة، أثبت النموذج المدرب باستخدام تقنية PARS أداءً يعادل أو يتفوق على الطرق التقليدية في ثلاثة من أصل أربعة معايير معيارية مستخدمة لتحليل إشارات EEG، ما يشير إلى إمكانية اعتماد التعلم الذاتي لتحسين أداء أنظمة قراءة إشارات الدماغ.

وتأتي هذه التطورات بالتوازي مع خطوة أخرى للشركة؛ ففي عام 2023 تقدّمت أبل بطلب براءة اختراع لجهاز قابل للارتداء قادر على قياس الإشارات الحيوية للمستخدم، مع الإشارة تحديدًا إلى تطوير أجهزة تخطيط كهربية الدماغ تُدمج ضمن سماعات الأذن مثل AirPods. وتقترح البراءة استخدام عدد أكبر من الحساسات حول أطراف السماعات، إضافة إلى نموذج ذكاء اصطناعي يختار أفضل الأقطاب للحصول على إشارة أكثر دقة.