ابتكار «كلب إلكتروني» لإنقاذ ضحايا الكوارث

TT

ابتكار «كلب إلكتروني» لإنقاذ ضحايا الكوارث

ابتكر باحثون في المعهد الاتحادي السويسري للتكنولوجيا ومقره في مدينة زيوريخ جهازاً إلكترونياً يقوم بعمل كلب الإنقاذ، حيث يستطيع استشعار أدق الروائح وتحديد طبيعتها. ومن المعروف أن كلاب الإنقاذ المدربة هي أفضل وسيلة للعثور على ضحايا الكوارث الطبيعية المحتجزين تحت الأنقاض، لكن مثل جميع الكائنات الحية، لا تستطيع الكلاب العمل على مدار الساعة وتحتاج إلى قسط من الراحة من وقت إلى آخر، كما أنها قد لا تكون متوافرة على الفور في موقع الكارثة، وربما أيضاً يتعذر نقلها في الوقت المناسب إلى أماكن الكوارث البعيدة، حسب وكالة الأنباء الألمانية (د.ب.أ).
وكان العلماء قد ابتكروا من قبل جهازاً يستطيع استشعار أدق الروائح التي تنبعث من جسم الإنسان عن طريق الجلد مثل الاسيتون والأمونيا والإيسوبرين، لكن فريق البحث بقيادة البروفيسور سوتيريس براتسينيس، المتخصص في مجال الهندسة بالمعهد، نجح في ابتكار جهاز جديد مزود بوحدتي استشعار لرصد ثاني أكسيد الكربون والرطوبة.
وأفاد الموقع الإلكتروني «ساينس ديلي» المتخصص في الأبحاث العلمية والتكنولوجيا، بأن الجهاز الجديد يمكن أن يكون مفيداً في البحث عن الناجين تحت الأنقاض، حيث تم اختباره على متطوعين في معهد أبحاث التنفس التابع لجامعة إينسبروك في مدينة دورنيرن داخل نموذج لمحاكاة حالات الاحتجاز. وأوضح الباحث أندرياس جونتر، أن استخدام أكثر من وحدة استشعار داخل الجهاز تنطوي على فائدة كبيرة؛ لأن بعض المركبات الكيميائية قد تصدر عن أكثر من مصدر غير البشر، فثاني أكسيد الكربون على سبيل المثال قد ينبعث من البشر ومن الحرائق أيضاً؛ لذلك فإن وجود أكثر من وسيلة للقياس يمكن أن يعطي العلماء مؤشراً موثوقاً بشأن وجود بشر تحت الأنقاض.



الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
TT

الذكاء الصناعي يقرأ الأفكار وينصّها

فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)
فك تشفير إعادة بناء الكلام باستخدام بيانات مسح الرنين المغناطيسي (جامعة تكساس)

طُوّر جهاز فك ترميز يعتمد على الذكاء الصناعي، قادر على ترجمة نشاط الدماغ إلى نص متدفق باستمرار، في اختراق يتيح قراءة أفكار المرء بطريقة غير جراحية، وذلك للمرة الأولى على الإطلاق، حسب صحيفة «الغارديان» البريطانية.
وبمقدور جهاز فك الترميز إعادة بناء الكلام بمستوى هائل من الدقة، أثناء استماع الأشخاص لقصة ما - أو حتى تخيلها في صمت - وذلك بالاعتماد فقط على مسح البيانات بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي فقط.
وجدير بالذكر أن أنظمة فك ترميز اللغة السابقة استلزمت عمليات زراعة جراحية. ويثير هذا التطور الأخير إمكانية ابتكار سبل جديدة لاستعادة القدرة على الكلام لدى المرضى الذين يجابهون صعوبة بالغة في التواصل، جراء تعرضهم لسكتة دماغية أو مرض العصبون الحركي.
في هذا الصدد، قال الدكتور ألكسندر هوث، عالم الأعصاب الذي تولى قيادة العمل داخل جامعة تكساس في أوستن: «شعرنا بالصدمة نوعاً ما؛ لأنه أبلى بلاءً حسناً. عكفت على العمل على هذا الأمر طيلة 15 عاماً... لذلك كان الأمر صادماً ومثيراً عندما نجح أخيراً».
ويذكر أنه من المثير في هذا الإنجاز أنه يتغلب على قيود أساسية مرتبطة بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، وترتبط بحقيقة أنه بينما يمكن لهذه التكنولوجيا تعيين نشاط الدماغ إلى موقع معين بدقة عالية على نحو مذهل، يبقى هناك تأخير زمني كجزء أصيل من العملية، ما يجعل تتبع النشاط في الوقت الفعلي في حكم المستحيل.
ويقع هذا التأخير لأن فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تقيس استجابة تدفق الدم لنشاط الدماغ، والتي تبلغ ذروتها وتعود إلى خط الأساس خلال قرابة 10 ثوانٍ، الأمر الذي يعني أنه حتى أقوى جهاز فحص لا يمكنه تقديم أداء أفضل من ذلك.
وتسبب هذا القيد الصعب في إعاقة القدرة على تفسير نشاط الدماغ استجابة للكلام الطبيعي؛ لأنه يقدم «مزيجاً من المعلومات» منتشراً عبر بضع ثوانٍ.
ورغم ذلك، نجحت نماذج اللغة الكبيرة - المقصود هنا نمط الذكاء الصناعي الذي يوجه «تشات جي بي تي» - في طرح سبل جديدة. وتتمتع هذه النماذج بالقدرة على تمثيل المعنى الدلالي للكلمات بالأرقام، الأمر الذي يسمح للعلماء بالنظر في أي من أنماط النشاط العصبي تتوافق مع سلاسل كلمات تحمل معنى معيناً، بدلاً من محاولة قراءة النشاط كلمة بكلمة.
وجاءت عملية التعلم مكثفة؛ إذ طُلب من ثلاثة متطوعين الاستلقاء داخل جهاز ماسح ضوئي لمدة 16 ساعة لكل منهم، والاستماع إلى مدونات صوتية. وجرى تدريب وحدة فك الترميز على مطابقة نشاط الدماغ للمعنى باستخدام نموذج لغة كبير أطلق عليه «جي بي تي - 1»، الذي يعتبر سلف «تشات جي بي تي».