طريقة جديدة لتحسين أداء الروبوت في رعاية المرضى

للعمل في مجال التمريض

طريقة جديدة لتحسين أداء الروبوت في رعاية المرضى
TT

طريقة جديدة لتحسين أداء الروبوت في رعاية المرضى

طريقة جديدة لتحسين أداء الروبوت في رعاية المرضى

أصبح للروبوتات في اليابان دور بالغ الأهمية في رعاية المرضى، حسبما ذكر باحثون يابانيون. ومن أجل تحسين قدرة الروبوتات في مجال التمريض، قام الفريق البحثي بتطوير طريقة جديدة للتحكم في الروبوتات تسمح لها بتقليد الحركات البشرية في مواقف مثل تحريك المرضى، ونقلهم من مكان لآخر.
ويقول الباحث تشانجان جيانغ المتخصص في مجال الهندسة الميكانيكية بجامعة «ريتسوميكان» اليابانية، «نقص أطقم التمريض في الآونة الأخيرة أصبح مشكلة اجتماعية خطيرة، ناجمة عن تراجع أعداد المواليد، وارتفاع مستوى أعمار السكان»، حسب وكالة الأنباء الألمانية.
وأفاد الموقع الإلكتروني «فيز دوت أورج»، المتخصص في مجال التكنولوجيا، بأن فريق الدراسة طور تقنية جديدة للتحكم في حركة ذراع روبوتية متخصصة في العناية بالمرضى لا تؤدي إلى الحركات الحادة أو الاحتكاكات التي تنجم عن الأذرع الروبوتية التقليدية.
وأوضح: «بدلاً من الاحتكاك التقليدي الناجم عن الإمساك بالمرضى، استعداداً لنقلهم، تعتمد الذراع الجديدة على الطاقة الكامنة التي تقلل من المعاناة التي يمكن أن يتعرض لها المرضى أثناء تحريكهم على فراش المرض».
وكان قد ابتكر فريق من الباحثين في مجال الكومبيوتر بجامعة كاليفورنيا الجنوبية تقنية جديدة لتعليم الروبوتات مهارات مختلفة عن طريق التنافس مع البشر.
وقال ستيفانوس نيكولايديس، الباحث في مجال علوم الكومبيوتر، «هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها تعليم الروبوتات عن طريق التنافس مع البشر»، مضيفاً أن هذه التجربة «تشبه خوض مباراة رياضية، فإذا ما لعبت مباراة تنس مع شخص يسمح لك بالفوز دائماً، فإنك لن تتحسن مطلقاً، وينطبق الأمر نفسه على الروبوتات، بمعنى أنه إذا كنت تريد أن تعلم الروبوت مهارة معقدة مثل القدرة على إمساك الأشياء، على سبيل المثال، فعليك أن تضعه في تحدٍ».
ويستخدم نيكولايديس تقنية لتدريب الروبوتات تعرف باسم «التعليم التعزيزي»، وهي تعتمد على تدريب منظومات الذكاء الاصطناعي عن طريق التكرار.
وخلال التجارب، تبين أن إدخال عنصر بشري في عملية تعليم منظومة الذكاء الاصطناعي يساعد الروبوت على اكتساب مهارات متزايدة عن طريق متابعة الإنسان، وهو يستكمل المهمة الموكلة إليه. وأفاد الموقع الإلكتروني «فيز دوت أورج»، المتخصص في مجال التكنولوجيا، بأنه في إطار التجربة، يحاول الروبوت الإمساك بشيء ما، فيما يتابع الشخص المشارك في التجربة الروبوت، فإذا ما نجح في الإمساك، يحاول هذا الشخص انتزاع الشيء من قبضة الروبوت.



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».