في كاليفورنيا في مركز UC Davis Health تم تطوير واجهة كمبيوتر دماغية جديدة (BCI) لترجمة إشارات الدماغ إلى كلام بدقة تصل إلى 97٪ وهي دقة غير مسبوقة في هذا الميدان.

قام الباحثون بزراعة أجهزة استشعار في دماغ كيسي هاريل، وهو رجل يبلغ من العمر 45 عامًا مصاب بمرض التصلب الجانبي الضموري (ALS)، أفقده المرض قدرة السيطرة على العضلات المستخدمة في الكلام.

نُشرت دراسة حول هذه التجربة السريرية في مجلة New England Journal of Medicine، إذ قام الباحثون في يوليو 2023 بزراعة جهاز BCI ووضع 4 مجموعات من الأقطاب الكهربائية الدقيقة تتكون من 256 قطب في منطقة الدماغ المسؤولة عن تنسيق الكلام لتسجل نشاط الدماغ.

وتم تصميم خورازميات ونماذج تعلم آلي لفهم هذه الإشارات التي يُعتقد أنها أوامر للعضلات، ويتم ترجمتها إلى الكلمات المُراد نطقها، ثم يتولى برنامج آخر قراءة هذه الكلمات مباشرة.

زيادة التدريب تزيد الدقة

تتطلب برامج التعلم الآلي التي تفسر الدماغ كماً كبيراً من البيانات لتعطي أداء جيداً، لذلك قام الباحثون بتدريب النظام بالتعاون مع كيسي هاريل، وفي جلسة التدريب الأولى حاول الباحثون أن يجعلوه يحاول نطق 50 كلمة فقط، وسجلوا الإشارات التي يرسلها الدماغ عند محاولة نطق كل كلمة، وقاموا بتدريب النظام بالتدرج ليتعلم تحويل الإشارات إلى كلام، وقد استغرق النظام 30 دقيقة فقط ليصل إلى دقة 99.6% في فهم الـ 50 كلمة التي تم التركيز عليهم.

ثم في الجلسات التالية تم زيادة عدد المفردات، ونقصت دقة النظام، ففي الجلسة الثانية تم استخدام 125000 مفردة محتملة، وحقق النموذج دقة 90.2% وبالاستمرار بجمع البيانات وتدريب النظام استقر النظام بعد 84 جلسة على مدار 32 أسبوع على دقة بلغت 97.5%.

وقد بكى هاريل، أول مرة يرى مايريد أن يقوله على شاشة الكمبيوتر، فقد تمكن جهاز BCI من تفسير كلامه بمساعدة نموذج الذكاء الاصطناعي، ثم قام الباحثون بتطوير نظام ينطق الكلمات بصوت هاريل معتمدين على عينات من صوته قبل المرض.