لقد ظهر تطور رائد في علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي من كوريا الجنوبية، حيث حقق فريق بحثي بقيادة البروفيسور سانج هيون باك من معهد دايجو كيونج بوك للعلوم والتكنولوجيا إنجازًا ملحوظًا، ومن خلال تطوير شبكة عصبية متطورة، نجح الفريق في فك تشفير موجات الدماغ البشري لتفسير النوايا بدقة غير مسبوقة، ويمثل هذا الابتكار قفزة كبيرة في فهم الدماغ البشري وتسخير إمكاناته للتطبيقات في العالم الحقيقي.

وإن أحد أهم التحديات في أبحاث موجات الدماغ هو الدرجة العالية من التباين في البيانات، وحتى عندما يقوم الأفراد بنفس المهمة، تختلف أنماط موجات الدماغ لديهم بشكل كبير، وفي السابق، كان على العلماء جمع كميات هائلة من بيانات موجات الدماغ من شخص واحد، وتدريب النماذج على نطاق واسع لتحقيق نتائج دقيقة، وهذه العملية التي تتطلب عمالة مكثفة حدت من التطبيق العملي لمثل هذه التقنيات.

وعالج فريق البحث الكوري الجنوبي هذه المشكلة من خلال إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تحليل بيانات موجات الدماغ بشكل أكثر فعالية، وقد تضمن نهجهم تطوير نظام متعدد المراحل لتصفية الضوضاء واستخراج المعلومات ذات المغزى، مما يتيح للشبكة العصبية فك شفرة النوايا البشرية بمعدل دقة ملحوظ يبلغ 76%.

وتستفيد الشبكة العصبية لفريق البحث من خوارزمية معقدة لتفسير إشارات الموجات الدماغية، وتمثل هذه الإشارات النوايا وراء الحركات الجسدية، مثل الوصول إلى جسم ما أو التحرك في اتجاه معين، ومن خلال تصفية الضوضاء الخارجية، يمكن للنظام التنبؤ بدقة بأفعال المشارك المقصودة بناءً على أنماط الموجات الدماغية الخاصة به.

ووفقًا للفريق، فإن هذا التقدم يلغي الحاجة إلى تدريب فردي مكثف، مما يجعل التكنولوجيا أكثر قابلية للتطوير ويمكن الوصول إليها، وتم تفصيل هذا الاختراق في مجلة IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems وتم الترحيب به باعتباره إنجازًا تحويليًا في هذا المجال.

وإن آثار هذا البحث هائلة، مع تطبيقات محتملة تمتد إلى صناعات متعددة، ووسلط البروفيسور باك الضوء على أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تحدث ثورة في مجالات مثل الطب والروبوتات وواجهات الدماغ والحاسوب (BCIs)، وعلى سبيل المثال: مساعدة الأفراد ذوي الإعاقات الحركية من خلال ترجمة نواياهم إلى أفعال جسدية.

وتحسين الأجهزة التي يتم التحكم فيها عن طريق الدماغ، مما يمكن المستخدمين من تشغيل الآلات باستخدام أفكارهم فقط، وتحسين التشخيص الطبي من خلال تحليل الإشارات الحيوية من أجل رعاية أفضل للمرضى، وتضع هذه التكنولوجيا أيضًا الأساس لإنشاء واجهات دماغية حاسوبية سلسة يمكن أن تعيد تعريف كيفية تفاعل البشر مع التكنولوجيا.

ويمثل هذا البحث خطوة مهمة نحو فهم أعمق لكيفية عمل الدماغ البشري، ومن خلال سد الفجوة بين النشاط العصبي والتطبيقات العملية، يفتح عمل الفريق أبوابًا جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع علم الأعصاب.

وأعرب البروفيسور باك عن تفاؤله بشأن مستقبل هذه التكنولوجيا، قائلاً: "ستستمر تكنولوجيتنا في التطور حتى يمكن استخدامها بشكل أكثر شمولاً في تحليل الإشارات الحيوية المختلفة"، ومع التقدم المستمر، يمكن لهذا الابتكار أن يحول الطريقة التي نتفاعل بها مع الآلات ويحسن نوعية الحياة للأفراد ذوي الإعاقة.