الجيل التالي من الإنترنت: ركوب الأمواج عبر الدماغ والآلة، الإنسان على السلسلة 🧠
الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي يزدهر بشكل كبير، ومع ذلك فإن الاختراقات على المستوى التكنولوجي ليست كبيرة، حيث تتنوع التطبيقات بقيادة روبوتات واجهة التفاعل القائمة على LLM، ولكن مجال الذكاء الاصطناعي قد دخل مرحلة التوسع الهندسي والتجاري على نطاق واسع، وقد بلغ في المستوى النظري مرحلة الركود. من المؤكد أن نقاط التركيز المستقبلية للأصول والابتكار ستتجه نحو واجهات الدماغ والآلة، ومواد بديلة للطاقة الجديدة، واقتصاد الفضاء.
المكونات الأساسية لـ BCI:
🧠جمع الإشارات التداخل الجراحي: عن طريق زرع الأقطاب الكهربائية (مثل مصفوفة الأقطاب الكهربائية الدقيقة، ECoG)، جودة الإشارة عالية ولكن هناك خطر العدوى. غير تدخلي: EEG (تخطيط كهربية الدماغ): تسجيل النشاط الكهربائي من خلال أقطاب كهربائية على فروة الرأس، تكلفة منخفضة ولكن دقة مكانية ضعيفة. MEG (تخطيط المجال المغناطيسي للدماغ): تسجيل إشارات المجال المغناطيسي، دقة عالية ولكن الجهاز مكلف. fMRI (الرنين المغناطيسي الوظيفي): قياس النشاط العصبي بشكل غير مباشر من خلال إشارة تعتمد على مستوى الأكسجين في الدم (BOLD). fNIRS (الطيف الضوئي بالأشعة تحت الحمراء القريبة): استخدام إشارات الضوء للكشف عن تغيرات مستوى الأكسجين في الدم، محمولة ولكن دقة زمنية منخفضة.
🧠نوع الإشارة الأحداث المرتبطة بالجهد (ERP): مثل P300 (موجة إيجابية تظهر بعد 300 مللي ثانية) ، تستخدم في نظام التهجئة. الجهد المستحث بالحس: مثل الجهد المستحث البصري (VEP) ، الجهد المستحث السمعي (AEP). إشارة تخيل الحركة (SMR): تنتج من تخيل حركة الأطراف ، تستخدم للتحكم في الأطراف الاصطناعية أو المؤشر.
🧠معالجة الإشارات واستخراج الميزات: إزالة الضوضاء واستخراج المعلومات المفيدة، تشمل الطرق الشائعة: نمط الفضاء المشترك (CSP): تعظيم الفرق في تباين الإشارتين (انظر المعادلة أدناه). تحليل المكونات المستقلة (ICA): فصل مصادر الإشارة وإزالة الشوائب (مثل تداخل وميض العين). تحويل الموجات (WT): استخراج الميزات الزمنية الترددية. خوارزميات التصنيف: تعيين الميزات إلى أوامر التحكم، تشمل الطرق الشائعة: آلة الدعم النقطي (SVM): فصل الفئات المختلفة من خلال الطائرة الفائقة. الشبكات العصبية (NN): مثل الشبكة متعددة الطبقات (MLP)، الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). نظام الاستدلال الضبابي (FIS): معالجة إشارات عدم اليقين.
اتجاهات البحث المستقبلية 1. تطوير أجهزة غير جراحية منخفضة التكلفة وعالية الدقة (مثل EEG منخفض الكثافة)؛ 2، تحسين دقة التصنيف من خلال دمج خوارزميات التعلم العميق عالية الأداء (مثل LSTM و Transformer). 3، تحسين خوارزمية معالجة الإشارات في الوقت الحقيقي لتقليل التأخير؛ 4، توسيع مجالات التطبيق (مثل التعرف على المشاعر، التحكم في الواقع الافتراضي).
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الجيل التالي من الإنترنت: ركوب الأمواج عبر الدماغ والآلة، الإنسان على السلسلة 🧠
الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي يزدهر بشكل كبير، ومع ذلك فإن الاختراقات على المستوى التكنولوجي ليست كبيرة، حيث تتنوع التطبيقات بقيادة روبوتات واجهة التفاعل القائمة على LLM، ولكن مجال الذكاء الاصطناعي قد دخل مرحلة التوسع الهندسي والتجاري على نطاق واسع، وقد بلغ في المستوى النظري مرحلة الركود. من المؤكد أن نقاط التركيز المستقبلية للأصول والابتكار ستتجه نحو واجهات الدماغ والآلة، ومواد بديلة للطاقة الجديدة، واقتصاد الفضاء.
المكونات الأساسية لـ BCI:
🧠جمع الإشارات
التداخل الجراحي: عن طريق زرع الأقطاب الكهربائية (مثل مصفوفة الأقطاب الكهربائية الدقيقة، ECoG)، جودة الإشارة عالية ولكن هناك خطر العدوى.
غير تدخلي: EEG (تخطيط كهربية الدماغ): تسجيل النشاط الكهربائي من خلال أقطاب كهربائية على فروة الرأس، تكلفة منخفضة ولكن دقة مكانية ضعيفة. MEG (تخطيط المجال المغناطيسي للدماغ): تسجيل إشارات المجال المغناطيسي، دقة عالية ولكن الجهاز مكلف. fMRI (الرنين المغناطيسي الوظيفي): قياس النشاط العصبي بشكل غير مباشر من خلال إشارة تعتمد على مستوى الأكسجين في الدم (BOLD). fNIRS (الطيف الضوئي بالأشعة تحت الحمراء القريبة): استخدام إشارات الضوء للكشف عن تغيرات مستوى الأكسجين في الدم، محمولة ولكن دقة زمنية منخفضة.
🧠نوع الإشارة الأحداث المرتبطة بالجهد (ERP): مثل P300 (موجة إيجابية تظهر بعد 300 مللي ثانية) ، تستخدم في نظام التهجئة. الجهد المستحث بالحس: مثل الجهد المستحث البصري (VEP) ، الجهد المستحث السمعي (AEP). إشارة تخيل الحركة (SMR): تنتج من تخيل حركة الأطراف ، تستخدم للتحكم في الأطراف الاصطناعية أو المؤشر.
🧠معالجة الإشارات واستخراج الميزات: إزالة الضوضاء واستخراج المعلومات المفيدة، تشمل الطرق الشائعة: نمط الفضاء المشترك (CSP): تعظيم الفرق في تباين الإشارتين (انظر المعادلة أدناه). تحليل المكونات المستقلة (ICA): فصل مصادر الإشارة وإزالة الشوائب (مثل تداخل وميض العين). تحويل الموجات (WT): استخراج الميزات الزمنية الترددية. خوارزميات التصنيف: تعيين الميزات إلى أوامر التحكم، تشمل الطرق الشائعة: آلة الدعم النقطي (SVM): فصل الفئات المختلفة من خلال الطائرة الفائقة. الشبكات العصبية (NN): مثل الشبكة متعددة الطبقات (MLP)، الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). نظام الاستدلال الضبابي (FIS): معالجة إشارات عدم اليقين.
اتجاهات البحث المستقبلية
1. تطوير أجهزة غير جراحية منخفضة التكلفة وعالية الدقة (مثل EEG منخفض الكثافة)؛
2، تحسين دقة التصنيف من خلال دمج خوارزميات التعلم العميق عالية الأداء (مثل LSTM و Transformer).
3، تحسين خوارزمية معالجة الإشارات في الوقت الحقيقي لتقليل التأخير؛
4، توسيع مجالات التطبيق (مثل التعرف على المشاعر، التحكم في الواقع الافتراضي).