في عالم الذكاء الاصطناعي، يتواصل العلماء باستمرار من أجل تطوير أدوات مبتكرة تسهل فهم إشارات الدماغ. نقدم لكم اليوم نظام EEG-VID، وهو عبارة عن إطار عمل متطور يهدف إلى فك رموز إشارات EEG (إشارات الدماغ) بدقة عالية، حتى في بيئات مختلفة ومع المشاركين المتنوعين.

تعتمد التقنية الجديدة على نموذج التعلم العميق الذي يتنبأ بحالات EEG الكامنة المستقبلية من خلال معالجة التاريخ القريب للإشارات. يستفيد EEG-VID من تقنية الترميز المستهدف ذات الحركة الأسية، إلى جانب توجيه ضعيف من الوظائف المتعلمة مسبقاً، مما يسمح بتحسين الأداء عبر مجموعة متنوعة من الإعدادات والأشخاص.

في اختبارات الأداء، أظهر النظام تحسناً ملحوظاً في دقة النتائج عبر مجموعة البيانات VIG-48 ومنافسات BCI IV. حيث حقق تحسناً في 41 من 42 مقارنة في دقة البيانات، بما في ذلك جميع الحالات التي تزامنت مع حذف أحد المشاركين.

بلغت نسبة التحسن القصوى 16.22 نقطة مئوية، بينما حقق EEG-VID في المهمة متعددة المناطق 6.52% دقة Top-1 و30.50% دقة Top-5، مما يجعله من الأنظمة الرائدة في هذا المجال.

علاوة على ذلك، في دراسة منفصلة ذات ستة مشاركين حول روبوتات المشهد، حققت عملية اختيار الأهداف المدعومة بنماذج محددة دقة تصل إلى 40.24%، ما يعد تحسّناً كبيراً عن مستوى الاحتمال الطبيعي البالغ 25%.

هذه النتائج تدعم فكرة استخدام استراتيجية التنبؤ الكامنة المدفوعة بالمهام كأسلوب تدريب يمكن نقله في فك رموز إشارات EEG واختيار الأهداف في سيناريوهات مشددة، مما يفتح آفاقا جديدة لابتكارات مستقبلية في مجال التكنولوجيا المساعدة.