عندما يصبح الذكاء الاصطناعي "يدًا" أخرى: رحلة نحو تحسين الأطراف الاصطناعية

هل تصورت يومًا أن يصبح الذكاء الاصطناعي "يدًا" أخرى لك؟ فكرة غريبة بعض الشيء، أليس كذلك؟ لكنها حقيقة باتت تلوح في الأفق، مع ازدياد اعتمادنا على الإلكترونيات والذكاء الاصطناعي، تتطور الأطراف الاصطناعية بشكل ملحوظ، لتصبح أكثر فعالية وطبيعية من أي وقت مضى. فما هي تلك القوى الخفية التي تدفع بتطور هذه التقنية الرائعة؟

تخيل أنك تتجول في حديقة غناء، فجأة تُقدم لك تفاحة حمراء براقة، لكن "يدك" الميكانيكية لا تستطيع الإمساك بها بسهولة! كان هذا السيناريو مقلقًا للغاية للعديد من الأشخاص الذين فقدوا أطرافهم ولم يكن لديهم بديل مناسب.

لكن مع ظهور الذكاء الاصطناعي و الإلكترونيات المتقدمة، أصبح هذا السيناريو من الماضي! فتقنية "الذكاء الاصطناعي التكيفي" أصبحت مفتاح حل هذه المشكلة عبر نظام متطور يقوم بـ "التعلم" من حركات الشخص ومعرفة أفضل طريقة للتحكم في الأطراف الاصطناعية، مما يسمح له بتحريكها بطريقة سلسة ومرنة كأنها "يدًا" حقيقية.

ولكن كيف تعمل هذه الآلية الذكية بالضبط؟

تُزوّد الأطراف الاصطناعية بمستشعرات متقدمة تُقوم بقراءة الإشارات العصبية الصادرة من أعصاب الشخص وتُترجمها إلى تعليمات للحركة ، مثل "التحرك للأعلى" أو "التحرك للأسفل". وتُدمج هذه التعليمات مع خوارزميات ذكاء اصطناعي معقدة تُحاكي التحكم العضلي للحركة في الأطراف الصحية، مما يُمكن الشخص من التحكم في الأطراف الاصطناعية بسهولة و دقة مذهلة!

ولكن ما هي العوامل التي تُساعد على تحسين أداء هذه الأطراف الاصطناعية؟

• المواد المتقدمة: تستخدم الأطراف الاصطناعية الجديدة مواد خفيفة ومقاومة للصدمات مثل الألياف الكربونية و الصلب الخفيف، مما يُمكن الشخص من الحركة بسهولة و طلاقة.
• البطاريات طويلة العمر: أصبحت بطاريات الأطراف الاصطناعية أكثر فاعلية و أطول عمرًا ، مما يسمح للشخص باستخدامها لفترات أطول دون قلق من نفاد الشحن.
• واجهة دماغية: تُجرى أبحاث متقدمة على واجهة دماغية لربط الأطراف الاصطناعية بالمخ بشكل مباشر، مما يُمكن الشخص من التحكم فيها بأفكاره فقط!

و لكن ما هي التحديات التي تُواجه هذه التقنية؟

• التكلفة: تُعد الأطراف الاصطناعية ذات التقنية المتقدمة باهظة الثمن، مما يُجعل من الصعب على العديد من الأشخاص الوصول إليها.
• الاعتماد على التقنية: تُعد هذه الأطراف الاصطناعية اعتمادية على التقنية، فأي خلل في النظام يمكن أن يُسبب مشاكل للمستخدم.
• القبول الاجتماعي: تُواجه هذه الأطراف الاصطناعية بعض التحفظ من قبل بعض الناس، خاصة في المجتمعات التي تُنظر إلى الأطراف الاصطناعية على أنها علامة على العجز أو الإعاقة.

لكن لا يُمكن إنكار أن هذه التقنية مُذهلة وتُقدم أملًا جديدًا للعديد من الأشخاص حول العالم.

فلنتصور معًا مستقبلًا تُصبح فيه الأطراف الاصطناعية مُدمجة بشكل كامل مع الجسم ، وتُمكن الشخص من القيام بأشياء لم يتخيلها من قبل.

لا تُفوت فرصة متابعة تطور هذه التقنية المُذهلة ، وتشجيع الابتكار في هذا المجال لصنع مستقبل أفضل لجميع الناس!

أُريد أن أشارك معكم بعض الأمثلة البرمجية التي تُظهر كيف يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الأطراف الاصطناعية.

مثال 1: تحليل إشارات العضلات:

 # استيراد  المكتبات  اللازمة
 import numpy as np
 import pandas as pd
 from sklearn.linear_model import LinearRegression

 # تحميل  بيانات  إشارات  العضلات
 data = pd.read_csv('muscle_signals.csv')

 # فصل  البيانات  إلى  مصفوفة  المدخلات  و  مصفوفة  المخرجات
 X = data[['EMG1', 'EMG2', 'EMG3']]
 y = data['joint_angle']

 # إنشاء  نموذج  الذكاء  الاصطناعي
 model = LinearRegression()

 # تدريب  النموذج  على  بيانات  التدريب
 model.fit(X, y)

 # اختبار  النموذج  على  بيانات  الاختبار
 predictions = model.predict(X_test)

 # طباعة  نتائج  التنبؤ
 print('نتائج  التنبؤ:', predictions) 

تعليق: في هذا الرمز، يُمكننا تحليل إشارات العضلات من أعضاء الشخص و استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بزاوية المفصل ، مما يُمكن أن يُستخدم لتحريك الأطراف الاصطناعية بشكل طبيعي.

مثال 2: التحكم في الأطراف الاصطناعية بالتفكير:

 # استيراد  المكتبات  اللازمة
 import tensorflow as tf

 # إنشاء  نموذج  شبكة  عصبية
 model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(10,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(4, activation='linear')
 ])

 # تحديد  وظيفة  الخسارة  و  المحسّن
 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
 loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

 # تدريب  النموذج  على  بيانات  التدريب
 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn)
 model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

 # اختبار  النموذج  على  بيانات  الاختبار
 predictions = model.predict(X_test)

 # طباعة  نتائج  التنبؤ
 print('نتائج  التنبؤ:', predictions)

تعليق: في هذا الرمز، يُمكننا استخدام شبكة عصبية للتعرف على أنماط نشاط الدماغ و ترجمتها إلى تعليمات للحركة ، مما يُمكن أن يُستخدم لتحكم في الأطراف الاصطناعية بالتفكير.

أرجو أن تكون هذه المعلومات مُفيدة و مُشوقة لك. لا تُنسى أن تُشارك هذا المقال مع أصدقائك و أفراد عائلتك ، و تُشجعهم على التفكير في إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين حياتنا.