تقنية جديدة للتحكم في الحشرات واستخدامها كاميرات مراقبة
تاريخ النشر: 22nd, March 2024 GMT
تمكن طلاب معهد موسكو للطيران من ابتكار جهاز جديد للتحكم فى الحشرات عن بعد واستخدامه فى تصوير الأماكن التى يصعب الوصول إليها.
كما أشار المكتب الإعلامي للمعهد إلى أن التحكم بالحشرة سيكون باستخدام نبضات كهربائية.
وتقول ماريا زولوتاريوفا الباحثة بالمعهد: “إنه لن يزيد حجم المحفز العصبي عن 2 × 3 سم، ووزنه حوالي 15-20 غرام.
وتجدر الإشارة إلى أن النهايات العصبية للصراصير تقع بالقرب من الصدفة وباستخدام هذه الميزة وضع الطلاب قطبين كهربائيين على قشرة الحشرة متصلين بمحفز عصبي مصغر للتحكم ويستقبل الجهاز الإشارات عبر البلوتوث ويرسل نبضات كهربائية إلى القطبين اللذين يؤثران على الجهاز العصبي للحشرة ويتحكمان في حركاتها وإذا ثبتنا كاميرا صغيرة على الصرصور سنتمكن من رؤية ما لا يستطيع المشغل البشري تصويره.
هذا بالإضافة إلى أن هذا المشروع سيسهم على دراسة بيولوجيا النشاط العصبي للصراصير بشكل أفضل وسيكون مفيدا للشركات التي تحتاج إلى التصوير في الأماكن التي يصعب الوصول إليها مثل تفقد خطوط الأنابيب أو في الدراسات الأثرية.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: علماء بحث دراسة التحكم الالي
إقرأ أيضاً:
تقنية ذكية تُسهِّل فهم سجلات المرضى في أقسام الطوارئ
طوّر باحثون من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس "UCLA" نظام ذكاء اصطناعي يحوّل السجلات الصحية الإلكترونية المجزأة، والتي تُخزّن عادةً في جداول، إلى نصوص قابلة للقراءة، مما يساعد النماذج اللغوية المتقدمة على تحليل التاريخ الطبي المعقّد للمرضى بكفاءة عالية، بحسب دراسة نشرتها مجلة "npj Digital Medicine".
نموذج "MEME"
أطلق الباحثون على هذا النظام اسم "MEME"، اختصاراً لـ The Multimodal Embedding Model for EHR (نموذج التضمين متعدد الوسائط للسجلات الصحية الإلكترونية)، ويقوم بتحويل البيانات الطبية الجدولية إلى "ملاحظات اصطناعية" تحاكي أسلوب التوثيق السريري، مما يتيح للذكاء الاصطناعي فهماً أعمق وأدق لسجلات المرضى ودعم اتخاذ القرارات السريرية.
معلومات هائلة وجداول معقدة
تحتوي السجلات الصحية الإلكترونية على كمّ هائل من معلومات المرضى، التي يمكن أن تساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع، خصوصاً في حالات الطوارئ.
لكن في المقابل، تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة على النصوص، بينما تُخزَّن معلومات المستشفيات في جداول مليئة بالأرقام والرموز والتصنيفات.
وقد شكّل هذا التباين عائقاً أمام استفادة أنظمة الرعاية الصحية من الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.
وفي أقسام الطوارئ، حيث تُعدّ سرعة اتخاذ القرار أمراً بالغ الأهمية، تزداد الحاجة إلى أدوات ذكية قادرة على تحليل التاريخ الطبي للمريض بسرعة، للتنبؤ بالنتائج وتوجيه قرارات العلاج.
كيف يعمل النظام؟
ووفقاً لموقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية، تعتمد الآلية على تحويل البيانات الجدولية إلى "ملاحظات اصطناعية" باستخدام اختصارات التوثيق الطبي الشائعة بين مقدمي الرعاية الصحية.
ويقوم نظام "MEME" بتقسيم معلومات المريض إلى فئات مثل الأدوية، والفحوصات، والقياسات الحيوية، ثم يُحوّل كل فئة إلى نص باستخدام قوالب بسيطة، ويشفّرها باستخدام نماذج لغوية، في محاكاة لأسلوب التفكير الطبي البشري.
بعد ذلك، يتم تغذية هذه النصوص في نماذج لغوية متقدمة تتعامل مع أنواع البيانات المختلفة كسلاسل مترابطة.
وقد تم اختبار هذا النهج في مهام تنبؤية واقعية داخل أقسام الطوارئ، مقارنةً بنماذج تقليدية ومتخصصة، بما في ذلك أساليب تعتمد على "الإرشاد النصي".
أداء استثنائي
حلّل النموذج الجديد بيانات أكثر من 1.3 مليون زيارة طوارئ باستخدام معلومات من قاعدة "MIMIC" الشهيرة ومن مستشفيات جامعة "UCLA"، وتفوق "MEME" بشكل ملحوظ على الأساليب المعتمدة حالياً في دعم القرار السريري، بما في ذلك تقنيات التعلم الآلي التقليدية، ونماذج مصممة خصيصاً للسجلات الصحية مثل "CLMBR" و"Clinical Longformer".
كما أثبت قدرة قوية على التكيّف مع أنظمة مستشفيات متعددة ومعايير ترميز مختلفة.
آفاق مستقبلية
يعتزم فريق البحث اختبار "MEME" في بيئات سريرية جديدة إلى جانب أقسام الطوارئ، وتحسين قابليته للتعميم عبر مؤسسات صحية متعددة، مع تطويره لاستيعاب مفاهيم ومعايير طبية محدثة.
وقال سايمون لي، طالب دكتوراه في الطب الحاسوبي بـ"UCLA": "هذا النظام يسد فجوة جوهرية بين أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة اليوم، والواقع المعقّد لبيانات الرعاية الصحية".
وأضاف: "من خلال تحويل السجلات إلى تنسيق يمكن للنماذج اللغوية فهمه، نُطلق قدرات لم تكن متاحة سابقاً لمقدمي الرعاية".
وأشار إلى أن "قدرة هذا النهج على التكيّف والنقل قد تجعله ذا قيمة خاصة للمؤسسات التي تعمل بمعايير بيانات مختلفة".
أمجد الأمين (أبوظبي)
أمنستي تندد بسياسات الإعدام في السعودية.. تستهدف هذه الفئات