أول لسان اصطناعي في العالم.. يتذوق ويتعلم مثل البشر
تاريخ النشر: 16th, August 2025 GMT
#سواليف
نجح فريق من #العلماء في #ابتكار #أول #لسان_اصطناعي قادر على استشعار وتمييز النكهات في البيئات السائلة، في محاكاة دقيقة لآلية عمل براعم التذوق لدى الإنسان.
ووفق ما جاء في دراسة نُشرت في مجلة PNAS، يفتح هذا الابتكار آفاقاً واسعة لتطوير أنظمة آلية متقدمة لمراقبة سلامة الغذاء والكشف المبكر عن الأمراض عبر التحليل الكيمياوي، كما يمكن دمجه في معدات المختبرات لتحليل العينات السائلة، ويمثل خطوة مهمة نحو الحوسبة العصبية، أي أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحاكي آلية التعلم في الدماغ البشري.
التعرف على أربع نكهات
يعتمد هذا اللسان الاصطناعي على أغشية فائقة الرقة من أكسيد الغرافين، وهي صفائح كربونية تعمل كمرشحات جزيئية للنسخ الأيونية من النكهات.
وعلى عكس المرشحات التقليدية التي تفصل الجسيمات الكبيرة، تقوم هذه الأغشية بإبطاء حركة الأيونات، ما يمنح الجهاز القدرة على التعرف على النكهات وتخزينها في ذاكرته بعد تعرضه لها.
وفي التجارب، تمكن الجهاز من التعرف على أربع نكهات أساسية هي الحلو والحامض والمالح والمر بدقة تراوحت بين 72.5% و87.5%، كما وصلت الدقة إلى 96% عند اختبار مشروبات متعددة النكهات مثل القهوة وكوكاكولا، إذ تسهّل بنيتها الكيمياوية المعقدة عملية التمييز بالنسبة للنظام.
الاستشعار ومعالجة المعلومات
وتعد هذه المرة الأولى التي يتم فيها دمج خاصيتي الاستشعار ومعالجة المعلومات في وسط سائل واحد، إذ كانت أنظمة التذوق السابقة تعتمد على حواسيب خارجية لمعالجة البيانات، بينما يتعطل معظم المكوّنات الإلكترونية عند غمرها في السوائل، ما كان يفرض فصل وظائف الاستشعار عن المعالجة.
وقد تجاوز الابتكار الجديد هذه العقبة باستخدام أغشية أكسيد الغرافين القادرة على أداء الوظيفتين وهي مغمورة في السائل.
وتقوم آلية العمل على إذابة المركبات الكيمياوية في السائل، حيث تتحلل إلى أيونات تمر عبر قنوات مجهرية داخل صفائح الكربون، أصغر آلاف المرات من سمك شعرة الإنسان.
هذه القنوات تخلق أنماطاً أيونية مميزة لكل نكهة، ويتعلم النظام هذه الأنماط تدريجياً مع تكرار الاستخدام، فيتحسن أداؤه في تمييز النكهات تماماً كما يتعلم الدماغ البشري التفرقة بين المذاقات المتشابهة.
الكشف المبكر عن الأمراض
وأكد الباحثون أن هذه التقنية تحمل إمكانات واسعة، بدءاً من الكشف المبكر عن الأمراض عبر تحليل النكهات البيوكيمياوية، وصولاً إلى تحديد تأثيرات الأدوية، ومساعدة المرضى الذين فقدوا حاسة التذوق بسبب اضطرابات عصبية أو سكتات دماغية.
كما يمكن توظيفها في تعزيز اختبارات سلامة الغذاء وضبط الجودة في صناعة المشروبات، ومراقبة جودة المياه عبر التعرف على النكهات الكيمياوية المميزة.
وقال يونغ يان، أستاذ الكيمياء في المركز الوطني لعلوم وتكنولوجيا النانو بالصين وأحد مؤلفي الدراسة، إن هذا الاكتشاف يقدم نموذجاً جديداً لتصميم أجهزة أيونية مستوحاة من الطبيعة، قادرة على العمل في البيئات السائلة واستشعار محيطها ومعالجة المعلومات في آن واحد، تماماً كما يفعل الجهاز العصبي البشري.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف العلماء ابتكار أول التعرف على
إقرأ أيضاً:
تطوير نماذج ذكاء اصطناعي للكشف المبكر عن سرطان الحنجرة
أظهر باحثون أنه يمكن اكتشاف آفات الحبال الصوتية من خلال صوت المريض، وتفتح هذه النتائج الباب أمام تطبيق جديد للذكاء الاصطناعي للتعرف على الإنذارات المبكرة لسرطان الحنجرة من خلال التسجيلات الصوتية، حيث يمكن أن تكون مثل هذه الآفات حميدة، وقد تمثل أيضا المراحل المبكرة من سرطان الحنجرة.
وأجرى الدراسة باحثون من قسم المعلوماتية، علم الأوبئة السريرية، جامعة أوريغون للصحة والعلوم في الولايات المتحدة، ونُشرت نتائجها في مجلة آفاق الصحة الرقمية (Frontiers in Digital Health) في 12 أغسطس/آب، وكتب عنها موقع يوريك أليرت.
يشكل سرطان الحنجرة عبئا صحيا عاما كبيرا، وقد قدِّر عدد حالات سرطان الحنجرة حول العالم في عام 2021 بنحو 1.1 مليون حالة، وتوفي بسببه ما يقرب من 100 ألف شخص.
تشمل عوامل الخطر الإصابة بهذا السرطان التدخين، والخمر، والإصابة بفيروس الورم الحليمي البشري، وتتراوح نسبة البقاء على قيد الحياة لمرضى سرطان الحنجرة بين 35% و78% على مدى 5 سنوات بعد العلاج، وذلك حسب مرحلة الورم وموقعه داخل الحنجرة.
ويعد الكشف المبكر عن السرطان أمرا بالغ الأهمية لسلامة المريض، يتم تشخيص سرطان الحنجرة حاليا من خلال تنظير الأنف بالفيديو والخزعات، وهي إجراءات شاقة وتتطلب تدخلا جراحيا، قد يستغرق الوصول إلى أخصائي قادر على إجراء هذه الفحوصات وقتا، مما يسبب تأخيرا في التشخيص.
صرح الدكتور فيليب جينكينز، باحث ما بعد الدكتوراه في المعلوماتية السريرية بجامعة أوريغون للصحة والعلوم، والمؤلف المشارك للدراسة: "نظهر هنا أنه باستخدام مجموعة من البيانات، يمكننا استخدام المؤشرات الحيوية الصوتية لتمييز أصوات المرضى الذين يعانون من آفات الحبال الصوتية عن غير المصابين بها".
الرسائل الصوتية
شارك جينكينز وزملاؤه أعضاء في مشروع "جسر إلى الذكاء الاصطناعي المتعلق بالصوت" (Bridge2AI-Voice) ضمن ائتلاف "جسر إلى الذكاء الاصطناعي" "Bridge2AI" التابع للمعهد الوطني الأميركي للصحة، وهو مسعى لتطبيق الذكاء الاصطناعي على التحديات الطبية الحيوية المعقدة.
إعلانقاموا بتحليل الاختلافات في النبرة، والطبقة، والحجم، والوضوح ضمن النسخة الأولى من مجموعة بيانات عامة للذكاء الاصطناعي المتعلق بالصوت، مع ما يزيد عن 12 ألف تسجيل صوتي لـ306 مشاركين من جميع أنحاء أميركا الشمالية.
كان عدد قليل من المرضى مصابين بسرطان الحنجرة المعروف، أو تشوهات حميدة في الحبال الصوتية، أو حالتين أخريين في الحنجرة: خلل النطق التشنجي وشلل الحبال الصوتية أحادي الجانب.
تتمثل خطوة الباحثين التالية في استخدام الخوارزميات الجديدة على المزيد من البيانات واختبارها في المستشفيات على أصوات المرضى.
يقول جينكينز "للانتقال من هذه الدراسة إلى أداة ذكاء اصطناعي تتعرف على آفات الحبال الصوتية، سنقوم بتدريب النماذج باستخدام مجموعة بيانات أكبر من التسجيلات الصوتية، مصنفة من قبل متخصصين، ثم نحتاج إلى اختبار النظام للتأكد من أنه يعمل بشكل جيد على قدم المساواة للنساء والرجال".
تجرى حاليا تجارب على أدوات صحية تعتمد على الصوت، وبناء على نتائج الدراسات توقع جينكينز أنه مع توافر مجموعات بيانات أكبر وتحقق سريري، قد تدخل أدوات مماثلة للكشف عن آفات الطيات الصوتية مرحلة الاختبار التجريبي خلال العامين المقبلين.