Cochlear تطلق أول زرعة قوقعية ذكية تعمل بتقنيات الذكاء الاصطناعي داخل جسم الإنسان

في طفرة طبية تكنولوجية غير مسبوقة، أعلنت شركة Cochlear عن إطلاق نظام Nucleus Nexa، الذي يمثل أول زرعة قوقعية في العالم قادرة على تشغيل خوارزميات التعلم الآلي داخل جسم الإنسان، متحديةً بذلك أشد قيود الطاقة صرامةً ومحققةً تقدماً ثورياً في مجال الأجهزة الطبية الذكية.

التحدي التقني الاستثنائي
يواجه المهندسون والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي تحدياً تقنياً هائلاً: بناء نموذج شجرة قرارات يصنف خمس بيئات سمعية متميزة في الوقت الفعلي، مع تحسينه للعمل على جهاز بميزانية طاقة minimal يجب أن تدوم لعقود، كل ذلك أثناء التواصل المباشر مع الأنسجة العصبية البشرية.

آلية العمل التقنية
في قلب النظام الذكي يكمن “SCAN 2″، مصنف البيئات الذي يحلل الصوت الوارد ويصنفه إلى: كلام، كلام في الضوضاء، ضوضاء، موسيقى، أو هدوء.

كما أوضح يان يانسن، المدير التقني العالمي في Cochlear: “يتم إدخال هذه التصنيفات بعد ذلك إلى شجرة القرار، والتي هي نوع من نماذج التعلم الآلي. ويستخدم هذا القرار لضبط إعدادات معالجة الصوت لتلك الحالة، مما ي adapting الإشارات الكهربائية المرسلة إلى الزرعة”.

إدارة الطاقة الذكية
يعمل النموذج على المعالج الصوتي الخارجي، ولكن اللافت أن الزرعة نفسها تشارك في الذكاء من خلال “إدارة الطاقة الديناميكية”. يتم تداخل البيانات والطاقة بين المعالج والزرعة عبر رابط RF محسن، مما يسمح لشرائح النظام بتحسين كفاءة الطاقة بناءً على التصنيفات البيئية لنموذج التعلم الآلي.

الذكاء المكاني والتشغيل الآلي
يتضمن النظام أيضاً “ForwardFocus”، خوارزمية الضوضاء المكانية التي تستخدم مدخلات من ميكروفونين كرويين لإنشاء أنماط مكانية مستهدفة وضوضاء. تعمل الخوارزمية بشكل autonomously، مما يزيل العبء المعرفي عن المستخدمين الذين يتنقلون في المشاهد السمعية المعقدة.

الطفرة الحقيقية: التحديثات اللاسلكية
الانفراجة الحقيقية التي تفصل هذا النظام عن الأجيال السابقة من الزرعات تكمن في إمكانية ترقية البرامج الثابتة في الزرعة المزروعة نفسها. باستخدام رابط RF الخاص قصير المدى من Cochlear، يمكن لأخصائيي السمع تقديم تحديثات البرامج الثابتة عبر المعالج الخارجي إلى الزرعة.

الرؤية المستقبلية: من أشجار القرار إلى الشبكات العصبية
على الرغم من أن التنفيذ الحالي يستخدم نماذج أشجار القرار لتصنيف البيئات – وهو خيار عملي نظراً لقيود الطاقة ومتطلبات قابلية التفسير للأجهزة الطبية – إلا أن الشركة تتجه نحو استخدام الشبكات العصبية العميقة في المستقبل.

التحديات التقنية الفريدة
من وجهة نظر هندسة التعلم الآلي، فإن نشر هذا النظام يمثل تحدياً استثنائياً بسبب:

الطاقة: يجب أن يعمل الجهاز لعقود على طاقة minimal

الكُمون: يجب أن تتم معالجة الصوت في الوقت الحقيقي

السلامة: الجهاز الطبي حاسم للحياة يحفز الأنسجة العصبية مباشرة

الترقية: يجب أن يدعم الجهاز تحسينات النماذج لأكثر من 40 عاماً

الرؤية المستقبلية
تنفذ Cochlear حالياً Bluetooth LE Audio وإمكانيات بث الصوت Auracast – وكلاهما يتطلب تحديثات برامج ثابتة مستقبلية للزرعة. هذه البروتوكولات توفر جودة صوت أفضل مع تقليل استهلاك الطاقة، وتضع الزرعة كعقدة في شبكات الاستماع المساعدة الأوسع.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي