- مشروع الدماغ الرقمي في ستانفورد يجمع بين علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي، ويستمر لمدة خمس سنوات.
- سيستخدم المشروع جهاز 7 Tesla MRI لدراسة بيانات التصوير العصبي.
- سيصبح نموذج الذكاء الاصطناعي مركزًا رقميًا للمراقبة، يساعد الباحثين الطبيين في إجراء المحاكاة.
- ستكون نتائج البحث متاحة مجانًا للباحثين حول العالم، مما يعزز الموارد العلمية المفتوحة.
أطلقت جامعة ستانفورد مشروعًا مدته خمس سنوات تحت اسم "مشروع الدماغ الرقمي في ستانفورد"، وهو مزيج فريد من علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي. يسعى الباحثون في هذا المشروع إلى استخدام أحدث جيل من أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي 7 Tesla لإنشاء نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي يعكس الدماغ البشري. يأملون من خلال التمويل الخيري الرئيسي من مستثمري التكنولوجيا في إنشاء مجموعة شاملة من بيانات التصوير العصبي لتدريب الخوارزميات على توقع وظائف الدماغ، وتسريع العلاجات للأمراض مثل الاكتئاب ومرض باركنسون، من خلال التحفيز المستهدف للدماغ.
أهداف البحث في المشروع
على عكس نماذج اللغة الكبيرة القائمة على النصوص، سيركز مشروع الدماغ الرقمي في ستانفورد على تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام بيانات التصوير العصبي المعدة خصيصًا. سيبدأ الباحثون في معهد علوم الأعصاب في ستانفورد، بقيادة وو تساي، بعدة أنشطة تجريبية لتسجيل النشاط الدماغي المرتبط بالرؤية البشرية والذاكرة واللغة والحركة والانتباه والإدراك وفهم العلاقات الاجتماعية. من هذه الأنشطة الدماغية، سيستخرجون أنماطًا إحصائية واسعة، مما يمكّن النظام من إنتاج مخرجات مرتبطة بإشارات نشاط دماغي غير مسبوقة.
لتسجيل هذه البيانات، استخدم الفريق أحدث جيل من جهاز 7 Tesla MRI في مركز لوكاس للتصوير، بالتعاون مع نظام OPM-MEG المحمول المتطور. بفضل هذه الأدوات عالية الدقة ومجموعة واسعة من قاعدة البيانات المرئية، يمكنهم تتبع الموقع الزمني والمكاني للنشاط العصبي بدقة تصل إلى مستوى المللي ثانية. أشار أستاذ الأشعة المساعد في جامعة ستانفورد، جوناثان بوليميني، إلى أن كل نظام يعد من أقوى أدوات تصوير الدماغ في العالم، وأن استخدامهما معًا سيوفر رؤية لا مثيل لها لنشاط الدماغ.
ستتم معالجة هذه البيانات من خلال مجموعة حوسبة GPU عالية الأداء في ستانفورد.
إمكانات المركز الرقمي للمراقبة
بعد التدريب، ستصبح هذه النماذج الذكية فعليًا مركزًا رقميًا للمراقبة، تستخدم النمذجة التوليدية كنقطة انطلاق لفهم البيولوجيا البشرية. كما يستخدم علماء الأرصاد الجوية نماذج محاكاة معقدة للتنبؤ بالظروف المناخية، سيطبق الباحثون الطبيون هذا النظام لنمذجة الدماغ للتحقق من فرضياتهم بشكل افتراضي. يمكن للعلماء تشغيل آلاف المحاكاة في ليلة واحدة، واكتشاف الشبكات الدقيقة التي تؤدي إلى الأمراض الطبية، واختبار المفاهيم بسرعة تفوق الطرق التقليدية بمقدار عشرة أضعاف.
يمتلك نموذج الدماغ القدرة على معالجة حالات مثل الاكتئاب الرئيسي، الذي لا يزال أحد الأسباب الرئيسية للإعاقة على مستوى العالم. من المتوقع أن يساعد نموذج التصوير الدماغي في تقليل التأخير من خلال تحديد العلاجات التي يمكن أن تقدم أكبر فائدة، وتوجيه التحفيز الكهربائي إلى المناطق المستهدفة في الدماغ لاستعادة الدوائر العصبية الرئيسية إلى حالة صحية. أشار أستاذ مساعد في علم النفس وعلوم الحاسوب، دان يامنس، إلى أن "أفضل طريقة لإصلاح النظام - سواء كان سيارة أو قلبًا أو دماغًا - هي بناء نموذج تفصيلي يمكّنك من مقارنة حالته الطبيعية مع حالته عند حدوث عطل."
وأشار إلى أن ستانفورد تمتلك الخبرة في علم الأعصاب والقدرة الحاسوبية اللازمة لتحقيق تشغيل كامل للدماغ الرقمي.
بعد الانتهاء من البحث، ستوفر ستانفورد هذه الأنظمة ومجموعات البيانات مجانًا للباحثين حول العالم، كموارد علمية مفتوحة. ستعتمد هذه الجهود على منصات الوصول المفتوح مثل OpenNeuro، لتسريع السعي العالمي لعلاج التوحد ومرض الزهايمر والأمراض ذات الصلة.
أهمية الموارد العلمية المفتوحة
لا يركز مشروع الدماغ الرقمي في ستانفورد فقط على دمج الذكاء الاصطناعي مع التصوير العصبي، بل يبرز أيضًا أهمية العلوم المفتوحة. بعد الانتهاء من البحث، سيتم توفير مجموعة البيانات مجانًا للباحثين حول العالم، مما يساعد على تسريع البحث والعلاج لمجموعة متنوعة من الأمراض العصبية. إن هذا النهج في مشاركة الموارد يعزز التعاون في المجتمع العلمي، ويزيد من كفاءة البحث، خاصة في ظل التحديات الصحية العالمية الحالية، مما يجعل هذه المبادرة أكثر أهمية.