أفادت بذلك وكالة “تاس” نقلا عن الخدمة الصحفية لجامعة “إنوبوليس” الروسية.
وقالت الجامعة: “ابتكر باحثون من جامعة “إنوبوليس”، وجامعة بطرسبرغ الحكومية للهندسة الكهربائية، وجامعة “جادافبور” الهندية بنية عصبية هجينة تحلل تخطيطات الدماغ الكهربائي لتحديد الإجهاد والفرح وغيرهما من الحالات الانفعالية.
وقد تكون هذه التقنية مفيدة لطوير أنظمة مراقبة الصحة النفسية والواجهات التكيفية بين الإنسان والحاسوب”.
واختُبر النموذج الجديد على ثلاث مجموعات بيانات معيارية لتخطيط الدماغ الكهربائي، وتمكن من تحديد حالات الهدوء والتوتر والفرح بدقة بلغت 99.
99%.
ويخطط الباحثون مستقبلا لتكييف النموذج للتعرف إلى المشاعر في الوقت الفعلي من خلال بيانات تخطيط الدماغ المتدفقة.
وأوضح متحدث باسم جامعة “إنوبوليس” أن النموذج الجديد تفوق على النتائج المنشورة سابقا أو عادلها عند اختباره على مجموعات البيانات نفسها.
فعلى سبيل المثال، حققت النماذج الأخرى أفضل دقة بلغت 98.
55% في مجموعة بيانات تضم حالات الهدوء والإجهاد والفرح، بينما سجل النموذج الجديد دقة بلغت 99.
99%.
أما في مجموعة بيانات المشاعر السلبية والمحايدة والإيجابية، فقد ارتفعت الدقة من 95.
99% في أفضل النماذج السابقة إلى 96.
49% باستخدام النموذج الجديد.
وقال دميتري كابلون، كبير مبرمجي الرياضيات في مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي بجامعة “إنوبوليس”، إن مراقبة الصحة النفسية عبر التعرف إلى المشاعر تؤدي دورا مهما في تطوير أنظمة الرعاية الصحية الشخصية، والكشف المبكر عن الاكتئاب والقلق والاضطرابات المرتبطة بالإجهاد.
وأضاف: “إذا كانت الأساليب الحالية للتعرف إلى المشاعر من خلال تخطيط الدماغ باستخدام الذكاء الاصطناعي تتطلب اختيارا يدويا للخصائص وضبطها، وتعاني محدودية في التعميم على مجموعات بيانات مختلفة، فضلا عن ارتفاع تكلفتها الحسابية، فإن نموذجنا الجديد يتجاوز هذه القيود، إذ يتيح الحصول على نتائج أسرع وأكثر دقة، مع خفض التكاليف الحسابية”.
نُشرت نتائج التجارب في المجلة العلمية Scientific Reports.
التعليقات (0)
لا توجد تعليقات حتى الآن. كن أول من يعلق!
أضف تعليقك