إحداث ثورة في استعادة الرؤية من خلال الذكاء الاصطناعي

ومن ناحية أخرى، يسعى الباحثون في معهد EPFL إلى تحسين العناية البصرية باستخدام الذكاء الاصطناعي. يعملون على ضغط بيانات الصور بدقة أكبر من طرق الحساب التي لا تعتمد على التعلم، مع تطبيقات في زرع الشبكية والأطراف الاصطناعية الأخرى.

تحدي كبير في تطوير الأطراف العصبية الأفضل هو ترميز الحواس: تحويل المعلومات الملتقطة من البيئة عبر الحساسات إلى إشارات عصبية يمكن تفسيرها من قبل الجهاز العصبي.

ولكن نظرًا لأن عدد الكهارل في الأطراف محدود، يجب تقليل هذا الإدخال البيئي بطريقة ما، مع الحفاظ على جودة البيانات التي يتم نقلها إلى الدماغ¹.

في هذا السياق، قام باحثو EPFL بتطبيق تعلم الآلة على مشكلة ضغط بيانات الصور مع أبعاد متعددة، مثل اللون والتباين وما إلى ذلك. هدف الضغط هنا هو تقليل عدد بكسل الصورة لنقلها عبر زرع الشبكية. باستخدام نموذج الفاعل-الممثل، تمكنت هذه الطريقة من العثور على "نقطة حساسة" لتباين الصورة. وكمثال، يمكن للشبكة أن تتعلم تقليديات معالجة الشبكية بشكل تلقائي. .