التخطيط الكهربائي للدماغ وجدولة المهام الواعية معرفيًا: تصنيف باستخدام النمذجة الانتقالية الضبابية المحسنة

تقوم نمذجة الحالة المعرفية تقليديًا على صياغة المشكلة بوصفها مشكلة تصنيف، وهو ما يحد من توظيفها في التطبيقات التكيفية الواقعية التي تتطلب أن تكون المخرجات حالات معرفية مرغوبة تُستنتج الحالات الفعلية في ضوئها لاتخاذ القرار، فالأساليب التقليدية تصنف حالات الدماغ لكنها لم تستطع بعد ربط الصنف الناتج بمستوى المهمة التي يؤديها الإنسان، ومن ثم ظلت الفجوة قائمة بين قراءة الإشارة العصبية وبين ترجمتها إلى قرار جدولة عملي داخل الأنظمة الذكية المتفاعلة مع المستخدم

يكتسب هذا الموضوع أهمية متنامية مع اتساع أنظمة واجهات الدماغ والحاسوب وأنظمة دعم القرار التي تتفاعل مع الحالة الذهنية للمستخدم في التعليم والقيادة والرعاية الصحية وبيئات العمل عالية الخطورة، ويحتاج الباحثون العرب وطلاب الدراسات العليا في الذكاء الاصطناعي وهندسة الحاسوب إلى نماذج تجمع بين قدرة التعلم العصبي على تمثيل البيانات المعقدة وبين قابلية الاستدلال الرمزي للتفسير والتكيف مع تغير الحالات المعرفية عبر الزمن بصورة مستمرة

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

هدفت الدراسة إلى بناء نموذج عصبي رمزي يعامل الإدراك عملية كامنة مستمرة لا عملية وسم متقطعة للحالات، ويضم مشفر حالة عصبية قائمًا على المهام الزائفة يرمز نوافذ إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ في فضاء تضمين منظم فائق الكروية، وشبكة مخطط انتقال عصبي تتعلم العلاقات بين الحالات المعرفية والمهام، ونموذج حدود مهام زائفة زمنيًا يلتقط التطور الزمني للحالات المعرفية، وتوظف طبقة القرار العصبية الرمزية درجة توافق عصبية وقياس انتقال احتمالي وانتماء ضبابيًا رمزيًا لإنتاج مقياس جدولة موحد، بينما يصنف محرك الاستدلال الضبابي فئات المهام المرشحة بدرجات انتماء ضبابية، واختُبر الإطار على مجموعة بيانات معرفية لتخطيط الدماغ متعددة الجلسات والمهام معروفة باسم كوج بي سي آي ببروتوكول مستقل عن الأفراد

ثانيًا: أبرز النتائج

1، حقق النظام المقترح في فضاء الانتماء الضبابي درجة سيلويت قدرها 73.7 في المئة ومعدل إصابة قدره 71.43 في المئة وكسبًا تراكميًا مخصومًا معياريًا قدره 91.58 في المئة ومتوسط رتبة تبادلية قدره 76.67 في المئة

2، بلغ الضبط 81.1 في المئة والاستدعاء 83.4 في المئة والدقة الكلية 83.47 في المئة ودرجة إف واحد 82.7 في المئة، وهي مؤشرات متوازنة تدل على قوة التصنيف في فئات المهام المرشحة

3، أتاحت النتائج الانتقال من نمذجة حالات الدماغ الوصفية إلى التعرف النشط على الحالات المعرفية واستدلال المهام غير المؤكدة وجدولتها داخل النظام الذكي

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

يوفر الإطار المقترح أساسًا قابلًا للتتبع وموحدًا زمنيًا ومرنًا معرفيًا لأنظمة دعم قرار مستقبلية تستفيد من قابلية تفسير التعلم بالتمثيل العصبي وقدرته على التكيف إلى جانب الاستدلال الرمزي والنمذجة الزمنية، ويمكن للباحثين توظيف هذا التوجه في تطبيقات تتطلب استجابة آنية لحالة المستخدم المعرفية مثل منصات التعلم الإلكتروني التكيفي وأنظمة مساعدة السائقين وأدوات مراقبة العبء الذهني في المهن الحرجة التي تتوقف السلامة فيها على انتباه الإنسان ويقظته

ويستحق مفهوم المهام الزائفة الذي يقوم عليه الإطار المقترح وقفة تأملية خاصة، إذ يعالج مشكلة عملية تواجه بحوث واجهات الدماغ والحاسوب وهي ندرة البيانات الموسومة بعناية وصعوبة جمعها عبر جلسات طويلة مرهقة للمشاركين، فبدلًا من انتظار حالات معرفية طبيعية كاملة يبني النموذج مهام وسيطة مصممة تساعد على هيكلة فضاء التمثيل وتدريب الانتقالات بين الحالات المعرفية، كما أن اعتماد المنطق الضبابي في بناء الإطار يعترف صراحة بأن الحدود بين الحالات المعرفية الإنسانية ليست حادة فاصلة بل متدرجة ومتداخلة، وهو اعتراف يمنح النموذج واقعية أعلى من التصنيفات الجامدة التي تختزل النشاط الذهني الغني في عناوين منفصلة لا تعبر عن طبيعته الانسيابية المتصلة عبر الزمن

وخلاصة القول إن الدراسة تقدم مثالًا تطبيقيًا على قيمة الدمج بين الأساليب العصبية والرمزية حين يعجز كل منهما منفردًا عن معالجة مشكلة معقدة، وتفتح أمام طلاب الدراسات العليا بابًا واسعًا لبحوث تجمع بين معالجة الإشارات الحيوية والمنطق الضبابي وجدولة المهام في إطار واحد متكامل يراعي عدم اليقين الكامن في البيانات العصبية البشرية بطبعها