Horumar Cilmibaadhis oo Israa'iil Ka Sameysay ayaa Loo Aragay Inuu Faa'iido U Leeyahay Is-dhexgalka Maskaxda Iyo Kumbuyuutarka

Waxaa qoray Pesach Benson • Oktoobar 14, 2026

Yeruusaalem, 14 Oktoobar, 2026 (TPS-IL) — Cilmi-baarayaal Israa’iili ah ayaa sameeyay qaab-dhismeed maskaxda macmal ah oo dib u dhisaya sawirrada iyadoo la isticmaalayo dhaqdhaqaaqa maskaxda, iyadoo la isticmaalayo wax ku dhawaad hal saac oo sawirro maskaxeed laga qaaday qof cusub, isla markaana la ogaanayo qaybo shaqo oo aan hore loo ogeyn oo ku jira gobollada maskaxda ee ku lug leh habaynta aragga.

Qaab-dhismeedka, oo loo yaqaan Brain-IT, waxaa sameeyay koox uu hoggaaminayo Prof. Michal Irani oo ka tirsan Machadka Sayniska ee Weizmann. Si ka duwan nidaamyada jira ee u baahan tobanaan saacadood oo sawirro maskaxeed si loo waafajiyo qof cusub, Brain-IT wuxuu aqoonsanayaa qaababka ay wadaagaan dadka kala duwan, taasoo u oggolaanaysa inuu dib u dhiso sawirrada iyadoo leh saxnaan sare iyo tababar yar.

Marka laga soo tago dib u dhiska sawirrada, tignoolajiyaddan waxay caawin kartaa saynisyahanada inay fahmaan sida maskaxdu u habayso macluumaadka aragga. Waxay sidoo kale horumarin kartaa horumarinta is-dhexgalka maskaxda-kumbuyuutarka ee u baahan tababar yar, inkastoo codsiyada caafimaad ee wax ku oolka ah ay weli fog yihiin.

“Hadda waxaa jira qaab-dhismeedyo turjuma dhaqdhaqaaqa maskaxda una beddela sawirro, waxaana ay awoodaan inay soo saaraan dib-u-dhisyo cajiib ah oo si wanaagsan u ilaaliya macnaha sawirka,” ayay tiri Irani. “Si kastaba ha ahaatee, waxay u muuqdaan inay sameeyaan qalad ku saabsan sifooyinka aasaasiga ah sida qaabeynta iyo midabka.”

“Qaab-dhismeedka cusub ee aanu samaynay wuxuu ka fiican yahay kuwa kale dib-u-dhiska labadaba waxa ku jira sawirka iyo faahfaahintiisa,” ayay ku dartay. “Waxaa intaa dheer, halka qaab-dhismeed kasta oo kale uu u baahan yahay tobanaan saacadood oo sawirro maskaxeed si uu u barto ‘inuu akhriyo’ qof cusub, qaab-dhismeedkayagu wuxuu u baahan yahay hal saac oo keliya.”

Baaritaanka waxaa loo doortay in lagu soo bandhigo sanadkan Shirka Caalamiga ah ee Barashada Daraasadaha (International Conference on Learning Representations), oo ah shir sare oo ku saabsan maskaxda macmalka ah.

Baridda AI-ga inuu Akhriyo Maskaxda

Caqabad weyn oo dhinacan ah waa yaraanta xogta tababarka. Cilmi-baarayaashu waxay u baahan yihiin sawirro lagu lammaaneeyay sawirrada magnetic resonance imaging (fMRI), kuwaas oo cabbira isbeddelada ku dhaca dhaqdhaqaaqa maskaxda marka dadku ay eegayaan sawirro. Ururinta xogta noocan oo kale ah waxay u baahan tahaa in ka qayb-qaataashadu ay ku qaataan saacado badan mashiinnada MRI.

Xogta la heli karo ee Natural Scenes Dataset, oo loo isticmaalay daraasadda, waxay ka kooban tahay qiyaastii 73,000 oo lammaane sawir-sawir maskaxeed ah oo ka yimid siddeed ka qayb-qaadasho, mid kasta oo ka mid ah ayaa arkay kumanaan sawirro muddo 30 ilaa 40 kalfadhi oo sawirro maskaxeed ah.

Si loo xalliyo xaddidaaddan, kooxdu waxay samaysay laba nidaam oo is-buuxiya: encoder kaas oo saadaalinaya dhaqdhaqaaqa maskaxda laga soo qaado sawir, iyo decoder kaas oo dib u dhisi kara sawir laga soo qaado dhaqdhaqaaqa maskaxda.

Encoder-ka wuxuu soo saaray sawirro maskaxeed oo la saadaalinayo sawirrada ay ka qayb-qaadashadu aysan waligood arag gudaha mashiinka MRI. Kadibna decoder-ka wuxuu isku dayay inuu dib u dhiso sawirradaas laga soo qaado saadaasha, taasoo u oggolaanaysa nidaamyada inay ka bartaan tusaalooyin dheeraad ah iyagoon u baahnayn sawirro cusub oo sawir kasta ah.

Cilmi-baarayaashu waxay u qaybiyeen maskaxda qiyaastii 40,000 oo unug saddex-geesood ah oo yaryar oo loo yaqaan voxels, waxayna barbar dhigeen jawaabtooda sawirro kala duwan oo ka dhex jira dadka. Tani waxay muujisay qaabab soo noqnoqday oo la xiriira sifooyinka aragga sida midabka, goobta, iyo walxaha la garan karo.

Encoder-ka wuxuu aqoonsaday 128 gobol oo shaqo oo ay wadaagaan dadka oo u muuqday inay leeyihiin doorro gaar ah oo ku jira habaynta aragga. Qaar ka mid ah waxaa horey u ogaa saynisyahanada, halka kuwa kale ay ahaayeen kuwo cusub.

Mid ka mid ah waxyaabaha la helay wuxuu ku saabsanaa aagga parahippocampal place area, oo ah gobol maskaxeed oo ku lug leh habaynta goobaha iyo muuqaallada. Cilmi-baarayaashu waxay heleen caddaymo qaybinta shaqada gudaha gobolka, iyadoo qayb ka mid ah ay ka jawaabto muuqaallada gudaha ah, halka mid kale ay ka jawaabto muuqaallada dibadda ah.

“Awoodda encoder-ka waxay ku jirtaa awoodiisa ah inuu aqoonsado gobollada qabta shaqooyin isku mid ah oo ku kala jira maskaxaha kala duwan, xitaa marka goobahooda anatomical ay kala duwanaadaan,” ayay tiri Irani.

Mustaqbal dhow, Brain-IT wuxuu caawin karaa cilmi-baarayaasha inay daraaseeyaan habaynta aragga iyadoo la dhimayo baahida loo qabo sawirro qaali ah oo waqti badan qaata. Awooddiisa ah inuu aqoonsado qaababka ay wadaagaan dadka ayaa sidoo kale caawin karta saynisyahanada inay horumariyaan is-dhexgalka maskaxda-kumbuyuutarka ee u baahan tababar yar si loo waafajiyo isticmaalayaasha cusub. Baaritaan dheeraad ah ayaa loo baahan yahay.