وكالة ناسا تطور جهاز تنفس اصطناعي لمرضى COVID-19 في 37 يومًا

تساعد وكالة ناسا المجتمع الطبي في معالجة نقص أجهزة التنفس اللازمة لعلاج مرضى الفيروس التاجي، وذلك بالاستفادة من نموذج أولي لجهاز التنفس الاصطناعي.

ففي غضون 37 يومًا صنَّع المهندسون في مختبر الدفع النفاث Jet Propulsion Laboratory JPL التابع للوكالة في جنوب كاليفورنيا نموذجًا أوليًّا لجهاز تنفس اصطناعي عالي الضغط، صُمِّم خصيصى لاحتياجات مرضى COVID-19، وأُرسل إلى مدرسة إيكان Icahn للطب في جبل سيناء في نيويورك للاختبار .وقد اجتاز هذا الجهاز الاختبار الطبي والتقني بنجاح.

وطوَّر المهندسون الجهاز المسمى VITAL ليُستعمل في حالات المرضى الذين يعانون من أعراض COVID-19  الأشد خطرًا.

يقول مايكل واتكينز Michael Watkins مدير JPL: نحن متخصصون في المركبات الفضائية وليس في تصنيع الأجهزة الطبية، لكن الهندسة الممتازة والاختبارات الدقيقة والنماذج الأولية السريعة هي جزء من تخصصاتنا.

وعندما شعر العاملون في JPL أن بإمكانهم دعم المجتمع الطبي خصوصًا والمجتمع العام عمومًا، رأوا أن من واجبهم تسخير براعتهم وخبرتهم لتقديم المساعدة للمصابين في الفيروس وللطاقم الطبي.

تسعى وكالة ناسا إلى الحصول على موافقة عاجلة على الجهاز من إدارة الغذاء والدواء FDA Food and Drug Administration، وللحصول على ترخيص استعماله في حالات الطوارئ، وهي عملية موافقة سريعة المسار طُوِّرت لحالات الأزمات، بحيث تستغرق أيامًا فقط بدلًا من سنوات.

وللحصول على موافقات من منشأة طبية ذات معايير ذهبية، سلمت JPL نموذجًا أوليًّا للجهاز إلى معمل محاكاة الإنسان في قسم التخدير والجراحة وطب الألم في المدرسة الطبية المذكورة لإجراء اختبارات إضافية.

يقول الدكتور ماثيو ليفين Matthew Levin مدير الابتكار في مختبر المحاكاة البشرية والأستاذ المساعد في التخدير وطب ما قبل الجراحة وعلاج الألم وعلم الوراثة: إننا سعداء للغاية بنتائج الاختبار الذي أجريناه في مختبر محاكاة الإنسان العالي الدقة لدينا.

ويشعر الفريق بالثقة في أن جهاز التنفس VITAL سيكون قادرًا على مساعدة المرضى الذين يعانون من COVID-19 بأمان في الولايات المتحدة وفي جميع أنحاء العالم.

هذا وإن تصنيع VITAL وتطويره أسرع من تصنيع جهاز التنفس التقليدي، ويمكن الحفاظ عليه وصيانته بسهولة، لأنه يتكون من عدد أقل بكثير من الأجزاء التي يتوفر الكثير منها حاليًّا للمصنعين المحتملين.

ويمكن تعديل التصميم المرن للجهاز لاستعماله في المستشفيات الميدانية التي تُنشأ في مراكز المؤتمرات والفنادق وغيرها من المرافق ذات السعة العالية في جميع أنحاء البلاد وحول العالم.

تتطلب VITAL - مثل جميع أجهزة التنفس - تخدير المرضى وإدخال أنبوب الأكسجين في مجرى الهواء للتنفس. ولن يحل الجهاز الجديد محل أجهزة المستشفى الحالية التي يمكن أن تُستعمل لسنوات، والتي صمِّمت لمعالجة مجموعة أوسع من المشاكل الطبية. أما VITAL فيمكن أن يُستعمل من ثلاثة إلى أربعة أشهر، وهو مصمَّم لمرضى COVID-19 على وجه الخصوص.

يقول الدكتور ج.د. بولك كبير مسؤولي الصحة والطب في وكالة ناسا: تستقبل وحدات العناية المركزة مرضى COVID-19 الذين يحتاجون إلى أجهزة تنفس ديناميكية. والقصد من VITAL هو تقليل احتمال وصول المرضى إلى مرحلة متقدمة من المرض بحيث لا يحتاجون إلى مساعدة أكثر تقدمًا في التنفس الاصطناعي.

 

 

 

مولد صغير يحول الحرارة إلى كهرباء

لا تسمح قوانين الترموديناميك بالحصول على شيء من لا شيء. ولما كانت نفايات الطاقة هي الحرارة في كثير من الأحيان، فإن محاولة إعادة تدوير بعض هذه الحرارة كانت هدفًا لمدة طويلة.

طوَّر الباحثون الآن نهجًا جديدًا يمكن استعماله في الأجهزة الصغيرة؛ مثل: أجهزة الاستشعار من بُعد، والتقانات القابلة للارتداء.

فقد صمَّم باحثون من جامعة طوكيو مولدًا كهربائيًّا حراريًّا رقيقًا يحوِّل الحرارة إلى كهرباء، ويمكنه تشغيل جهاز لا يتطلب سوى طاقة منخفضة.

 يَستعمل هذا المولد الحديد والألمنيوم والغاليوم، وهذا مفيد لثلاثة أسباب: أن هذه المعادن غير سامة، ويمكن تشكيلها في أشكال المختلفة، وأنها متوفرة وشائعة جدًّا مما يجعل إنتاجها في متناول اليد.

يقول البروفيسور ساتورو ناكاتسوجي Satoru Nakatsuji: تركِّز جميع الدراسات المتعلقة بالجيل الكهرحراري حتى الآن على تأثير سيبيك [1]Seebeck الثابت والمحدود. وفي المقابل نركِّز على ظاهرة أقل شيوعًا نسبيًّا تسمى تأثير [2]Nernst الشاذ (ANE).

أتاح ANE للفريق توليد تيار عمودي على تدرج درجة الحرارة بدلًا من أن يكون موازيًا له، وهذا مفيد لتشكيل المولدات الصغيرة بطرق تجعلها مثالية للتقنية القابلة للارتداء.

في كلا الأثرين ANE و Seebeck يوضع المولد بين جسم ساخن وجسم بارد، ولكن هناك فرق رئيسي:

عندما يشع جسمك الحرارة فهذا ينتج تيارًا، في أثر Seebeck يسير هذا التيار في نفس اتجاه الحرارة، لذا يجب أن يكون الجهاز بسماكة معينة للإفادة منه.

أما في أثر ANE يذهب التيار عموديًا على الحرارة ويتحرك موازيًا للجلد، وهذا يتيح تصنيع مولدات أكثر نحافة.

وقد تطلبت المحاولات السابقة للتقنية بأثر ANE استعمال مادة سامة أو باهظة الثمن، وهذا هو السبب في أنها لم تكن محط تركيز كبير حتى الآن.

يقول الدكتور أكيتو ساكاي Akito Sakai: لقد صنعنا مادة تحتوي على 75 في المائة من الحديد و 25 في المائة من الألومنيوم (Fe3Al) أو الغاليوم (Fe3Ga) بالإشابة doping، وقد لاحظنا قفزة نوعية بعشرين ضعفًا في الجهد مقارنة بالعينات غير المُشابَة، وهو أمر مثير للاهتمام.

وغالبًا ما يكون تصميم مواد جديدة للاستفادة من بعض القوانين الفيزيائية الغريبة عملية شاقة من جهة التجارب والأخطاء، وكثيرًا ما تُستعمل في البداية مواد باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلًا لتصنيعها على نطاق واسع.

وقد استفاد الفريق من أحدث المحاكاة الحاسوبية القوية للتخطيط، مما سمح لهم بالعثور على المواد المناسبة للاختبار.

يقول ناكاتسوجي Nakatsuji: لقد أسهمت الحسابات العددية إسهامًا فعالًا في اكتشافنا؛ فمثلًا ساعدتنا الحسابات الآلية العالية السرعة في العثور على المواد المناسبة للاختبار، وكذلك ساعدت حسابات المبادئ الأولى المستندة إلى ميكانيك الكم في اختصار عملية تحليل البنى الإلكترونية التي نسميها شبكات العقدة nodal webs التي تعتبر حاسمة في تجاربنا.

 

أثر seebak إلى اليمين و ANF إلى اليسار (V فرق الكمون، DT تدرج درجة الحرارة، M الحقل المغناطيسي)

 

 

تطبيق جديد يتيح لساعات سامسونج الذكية قياس ضغط الدم ومراقبته

تعمل شركة سامسونج باستمرار على تطوير ساعاتها الذكية وإضافة ميزات ومستشعرات تمكِّنها من مواكبة أنشطة حامليها اليومية واهتماماتهم؛ كمعدل حرقهم للسعرات الحرارية، وحساب عدد خطواتهم ونبضهم ومعدل نومهم وغيرها من الأمور.

ويبدو أن سامسونج سترتقي بساعاتها الذكية إلى مستوى أعلى، وذلك بإعلانها أن ساعاتها ستحتوي الآن على أداة لمراقبة ضغط الدم.

فقد كشفت الشركة أنها اعتمدت تطبيق Samsung Health Monitor من وزارة الغذاء وسلامة الأدوية في كوريا الجنوبية، وهذا يعني أنه يمكن استعماله لمراقبة مستويات ضغط الدم.

يعتمد التطبيق الجديد لقياس ومراقبة ضغط الدم في ساعات سامسونج على محسِّ نبضات القلب الموجود فيها وفي معظم الساعات الذكية في العالم.

في البداية، سيصل التحديث الذي يحمل هذه الميزة إلى نسخ Galaxy Watch Active2 في تطبيق مخصص باسم Samsung Health Monitor، ثم يصل إلى باقي النسخ بالتدريج كونها تحمل محسات لقياس نبضات القلب.

ولمراقبة مستويات ضغط الدم يُطلب إلى حامل الساعة معايرة الجهاز أولًا، وذلك بارتداء سوار قياس ضغط الدم التقليدي، وتكرار هذه العملية مرة واحدة على الأقل كل أربعة أسابيع لضمان الدقة.
يبدو أنه تمت الموافقة على التطبيق في الوقت الحالي في كوريا الجنوبية فقط، لذا يتعين على بقية مناطق العالم انتظار الحصول على موافقة المنظمين في كل بلد على حدة قبل استعمال الميزة.

ومن المتوقع أن يصدر التطبيق في نهاية هذا العام.

 

 

علماء Google يقومون بتطوير برامج تمكِّن الذكاء الصنعي من التطور من دون تدخل بشري

التعلم الآلي هو طريقة تعدِّل بها الخوارزمياتُ نشاطَها بموجب البيانات المدخلة بدلًا من تعديله ببرمجتها. لكن بناء هذه الخوارزميات وتدريبها يستغرق وقتًا طويلًا، وقد يرسِّخ – في الأغلب – التحيُّزات البشرية.

وللتغلب على هذه القيود ولتمكين المزيد من الابتكار في التعلم الآلي، طوَّر الباحثون ما يسمَّى بالتعلم الآلي الذاتي AutoML، حيث يمكن أتمتة عملية التعلم الآلي تدريجيًّا اعتمادًا على زمن الحوسبة الآلية بدلًا من زمن البحث البشري.

ومع أن بعض الخطوات قد تم تشغيلها تلقائيًّا، إلا أنهم لم يصلوا بعدُ إلى مرحلة عدم التدخل البشري كليًّا.

على أن فريقًا من العلماء في Google حقَّق نجاحًا أوليًّا في تطوير خوارزميات التعلم الآلي من الصفر، مما يشير إلى اتجاه جديد واعد في هذا المجال.

ففي ورقة بحثية استفاد Quoc Le عالم الحاسوب في Google وزملاؤه من بعض مفاهيم التطور الدارويني - مثل الانتقاء الطبيعي - لتحسين توليد خوارزميات التعلم الآلي ML عن طريق الجمع بين العمليات الحسابية الأساسية. إذ إن برنامجهم المسمى AutoML-Zero يولِّد 100 خوارزمية فريدة، اختُبرت فيما بعد ذلك في مهام بسيطة مثل تعرُّف الصور.

وبعد مقارنة أداء الخوارزميات المولَّدة آليًّا بالخوارزميات المصمَّمة يدويًا يُحتفَظ بالأفضل، وتُدخَل الطفرات العشوائية الصغيرة في التعليمات البرمجية الخاصة بها، وتُلغى الخوارزميات الضعيفة.

ومع استمرار دورة العمل هذه نحصل على مجموعة خوارزميات عالية الأداء، بعضها قابل للمقارنة بتقنيات التعلم الآلي التقليدية، مثل الشبكات العصبونية (وهي برامج حاسوبية تحاكي عمل خلايا الدماغ في اتخاذ القرارات).

وكتب الفريق في الورقة البحثية التي تنتظر المراجعة: هدفنا هو إظهار أن AutoML يمكن أن تذهب إلى أبعد من ذلك، ومن الممكن اليوم اكتشاف خوارزميات التعلم الآلي الكاملة تلقائيًّا باستعمال العمليات الحسابية الأساسية.