New Delhi नई दिल्ली: नींद में गाड़ी चलाना एक गंभीर खतरा है जो दुनिया भर में सड़क दुर्घटनाओं में योगदान देता है। हालाँकि, इंजीनियरों ने अब गाड़ी चलाते समय होने वाली नींद से निपटने के लिए ईयरबड विकसित किए हैं। यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया, बर्कले के इंजीनियरों ने प्रोटोटाइप ईयरबड विकसित किए हैं जो मस्तिष्क में नींद के संकेतों का पता लगा सकते हैं, जिसका उद्देश्य ड्राइवरों और मशीन ऑपरेटरों को नींद के खतरों से बचाना है। ईयरबड इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राम (ईईजी) की तरह काम करते हैं, जो कान की नली से संपर्क करने वाले बिल्ट-इन इलेक्ट्रोड के माध्यम से मस्तिष्क तरंगों को मापते हैं। हालाँकि, पता लगाए गए विद्युत संकेत पारंपरिक ईईजी की तुलना में छोटे हैं, नए अध्ययन से पता चलता है कि ईयर ईईजी प्लेटफ़ॉर्म अल्फा तरंगों का पता लगाने के लिए पर्याप्त संवेदनशील है, मस्तिष्क गतिविधि का एक पैटर्न जो नींद आने पर बढ़ जाता है।
“जब मैंने 2017 में Apple के AirPods की अपनी पहली जोड़ी खरीदी तो मैं प्रेरित हुआ। मैंने तुरंत सोचा कि तंत्रिका रिकॉर्डिंग के लिए यह कितना अद्भुत प्लेटफ़ॉर्म है। हमारा मानना है कि यह तकनीक उनींदापन को वर्गीकृत कर सकती है, जो नींद को वर्गीकृत करने और नींद संबंधी विकारों का निदान करने की इसकी क्षमता को दर्शाता है," अध्ययन के लेखक रिक्की मुलर, यूसी बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर ने कहा।
विभिन्न आकार और आकृति के कानों में फिट होने वाले ईयरबड बनाना महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करता है। जबकि अन्य समूहों ने गीले इलेक्ट्रोड जैल या कस्टम-मोल्डेड ईयरपीस का उपयोग किया, मुलर की टीम ने एक सूखे, उपयोगकर्ता-जेनेरिक मॉडल का लक्ष्य रखा जिसे कोई भी उपयोग कर सकता है। डिजाइनर रयान कावेह ने कहा, "मेरा लक्ष्य एक ऐसा उपकरण बनाना था जिसे हर दिन उन लोगों द्वारा उपयोग किया जा सके जो इससे लाभान्वित होंगे।" कावेह ने ईयरपीस को तीन आकारों में डिज़ाइन किया। डिज़ाइन में कई इलेक्ट्रोड शामिल हैं जो कान की नली पर हल्का दबाव डालते हैं, जिससे आरामदायक फिट सुनिश्चित होता है, जिसमें कम-शक्ति वाले वायरलेस इंटरफ़ेस के माध्यम से संकेतों को पढ़ा जाता है।
एक पेपर में, शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि ईयरपीस शारीरिक संकेतों का पता लगा सकते हैं, जिसमें आँख झपकना और अल्फा मस्तिष्क तरंगें शामिल हैं। अध्ययन में ईयरपीस के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग को मान्य करने के लिए मशीन लर्निंग को शामिल किया गया। नौ स्वयंसेवकों ने अंधेरे कमरे में काम करते समय इयरपीस पहने, समय-समय पर अपनी तंद्रा और प्रतिक्रिया समय का मूल्यांकन किया। "हमने पाया कि कम सिग्नल गुणवत्ता के साथ भी, हम तंद्रा की शुरुआत को अधिक जटिल प्रणालियों के साथ सटीक रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं," कावेह ने कहा। नए उपयोगकर्ताओं में इयरपीस की सटीकता से पता चलता है कि वे 'आउट ऑफ द बॉक्स' काम कर सकते हैं। दिल की धड़कन, आंखों की हरकत और जबड़े की जकड़न को रिकॉर्ड करने सहित अन्य अनुप्रयोगों की खोज की जा रही है।