Science: भौतिकविदों का कहना है कि मानव मस्तिष्क की जटिलता अराजकता के कगार पर है

Science: मानव मस्तिष्क को ज्ञात ब्रह्मांड में सबसे जटिल वस्तु कहा जाता है। एक नए अध्ययन के अनुसार, इसके 89 बिलियन न्यूरॉन्स में से प्रत्येक में औसतन लगभग 7,000 कनेक्शन होते हैं, और उन सभी संस्थाओं की भौतिक संरचना चाकू की धार पर अस्थिर रूप से संतुलित हो सकती है।अमेरिका में नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के दो भौतिकविदों - हेलेन एंसेल और इस्तवान कोवाक्स - ने अब सांख्यिकीय भौतिकी का उपयोग करके न केवल मानव मस्तिष्क के हिस्से, बल्कि चूहे और फल मक्खी के मस्तिष्क के हिस्से के अत्यधिक विस्तृत 3D मानचित्र में देखी गई जटिलता को समझाया है।

सेलुलर स्तर पर, उनका ढांचा बताता है कि हमारी खोपड़ी में समाहित उच्च-स्तरीय Hardware एक संरचनात्मक स्वीट स्पॉट पर है जो चरण संक्रमण के करीब है।"इसका एक रोज़मर्रा का उदाहरण है जब बर्फ पिघलकर पानी में बदल जाती है। यह अभी भी पानी के अणु हैं, लेकिन वे ठोस से तरल में संक्रमण से गुजर रहे हैं," एंसेल बताते हैं।"हम निश्चित रूप से यह नहीं कह रहे हैं कि मस्तिष्क पिघलने के करीब है। वास्तव में, हमारे पास यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि मस्तिष्क किन दो चरणों के बीच संक्रमण कर सकता है। क्योंकि अगर यह महत्वपूर्ण बिंदु के दोनों ओर होता, तो यह मस्तिष्क नहीं होता।"

अतीत में, कुछ वैज्ञानिकों ने संदेह किया है कि चरण Infection biological प्रणालियों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। कोशिकाओं को घेरने वाली झिल्ली इसका एक अच्छा उदाहरण है। यह लिपिड बाइलेयर प्रोटीन और तरल को अंदर और बाहर जाने देने के लिए जेल और तरल अवस्थाओं के बीच उतार-चढ़ाव करता है।इसके विपरीत, हालांकि, केंद्रीय तंत्रिका तंत्र संक्रमण के एक महत्वपूर्ण बिंदु पर डगमगा सकता है, जबकि वास्तव में कभी कुछ और नहीं बन सकता।इस महत्वपूर्ण बिंदु की एक सामान्य विशेषता न्यूरॉन्स की शाखा जैसी संरचना है, जिसे फ्रैक्टल पैटर्न के रूप में जाना जाता है। फ्रैक्टल, जैसे कि बर्फ के टुकड़े, अणुओं या आकाशगंगाओं के वितरण में देखे जाते हैं, सबसे जटिल प्रणालियों में उभरते हैं। भौतिकी में, फ्रैक्टल आयाम एक "महत्वपूर्ण घातांक" है जो अराजकता के किनारे पर, व्यवस्था और अव्यवस्था के बीच बैठता है।

एन्सेल और कोवाच अब तर्क देते हैं कि 3D मस्तिष्क पुनर्निर्माण में फ्रैक्टल की नैनोस्केल उपस्थिति इस 'महत्वपूर्णता' का संकेत है।डेटा सीमाओं के कारण, दोनों केवल एक मानव, एक चूहे और एक फल मक्खी के एक आंशिक मस्तिष्क क्षेत्र का विश्लेषण करने में सक्षम थे। फिर भी इस सीमित तस्वीर के साथ भी, टीम को मिलते-जुलते फ्रैक्टल जैसे पैटर्न मिले जो ज़ूम इन या आउट करने के बावजूद समान दिखते थे।विभिन्न न्यूरॉन खंडों का सापेक्ष आकार और उनकी विविधता सभी पैमानों और प्रजातियों में बनी हुई प्रतीत होती है। न तो बहुत व्यवस्थित और न ही बहुत यादृच्छिक, मस्तिष्क की प्रणालियाँ बिल्कुल सही हैं, जो लंबी दूरी के कनेक्शन की आवश्यकताओं के साथ तंत्रिका 'वायरिंग' की लागत को संतुलित करती हैं।एन्सेल और कोवाच तर्क देते हैं कि यह 'गोल्डीलॉक्स प्रभाव' सभी जानवरों के मस्तिष्क का एक सार्वभौमिक, शासक सिद्धांत हो सकता है, हालांकि इसे साबित करने के लिए बहुत अधिक शोध की आवश्यकता होगी।

"शुरू में, ये संरचनाएँ काफी अलग दिखती हैं - एक पूरी मक्खी का मस्तिष्क मोटे तौर पर एक छोटे मानव न्यूरॉन के आकार का होता है," एन्सेल कहते हैं। "लेकिन फिर हमें ऐसे उभरते गुण मिले जो आश्चर्यजनक रूप से समान हैं।"अब यह निर्धारित करने के लिए आगे के अध्ययनों की आवश्यकता है कि क्या वह साझा गंभीरता पशु मस्तिष्क के पूरे पैमाने पर और विभिन्न प्रजातियों में मौजूद है।जबकि पिछले अध्ययनों ने न्यूरॉन गतिशीलता की बात आने पर मस्तिष्क की गंभीरता का विश्लेषण किया है, हाल ही में सेलुलर स्तर पर पशु मस्तिष्क की संरचना का विश्लेषण और तुलना करना संभव नहीं था।

बेशक, डेटा की सीमाएँ अभी भी मौजूद हैं, लेकिन वर्तमान में Brain की शारीरिक रचना और कनेक्शन को यथासंभव विस्तार से मैप करने के लिए Neuroscience में बड़े पैमाने पर प्रयास किए जा रहे हैं।हाल ही में एक मानव मस्तिष्क के एक क्यूबिक मिलीमीटर का पुनर्निर्माण किया गया था, और पिछले साल, हमें फल मक्खी के मस्तिष्क का पहला पूरा नक्शा मिला, साथ ही चूहे के मस्तिष्क का सेलुलर नक्शा भी मिला।नॉर्थवेस्टर्न के भौतिक विज्ञानी इस्तवान कोवाक्स कहते हैं, "[संरचनात्मक स्तर] मस्तिष्क की जटिलता के बारे में हमारे सोचने के तरीके के लिए एक लापता हिस्सा रहा है।"

"एक कंप्यूटर के विपरीत जहां कोई भी सॉफ़्टवेयर एक ही हार्डवेयर पर चल सकता है, मस्तिष्क में गतिशीलता और हार्डवेयर दृढ़ता से संबंधित हैं।"एन्सेल का कहना है कि टीम के निष्कर्षों ने एक सरल भौतिक मॉडल के लिए "रास्ता खोल दिया है" जो मस्तिष्क के सांख्यिकीय पैटर्न का वर्णन कर सकता है। एक दिन, इस तरह की उपलब्धि का उपयोग मस्तिष्क अनुसंधान को बेहतर बनाने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।

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