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विज्ञान
दिमाग में मौजूद विशिष्ट उपकरण आपके बोलने से पहले यह अनुमान लगा सकते हैं कि आप क्या सोचते हैं: अध्ययन
Gulabi Jagat
15 Nov 2022 3:23 PM GMT

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कैलिफोर्निया: कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में हाल ही में किए गए एक शोध से पता चलता है कि कैसे लोगों के दिमाग के अंदर लगाए गए उपकरणों में सटीक भविष्यवाणी करने की क्षमता होती है कि एक टेट्राप्लाजिक प्रतिभागी कौन से शब्द सोच रहा था और बोल नहीं रहा था या नकल नहीं कर रहा था।
"मानव प्रतिभागी में एकल न्यूरॉन्स से ऑनलाइन आंतरिक भाषण डिकोडिंग" नामक एक नया अध्ययन सैन डिएगो में 2022 सोसाइटी फॉर न्यूरोसाइंस सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था। शोधकर्ताओं ने अपने मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस (बीएमआई) का प्रदर्शन करने का अवसर लिया, जो किसी दिन भाषण-बाधित रोगियों की सहायता कर सकता था।
"आपने पहले से ही रोबोटिक हथियारों और हाथों को नियंत्रित करने के लिए बीएमआई का उपयोग करने वाले टेट्राप्लाजिया वाले लोगों के वीडियो देखे होंगे, उदाहरण के लिए एक बोतल पकड़ना और उसमें से पीना या चॉकलेट का एक टुकड़ा खाने के लिए," कैल्टेक स्नातक छात्र सारा वांडेल्ट कहती हैं। रिचर्ड एंडरसन की प्रयोगशाला, न्यूरोसाइंस के जेम्स जी। बोसवेल प्रोफेसर और कैल्टेक में तियानकियाओ और क्रिसी चेन ब्रेन-मशीन इंटरफेस सेंटर के निदेशक।
13 नवंबर को सम्मेलन में परिणाम प्रस्तुत करने वाले वांडेल्ट कहते हैं, "ये नए परिणाम भाषा और संचार के क्षेत्रों में आशाजनक हैं। हमने भाषण के पुनर्निर्माण के लिए बीएमआई का इस्तेमाल किया।"
पिछले अध्ययनों में प्रतिभागियों के भाषण की भविष्यवाणी करने में कुछ सफलता मिली है, जब कोई प्रतिभागी फुसफुसाए या शब्दों की नकल करता है तो मोटर क्षेत्रों से रिकॉर्ड किए गए मस्तिष्क के संकेतों का विश्लेषण करता है। लेकिन भविष्यवाणी करना कि कोई क्या सोच रहा है, आंतरिक संवाद, अधिक कठिन है, क्योंकि इसमें कोई आंदोलन शामिल नहीं है, वांडेल्ट बताते हैं। "अतीत में, एल्गोरिदम जो आंतरिक भाषण की भविष्यवाणी करने की कोशिश करते थे, केवल तीन या चार शब्दों की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे और वास्तविक समय में कम सटीकता के साथ या नहीं, " वांडेल्ट कहते हैं।
आंतरिक शब्दों की भविष्यवाणी करने में नया शोध अभी तक सबसे सटीक है। इस मामले में, मस्तिष्क के संकेतों को मस्तिष्क क्षेत्र में एकल न्यूरॉन्स से रिकॉर्ड किया गया था, जिसे सुपरमार्जिनल गाइरस कहा जाता है, जो पश्च पार्श्विका प्रांतस्था में स्थित है। शोधकर्ताओं ने पिछले अध्ययन में पाया था कि यह मस्तिष्क क्षेत्र बोले गए शब्दों का प्रतिनिधित्व करता है।
अब, टीम ने अपने निष्कर्षों को आंतरिक भाषण तक बढ़ा दिया है। अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने सबसे पहले बीएमआई डिवाइस को मस्तिष्क के पैटर्न को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया, जब कुछ शब्द आंतरिक रूप से बोले गए थे, या टेट्राप्लाजिक प्रतिभागी द्वारा सोचा गया था। इस प्रशिक्षण अवधि में लगभग 15 मिनट का समय लगा। फिर उन्होंने स्क्रीन पर एक शब्द दिखाया और प्रतिभागी को आंतरिक रूप से शब्द कहने के लिए कहा। परिणामों से पता चला कि बीएमआई एल्गोरिदम 91 प्रतिशत तक सटीकता के साथ आठ शब्दों की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे।
काम अभी भी प्रारंभिक है लेकिन मस्तिष्क की चोटों, पक्षाघात, या एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस (एएलएस) जैसी बीमारियों के रोगियों की मदद कर सकता है जो भाषण को प्रभावित करते हैं। "न्यूरोलॉजिकल विकार स्वैच्छिक मांसपेशियों के पूर्ण पक्षाघात का कारण बन सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप रोगी बोलने या स्थानांतरित करने में असमर्थ होते हैं, लेकिन वे अभी भी सोचने और तर्क करने में सक्षम हैं। उस आबादी के लिए, एक आंतरिक भाषण बीएमआई अविश्वसनीय रूप से सहायक होगा," वांडेल्ट कहते हैं।
"हमने पहले दिखाया है कि हम मानव सुपरमार्जिनल गाइरस से ग्रासिंग के लिए कल्पित हाथ के आकार को डिकोड कर सकते हैं," एंडरसन कहते हैं। "इस क्षेत्र से भाषण को डीकोड करने में सक्षम होने से पता चलता है कि एक प्रत्यारोपण दो महत्वपूर्ण मानवीय क्षमताओं को पुनर्प्राप्त कर सकता है: लोभी और भाषण।"
शोधकर्ता यह भी बताते हैं कि बीएमआई का इस्तेमाल लोगों के दिमाग को पढ़ने के लिए नहीं किया जा सकता है; डिवाइस को प्रत्येक व्यक्ति के मस्तिष्क में अलग से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी, और वे केवल तभी काम करते हैं जब कोई व्यक्ति शब्द पर ध्यान केंद्रित करता है।
अध्ययन, जो जर्नल प्रस्तुत करने की प्रक्रिया में है, लेकिन अभी तक सहकर्मी की समीक्षा नहीं की गई है, को राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान, तियानकियाओ और क्रिसी चेन ब्रेन-मशीन इंटरफेस सेंटर और बोसवेल फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित किया गया था। वांडेल्ट और एंडरसन के अलावा अन्य कैल्टेक लेखकों में डेविड बजेन्स, केल्सी पेजसा, ब्रायन ली (पीएचडी '06), और चार्ल्स लियू शामिल हैं। ली और लियू कैल्टेक विजिटिंग एसोसिएट हैं जो यूएससी में केक स्कूल ऑफ मेडिसिन के संकाय में हैं। (एएनआई)

Gulabi Jagat
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