नया पोर्टेबल एआई सिस्टम विचारों को टेक्स्ट में बदलेगा

सिडनी(आईएनएस): ऑस्ट्रेलियाई शोधकर्ताओं ने एक पोर्टेबल, गैर-आक्रामक प्रणाली विकसित की है जो मूक विचारों को डिकोड कर सकती है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके उन्हें पाठ में बदल सकती है।

यह तकनीक उन लोगों के लिए संचार में सहायता कर सकती है जो स्ट्रोक या पक्षाघात सहित बीमारी या चोट के कारण बोलने में असमर्थ हैं।

यह मनुष्यों और मशीनों के बीच निर्बाध संचार को भी सक्षम कर सकता है, जैसे बायोनिक आर्म या रोबोट का संचालन।

प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय सिडनी (यूटीएस) में ग्राफीनएक्स-यूटीएस मानव-केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता केंद्र के शोधकर्ताओं, जिन्होंने इस प्रणाली को विकसित किया है, ने इसे “विश्व-प्रथम” होने का दावा किया है।

अध्ययन में, प्रतिभागियों ने टोपी पहनकर चुपचाप पाठ के अंश पढ़े, जो इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) का उपयोग करके उनकी खोपड़ी के माध्यम से विद्युत मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड करते थे।

ईईजी तरंग को अलग-अलग इकाइयों में विभाजित किया गया है जो मानव मस्तिष्क से विशिष्ट विशेषताओं और पैटर्न को पकड़ते हैं। यह शोधकर्ताओं द्वारा विकसित DeWave नामक AI मॉडल द्वारा किया जाता है।

बड़ी मात्रा में ईईजी डेटा से सीखकर डीवेव ईईजी संकेतों को शब्दों और वाक्यों में अनुवादित करता है।

प्रोफेसर सी.टी. ने कहा, “यह शोध कच्ची ईईजी तरंगों का सीधे भाषा में अनुवाद करने के अग्रणी प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है, जो इस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता है।” लिन, ग्राफीनएक्स-यूटीएस एचएआई केंद्र के निदेशक।

उन्होंने कहा, “यह मस्तिष्क-से-पाठ अनुवाद प्रक्रिया में असतत एन्कोडिंग तकनीकों को शामिल करने वाला पहला है, जो तंत्रिका डिकोडिंग के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण पेश करता है। बड़े भाषा मॉडल के साथ एकीकरण भी तंत्रिका विज्ञान और एआई में नई सीमाएं खोल रहा है।”

मस्तिष्क के संकेतों को भाषा में अनुवाद करने की पिछली तकनीक में या तो मस्तिष्क में इलेक्ट्रोड लगाने के लिए सर्जरी की आवश्यकता होती थी, जैसे कि एलोन मस्क की न्यूरालिंक, या एमआरआई मशीन में स्कैनिंग, जो बड़ी, महंगी और दैनिक जीवन में उपयोग करना मुश्किल है।

ये विधियां आई-ट्रैकिंग जैसी अतिरिक्त सहायता के बिना मस्तिष्क संकेतों को शब्द स्तर के खंडों में बदलने के लिए भी संघर्ष करती हैं, जो इन प्रणालियों के व्यावहारिक अनुप्रयोग को प्रतिबंधित करती हैं।

नई तकनीक का उपयोग आई-ट्रैकिंग के साथ या उसके बिना भी किया जा सकता है। नया शोध 29 प्रतिभागियों के साथ किया गया। इसका मतलब यह है कि यह पिछली डिकोडिंग तकनीक की तुलना में अधिक मजबूत और अनुकूलनीय होने की संभावना है जिसका परीक्षण केवल एक या दो व्यक्तियों पर किया गया है, क्योंकि ईईजी तरंगें व्यक्तियों के बीच भिन्न होती हैं।

मस्तिष्क में प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड के बजाय एक टोपी के माध्यम से प्राप्त ईईजी संकेतों के उपयोग का मतलब है कि संकेत अधिक शोर है।

अनुवाद सटीकता स्कोर वर्तमान में लगभग 40 प्रतिशत है, जिसे टीम 90 प्रतिशत तक बढ़ाने की उम्मीद करती है। इस अध्ययन को न्यू ऑरलियन्स, अमेरिका में आयोजित न्यूरआईपीएस सम्मेलन में स्पॉटलाइट पेपर के रूप में चुना गया था, जो एक शीर्ष स्तरीय वार्षिक बैठक है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग पर विश्व-अग्रणी शोध को प्रदर्शित करती है।