Israeli researchers ने विचार-संचालित भाषण प्राप्त किया

Israeli तेल अवीव : विचार की शक्ति के माध्यम से भाषण को सक्षम करने की एक Israeli सफलता एएलएस, स्ट्रोक या मस्तिष्क की चोटों जैसी स्थितियों से लकवाग्रस्त लोगों के लिए खुद को व्यक्त करने की नई उम्मीद प्रदान करती है।

तेल अवीव विश्वविद्यालय और तेल अवीव सोरास्की मेडिकल सेंटर-इचिलोव अस्पताल के शोधकर्ताओं ने एक मूक प्रतिभागी को केवल अक्षरों के उच्चारण की कल्पना करके "बोलने" की अनुमति दी। यह रोगी के मस्तिष्क में गहरे सेंसर लगाकर किया गया, फिर मशीन लर्निंग का उपयोग करके सेंसर को "सिखाया" गया कि रोगी क्या व्यक्त करना चाहता है, यह इंगित करने के लिए विशिष्ट मस्तिष्क संकेतों की व्याख्या कैसे करें। फिर एक कंप्यूटर ने वांछित शब्द प्रदर्शित किया।

तेल अवीव विश्वविद्यालय और तेल अवीव सोरास्की मेडिकल सेंटर-इचिलोव अस्पताल के डॉ. एरियल टैंकस और इचिलोव के ही डॉ. इडो स्ट्रॉस द्वारा संचालित न्यूरोप्रोस्थेसिस अध्ययन हाल ही में सहकर्मी-समीक्षित न्यूरोसर्जरी जर्नल में प्रकाशित हुआ था। न्यूरोप्रोस्थेसिस एक ऐसा उपकरण है जो खोए हुए संवेदी, मोटर या संज्ञानात्मक कार्यों को बहाल करने के लिए तंत्रिका तंत्र को कृत्रिम अंग या बाहरी उपकरण से जोड़ता है।

टैंकस ने कहा, "यह अध्ययन मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस विकसित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है जो भाषण उत्पादन के लिए मस्तिष्क के नियंत्रण मार्गों को बदल सकता है, जिससे पूरी तरह से लकवाग्रस्त व्यक्ति एक बार फिर अपने आस-पास के लोगों के साथ स्वेच्छा से संवाद कर सकते हैं।"

अध्ययन में रोगी एक 37 वर्षीय पुरुष मिर्गी रोगी था, जिसे उसके मस्तिष्क में मिर्गी के फोकस का रिसेक्शन होना था - एक शल्य प्रक्रिया जिसका उद्देश्य दौरे पैदा करने के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क के क्षेत्र को हटाना था। यदि यह प्रक्रिया भाषा और भाषण कार्यों के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क के क्षेत्रों को शामिल करती है, तो इसमें भाषण हानि या भाषा हानि का जोखिम होता है।

"इन मामलों में, फ़ोकल पॉइंट की पहचान करना, जो मस्तिष्क के माध्यम से शक्तिशाली विद्युत तरंगों को भेजता है, महत्वपूर्ण है। यह मिर्गी के रोगियों के एक उपसमूह से संबंधित है जो दवा के प्रति अनुत्तरदायी हैं, जिसके लिए न्यूरोसर्जिकल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है," टैंकस ने समझाया। "कुछ के लिए, फ़ोकस मस्तिष्क के भीतर गहराई में स्थित होता है, जिसके लिए इन गहरी संरचनाओं में इलेक्ट्रोड के प्रत्यारोपण की आवश्यकता होती है। अस्पताल में भर्ती होने के दौरान, ये इलेक्ट्रोड दौरे के दौरान मस्तिष्क की गतिविधि को रिकॉर्ड करते हैं, सटीक सर्जिकल हस्तक्षेप के लिए सटीक स्थान को इंगित करते हैं। इचिलोव के रोगी ने हमारे प्रयोग में भाग लेने के लिए विनम्रतापूर्वक सहमति व्यक्त की, जो अंततः लकवाग्रस्त व्यक्तियों को कृत्रिम भाषण के माध्यम से खुद को व्यक्त करने में मदद कर सकता है।"

प्रयोग में दो चरण शामिल थे। शुरुआत में, रोगी के मस्तिष्क में गहराई वाले इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित करके, शोधकर्ताओं ने उसे दो शब्दांशों का उच्चारण करने के लिए कहा: /a/ और /e/। परिणामी मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड किया गया और डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया। इन मॉडलों ने विशिष्ट मस्तिष्क कोशिकाओं की पहचान की जिनकी विद्युत गतिविधि ने /a/ या /e/ कहने के इरादे का संकेत दिया।

जब कंप्यूटर सिस्टम ने इन शब्दांशों से जुड़े मस्तिष्क गतिविधि पैटर्न को पहचानना सीख लिया, तो रोगी को केवल /a/ और /e/ कहने की कल्पना करने के लिए कहा गया। कंप्यूटर ने विद्युत संकेतों को शब्दांशों की संगत पूर्व-रिकॉर्ड की गई ध्वनियों में सफलतापूर्वक अनुवादित किया।

टैंकस ने कहा, "मेरा शोध भाषण के एन्कोडिंग और डिकोडिंग पर केंद्रित है, विशेष रूप से व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाएं भाषण उत्पादन, सुनने और भाषण की कल्पना, या 'चुपचाप बोलने' में कैसे भाग लेती हैं।" "यह प्रयोग पहली बार है जब हमने भाषण के भागों को मस्तिष्क में अलग-अलग कोशिकाओं की गतिविधि से जोड़ा है। हम उन विद्युत संकेतों को पहचानने में सक्षम थे जो /a/ और /e/ ध्वनियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। हालाँकि हमारा वर्तमान शोध दो अक्षरों तक सीमित है, लेकिन यह प्रगति एक पूरी तरह से लकवाग्रस्त व्यक्ति को 'हाँ' और 'नहीं' का संकेत देने की अनुमति देती है।" निहितार्थों के बारे में विस्तार से बताते हुए, टैंकस ने कहा, "भविष्य में, बीमारी के शुरुआती चरणों में एक कंप्यूटर को ALS रोगी के लिए प्रशिक्षित करना संभव होगा, जबकि वे अभी भी बोल सकते हैं। कंप्यूटर रोगी के मस्तिष्क में विद्युत संकेतों को पहचानना सीखेगा, जिससे रोगी की मांसपेशियों को हिलाने की क्षमता खो जाने के बाद भी यह इन संकेतों की व्याख्या करने में सक्षम होगा।" (एएनआई/टीपीएस)