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एक इम्प्लांट बनाया गया है जो मस्तिष्क के आवेगों को शब्दों में परिवर्तित करता है

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय रूपांतरण पद्धति पर शोध कर रहा है सेरिब्रल प्रति पाठ दालें। एक विशेष इम्प्लांट एक ऐसे व्यक्ति की मस्तिष्क गतिविधि के आधार पर स्क्रीन पर शब्दों को मूर्त रूप देता है जिसने स्ट्रोक के बाद 15 से अधिक वर्षों तक बात नहीं की है।

स्ट्रोक के बाद वह आदमी लगभग लकवाग्रस्त हो गया। इससे पहले, वह संवाद करने के लिए कई अन्य तरीकों का इस्तेमाल करता था, जैसे कि उसकी बेसबॉल कैप से जुड़ा एक पॉइंटर, जिसका इस्तेमाल वह टच स्क्रीन पर अक्षरों को टैप करने के लिए करता था। प्रभावी, लेकिन धीमा। इसलिए, आदमी ने कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एक शोध समूह के नैदानिक ​​​​परीक्षणों में भाग लेने के लिए स्वेच्छा से भाग लिया। अभी तक ब्रेन-टू-टेक्स्ट सिस्टम का इस्तेमाल केवल रिसर्च सेशन के दौरान ही किया जाता था, लेकिन आदमी को उम्मीद है कि जैसे-जैसे तकनीक विकसित होगी, इसका इस्तेमाल रोजमर्रा की जिंदगी में किया जा सकेगा।

एक पायलट अध्ययन में, एक स्वयंसेवक के मस्तिष्क की सतह पर एक पतली, लचीली इलेक्ट्रोड ग्रिड फैली हुई थी, जो तंत्रिका संकेतों को दर्ज करती थी और उन्हें एक भाषण डिकोडर में भेजती थी। उन्होंने संकेतों का उन शब्दों में अनुवाद किया जो व्यक्ति कहने का इरादा रखता था। यह पहली बार है कि एक लकवाग्रस्त व्यक्ति जो बोल नहीं सकता था, न्यूरोटेक्नोलोजी का इस्तेमाल पूरे शब्दों का अनुवाद करने के लिए किया, केवल अक्षरों का नहीं।

पिछले दो दशकों में, न्यूरोप्रोस्थेटिक्स ने एक लंबा सफर तय किया है। सबसे उन्नत श्रवण प्रत्यारोपण हैं जो आंतरिक कान से या सीधे श्रवण मस्तिष्क तंत्र से जुड़ते हैं। दृष्टि के लिए रेटिनल इम्प्लांट्स और ब्रेन इम्प्लांट्स पर काफी शोध किया जा रहा है और लोगों को प्रोस्थेटिक आर्म्स देने के प्रयास किए जा रहे हैं स्पर्श की अनुभूति. ये संवेदी कृत्रिम अंग बाहरी दुनिया से जानकारी प्राप्त करते हैं और इसे विद्युत संकेतों में परिवर्तित करते हैं जो मस्तिष्क के प्रसंस्करण केंद्रों को भेजे जाते हैं।

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विपरीत प्रकार के न्यूरोप्रोस्थेटिक्स मस्तिष्क की गतिविधि को रिकॉर्ड करते हैं और इसे संकेतों में परिवर्तित करते हैं जो बाहरी दुनिया में किसी चीज़ को नियंत्रित करते हैं, जैसे कि रोबोटिक आर्म, वीडियो गेम कंट्रोलर या कंप्यूटर स्क्रीन पर कर्सर। ऐसा करने के लिए, इम्प्लांट को आमतौर पर मोटर कॉर्टेक्स में रखा जाता है, मस्तिष्क का वह हिस्सा जो गति को नियंत्रित करता है। तब उपयोगकर्ता वर्चुअल कीबोर्ड पर चलने वाले कर्सर को नियंत्रित करने के लिए कुछ भौतिक क्रियाओं की कल्पना करता है।

नए प्रकार के इम्प्लांट को विकसित करने वाली शोध टीम मस्तिष्क के मोटर कॉर्टेक्स के उन हिस्सों पर ध्यान केंद्रित कर रही है जो चेहरे, गले, मुंह और जीभ की मांसपेशियों को मोटर कमांड भेजते हैं। वैज्ञानिक इलेक्ट्रोकॉर्टिकोग्राफी (ईसीजी) का उपयोग करते हैं, जब इलेक्ट्रोड मस्तिष्क में प्रवेश नहीं करते हैं, लेकिन इसकी सतह पर झूठ बोलते हैं। इस प्रणाली ने मुखर पथ आंदोलनों के साथ तंत्रिका पैटर्न का मिलान करने में मदद की।

वैज्ञानिक भी उपलब्धियों का उपयोग करते हैं कृत्रिम होशियारी. तंत्रिका गतिविधि और वाक् कीनेमेटीक्स पर एकत्रित डेटा को एक तंत्रिका नेटवर्क में फीड किया जाता है, और फिर एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इन दो डेटा सेटों के बीच संघों में पैटर्न ढूंढता है। अर्थात्, तंत्रिका गतिविधि और निर्मित भाषा के बीच संबंध स्थापित होता है, और इस मॉडल का उपयोग कंप्यूटर भाषा या पाठ बनाने के लिए किया जाता है। लेकिन लकवाग्रस्त लोगों के साथ काम करने के लिए, कार्यप्रणाली में सुधार करना पड़ा, और वैज्ञानिकों ने मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया, कार्य को दो चरणों में विभाजित किया। सबसे पहले, डिकोडर मस्तिष्क से संकेतों को मुखर पथ की मांसपेशियों के संबंधित आंदोलनों में अनुवाद करता है, और फिर इन आंदोलनों को संश्लेषित भाषण या पाठ में परिवर्तित करता है।

अध्ययन 2021 से किया जा रहा है, और दो लकवाग्रस्त स्वयंसेवक इसमें भाग ले रहे हैं, और वैज्ञानिक उनके मस्तिष्क की संरचना का अवलोकन कर रहे हैं। इससे पहले, वे एक आरोपण प्रक्रिया से गुजरते थे: पहले, सर्जन ने खोपड़ी के एक छोटे से हिस्से को हटा दिया, फिर सेरेब्रल कॉर्टेक्स की सतह पर एक लचीली ईसीजी सरणी को ध्यान से रखा। अगला, एक छोटा बंदरगाह खोपड़ी की हड्डी के लिए तय किया गया है और खोपड़ी में एक अलग उद्घाटन के माध्यम से बाहर निकलता है। वर्तमान में, इस पोर्ट की आवश्यकता है क्योंकि यह इलेक्ट्रोड से डेटा संचारित करने के लिए बाहरी तारों से जुड़ता है, लेकिन शोधकर्ता भविष्य में सिस्टम को वायरलेस बनाने की उम्मीद करते हैं।

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Svitlana Anisimova

ऑफिस फ्रीक, क्रेजी रीडर, मार्वल सिनेमैटिक यूनिवर्स का फैन। मैं 80% दोषी खुशी हूँ।

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