लकवाग्रस्त व्यक्ति ने अपने दिमाग की शक्ति से रोबोटिक हाथ को नियंत्रित किया

SCIENCE/विज्ञानं : यह उन मुट्ठी भर दिनों से कहीं ज़्यादा है, जो इन सेटअपों को फिर से कैलिब्रेट करने से पहले आम तौर पर चलते हैं – जो कि यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया, सैन फ़्रांसिस्को (UCSF) की शोध टीम के अनुसार तकनीक की संभावना और क्षमता को दर्शाता है। ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) प्रणाली के लिए महत्वपूर्ण हैं एआई एल्गोरिदम, जिनका उपयोग विशिष्ट मस्तिष्क संकेतों को विशिष्ट हरकतों से मिलाने के लिए किया जाता है। वह व्यक्ति रोबोट की बांह की हरकतों को वास्तविक समय में कल्पना करते हुए देख सकता था, जिसका मतलब था कि त्रुटियों को जल्दी से ठीक किया जा सकता था, और रोबोटिक क्रियाओं के साथ अधिक सटीकता प्राप्त की जा सकती थी। UCSF के न्यूरोलॉजिस्ट करुणेश गांगुली कहते हैं, “मानव और AI के बीच सीखने का यह मिश्रण इन ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के लिए अगला चरण है।” “यह वही है जो हमें परिष्कृत, जीवन जैसा कार्य प्राप्त करने के लिए चाहिए।”

रोबोटिक हाथ को सिर्फ़ विचारों के ज़रिए निर्देशित करके, आदमी अलमारी खोल सकता था, कप निकाल सकता था और उसे ड्रिंक डिस्पेंसर के नीचे रख सकता था। इस तकनीक में विकलांग लोगों को कई तरह की गतिविधियों में सहायता करने की बहुत संभावना है। शोध के दौरान की गई खोजों में, टीम ने पाया कि गति से संबंधित मस्तिष्क पैटर्न का आकार वही रहा, लेकिन समय के साथ उनका स्थान थोड़ा बदल गया – ऐसा कुछ जो मस्तिष्क के सीखने और नई जानकारी ग्रहण करने के दौरान होता है। AI इस बदलाव को समझने में सक्षम था, जिसका मतलब था कि सिस्टम को बार-बार रीकैलिब्रेशन की ज़रूरत नहीं थी। इसके अलावा, शोधकर्ताओं को भरोसा है कि समय के साथ सेटअप की गति और सटीकता में सुधार किया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने अपने प्रकाशित शोधपत्र में लिखा है, “विशेष रूप से, यहाँ न्यूरोप्रोस्थेटिक पूरी तरह से बिना किसी मशीन सहायता के स्वैच्छिक नियंत्रण में था।”

“हमें उम्मीद है कि दृष्टि-आधारित सहायता प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार ला सकती है, विशेष रूप से जटिल वस्तु इंटरैक्शन के लिए।” यह कोई सरल या सस्ता सिस्टम नहीं है, इसमें मस्तिष्क प्रत्यारोपण और इलेक्ट्रोकॉर्टिकोग्राफी (ECoG) नामक तकनीक का उपयोग किया जाता है, जो मस्तिष्क की गतिविधि को पढ़ता है, और एक कंप्यूटर जो उस गतिविधि का अनुवाद कर सकता है और उसे यांत्रिक हाथ की हरकतों में बदल सकता है। हालांकि, यह सबूत है कि अब हमारे पास यह देखने की तकनीक है कि कौन से तंत्रिका पैटर्न किस शारीरिक क्रिया के बारे में विचारों से जुड़े हैं – और यह कि उन पैटर्न को तब भी ट्रैक किया जा सकता है जब वे मस्तिष्क में घूमते हैं। हमने ऐसी ही प्रणालियों को उन लोगों को आवाज़ देते हुए भी देखा है जो अब बोल नहीं सकते हैं, और टेट्राप्लेजिया से पीड़ित व्यक्ति को शतरंज खेलने में मदद करते हैं। अभी भी बहुत काम करना बाकी है, लेकिन जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होता रहेगा, अधिक जटिल क्रियाएँ संभव होती जाएँगी। गांगुली कहते हैं, “मुझे पूरा विश्वास है कि हमने अब सिस्टम बनाना सीख लिया है, और हम इसे काम में ला सकते हैं।” यह शोध सेल में प्रकाशित हुआ है।

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