नई बीसीआई तकनीक विचारों को सीधे आवाज़ में बदलने में सक्षम
वैज्ञानिक ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (बीसीआई) तकनीक में उल्लेखनीय प्रगति कर रहे हैं, और एक नई विकसित प्रणाली हमारे विचारों को पाठ या ध्वनि में परिवर्तित कर सकती है। यह मूलतः एक आंतरिक वाक् डिकोडर है, जिसे अमेरिका भर के संस्थानों के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया है। गंभीर रूप से लकवाग्रस्त चार स्वयंसेवकों पर किए गए परीक्षणों में, डिकोडर ने विचारों को श्रव्य वाक् में परिवर्तित करने में 74 प्रतिशत तक की सटीकता दर हासिल की। यहाँ एक ऐसे बीसीआई की संभावना है जो वाक् या गति संबंधी विकलांगता वाले लोगों को पहले से कहीं अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने में मदद कर सकता है, हालाँकि इस प्रणाली की सटीकता और व्यक्तिगतता को बेहतर बनाने के लिए अभी भी काम किया जाना बाकी है।
पिछले बीसीआई मस्तिष्क की उस गतिविधि पर निर्भर थे जो तब उत्पन्न होती है जब कोई लकवाग्रस्त व्यक्ति बोलने या लिखने का प्रयास करता है, भले ही उसका शरीर वह क्रिया नहीं कर सकता। यह नई तकनीक स्रोत के एक कदम और करीब पहुँचती है। अमेरिका के स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के तंत्रिका विज्ञानी बेन्यामिन मेशेडे-क्रासा कहते हैं, “अगर आपको वास्तव में बोलने की कोशिश करने के बजाय केवल वाक् के बारे में सोचना है, तो यह लोगों के लिए संभावित रूप से आसान और तेज़ है।” यह नया बीसीआई एक इम्प्लांट पर आधारित है जिसे तंत्रिका गतिविधि को मापने और ध्वनि-ध्वनि (फोनेम) नामक वाक् इकाइयों से संबंधित पैटर्न पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन ध्वनि-ध्वनियों को फिर वाक्यों में शामिल किया जा सकता है।
बीसीआई को मस्तिष्क के संकेतों को शब्दों से जोड़ने के लिए प्रशिक्षित करने हेतु मशीन लर्निंग का उपयोग किया गया, जब चार प्रतिभागी उनके बारे में सोचते थे, विशेष रूप से मस्तिष्क के मोटर कॉर्टेक्स भाग में, जो गति (बोलने सहित) के लिए ज़िम्मेदार होता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब स्वयंसेवकों ने बोलने की कोशिश की (जिसमें सक्रिय मांसपेशियों से जुड़े संकेत शामिल थे), और जब उन्होंने केवल शब्दों और वाक्यांशों की कल्पना की (जो नहीं थे) तो कुछ मस्तिष्क पैटर्न के बीच ओवरलैप था। हालाँकि ओवरलैप था, संकेतों को एक-दूसरे से अलग किया जा सकता था। कुछ संभाव्यता गणनाओं के साथ, जो आमतौर पर ध्वनि-ध्वनि और शब्दों के साथ होती हैं, नया बीसीआई केवल आंतरिक वाक् का उपयोग करके 125,000 शब्दों तक की पहचान कर सकता है।
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के तंत्रिका विज्ञानी फ्रैंक विलेट कहते हैं, “ये पैटर्न, बोलने के प्रयास से उत्पन्न गतिविधि पैटर्न के समान, लेकिन छोटे, संस्करण प्रतीत होते हैं।” “हमने पाया कि हम इन संकेतों को इतनी अच्छी तरह से डिकोड कर सकते हैं कि सिद्धांत का प्रमाण प्रदर्शित कर सकें, हालाँकि अभी भी उतनी अच्छी तरह नहीं जितनी हम बोलने की कोशिश करके कर सकते थे।”अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है, और बीसीआई अक्सर उस अधिकतम 74 सटीकता रेटिंग से काफ़ी कम रह जाता है। हालाँकि, उन्नत इम्प्लांट तकनीक का उपयोग करके और विचार संकेतों के लिए मस्तिष्क के अधिक हिस्से का मानचित्रण करके, शोधकर्ताओं को विश्वास है कि अगले कुछ वर्षों में इस प्रणाली में तेज़ी से सुधार किया जा सकता है।
एक और समस्या जिस पर काबू पाना है, वह है उन आंतरिक मोनोलॉग्स का अनुवाद, लॉगिंग और उच्चारण करने की क्षमता जिन्हें निजी रखा जाना चाहिए – ऐसा कुछ नहीं जो आप बीसीआई में चाहते हैं। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि डिकोडिंग शुरू करने और रोकने के लिए एक विशेष पासवर्ड सोचने जैसे सुरक्षा उपाय यहाँ लागू किए जा सकते हैं। इस अवधारणा का 98 प्रतिशत सटीकता के साथ प्रयोगों में परीक्षण किया गया था। अब हम तकनीक के इस क्षेत्र में काफ़ी प्रगति देख रहे हैं। इस साल की शुरुआत में रीयल-टाइम विचार डिकोडिंग पर एक और अध्ययन प्रकाशित हुआ था, हालाँकि यह एक व्यक्ति के लिए व्यक्तिगत था। विललेट कहते हैं, “बीसीआई का भविष्य उज्ज्वल है।” “यह शोध इस बात की सच्ची उम्मीद जगाता है कि वाणी संबंधी बीसीआई एक दिन संवादात्मक वाणी की तरह धाराप्रवाह, स्वाभाविक और सहज संचार बहाल कर सकेंगे।” यह शोध सेल में प्रकाशित हुआ है।
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