तंत्रिका विज्ञान “दिमाग के सामाजिक नेटवर्क” की ओर अग्रसर

ब्रेननेट मल्टी-पर्सन डायरेक्ट ब्रेन-टू-ब्रेन संचार को सक्षम बनाता है।

स्रोत: साइफोटोग्राफ़ी / इस्टॉकफ़ोटो

संवाद करने के लिए अपने मस्तिष्क में केवल विचारों का उपयोग करके क्लाउड पर सोशल मीडिया पर दूसरों के साथ जुड़ने की कल्पना करें – कोई टेक्स्टिंग, टाइपिंग या भाषण की आवश्यकता नहीं। हाल ही में एक तंत्रिका विज्ञान की सफलता मस्तिष्क से मस्तिष्क इंटरफ़ेस (बीबीआई) के विकास में एक नया चरण शुरू कर रही है जो इंटरनेट पर “दिमाग के सामाजिक नेटवर्क” की संभावना को तेज करती है।

23 सितंबर, 2018 को, वाशिंगटन विश्वविद्यालय और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के अग्रणी वैज्ञानिकों ने घोषणा की कि ब्रेननेट ने “1 कार्य को हल करने के लिए बहु-व्यक्ति गैर-इनवेसिव प्रत्यक्ष मस्तिष्क से मस्तिष्क की बातचीत का पहला सफल प्रदर्शन हासिल किया।” [1] शोधकर्ताओं ने ब्रेननेट को एक स्केलेबल बीबीआई समाधान के रूप में वर्णित किया है और पहली बार एक ही मानव विषय में मस्तिष्क की उत्तेजना और रिकॉर्डिंग दोनों को मिलाया है।

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अध्ययन में, अलग-अलग कमरों में स्थित तीन प्रतिभागियों को एक प्रोजेक्ट पर सहयोग करने का काम सौंपा गया था जो कि टेट्रिस का सरलीकृत संस्करण है – एक बार बेतहाशा लोकप्रिय 80 के पहेली वीडियो गेम। ब्रेननेट के माध्यम से तीन प्रतिभागियों के बीच एकमात्र संचार विधि की अनुमति थी।

स्रोत: arXiv

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ब्रेननेट मस्तिष्क से सिग्नल रिकॉर्ड करने के लिए इलेक्ट्रोएन्सेफलॉगोग्राफी (ईईजी) के एक गैर-इनवेसिव संयोजन का उपयोग करता है, और मस्तिष्क के दृश्य प्रांतस्था को उत्तेजित करने के लिए ट्रांसक्रानियल चुंबकीय उत्तेजना (टीएमएस)। टीएमएस पर आधारित कंप्यूटर-ब्रेन इंटरफेस (CBI) से लैस रिसीवर के मस्तिष्क को टीसीपी / आईपी नेटवर्क की जानकारी देने के लिए ईईजी पर आधारित दो-एक प्रेषक प्रत्येक ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) का उपयोग करते हैं। प्रेषकों के निर्णय एकल टीएमएस दालों में परिवर्तित हो जाते हैं जो रिसीवर के ओसीसीपटल कॉर्टेक्स में वितरित होते हैं। चुंबकीय पल्स को रिसीवर द्वारा प्रकाश फ्लैश के रूप में महसूस किया जाता है।

प्रेषक और रिसीवर दोनों स्थिर रूप से विकसित की गई संभावित दृष्टि (SSVEP) का उपयोग करते हैं। प्रतिभागियों ने ईईजी पर आधारित SSVEPs का उपयोग करके कंप्यूटर कर्सर को निर्देशित करके गेम के टुकड़ों को घुमाने के लिए या नहीं के संबंध में “हां” और “नहीं” निर्णयों का संचार किया। इसे प्राप्त करने के लिए, प्रतिभागियों ने “रोटेट”, या 15 हर्ट्ज फ्लैशिंग एलईडी को सिग्नल के टुकड़े के लिए “न घुमाएं” निर्णय के लिए एलईडी 17 चमकती एलईडी पर अपना ध्यान केंद्रित किया।

प्रेषकों द्वारा प्रेषित निर्णयों को एकीकृत करने के बाद रिसीवर एक स्वतंत्र निर्णय लेता है। यदि प्रेषकों की जानकारी मेल नहीं खाती है, तो यह तय करना रिसीवर पर निर्भर है कि किस प्रेषक की जानकारी का उपयोग करना अधिक विश्वसनीय है। फिर, रिसीवर ईईजी पर आधारित बीसीआई का उपयोग अपने स्वयं के तय किए गए पैंतरेबाज़ी के लिए करता है। प्रेषक रिसीवर की कार्रवाई का परिणाम देखने में सक्षम हैं, और यदि आवश्यक हो तो रिसीवर को सुधार प्रदान करने में सक्षम हैं।

वर्तमान अध्ययन द्विआधारी “हां” या “नहीं” निर्णयों पर आधारित है, जहां केवल प्रति बिट एक डेटा प्रसारित होता है। भविष्य के अध्ययन में, शोध टीम समाधान में कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) तकनीक को शामिल करके अधिक जटिल डेटा देने के लिए बैंडविड्थ को बढ़ाने की योजना बना रही है।

रिसर्च टीम की रिपोर्ट है कि ब्रेननेट ने परिणामों को प्राप्त किया जो प्रतिभागियों के पांच परीक्षणों में 81.25% की औसत सटीकता के साथ “मौका से अपेक्षित प्रदर्शन की तुलना में काफी अधिक था”।

वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि क्लाउड-आधारित BBI सर्वर एक दिन में दुनिया भर में दिमाग के बीच बातचीत को सक्षम कर सकता है, और ब्रेननेट उस दिशा में एक कदम है। ऐसा प्रतीत हो सकता है कि विज्ञान-गल्प भविष्य में दूर-दूर तक वास्तविकता न बनने की दिशा में तेजी से आगे बढ़ रहा है।

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संदर्भ

1. जियांग, लाइनिंग; स्टोको, एंड्रिया; लॉसी, डर्बी एम।; एबरनेथी, जस्टिन ए।; प्रैट, चैंटल एस।; राव राजेश पी.एन. “ब्रेननेट: दिमाग के बीच प्रत्यक्ष सहयोग के लिए एक मल्टी-पर्सन ब्रेन-टू-ब्रेन इंटरफेस।” arXiv: 1809.08632 [cs.HC]। 23 सितंबर 2018।