वैज्ञानिक वास्तविक समय में 1 मिलियन न्यूरॉन्स से डेटा रिकॉर्ड करेंगे

स्वीडन में लुंड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने बड़ी मात्रा में डेटा के प्रसंस्करण और भंडारण के लिए एक नए समाधान का विकास और परीक्षण किया है जो भविष्य के इम्प्लांटेबल न्यूरो कंप्यूटर इंटरफेस से अपेक्षित हैं। यह प्रणाली एक साथ वास्तविक समय में 1 मिलियन से अधिक न्यूरॉन्स से डेटा प्राप्त करेगी। डेटा रूपांतरण के बाद, उन्हें सामान्य कंप्यूटरों पर प्रसंस्करण और भंडारण के लिए भेजा जाएगा। प्रणाली 25 मिलीसेकंड तक की गति के साथ प्रतिक्रिया प्रदान करेगी, 100 हजार न्यूरॉन्स तक उत्तेजक।

नई तकनीक का उपयोग लकवाग्रस्त रोगियों के मस्तिष्क की निगरानी के लिए किया जा सकता है, जिसमें मिर्गी के लक्षणों पर नज़र रखना और लकवाग्रस्त रोगियों में रोबोट के हाथों को नियंत्रित करने के लिए वास्तविक समय की प्रतिक्रिया शामिल है।



आज, ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के क्षेत्र में तकनीकी और न्यूरोबायोलॉजिकल एडवांस उनके प्रसंस्करण के लिए डेटाबेस और सॉफ्टवेयर पर बढ़ती आवश्यकताओं को लगाते हैं, खासकर जब यह बड़ी संख्या में न्यूरॉन्स से प्राप्त वास्तविक समय के डेटा के साथ काम करने की बात आती है। इस समस्या से निपटने के लिए, वैज्ञानिकों ने मानक कंप्यूटर का उपयोग करके समानांतर रिकॉर्डिंग और डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक स्केलेबल सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर बनाया है। वास्तुकला ने वास्तविक समय की जानकारी का प्रबंधन करने और 25 मिलीसेकंड से कम गति के साथ प्रतिक्रियात्मक प्रतिक्रिया प्रदान करने की क्षमता दिखाई है। शोधकर्ताओं को यकीन है कि उनके विकास मौजूदा और भविष्य के न्यूरो कंप्यूटर इंटरफेस के साथ काम करने के लिए उपयुक्त होंगे।

"वास्तुकला और डेटा प्रारूप का एक महत्वपूर्ण लाभ यह है कि जानकारी के बाद के अनुवाद की आवश्यकता नहीं होती है, क्योंकि मस्तिष्क के संकेतों को सीधे कोड में अनुवादित किया जाता है," शोधकर्ताओं ने कहा। इस दृष्टिकोण के लिए धन्यवाद, एक साधारण कंप्यूटर डेटा के साथ काम कर सकता है, और प्रसंस्करण की गति इतनी अधिक है।

मस्तिष्क के बड़े क्षेत्रों के लिए वास्तविक समय की निगरानी उपकरण का उपयोग अनुसंधान, निदान और उपचार के लिए किया जा सकता है। यह प्रतिक्रिया के साथ भविष्य के इम्प्लांटेबल न्यूरो कंप्यूटर इंटरफेस के लिए विशेष रूप से प्रभावी होना चाहिए, जो लकवाग्रस्त रोगियों के दिमाग में बड़े क्षेत्रों की निगरानी करने में मदद करेगा, मिर्गी के नवजात लक्षणों को ट्रैक करेगा, और लकवाग्रस्त रोबोट हथियारों को भी नियंत्रित करेगा।

सिस्टम को प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड से तंत्रिका संकेतों को पंजीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। नीचे इस तरह के एक उपकरण का एक उदाहरण है, जो लिंकिंग यूनिवर्सिटी (स्वीडन) के वैज्ञानिकों द्वारा विकसित एक लोचदार बायोकम्पैटिबल इलेक्ट्रोड है , जिसमें 32 खुले धातु संपर्कों का एक नेटवर्क है, जो आरोपण के बाद मस्तिष्क के ऊतकों के संपर्क में आते हैं।



नीचे सिस्टम का आरेख है। मुख्य घड़ी (ए) प्राप्त उपकरणों (बी) के साथ सिंक्रनाइज़ है, जो स्पाइक्स की छंटाई को व्यवस्थित करती है - विषय से प्राप्त न्यूरॉन्स की विद्युत गतिविधि को पंजीकृत और वर्गीकृत करती है (माउस के थूथन के रूप में दर्शाया गया है) (ई), साथ ही डेटा संपीड़न। जानकारी एक समय स्लॉट डेटा ग्रिड में एन्कोडेड है। एचडीएफ 5 प्रारूप में, यह ग्रिड भंडारण (डी और एफ) के लिए भेजा जाता है। अंतिम दो बिंदु अभी योजनाबद्ध हैं।



मस्तिष्क गतिविधि की रिकॉर्डिंग के लिए मौजूदा समाधान 512 से 1024 चैनलों तक सीमित हैं, जो उन्हें व्यक्तिगत कंप्यूटरों पर संसाधित करना और संग्रहीत करना मुश्किल बनाता है। प्रति विषय चैनलों की अधिकतम संख्या 1792 थी, संकेतक बढ़ता रहेगा। DARPA इस दिशा में काम कर रही है: 2016 में, एजेंसी ने "मानव मस्तिष्क और इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों के बीच सूचना प्रसारित करने के लिए अभूतपूर्व सिग्नल रिज़ॉल्यूशन और बैंडविड्थ प्राप्त करने के लिए इंप्लांटेबल न्यूरल इंटरफेस विकसित करने के लिए एक कार्यक्रम शुरू किया ।" इंटरफ़ेस को न्यूरॉन्स के इलेक्ट्रोकैमिस्ट्री और कंप्यूटर द्वारा प्रसंस्करण के लिए उपलब्ध कोड के बीच "अनुवादक" के रूप में कार्य करना चाहिए। न्यूरल इंजीनियरिंग सिस्टम डिज़ाइन (NESD, "डिज़ाइन ऑफ़ न्यूरोइंजीनियरिंग सिस्टम") कार्यक्रम के हिस्से के रूप में, एजेंसी को उपकरणों के आधुनिकीकरण की उम्मीद है, जिसमें मरीजों की दृष्टि और श्रवण की क्षतिपूर्ति भी शामिल है: उदाहरण के लिए, दृश्य जानकारी को मस्तिष्क में संचरित करने की आवश्यकता होगी।

अगला कदम पांच अनुसंधान संगठनों और एक वाणिज्यिक कंपनी के साथ उच्च-रिज़ॉल्यूशन मस्तिष्क प्रत्यारोपण के निर्माण के अनुबंध के 2017 में DARPA द्वारा निष्कर्ष निकाला गया था। प्रत्येक चैनल दसियों हज़ारों न्यूरॉन्स से जानकारी को जोड़ता है, जो कम रिज़ॉल्यूशन के साथ धुंधली और शोर तस्वीर देता है। एनईएसडी कार्यक्रम इस बाधा को दूर करने के लिए बनाया गया है।