हर दिन के लिए न्यूरो हेडसेट - यह कैसे बनाया जाता है, इसकी आवश्यकता क्यों है और यह हमें क्या मोड़ देगा

तंत्रिका नेटवर्क, ब्लॉकचैन, एआई, फ्लाइंग मशीन, स्व-बंधे हुए शॉल्स - यह सब, बेशक, शांत है, लेकिन एक आदर्श तंत्रिका इंटरफ़ेस का विचार मुझे सबसे बड़ा रोमांच में फेंक देता है। मस्तिष्क के काम पर प्रतिबिंब और चेतना की संरचना आमतौर पर सबसे गंभीर गतिरोधों, धार्मिक विवादों को जन्म देती है और खरबों का उत्पादन करती है। इसलिए, मैंने एक ऐसे व्यक्ति की तलाश करने का फैसला किया, जो मस्तिष्क और तंत्रिका इंटरफ़ेस के साथ काम करने के बारे में जानता है।

मेरा वार्ताकार अलेक्जेंडर स्मिरनोव ( बायोलेक्स ) है, जो मिन्स्क में क्लीवरपार्ट स्टार्टअप के संस्थापक हैं।

युवावस्था में, उन्होंने एक डॉक्टर बनना सीखा, एक सर्जन का डिप्लोमा प्राप्त किया। विश्वविद्यालय के बाद, वह जैविक रसायन विभाग में गए और अपनी थीसिस का बचाव किया। उस समय, अलेक्जेंडर ने अपना व्यवसाय शुरू किया - दंत प्रत्यारोपण का उत्पादन - और 20 वर्षों से इसमें लगे हुए हैं।

स्कूल से, उसका शौक प्रोग्रामिंग था। जिन दोस्तों के साथ वह एक कंप्यूटर क्लब में गए वे जीवन पर्यंत रहे - अब वे सभी गंभीर इंजीनियर हैं। उनके साथ मिलकर, मनोरंजन के लिए, अलेक्जेंडर ने एक पहनने योग्य तंत्रिका इंटरफ़ेस बनाने का फैसला किया जो पेशेवर चिकित्सा उपकरणों से पीछे नहीं रहा। मजाक दूर तक गया और अब यह एक महत्वाकांक्षी प्रौद्योगिकी स्टार्टअप है।

बातचीत से पहले, मैंने यह समझने की कोशिश की कि वास्तव में उनके उत्पाद का उपयोग किस लिए किया जाता है। संदिग्ध रूप से कई लक्ष्य थे। उनमें से कौन से मुख्य हैं - उपकरणों का मानसिक नियंत्रण? मस्तिष्क की स्थिति की निगरानी? अनुसंधान, डेटा संग्रह?

नतीजतन, हमारी बातचीत, एक स्टार्टअप के साथ मजाक की तरह, बहुत दूर चली गई। हम न केवल मस्तिष्क में रेंगते हैं, बल्कि परस्पर विरोधी नैतिक समस्याओं और भविष्य में भी, जहां मानवता कुछ कठिन परीक्षणों की प्रतीक्षा कर रही है।



अलेक्जेंडर स्मिरनोव

- मैंने देखा कि आप हाल ही में स्कोल्कोवो में थे। यह कैसे चला गया?

- सामान्य तौर पर, अच्छा। हमने परियोजना प्रस्तुत की, हमें बताया गया कि स्कोल्कोवो में स्टार्टअप के लिए अनुदान, वित्तपोषण और संचार के लिए एक मंच के रूप में क्या अवसर हैं। मुझे वास्तव में बैठक पसंद आई, यह सकारात्मक था। हमने तय किया कि हम आवेदन करेंगे, निवासी बनने की कोशिश करेंगे। हमारी परियोजना काफी व्यापक है - हम दोनों एक तकनीकी मंच, और न्यूरो-हेडसेट स्वयं, और एल्गोरिदम बनाते हैं। वर्तमान में, हम सोच रहे हैं कि हम किस विशेष टुकड़े के साथ वहां जाएंगे।

- क्या विचार प्रतिध्वनित होता है?

- ज्यादातर लोग यह नहीं समझ पाते हैं कि हम क्या कर रहे हैं। हालांकि तंत्रिका इंटरफेस लगभग दस साल से हैं, फिर भी वे एक नया क्षेत्र बने हुए हैं। मुझे समझाना है, बताना है। पहली प्रतिक्रिया आश्चर्य की बात है, फिर कुछ संदेह है। लेकिन वे सामान्य रूप से, सकारात्मक रूप से जवाब देते हैं।

- क्या यह सच है कि निवेशक मुख्य रूप से टीम को देखते हैं?

- एक स्टार्टअप में एक टीम सबसे महत्वपूर्ण चीज है। हम सब उसके साथ हैं। इंजीनियरों, और बायोफिजिसिस्ट, और रेडियो इलेक्ट्रॉनिक्स में विशेषज्ञ हैं, और चिकित्सकों के साथ शरीर विज्ञानी हैं। जब तक हमारे पास तैयार लोहा नहीं होता है, तब तक डॉक्टर बस हमें सलाह देते हैं, हमारे तकनीशियनों को अनुभव पर पास करें ताकि वे समझ सकें कि क्या देखना है, हमारे मस्तिष्क को उत्पन्न होने वाले सामान्य शोर से क्या उपयोगी संकेत निकालना चाहिए। जब हम उत्पाद का अल्फा संस्करण बनाते हैं, तो अधिक गंभीर और बड़े पैमाने पर शोध शुरू हो जाएगा।

टीम में पांच इंजीनियर हैं, वे अपने क्षेत्रों के विशेषज्ञ हैं। वे रेडियो सिग्नल, संरचनात्मक और कार्यात्मक घटकों, प्रोग्रामिंग लॉजिक इंटीग्रेटेड सर्किट, माटलैब में काम, सी में लिखते हैं। मशीन लर्निंग, औद्योगिक डिजाइन के विशेषज्ञ हैं। टीम अपने क्षेत्र के लिए काफी गंभीर है।

- आप मिन्स्क में इस तरह की टीम को इकट्ठा करने का प्रबंधन कैसे करते हैं?

- ये वे कनेक्शन हैं जो स्कूल के समय से बने हुए हैं। मैं तब प्रोग्रामिंग का आदी था। और तब से हम कई सालों से दोस्त हैं - पहले से ही परिवारों के रूप में। वे मुझे बताते हैं कि वे इलेक्ट्रॉनिक्स के क्षेत्र में अपनी परियोजनाएं कैसे बनाते हैं, मैं उन्हें दवा के बारे में बताता हूं। एक बार मुझे एक विचार आया, और उन्होंने आग पकड़ ली।

शुरुआत में, सब कुछ कॉमिक लग रहा था - ठीक है, चलो कोशिश करो और कोशिश करो - लेकिन सब कुछ बहुत दूर चला गया। हमने इस विषय पर गहराई से विचार किया, शंकु को भरा और ज्ञान का आधार विकसित किया।

"और तुम कितनी दूर जा चुके हो?"

- हमने एक प्रोटोटाइप विकसित किया, लोहा उठाया, इसे खरीदा, एक परीक्षण मॉडल इकट्ठा किया, इसके प्रदर्शन का परीक्षण किया। हमने प्राप्त सिग्नल का मूल्यांकन किया, कितना शोर है, कितना उपयोगी सिग्नल है। मनुष्यों में प्रसिद्ध इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफिक प्रतिमानों का परीक्षण किया गया है। यह ज्ञात है कि कुछ कार्यों में मस्तिष्क एक निश्चित तरीके से प्रतिक्रिया करता है - हमने इन सभी अवधारणाओं की पुष्टि की है, अर्थात्, हमारे डिवाइस का लोहा काम करता है।

इसके अलावा, हम हेडसेट को स्वयं विकसित कर रहे हैं, अपेक्षाकृत बोलने वाला, एक हेलमेट जो सिर पर पहना जाता है। मेरी राय में, बाजार पर घरेलू हेडसेट कई आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं - सुविधा से लेकर तकनीकी विशिष्ट आवश्यकताओं तक। हमारे न्यूरो हेडसेट के डिजाइन ने पहले पुनरावृत्ति को पारित किया है, और अब हम एक प्रोटोटाइप को मुद्रित करने की तैयारी कर रहे हैं।



और तीसरा क्षेत्र जिस पर हम सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं, एल्गोरिदम का परीक्षण कर रहा है, इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राम में उत्पन्न होने वाली कलाकृतियों को हटा रहा है। ऑडियो को हेडसेट में एकीकृत किया जाएगा, इसलिए हम यह परीक्षण कर रहे हैं कि मस्तिष्क आवेगों का एक साथ संचरण कैसे होता है और ऑडियो सिग्नल कितना है, यह एक-दूसरे के साथ कितना हस्तक्षेप करता है, और सामान्य तौर पर, हमारे वायरलेस चैनल की वास्तविक बैंडविड्थ क्या है।

- ऑडियो?

"हम मस्तिष्क गतिविधि को सांकेतिक शब्दों में बदलना कर सकते हैं, तार्किक रूप से इसे ध्वनि - क्लिक या किसी प्रकार के संकेत से जोड़ सकते हैं - और हेडफ़ोन में अनुवाद कर सकते हैं ताकि एक व्यक्ति सुन सके कि उसके मस्तिष्क में क्या हो रहा है।" उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति तनाव या मानसिक अधिभार की स्थिति में होता है, तो आप उसे ध्वनि संकेतों की सहायता से इसके बारे में सूचित कर सकते हैं। संकेतों की आवृत्ति और तीव्रता तनाव की डिग्री के साथ सहसंबद्ध हो सकती है। तब व्यक्ति एक प्रयास करता है, होशपूर्वक शांत हो जाता है - और ध्वनियां गायब हो जाती हैं।

एक और उदाहरण - ड्राइविंग करते समय, ड्राइवर सो जाना शुरू कर देता है। न्यूरो हेडसेट आपको रुकने और आराम करने की चेतावनी देता है।

ऑडियो हेडफ़ोन की सहायता से, आप अभी भी न्यूरोफीडबैक दे सकते हैं - यह प्रतिक्रिया के आधार पर मस्तिष्क प्रशिक्षण है। यदि आप ऑडियो चैनल पर एक निश्चित लय और भावनात्मक रंग की ध्वनि या संगीत भेजते हैं, तो मस्तिष्क ऑडियो सिग्नल पर प्रतिक्रिया करता है और इसकी लय बदल देता है। नियमित रूप से ऐसे प्रशिक्षण सत्रों को दोहराकर, आप ऑडियो समर्थन के बिना अपने मस्तिष्क की लय को नियंत्रित करना सीख सकते हैं। उदाहरण के लिए, जल्दी से विश्राम की स्थिति से एकाग्रता की स्थिति में और इसके विपरीत।

- और आप किस तरह के लोहे का उपयोग करते हैं?

- एक मोबाइल हेडसेट अनिवार्य रूप से पहनने योग्य मोबाइल एन्सेफालोग्राफ है। शास्त्रीय एन्सेफलाग्राफी में, संकेत दर्ज किया जाता है, फिर ऑफ़लाइन मोड में यह कलाकृतियों और शोर से साफ हो जाता है। सत्र को विभिन्न एल्गोरिदम द्वारा संसाधित किया जाता है, और संकेतों से उपयोगी जानकारी निकाली जाती है।

शास्त्रीय एन्सेफलाग्राफ के विपरीत, हमारा कार्य वास्तविक समय में मस्तिष्क के संकेतों को संसाधित करना है। जब यह ऑनलाइन किया जाता है, तो डिवाइस के लिए आवश्यकताएं बढ़ रही हैं। इसलिए, इसमें एक उच्च-सटीक एनालॉग-टू-डिजिटल कनवर्टर होगा, जो इलेक्ट्रोड से सिग्नल लेगा और उन्हें डिजिटल में बदल देगा।

डिवाइस में एक प्रोग्रामेबल लॉजिक इंटीग्रेटेड सर्किट (FPGA) होगा। FPGA में, हम कई डेटा धाराओं के प्रसंस्करण को समानांतर कर सकते हैं, हम प्रारंभिक शोर में कमी एल्गोरिदम, फ़िल्टरिंग या यहां तक ​​कि निर्णय तर्क भी लिख सकते हैं। दो अलग-अलग मूल संस्करणों में हमारे डिवाइस में 6 और 12 इलेक्ट्रोड होंगे। सैद्धांतिक रूप से, हम चैनलों की संख्या बढ़ाकर 16 या 32 कर सकते हैं। लेकिन यह पहले से ही एक घरेलू न्यूरो-हेडसेट के दायरे से परे है।



रास्ते के साथ, हम अपने स्वयं के बोर्ड का विकास कर रहे हैं। प्रारंभ में, यह बल्कि बोझिल होगा - कई अलग-अलग कनेक्शन विकल्पों के साथ एक बड़ी स्टार्टर किट और कई इलेक्ट्रोड बढ़ते सर्किट के लिए समर्थन।

- यही है, अब यह एक 3 डी प्रिंटर पर मुद्रित हेडसेट लेआउट है, और तारों को बोर्ड से जाना है?

- हाँ, इस समय के लिए यह एक बहुत पहनने योग्य उपकरण नहीं है - यह आपके स्तन की जेब में फिट होगा और तारों के साथ हेडसेट से जुड़ जाएगा। फिर हम एक और लघु संस्करण जारी करेंगे, बोर्ड को हेलमेट में एकीकृत करेंगे और फिर से हम सब कुछ परीक्षण करेंगे। अंत में कितने पुनरावृत्तियों के माध्यम से जाना जाएगा, मुझे अभी तक पता नहीं है।

आमतौर पर पहनने योग्य न्यूरो हैडसेट या तो एक टोपी या एक प्लास्टिक फ्रेम होते हैं जो आर्क के साथ होते हैं जो इलेक्ट्रोड को कुछ पदों तक ले जाते हैं। लोगों के सिर के आकार अलग-अलग होते हैं, और सिर पर इलेक्ट्रोड की स्थिति स्पष्ट रूप से सेट होनी चाहिए। यदि न्यूरो हेडसेट महिलाओं और पुरुषों दोनों के लिए बच्चों और वयस्कों के लिए समान आकार है, तो इलेक्ट्रोड पूरी तरह से अलग-अलग सिर पर स्थित हैं। एल्गोरिदम के संचालन को ठीक करना संभव नहीं है - एल्गोरिदम इलेक्ट्रोड से सही ढंग से खड़े होने की उम्मीद करते हैं। आज तक, गैर-चिकित्सा न्यूरो-हेडसेट्स के एक भी निर्माता ने इस समस्या को हल नहीं किया है।

हम सिर्फ सिर में कहीं भी इलेक्ट्रोड लगाने की कोशिश कर रहे हैं, हम विभिन्न फास्टनरों की एक प्रणाली बनाते हैं। उसी समय, हम लगातार खुद को याद दिलाते हैं कि यह एक पेशेवर उपकरण नहीं है, लेकिन एक घर है, यह सुविधाजनक होना चाहिए।



नतीजतन, हम FPGA को सीधे सिग्नल को डिक्रिप्ट करने में सक्षम होंगे और तुरंत हेडफोन में ध्वनि संकेतों के रूप में अपनी मस्तिष्क गतिविधि पर उपयोगकर्ता का डेटा देते हैं - हेडसेट से परे जाने वाले किसी भी अन्य डिवाइस को दरकिनार करते हुए।

इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम के ऑनलाइन प्रसंस्करण के लिए अधिकांश उपकरण जो आज मौजूद हैं, वे सिग्नल को कंप्यूटर या स्मार्टफोन तक पहुंचाते हैं, और वहां वे पहले से ही इसे डिकोड कर रहे हैं। हमारे पास सभी बुनियादी चीजें एक पहनने योग्य डिवाइस में लागू की जाएंगी, और एक डेस्कटॉप या मोबाइल एप्लिकेशन में - केवल अधिक जटिल तर्क। उदाहरण के लिए, न्यूरोलॉजी के विशेषज्ञ के साथ बातचीत।

- क्या डिवाइस और एप्लिकेशन के बीच कोई सर्वर होगा?

- नहीं, सिग्नल को सीधे टेलीफोन प्रोसेसर या किसी कार्य केंद्र द्वारा संसाधित किया जाएगा। भविष्य में, हम एक क्लाउड सेवा बनाने की योजना बनाते हैं, इसकी पहली विशेषताएं पहले से ही उल्लिखित हैं। लेकिन हमने अभी तक यह तय नहीं किया है कि हम उपयोगकर्ता के बायोडाटा को कैसे और किस हद तक स्टोर करेंगे, और कैसे वह किसी विशेषज्ञ के साथ बातचीत कर सकेंगे, इलाज ऑनलाइन सत्र आयोजित कर सकेंगे।

"और कितनी दूर आप सॉफ्टवेयर विकास में गए हैं?"

- हमने इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी के लिए मुख्य सॉफ्टवेयर उत्पादों के लिए ड्राइवरों को लिखा और सिग्नल को प्रदूषित करने वाली विभिन्न कलाकृतियों को हटाने के लिए एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित किया। उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति झपकाता है, तो मस्तिष्क तरंगों की तुलना में ऑक्यूलोमोटर मांसपेशियों में संचारित होने वाले आवेग आयाम में अधिक मजबूत होते हैं, लेकिन हमारे लिए उपयोगी आवृत्तियों की समान सीमा में होते हैं। यह आवश्यक है कि संकेत स्पष्ट हो जाता है, और साथ ही हम फिल्टर पर कुछ उपयोगी जानकारी नहीं खोते हैं। शास्त्रीय मल्टी-चैनल इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी में, इस समस्या को हल किया जाता है। लेकिन वास्तविक समय प्रसंस्करण और इलेक्ट्रोड की एक छोटी संख्या के साथ एक घरेलू न्यूरो हेडसेट के लिए, अब तक कोई अच्छा समाधान नहीं हैं।

न्यूरल इंटरफेस में क्या समस्याएं हैं

• सिग्नल की गुणवत्ता। मानव सिर पूरी तरह से इसे से विद्युत संकेतों को लेने के लिए अनुकूलित नहीं है। त्वचा में उच्च प्रतिरोध है, और बाल भी हैं - उनके माध्यम से आपको त्वचा को किसी तरह इलेक्ट्रोड को ठीक करने की आवश्यकता है।
  
  अधिकांश निर्माता गीले इलेक्ट्रोड पेश करते हैं। वे एक विशेष प्रवाहकीय जेल का उपयोग करते हैं जो इलेक्ट्रोड और खोपड़ी के बीच तंग संपर्क प्रदान करता है, यहां तक ​​कि खोपड़ी को भी दरकिनार करता है। कुछ इलेक्ट्रोड सक्रिय बनाते हैं, अतिरिक्त माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक उनमें निर्मित होते हैं।
  
  हम सूखे बहुलक इलेक्ट्रोड पर एक हेडसेट विकसित करने की कोशिश कर रहे हैं। वे कंघी या फ्लैट बटन के रूप में बनाए जाएंगे, जिसे हम विभिन्न सिर पर भी परीक्षण करेंगे। हम एक फोकस समूह बनाएंगे और हम देखेंगे कि हेडसेट व्यावहारिक उपयोग के लिए कितना सुविधाजनक है।
• स्थापना का समय। जब एक चिकित्सा उपकरण को कुछ प्रयोग के लिए सिर पर रखा जाता है, तो स्थापना का समय 10 से 45 मिनट तक होता है। प्रत्येक इलेक्ट्रोड को तय किया जाना चाहिए, जेल को इंजेक्ट करें, प्रत्येक पर प्रतिरोध की जांच करें, फिर सभी तारों को एक साथ बांधें और मापने वाले डिवाइस से कनेक्ट करें।
  
  उपभोक्ता के लिए, यह बिल्कुल अस्वीकार्य है। आदर्श रूप से, एक व्यक्ति को अपने सिर पर एक न्यूरो हेडसेट लगाना चाहिए, और यह तुरंत काम करना शुरू कर देना चाहिए। शायद एक उच्च गुणवत्ता वाले संकेत प्राप्त करने के लिए न्यूनतम पुल-अप और अंशांकन के साथ। वास्तव में, किसी ने अभी तक इस समस्या को हल नहीं किया है। जब तक हम निर्णय नहीं लेते हैं, तब तक इसे आगे बढ़ने का कोई मतलब नहीं है।
• मस्तिष्क और अन्य इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफिक प्रतिमानों के प्रदर्शन को निर्धारित करने के लिए भावनाओं को निर्धारित करने के लिए विश्वसनीय एल्गोरिदम की कमी ।
• सामान्य उपयोगकर्ताओं की अपर्याप्तता। वर्तमान में, विशेष प्रशिक्षण के बिना एक व्यक्ति, सिद्धांत रूप में, तंत्रिका इंटरफेस के साथ काम नहीं कर सकता है। प्रौद्योगिकी के लिए उच्च प्रेरणा की आवश्यकता होती है। केवल विकलांग लोग ही बहुत अधिक प्रेरित होते हैं। वे सीखने के लिए तैयार हैं, अंतहीन साधन अंशांकन के माध्यम से जाते हैं। औसत उपयोगकर्ता के लिए, यह सब अजीब और डरावना लगता है - वह जल्दी से ब्याज खो देता है।
  
  एक वैज्ञानिक गैजेट को एक ऐसे उपकरण में बदलने के लिए काम किया जाना चाहिए, जिसे सामान्य जीवन में नहीं देखा जा सकता, जैसे कि, एक स्मार्टफोन।

- क्या यह आपके लिए बेईमानी नहीं है कि डेवलपर विकलांग लोगों को अत्यधिक प्रेरित करते हैं और उनके लिए सब कुछ काम करते हैं, ताकि बाद में वे दूसरों पर उनका उपयोग कर सकें?

- विकलांग लोगों के लिए, न्यूरो-हेडसेट कभी-कभी दुनिया की एकमात्र खिड़की होती है। इसलिए, वे प्रयोगों में भाग लेने के लिए तैयार हैं, कभी-कभी बहुत जटिल होते हैं। कभी-कभी उन लोगों में भी जहां कोई और सहमत नहीं होता है। वे अपने स्वास्थ्य को जोखिम में डालने के लिए तैयार हैं, आक्रामक इंटरफेस बनाते हैं। ये लोग विज्ञान को आगे बढ़ा रहे हैं।

आज तक, मस्तिष्क इंटरफ़ेस की प्रत्याशा में कई प्रौद्योगिकियां जमी हुई हैं। यह बाहरी दुनिया के साथ बातचीत का एक नया चैनल है और आदमी को खुद को जानने का एक नया साधन है। यदि अधिक या कम सस्ता उपकरण दिखाई देता है जो आपको मस्तिष्क की लय को मज़बूती से पंजीकृत करने और व्याख्या करने की अनुमति देता है, तो एक त्वरित शुरुआत और एक गंभीर सफलता होगी।

- क्या आपका उपकरण विज्ञान विकसित कर सकता है?

- यह निश्चित रूप से विज्ञान को लोकप्रिय बनाने में मदद करेगा। पहनने योग्य चिकित्सा उपकरणों की कीमत हजारों डॉलर में मापा जाता है, औसतन, एक अच्छे उपकरण की कीमत सूचना के एक चैनल के लिए 600-800 डॉलर होती है, यानी 12 चैनलों के लिए 7 हजार से अधिक। यदि हम उपकरण को सस्ता, सुविधाजनक और अभी तक पर्याप्त सटीक बनाते हैं, तो हम विज्ञान के विकास में योगदान करेंगे।

- ऐसा लगता है कि आप तंत्रिका इंटरफ़ेस का आविष्कार नहीं कर रहे हैं, लेकिन मौजूदा चिकित्सा नमूनों को पहनने योग्य बनाने की कोशिश कर रहे हैं।

- यह आंशिक रूप से सच है। हमारे उपकरण में पेशेवर चिकित्सा प्रणालियों में इतने महंगे घटक नहीं हैं। हमारे पास एक सरल एनालॉग फ्रंट-एंड है, हालांकि वैज्ञानिक प्रकाशनों के अनुसार यह सत्यापित किया गया है कि यह प्राप्त सिग्नल की गुणवत्ता में चिकित्सा वालों के लिए तुलनीय है।

- क्या आप एक वाणिज्यिक परियोजना या एक वैज्ञानिक की तरह महसूस करते हैं?

- अभी के लिए, हम सिर्फ रुचि रखते हैं। हमें लग रहा है कि हम महान व्यावसायिक संभावनाओं के साथ अनुसंधान और विकास कार्य कर रहे हैं। एक बीच का मैदान होना चाहिए। हम सब इंसान हैं। टीम में, हर कोई पहले से ही चालीस से अधिक है, हम युवा नहीं हैं जो विचार के लिए काम करने के लिए तैयार हैं। हम सभी समझते हैं कि हमें परिवारों को खिलाने, जीने की जरूरत है। इसलिए, यह शुरू में गणना की गई थी कि उपकरण व्यावसायिक रूप से लागू हो।

हम समस्या की जटिलता से अवगत हैं। सात से आठ साल पहले, तंत्रिका इंटरफेस अचानक बंद हो गए, उन्होंने बड़ी संभावनाओं की भविष्यवाणी की। लेकिन उत्पादों की अपूर्णता उनके पूर्ण उपयोग की अनुमति नहीं देती है। और हमें अभी भी नहीं पता है कि हमारा उपकरण किस सटीक क्षेत्र में अपनी जगह लेगा।

"क्या यह आपको बहुत महंगा पड़ता है?"

- हमने लगभग 18 हजार डॉलर केवल लोहे और सभी प्रकार के प्रायोगिक कार्यों पर खर्च किए। मैं विकास, प्रोग्रामिंग, वैज्ञानिक जानकारी की खोज, यात्रा पर खर्च किए गए समय पर विचार नहीं करता। वह है - यह पहले से ही सस्ता नहीं है।

"और आप यह सब अपने दम पर करते हैं?"

- हां, जबकि हम सब कुछ अपने दम पर कर रहे हैं।



- हाल ही में, चिकित्सा उपकरणों में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आवेदन के बारे में बहुत सी खबरें आई हैं। क्या आप इस तरह देख रहे हैं?

- हमें मशीन लर्निंग का उपयोग करके चयनित सुविधाओं को वर्गीकृत करने की समस्याओं को हल करना होगा। हम विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हैं जो इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी के क्षेत्र में पहले से ही परीक्षण किए गए हैं - विभेदक विश्लेषण, समर्थन वेक्टर विधि, प्रमुख घटक विश्लेषण, और प्रतिगमन विश्लेषण।

तंत्रिका नेटवर्क के लिए - उनका उपयोग किया जाता है, लेकिन अभी तक मशीन सीखने के अन्य तरीकों की तुलना में विश्वसनीयता अधिक नहीं है।

- लेकिन संभावनाएं हैं।

- संभावना बहुत बड़ी है, लेकिन उनके पास अभी भी एक लंबा प्रयोगात्मक रास्ता है। हम इस दिशा में काम भी कर रहे हैं।

उन्नत और फैशनेबल प्रौद्योगिकियों के बारे में जो हर कोई बात कर रहा है, बहुत सारे मिथक घूम रहे हैं। ऐसा लगता है कि वे वास्तव में वे जितना कर सकते हैं उससे अधिक कर सकते हैं।

एक अच्छा मजाक है। "अगर हर कोई एक चट्टान से कूद जाता है, तो क्या आप भी जाएंगे?" हां - मशीन सीखने के जवाबों के आधार पर तंत्रिका नेटवर्क खुफिया। " यह अनुमान लगाना असंभव है कि एल्गोरिथ्म कब विफल होगा। यह मुझे लगता है कि यह उन मुख्य समस्याओं में से एक है जिनसे तंत्रिका नेटवर्क प्रतिरक्षा नहीं हैं। उन्हें गहराई से परीक्षण, गंभीर वैज्ञानिक अध्ययन की आवश्यकता है। आपको इसे ध्यान से देखने की आवश्यकता है।

- जिस तकनीक से आप काम करते हैं उससे शायद आपको कोई पौराणिक सनसनी और भ्रम न हो?

- जब 2012 में, पहली बार मैंने न्यूरो डिवाइस देखी, तो जादू टोने का अहसास हुआ। तकनीक जादुई लग रही थी। लेकिन जितना अधिक मैंने इस मुद्दे का अध्ययन किया, उतनी ही तेजी से छटपटाहट आई, फिर निराशा, पुनर्विचार, और अंत में, ब्याज फिर से प्रकट हुआ।

हम इस क्षेत्र में पहले स्टार्टअप से बहुत दूर हैं, कई प्रयोगशालाएं हैं जो शायद कई चरणों से हमारे आगे हैं। लेकिन हम रुचि रखते हैं, हम भी कोशिश करना चाहते हैं।

"वे यह नहीं सोचते थे कि जब हम अपने मस्तिष्क का अच्छी तरह से अध्ययन करेंगे, तो इसका पौराणिक विचार भी दूर हो जाएगा - यह आसानी से समझा जाने वाला तंत्र बन जाएगा।"

खैर ... मुझे ऐसा नहीं लगता।यहां तक ​​कि सबसे सरल तंत्रिका नेटवर्क में, कोई भी भविष्यवाणी नहीं कर सकता है कि प्रशिक्षण के बाद एल्गोरिदम क्या परिणाम देगा। यह हमेशा प्रायोगिक कार्य है। लेकिन सबसे सरल तंत्रिका नेटवर्क को कागज के एक टुकड़े पर खींचा जा सकता है, उनकी कार्रवाई का पूरा सिद्धांत - और परिणाम अप्रत्याशित है।

और कल्पना करें कि जब आपके सिर में एक ही चीज हो, केवल एक खरब गुना बढ़ गया। मुझे नहीं लगता कि यह जल्द ही होगा।

- और हमें मस्तिष्क के काम के बारे में अधिक बताएं?

- यह जटिल है। मैं मस्तिष्क की उन विशेषताओं के बारे में संक्षेप में बात करूंगा जो आम तौर पर इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी को संभव बनाते हैं।

एक कामकाजी मस्तिष्क विभिन्न विद्युत क्षमता उत्पन्न करता है। इनमें से कुछ क्षमताएँ, मुख्य रूप से मस्तिष्क प्रांतस्था के न्यूरॉन्स से, खोपड़ी की सतह से इलेक्ट्रोड का उपयोग करके पता लगाया जा सकता है - त्वचा और खोपड़ी।

न्यूरॉन्स के ensembles के बीच सिंक्रोनाइज्ड गतिविधि इलेक्ट्रिकल टेंशन के मैक्रो-दोलनों का निर्माण करती है - मस्तिष्क लय जो इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम पर दिखाई देते हैं। आवृत्ति रेंज के आधार पर, लय को सशर्त रूप से अंतराल में विभाजित किया जाता है और ग्रीक वर्णमाला के अक्षरों द्वारा निरूपित किया जाता है - अल्फा, बीटा, गामा, थीटा, डेल्टा।

विभिन्न क्षेत्रों में मस्तिष्क की लय को बदलकर, हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि वर्तमान में मस्तिष्क किन कार्यों को हल कर रहा है। उदाहरण के लिए, परिवर्तन से लय में परिवर्तन से सोते समय, मानसिक तनाव और विश्राम के दौरान, विभिन्न भावनाओं का अनुभव करते समय, किसी भी प्रकार की मानसिक समस्याओं को हल करते समय, और संवेदी (श्रवण, दृश्य और अन्य) उत्तेजना के जवाब में भी लय बदल जाती है।

उदाहरण के लिए, 5-30 हर्ट्ज की आवृत्ति के साथ फोटॉस्टिम्यूलेशन के जवाब में, एक समान आवृत्ति के साथ एक ताल व्यक्ति के ओसीसीपिटल लॉब्स में दिखाई देता है। यह इस तथ्य के कारण है कि दृष्टि विश्लेषक का कॉर्टिकल अंत सिर के पीछे स्थित है। आम तौर पर, उनके पास एक स्पष्ट अल्फ़ा लय होता है। यदि कोई व्यक्ति अपनी आँखें बंद कर लेता है, तो तरंगों का आयाम बढ़ जाता है। जब आंखें खुलती हैं, तो आयाम फिर से गिर जाएगा।

लय वंशानुक्रम का एक और उदाहरण किसी प्रकार के आंदोलन करने के लिए किसी व्यक्ति के इरादे से जुड़ा है। यही है, हम कल्पना करते हैं कि हम अपने दाहिने पैर को आगे बढ़ा रहे हैं, और हमारे पास एक प्रतिक्रिया है जो इलेक्ट्रोड पर तय की जा सकती है, और फिर सीखें कि विभिन्न वर्गीकरणों को कैसे निर्धारित किया जाए।

हम तय करते हैं कि मस्तिष्क के लय में बदलाव का कौन सा पैटर्न दाहिने पैर को बढ़ाने के मानसिक विचार से मेल खाता है, और कौन सा बाएं पैर से। इसलिए हम सबसे सरल क्लासिफायरियर प्राप्त करते हैं और घरेलू बाहरी उपकरणों के साथ बातचीत का कार्यक्रम बना सकते हैं। आदमी ने अपने दाहिने पैर को ऊपर उठाने के बारे में सोचा, और उसका व्हीलचेयर आगे की ओर बढ़ गया।

या किसी अन्य क्षेत्र से एक उदाहरण। जब कोई व्यक्ति किसी तरह की भावना का अनुभव करता है, तो वह गोलार्धों के बीच लय को वंशानुगत करना शुरू कर देता है। अब मानवीय भावनाओं को निर्धारित करने के लिए कई एल्गोरिदम बनाए गए हैं - हम चार से छह प्रकार की भावनाओं की व्याख्या कर सकते हैं।

हम किस प्रतिमान के आधार पर डिजिटलीकरण करना चाहते हैं और कौन से प्रोग्राम लॉजिक का निर्माण करना चाहते हैं, इसके लिए हमें एक अलग संख्या और इलेक्ट्रोड की व्यवस्था का चयन करना होगा। लेकिन यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि कोई व्यक्ति एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए कितना प्रेरित है, अपनी सटीकता और भविष्यवाणी की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए।



- सबसे पहले, मैं लंबे समय तक समझ नहीं पाया कि आप अपने डिवाइस का उपयोग क्यों करना चाहते हैं। और यह मुझे प्रतीत हुआ कि आपका जोर बस मस्तिष्क से डेटा एकत्र करने पर है।

- आज, जब हम प्रारंभिक डिवाइस का परीक्षण कर रहे हैं, हम एक ज्ञान का आधार जमा कर रहे हैं, और हां - सबसे पहले, हम डेटा एकत्र करते हैं और मानक प्रयोगों का संचालन करते हैं। लेकिन हम पहले से ही नए एल्गोरिदम तैयार कर रहे हैं जिन्हें हम वैज्ञानिक रूप से परीक्षण और प्रकाशित करेंगे।

"अभी डेटा एकत्र करना एक संवेदनशील मामला है।"

व्यक्तिगत डेटा के संदर्भ में - हां, निश्चित रूप से। लेकिन ऐसे काम को अंजाम दिया जाना चाहिए, क्योंकि वर्तमान में मस्तिष्क पैटर्न के मौजूदा डेटाबेस विषम और अपूर्ण हैं। आज तक, आदर्श के अंत में गठित अवधारणा नहीं है। और निश्चित रूप से, हम अपने एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए इस तरह के डेटा को इकट्ठा करने और विश्लेषण करने में रुचि रखते हैं। स्वाभाविक रूप से, सभी उपयोगकर्ताओं की सहमति से।

मुझे स्वयं पसंद नहीं है जब मेरा डेटा एकत्र किया जाता है। इसलिए, हमारे सॉफ़्टवेयर उत्पाद के प्रत्येक उपयोगकर्ता के पास वैज्ञानिक और सांख्यिकीय उद्देश्यों के लिए अपने व्यक्तिगत जैव-डेटा का उपयोग करने से इनकार करने का अवसर होगा।

- यहां एक आदमी अपने मस्तिष्क पर हेडसेट के साथ चलता है, वह लगातार इसका विश्लेषण करता है - जब वह संगीत सुनता है, चलाता है, टीवी देखता है, कुछ और करता है। किसी व्यक्ति को प्रभावित करने के लिए बहुत सारे परिदृश्य खुलते हैं।

- बेशक, प्रभाव के एक संभावित उपकरण के रूप में, न्यूरोटेक्नोलोजी, एक निश्चित खतरे को ले जाती है। आपको इस बात पर सावधानी से विचार करने की आवश्यकता है कि किसी व्यक्ति को जो सुरक्षा गारंटी हमें प्रदान करनी चाहिए, उसका डेटा प्रतिबंध में या हेरफेर के उद्देश्य से उपयोग नहीं किया जाता है।

हम अपने न्यूरो हैडसेट पर समूह इंटरैक्शन के विभिन्न विकल्पों पर विचार कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, एक समूह भावुक कार्ड - इस तरह के शब्द का अभी तक इंटरनेट के रूसी-भाषा खंड में विशेष रूप से उल्लेख नहीं किया गया है। इसका सार यह है कि हम लोगों के एक बड़े समूह की भावनात्मक प्रतिक्रिया को एक घटना में रिकॉर्ड कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, मूवी थियेटर में मूवी के लिए। और एक व्यक्ति जिसने अभी तक फिल्म नहीं देखी है, वह देख सकता है कि सबसे खराब पल या सबसे मजेदार कहाँ है। वह समझेंगे कि दर्शकों ने कैसे प्रतिक्रिया दी।

या, उदाहरण के लिए, एक राजनेता के भाषण के लिए एक भावनात्मक प्रतिक्रिया। यहां, निश्चित रूप से, उपयोगकर्ता को स्पष्ट गारंटी दी जानी चाहिए कि उसका डेटा हैक नहीं किया जाएगा और इसके खिलाफ उपयोग नहीं किया जाएगा। हम हार्डवेयर एन्क्रिप्शन और ब्लॉकचैन का उपयोग करके जानकारी को हैकिंग और स्पूफिंग से बचाने के लिए विभिन्न विकल्पों पर विचार कर रहे हैं। लेकिन अभी तक, इस मुद्दे पर गहराई से काम नहीं किया गया है।

- मान लीजिए कि आप जो भी कहते हैं वह एक आदर्श परिदृश्य के अनुसार चलता है। हमारा जीवन आसान हो जाएगा, सब कुछ सुरक्षित और अच्छा होगा। क्या आपने कभी सोचा है कि दुनिया के लगातार सुधार से क्या होगा?

- बेशक, मैंने इसके बारे में सोचा। यह स्वीकार किया जाना चाहिए कि कोई तंत्रिका इंटरफेस से बच नहीं सकता है। किसी दिन यह तकनीक वैसे भी लागू हो जाएगी। जिस चैनल का हम वर्तमान में संचार के लिए उपयोग कर रहे हैं वह प्रति मिनट बाइट्स है। यह कंप्यूटर नेटवर्क और इंटरनेट द्वारा संचालित चैनलों की पृष्ठभूमि के खिलाफ बहुत कम है - प्रति सेकंड गीगाबाइट का दसवां हिस्सा। मैं आपको एक साक्षात्कार देता हूं और जानकारी बहुत कम बैंडविड्थ के साथ आती है।

हमें मस्तिष्क के साथ बातचीत के कुछ अतिरिक्त चैनल की आवश्यकता है, तेज और अधिक कुशल। कार्यान्वयन के बारे में विशेष रूप से बोलते हुए, फिर, सबसे अधिक संभावना है, आपको किसी व्यक्ति की शारीरिक रचना और शरीर विज्ञान में एक जैविक प्रजाति के रूप में प्राप्त करना होगा, इसे बदलना होगा, आनुवंशिक रूप से इसे संशोधित करना होगा, मस्तिष्क की सतह पर सीधे कुछ और निर्माण करना होगा, कुछ उपकरण डालेंगे जो विद्युत चुम्बकीय संकेतों को कहते हैं - और यहां मैं कल्पना के दायरे में जा रहा हूं। लेकिन तथ्य यह है कि दुर्भाग्य से, अपरिहार्य है, मेरा दृढ़ विश्वास है।

वही दंत प्रत्यारोपण जो मैं करता हूं वही बायोमैकेनिकल उपकरण हैं, वास्तव में हम एक व्यक्ति से एक साइबरबग बनाते हैं।

एक पूरी तरह से नई दुनिया आ रही है, और यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि यह किस सिद्धांत पर काम करेगा। हमें वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, हम इस स्तर पर बंधक बन गए हैं, और हम इसे बंद नहीं कर सकते हैं - यह अपरिहार्य है। 30 वर्षों के बाद, दुनिया वैसी नहीं होगी जैसी अभी है, और हम इसमें अपना हाथ डाल रहे हैं।

यह डरावना और असामान्य लगता है, लेकिन यह प्रवृत्ति है। यह "नए आदमी" के लिए इस संक्रमण को कम दर्दनाक बनाने और सामाजिक उथल-पुथल से बचने के लिए हमारी शक्ति में है।

- मैंने सुना है कि यदि आप इलेक्ट्रोड को साइट से कनेक्ट करने का प्रबंधन करते हैं, जो आनंद प्राप्त करने के लिए जिम्मेदार है, और व्यक्ति को एक बटन दे - वह सिर्फ इसे दबाएगा और जीवन से अधिक कुछ नहीं चाहेगा।

- मनुष्यों में, इस तरह के प्रयोग नहीं किए गए हैं। उन्हें चूहों पर किया गया। और चूहों ने खुद को मार डाला। वे थकावट से मर रहे थे क्योंकि उन्हें और कुछ नहीं चाहिए था। उन्होंने तथाकथित आनंद केंद्र को लगातार उत्तेजित किया - एक कह सकता है, उन्होंने एक पुरानी मानसिक संभोग सुख का अनुभव किया।

- यदि किसी व्यक्ति को मस्तिष्क तक बहुत पहुंच दी जाती है, तो क्या ऐसा नहीं होगा?

- मानवता हमेशा आपदा के कगार पर संतुलन बना रही है। मुझे लगता है कि हम अपने स्व और अपनी मानवता को बनाए रखने के लिए किसी प्रकार के सुरक्षा तंत्र के साथ आएंगे।

मनुष्य पहले से ही समाज में एक अतिरिक्त कड़ी बन रहा है जिसे हमने बनाया है। दुनिया उन विचारों से शासित है जो हमें कुछ करने और विकसित करने के लिए प्रेरित करते हैं। विचार वैज्ञानिक और तकनीकी प्रगति के एक नए दौर में घूम रहे हैं, और हम इसे पूरा करते हैं। अधिक से अधिक वह उन कानूनों के अनुसार काम करना शुरू कर देता है जिन्हें हम नहीं समझते हैं। एक व्यक्ति को किसी भी तरह से संशोधित करने की आवश्यकता है ताकि वह समझ सके कि क्या हो रहा है, ताकि वह जल्दी से सूचना प्राप्त कर सके और संचारित कर सके, ताकि वह इस प्रणाली में एक कमजोर कड़ी न बन जाए।