रूसी वैज्ञानिकों ने मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि से मानव विचारों से छवियों का पुनर्निर्माण किया

कंपनियों के रूसी समूह "न्यूरोबायोटिक" और न्यूरोबोटेक्टिक्स एमआईपीटी की प्रयोगशाला से वैज्ञानिक मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि की छवियों को फिर से बनाने में सक्षम थे। सच है, हम केवल उन छवियों के साथ काम करने के बारे में बात कर रहे हैं जिन्हें उस व्यक्ति द्वारा देखा जाता है जिसका मस्तिष्क विश्लेषण किया जा रहा है।

वास्तव में, ज्यामितीय आकृतियों को पुनर्स्थापित करना जो एक व्यक्ति समय पर एक निश्चित बिंदु पर देख रहा है, उसकी तंत्रिका कोशिकाओं की विद्युत गतिविधि अपने आप में एक अंत नहीं है। मुख्य बात यह समझना है कि मस्तिष्क उस जानकारी को कैसे एन्क्रिप्ट करता है जिसे हम कई वर्षों तक संग्रहीत करते हैं (अच्छी तरह से, या मिनट, जो कोई महत्वपूर्ण नहीं है)।

रूसी वैज्ञानिकों का काम विदेशी सहयोगियों की परियोजनाओं के साथ प्रतिच्छेद करता है। लेकिन ज्यादातर मामलों में, अन्य शोधकर्ता कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग या विद्युत संकेतों का विश्लेषण करते हैं जो न्यूरॉन्स से प्राप्त होते हैं। इन दो विधियों में उपयोग में गंभीर सीमाएँ हैं - अस्पताल में या घर पर (अभी नहीं, बेशक - भविष्य में)।

इसके विपरीत, घरेलू विशेषज्ञों के काम में , एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम का उपयोग किया जाता है, जिसे सामान्य तरीके से व्यक्ति के सिर से हटा दिया जाता है । तब प्राप्त डेटा एक विशेष रूप से प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क द्वारा "खिलाया" जाता है। नतीजतन, बाद वाला निर्धारित करता है कि विषय क्या देख रहा है, और अपने इलेक्ट्रिक सिग्नल के कॉन्फ़िगरेशन द्वारा एक ज्यामितीय आंकड़ा बनाता है।


विशेषज्ञों द्वारा किए गए इस प्रयोग में दो भाग शामिल थे। "अमूर्त", "झरने", "लोगों के चेहरे", और "गति" सहित विभिन्न श्रेणियों के पहले इस्तेमाल किए गए वीडियो। इसलिए, वीडियो स्नोमोबाइल्स और अन्य वाहनों पर पहले व्यक्ति में शूट किए गए वीडियो थे। वीडियो की अवधि 10 सेकंड थी, प्रत्येक विषय के लिए सत्र लगभग 20 मिनट तक चला।

नतीजतन, वैज्ञानिक यह साबित करने में सक्षम थे कि मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि का विन्यास देखे गए वीडियो की श्रेणी के आधार पर काफी भिन्न होता है।

इसके बाद, प्रयोग का दूसरा चरण शुरू हुआ। उसके लिए, वीडियो भी पाँच नहीं, बल्कि तीन श्रेणियों में चुने गए थे। इसके अलावा प्रयोग के दूसरे भाग में दो तंत्रिका नेटवर्क शामिल थे। उनमें से एक ने प्रदर्शित "शोर" से मनमानी छवियां उत्पन्न कीं, ईईजी से दूसरा - उत्पन्न "शोर"। उसके बाद, दोनों तंत्रिका नेटवर्क संयुक्त थे, डिवाइस द्वारा दर्ज ईईजी का उपयोग करके छवि को पुन: पेश करने के लिए प्रणाली को प्रशिक्षित कर रहे थे।



उसके बाद, स्वयंसेवकों ने उसी श्रेणियों के वीडियो दिखाना शुरू किया, जो ईईजी की रिकॉर्डिंग करते थे। वास्तविक समय में संकेत तंत्रिका नेटवर्क की एक द्विआधारी प्रणाली के प्रसंस्करण के लिए भेजा गया था। नतीजतन, एक छवि को पुन: पेश किया गया था, जो ज्यादातर मामलों में मूल रूप से बिल्कुल वैसा ही था। सामान्य तौर पर, कार्य सटीक वीडियो को पुन: पेश करने के लिए नहीं था, लेकिन यह समझने के लिए कि तंत्रिका नेटवर्क द्वारा उत्पन्न छवि किस श्रेणी की है। यह 90% मामलों में किया गया था।



“एन्सेफालोग्राम सिर की सतह से ली गई तंत्रिका कोशिकाओं के काम का एक ट्रेस संकेत है। ऐसा हुआ करता था कि ईईजी द्वारा मस्तिष्क में प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए वैसा ही है जैसा कि इसके धुएं से भाप लोकोमोटिव के इंजन की संरचना को पहचानने की कोशिश करना। हमने यह नहीं माना कि इसमें उस व्यक्ति को कम से कम आंशिक रूप से उस छवि का पुनर्निर्माण करना है, जिसे वह देखता है। हालांकि, यह पता चला कि ऐसा पुनर्निर्माण संभव है और अच्छे परिणाम प्रदर्शित करता है। इसके अलावा, इसके आधार पर "मस्तिष्क - कंप्यूटर" एक वास्तविक समय इंटरफ़ेस बनाना संभव है। यह बहुत उत्साहजनक है। अब, आक्रामक तंत्रिका इंटरफेस का निर्माण, जिसके बारे में एलोन मस्क बात करते हैं, सर्जिकल ऑपरेशन की जटिलता और इस तथ्य पर टिकी हुई है कि कुछ महीनों के बाद वे ऑक्सीकरण और प्राकृतिक प्रक्रियाओं के कारण विफल हो जाते हैं। हमें उम्मीद है कि भविष्य में हम अधिक सुलभ तंत्रिका इंटरफेस बनाने में सक्षम होंगे, जिन्हें आरोपण की आवश्यकता नहीं है, "काम के लेखकों में से एक ग्रिगोरी रशकोव, मास्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी के एक जूनियर शोधकर्ता और न्यूरोबायोटिक्स में एक प्रोग्रामर और गणितज्ञ हैं।