वास्तविक समय में 1 मिलियन न्यूरॉन्स कैसे रिकॉर्ड करें

एक नवीन नई विधि वैज्ञानिकों को एक बार में 1 मिलियन से अधिक न्यूरॉन्स से आने वाली सूचनाओं का अनुवाद करने की अनुमति दे सकती है, साथ ही साथ गतिविधि को भी डिकोड कर सकती है क्योंकि ऐसा होता है।

मस्तिष्क किसी अन्य अंग की तरह बड़ा डेटा पैदा करता है, लेकिन क्या हम इसे वश में कर सकते हैं?

पिछले कुछ दशकों में, रोजमर्रा की जिंदगी में उत्पादित डेटा की मात्रा में विस्फोट हुआ है।

उदाहरण के लिए, जब आप सड़क पर चलते हैं, तो आपका सेल फोन इस बारे में जानकारी एकत्र करेगा कि आपने कितने कदम उठाए हैं।

जब आप अपने कार्ड के साथ एक स्टोर में कुछ खरीदते हैं, तो बैंक जानता है कि आपने क्या खरीदा है, यह कितना था और आप कहां थे।

इसी तरह, स्टोर को पता है कि क्या आपने पहले भी ऐसा ही कुछ खरीदा था।

डेटा को पहले से कहीं अधिक कुशलता से काटा जा सकता है, लेकिन चुनौती अब यह समझने की है कि हमें उनके साथ क्या करना चाहिए (अगर कुछ भी)। हमारे पास संख्याएँ हैं - लेकिन क्या वे हमारे किसी काम की हैं?

तंत्रिका विज्ञान के लिए एक विशाल छलांग

स्थिति तंत्रिका विज्ञान में समान है, इसमें मस्तिष्क से भारी मात्रा में डेटा एकत्र करने की दिशा में बहुत बड़ा कदम उठाया गया है। वैज्ञानिक अब बड़ी संख्या में मस्तिष्क की कोशिकाओं को एक साथ सुनने और संवाद करने में सक्षम हैं।

यद्यपि यह अग्रिम निदान, उपचार और अनुसंधान में उपयोगी साबित हुआ है, लेकिन इसकी पूरी क्षमता अभी तक महसूस नहीं की गई है। जिस गति से वे एकत्रित किए जाते हैं उस डेटा को संसाधित किया जा सकता है जो अभी भी एक बहुत बड़ी बाधा है।

न्यूरोसाइंस के अन्य क्षेत्रों में किए गए विकास के लिए डेटा प्रोसेसिंग तेजी से एक अड़चन बन रहा है। उदाहरण के लिए, यदि मस्तिष्क से डेटा एकत्र किया जा सकता है और वास्तविक समय में समझा जा सकता है, तो लकवाग्रस्त लोगों में रोबोट हथियारों के नियंत्रण में या आसन्न मिर्गी के दौरे की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए भी बड़ी छलांग लगाई जा सकती है।

इन लक्ष्यों को हासिल करने के लिए, डेटा के विशाल महासागरों का विश्लेषण और गणना बहुत तेजी से की जानी चाहिए।

स्वीडन की लुंड यूनिवर्सिटी के न्यूरोनानो रिसर्च सेंटर के शोधकर्ता इस समस्या पर काम कर रहे हैं। वे एक ऐसी विधि लेकर आए हैं जिसमें लाखों तंत्रिका कोशिकाओं के साथ वास्तविक समय में संवाद करने की क्षमता है।

उनके निष्कर्ष हाल ही में जर्नल में प्रकाशित हुए थे न्यूरोइनफॉर्मेटिक्स.

न केवल उनकी प्रणाली मस्तिष्क की कोशिकाओं के चटकारे को सुन सकती है, बल्कि इसे 25 मिलीसेकेंड के भीतर लगभग - तुरंत एक सार्थक आउटपुट में भी बदल सकती है। इस नई क्षमता का रहस्य एक विशिष्ट डेटा प्रारूप है जिसे पदानुक्रमित डेटा प्रारूप और बिट-एन्कोडिंग के रूप में जाना जाता है।

“नर्व सेल सिग्नल को बिटकॉइन में सीधे रीकोड करके नाटकीय रूप से स्टोरेज क्षमता को बढ़ाता है। हालाँकि, सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह विधि हमें सूचनाओं को स्टोर करने में सक्षम बनाती है जो इसे कंप्यूटर के प्रोसेसर के लिए तुरंत उपलब्ध कराती है। ”

जेन्स शूएनबॉर्ग, न्यूरोफिज़ियोलॉजी के एक प्रोफेसर, न्यूरोनानो रिसर्च सेंटर

तंत्रिका विज्ञान का भविष्य

मार्टिन गार्विकेज़ - जो न्यूरॉनो रिसर्च सेंटर में न्यूरोफिज़ियोलॉजी के प्रोफेसर भी हैं - बताते हैं कि उनकी पद्धति अन्य हस्तक्षेपों (जैसे इलेक्ट्रोएन्सेफालोग्राम, जिसमें इलेक्ट्रोड को खोपड़ी पर रखा जाता है) से आगे सड़कें कैसी हैं।

“कल्पना कीजिए कि आप सुनना चाहते हैं कि अगले दरवाजे के कमरे में 10 लोग किस बारे में बात कर रहे हैं। यदि आप दीवार के खिलाफ कान लगाकर सुनते हैं, तो आप सिर्फ बड़बड़ाहट सुनेंगे, लेकिन अगर आप कमरे में प्रत्येक व्यक्ति पर एक माइक्रोफोन लगाते हैं, तो यह बातचीत को समझने की आपकी क्षमता को बदल देता है, ”वह कहते हैं।

"और फिर," गार्विक्ज़ कहते हैं, "एक लाख व्यक्तियों को सुनने में सक्षम होने के बारे में सोचें, जो संचार किया गया है उसमें पैटर्न ढूंढें, और तुरंत इसका जवाब दें - यही हमारी नई पद्धति संभव बनाती है।"

यह नई कार्यप्रणाली दो-तरफ़ा यातायात की अनुमति देती है: तंत्रिका कोशिकाओं के संदेशों को समेटा जा सकता है और प्रतिक्रियाओं को वापस भेजा जा सकता है। तकनीक इस बात पर निर्भर करती है कि ट्रैफिक बिटकोड में तब्दील हो जाता है।

"इस वास्तुकला और डेटा प्रारूप का एक बड़ा लाभ यह है कि इसमें आगे अनुवाद की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि मस्तिष्क के संकेतों को सीधे बिटकोड में अनुवादित किया जाता है। इसका मतलब है कि मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच सभी संचार में काफी लाभ है, कम से कम नैदानिक ​​अनुप्रयोगों के बारे में नहीं। ”

लीड अध्ययन लेखक बेंग्ट लजुंगक्विस्ट

आगे जाकर, यह मॉडल तंत्रिका विज्ञान को भारी प्रगति करने में मदद कर सकता है। जबकि मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस में हाल के वर्षों में काफी सुधार हुआ है, जब डेटा प्रोसेसिंग की बात आती है तो वे अक्सर ब्लॉक हो जाते हैं।

यदि बिटकॉइन सिस्टम सफल होता है, तो इस ब्लॉक को उनके पथ से स्थानांतरित किया जा सकता है।