স্নায়ু কৃত্রিম যন্ত্রের উদ্দেশ্য স্মৃতিশক্তি বৃদ্ধি করা - পদার্থবিজ্ঞান বিশ্ব

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/neural-prosthetic-aims-to-boost-memory-physics-world-2.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/neural-prosthetic-aims-to-boost-memory-physics-world-2.jpg" data-caption="ইমেজ রিকল টাস্ক গবেষক দল ভিজ্যুয়াল রিকগনিশন মেমরির কাজ চলাকালীন অংশগ্রহণকারীদের অধ্যয়ন করতে নিউরোস্টিমুলেশন প্রদান করে, লোকেরা ছবিগুলি কতটা ভালভাবে মনে রাখে তার মধ্যে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন খুঁজে পায়। (সৌজন্যে: ওয়েক ফরেস্ট ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিন)”>

একটি ইলেকট্রনিক প্রস্থেটিক সিস্টেম লোকেদের সাহায্য করতে পারে যাদের স্মৃতিশক্তি দুর্বল - আলঝেইমার রোগ, আঘাতজনিত মস্তিষ্কের আঘাত বা মৃগী রোগের কারণে - নির্দিষ্ট তথ্য মনে রাখতে পারে। নতুন প্রযুক্তি, গবেষকদের দ্বারা উন্নত করা হচ্ছে ওয়েক ফরেস্ট ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিন এবং ইউনিভার্সিটি অফ সাউদার্ন ক্যালিফোর্নিয়া, হিপোক্যাম্পাসে কাজ করে, মস্তিষ্কের একটি অংশ যা নতুন স্মৃতি তৈরিতে জড়িত।

মস্তিষ্ক-কম্পিউটার ইন্টারফেস, যেমন রোবোটিক অঙ্গ, মস্তিষ্ক এবং একটি বাহ্যিক ডিভাইসের মধ্যে যোগাযোগ স্থাপন করে। হিপ্পোক্যাম্পাস (মানুষের আসলে দুটি হিপ্পোক্যাম্পি থাকে, মস্তিষ্কের প্রতিটি গোলার্ধে একটি) কিছু মাত্রায়, নতুন নিউরন বৃদ্ধি করতে পারে। কিন্তু বিজ্ঞানীরা হিপ্পোক্যাম্পাল ক্ষতি মেরামত করার উপায় খুঁজে পাননি। গবেষকদের দ্বারা বিকশিত নিউরাল প্রস্থেটিক হিপ্পোক্যাম্পাল বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ থেকে প্রাপ্ত মডেলগুলিকে স্মরণকে উদ্দীপিত করতে ব্যবহার করে।

"বেশিরভাগ মস্তিষ্ক নিয়ন্ত্রণ ইন্টারফেসগুলি কীভাবে জিনিসগুলি থেকে ইনপুট মোকাবেলা করতে হয় তা নির্ধারণ করার জন্য মস্তিষ্কের উপর নির্ভর করে। আমরা কাজ করছি কিভাবে মস্তিষ্ক যা করছে তার সাথে কিভাবে মেলানো যায়,” বলেছেন ব্রেন্ট রোডার, ওয়েক ফরেস্টের একজন রিসার্চ ফেলো যিনি প্রায় এক দশক ধরে এই প্রকল্পে কাজ করছেন। "আমরা খুঁজে বের করছি, মেমরি ফাংশন বাড়ানোর সম্ভাব্য উপায়গুলি কী কী, এবং কোন উপায়গুলি কোন লোকেদের জন্য এবং কি ধরনের অবস্থার জন্য সবচেয়ে ভাল কাজ করে?"

এনকোডিং এবং ডিকোডিং মেমরি

2018 সালে প্রকাশিত একটি গবেষণায় নিউরাল ইঞ্জিনিয়ারিং জার্নাল, দলটি একটি মাল্টি-ইনপুট মাল্টি-আউটপুট অরৈখিক গাণিতিক মডেল ব্যবহার করে রিয়েল টাইমে হিপ্পোক্যাম্পাসের নিউরনগুলিকে উদ্দীপিত করেছে। "[সেই অধ্যয়নে, মডেলটি] আপনি কী মনে রাখার চেষ্টা করছেন তা পাত্তা দেয়নি...এটি কেবল আপনার হিপোক্যাম্পাসকে আরও ভালভাবে কাজ করতে সাহায্য করার চেষ্টা করছিল," রোডার ব্যাখ্যা করেন।

তাদের সবচেয়ে সাম্প্রতিক কাজ, রিপোর্ট কম্পিউটেশনাল নিউরোসায়েন্সে ফ্রন্টিয়ার্স, গবেষকরা নির্দিষ্ট নিউরনে বৈদ্যুতিক ক্রিয়াকলাপকে বিচ্ছিন্ন করেন এবং তারপরে হিপোক্যাম্পাসকে উদ্দীপিত করার জন্য সেই তথ্যটি ব্যবহার করে দেখেন যে এটি মানুষকে নির্দিষ্ট চিত্রগুলি আরও ভালভাবে মনে রাখতে সহায়তা করতে পারে কিনা।

গবেষণায় 14 জন প্রাপ্তবয়স্ককে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল - যাদের প্রত্যেকেরই মৃগী রোগ নির্ণয় করা হয়েছিল এবং তারা একটি ডায়াগনস্টিক ব্রেন-ম্যাপিং পদ্ধতিতে অংশ নিচ্ছিল যেখানে অন্তত একটি হিপ্পোক্যাম্পাসে ইলেক্ট্রোড স্থাপন করা হয়েছিল। একটি ভিজ্যুয়াল বিলম্বিত ম্যাচ-টু-নমুনা মেমরি টাস্কে অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন বিভাগের চিত্র (প্রাণী, বিল্ডিং, উদ্ভিদ, সরঞ্জাম বা যান) দেখানো হয়েছিল। গবেষকরা প্রতিটি চিত্র বিভাগের জন্য হিপ্পোক্যাম্পাসে সাধারণ স্নায়বিক কার্যকলাপ চিহ্নিত করেছেন এবং একটি গাণিতিকভাবে গণনা করা, নির্দিষ্ট ফায়ারিং প্যাটার্ন বের করতে এই তথ্যটি ব্যবহার করেছেন। এই ফায়ারিং প্যাটার্নটি তখন চাক্ষুষ স্বীকৃতি মেমরি টাস্কের সময় হিপ্পোক্যাম্পাসকে উদ্দীপিত করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।

“আমরা এই গবেষণায় সত্যিই দুটি জিনিস পরীক্ষা করছিলাম। প্রথমটি হল, আপনি কি নির্দিষ্ট তথ্যের জন্য উদ্দীপিত হতে পারেন? এবং দ্বিতীয়টি ছিল, আমরা যে তথ্যগুলিকে উদ্দীপিত করতে চাই তার জন্য আমরা কতটা ভালো? Roeder বলেছেন. “সুতরাং প্রথম প্রশ্নের উত্তর হল হ্যাঁ, আপনি নির্দিষ্ট তথ্যের জন্য উদ্দীপিত করতে পারেন। দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তর হল, ভাল, উন্নতির অনেক জায়গা আছে।"

গবেষকরা স্মৃতিশক্তি বৃদ্ধি এবং হ্রাস উভয়ই পর্যবেক্ষণ করেছেন। আনুমানিক 22% ক্ষেত্রে, অংশগ্রহণকারীরা তাদের আগে দেখানো ছবিগুলি কতটা ভালভাবে মনে রেখেছে তার মধ্যে পার্থক্য ছিল। যখন মস্তিষ্কের উভয় পাশে উদ্দীপনা প্রদান করা হয়েছিল, প্রতিবন্ধী মেমরি ফাংশন সহ প্রায় 40% অংশগ্রহণকারীদের মেমরি কর্মক্ষমতা পরিবর্তন দেখায়।

“আমি যে উদাহরণটি দিচ্ছি তা হল, আপনি একজন ওয়েটারকে তাদের আঙ্গুলে একটি ট্রে বহন করতে দেখেছেন। তারা পুরো ট্রে সমর্থন করছে না, তারা ট্রেটির অংশ সমর্থন করছে। কিন্তু যেহেতু ট্রেটির সেই অংশগুলি ট্রের বাকি অংশের সাথে সংযুক্ত, তারা পুরো ট্রেটি তুলে নেয়, "রোডার ব্যাখ্যা করেন। “আমাদের স্মৃতি সহযোগী। আমরা সমস্ত মেমরি সমর্থন করার চেষ্টা করছি না - আমরা সমস্ত মেমরি বাড়ানোর জন্য স্নায়ু কার্যকলাপের অংশ সমর্থন করার চেষ্টা করছি।"

গবেষকরা উপসংহারে পৌঁছেছেন যে চিত্রের বিভাগগুলির মধ্যে তাদের প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ওভারল্যাপ থাকতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, প্রাণীদের প্রায়শই উদ্ভিদের কাছাকাছি পাওয়া যায়)। ইমেজ বিভাগগুলিকে আরও স্বতন্ত্র করে তোলা, ইমেজের পরিবর্তে রঙ বা দিকনির্দেশ দেখিয়ে, উদাহরণস্বরূপ, ইলেকট্রনিক কৃত্রিম যন্ত্রের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।

"এখন যেহেতু আমরা জানি এটা সম্ভব...এটা শুধু ভালো হওয়ার ব্যাপার," রোডার বলেছেন।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://physicsworld.com/a/neural-prosthetic-aims-to-boost-memory/