कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क तब बेहतर सीखते हैं जब वे बिना कुछ सीखे समय व्यतीत करते हैं

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के सैन डिएगो स्कूल ऑफ मेडिसिन में मेडिसिन के प्रोफेसर और नींद शोधकर्ता मैक्सिम बाझेनोव, पीएचडी, ने कहा, "जब हम सोते हैं तो मस्तिष्क बहुत व्यस्त होता है, दिन के दौरान हमने जो सीखा है उसे दोहराते हैं।" "नींद यादों को पुनर्गठित करने में मदद करती है और उन्हें सबसे कुशल तरीके से प्रस्तुत करती है।"

पिछले प्रकाशित काम में, बेज़ेनोव और सहकर्मियों ने बताया है कि नींद कैसे तर्कसंगत स्मृति, वस्तुओं, लोगों या घटनाओं के बीच मनमाने या अप्रत्यक्ष संबंधों को याद रखने की क्षमता बनाती है और पुरानी यादों को भूलने से बचाती है।

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बुनियादी विज्ञान और चिकित्सा से लेकर वित्त और सोशल मीडिया तक कई प्रौद्योगिकियों और प्रणालियों को बेहतर बनाने के लिए मानव मस्तिष्क की वास्तुकला का लाभ उठाते हैं। कुछ मायनों में, उन्होंने अलौकिक प्रदर्शन हासिल किया है, जैसे कि कम्प्यूटेशनल गति, लेकिन वे एक प्रमुख पहलू में विफल हैं: जब कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क क्रमिक रूप से सीखते हैं, तो नई जानकारी पिछली जानकारी को अधिलेखित कर देती है, एक घटना जिसे भयावह भूल कहा जाता है।

"इसके विपरीत, मानव मस्तिष्क लगातार सीखता है और मौजूदा ज्ञान में नए डेटा को शामिल करता है," बज़ेनोव ने कहा, "और यह आम तौर पर सबसे अच्छा सीखता है जब स्मृति समेकन के लिए नींद की अवधि के साथ नए प्रशिक्षण को शामिल किया जाता है।"

18 नवंबर, 2022 के अंक में लिख रहा हूँ पीएलओएस कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी, वरिष्ठ लेखक बाझेनोव और सहकर्मियों ने चर्चा की कि कैसे जैविक मॉडल कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में विनाशकारी भूलने के खतरे को कम करने में मदद कर सकते हैं, जिससे अनुसंधान हितों के एक स्पेक्ट्रम में उनकी उपयोगिता बढ़ सकती है।

वैज्ञानिकों ने स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जो कृत्रिम रूप से प्राकृतिक तंत्रिका तंत्र की नकल करता है: सूचना को लगातार संप्रेषित करने के बजाय, इसे निश्चित समय बिंदुओं पर अलग-अलग घटनाओं (स्पाइक्स) के रूप में प्रसारित किया जाता है।

उन्होंने पाया कि जब स्पाइकिंग नेटवर्क को एक नए कार्य पर प्रशिक्षित किया गया था, लेकिन कभी-कभी ऑफ़लाइन अवधि के साथ जो नींद की नकल करती थी, तो भयावह भूल को कम किया गया था। मानव मस्तिष्क की तरह, अध्ययन के लेखकों ने कहा, नेटवर्क के लिए "नींद" ने उन्हें पुराने प्रशिक्षण डेटा का स्पष्ट रूप से उपयोग किए बिना पुरानी यादों को फिर से चलाने की अनुमति दी।

मानव मस्तिष्क में स्मृतियों को सिनैप्टिक भार के पैटर्न द्वारा दर्शाया जाता है - दो न्यूरॉन्स के बीच संबंध की ताकत या आयाम।

"जब हम नई जानकारी सीखते हैं," बझेनोव ने कहा, "न्यूरॉन्स विशिष्ट क्रम में सक्रिय होते हैं और इससे उनके बीच सिनैप्स बढ़ता है। नींद के दौरान, हमारी जागृत अवस्था के दौरान सीखे गए स्पाइकिंग पैटर्न अनायास दोहराए जाते हैं। इसे पुनःसक्रियण या पुनःप्ले कहते हैं।

"सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी, बदलने या ढालने की क्षमता, नींद के दौरान भी बनी रहती है और यह सिनैप्टिक वजन पैटर्न को और बढ़ा सकती है जो स्मृति का प्रतिनिधित्व करती है, भूलने से रोकने या पुराने से नए कार्यों में ज्ञान के हस्तांतरण को सक्षम करने में मदद करती है।"

जब बझेनोव और उनके सहयोगियों ने इस दृष्टिकोण को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर लागू किया, तो उन्होंने पाया कि इससे नेटवर्क को भयावह भूलने से बचने में मदद मिली।

“इसका मतलब यह था कि ये नेटवर्क इंसानों या जानवरों की तरह लगातार सीख सकते हैं। यह समझना कि मानव मस्तिष्क नींद के दौरान सूचनाओं को कैसे संसाधित करता है, मानव विषयों में स्मृति बढ़ाने में मदद कर सकता है। नींद की लय बढ़ाने से याददाश्त बेहतर हो सकती है।

“अन्य परियोजनाओं में, हम नींद के दौरान उत्तेजना लागू करने के लिए इष्टतम रणनीतियों को विकसित करने के लिए कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करते हैं, जैसे श्रवण स्वर, जो नींद की लय को बढ़ाते हैं और सीखने में सुधार करते हैं। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो सकता है जब याददाश्त गैर-इष्टतम हो, जैसे कि जब उम्र बढ़ने पर या अल्जाइमर रोग जैसी कुछ स्थितियों में याददाश्त कम हो जाती है।

सह-लेखकों में शामिल हैं: रयान गोल्डन और जीन एरिक डेलानोइस, दोनों यूसी सैन डिएगो में; और पावेल सांडा, चेक एकेडमी ऑफ साइंसेज के कंप्यूटर विज्ञान संस्थान।