افراتفری اس میں ایک کردار ادا کرتی ہے کہ یادوں کو کیسے فراموش کیا جاتا ہے، نقالی تجویز کرتے ہیں۔

افراتفری اس میں ایک کردار ادا کرتی ہے کہ یادوں کو کیسے فراموش کیا جاتا ہے، نقالی تجویز کرتے ہیں۔

ٹائم سٹیمپ: 14 مارچ 2023 شام 1:13 بجے

انسانی دماغ کی تصویر
پرکشش خیال: پرانے پرکشش نیٹ ورکس میں افراتفری نئی یادوں کے لیے راستہ بنا سکتی ہے۔ (بشکریہ: شٹر اسٹاک/فونلامائی-تصویر)

مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کا مطالعہ کرنے سے، امریکہ میں محققین نے اس بات کی بہتر سمجھ حاصل کر لی ہو گی کہ وقت کے ساتھ ہماری یادیں کیسے اور کیوں مٹ جاتی ہیں۔ کی قیادت میں Ulises Pereira-Obilinovic نیو یارک یونیورسٹی میں، ٹیم کو اس بات کا ثبوت ملا ہے کہ نئی یادوں سے وابستہ مستحکم، دہرائے جانے والے عصبی نمونے وقت کے ساتھ ساتھ مزید افراتفری کے نمونوں میں تبدیل ہو جاتے ہیں، اور آخر کار بے ترتیب شور میں مدھم ہو جاتے ہیں۔ یہ ایک ایسا طریقہ کار ہو سکتا ہے جسے ہمارے دماغ نئی یادوں کے لیے جگہ خالی کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

دماغ کے کچھ ماڈلز میں، یادیں معلومات کے تبادلے کے دہرائے جانے والے نمونوں میں محفوظ کی جاتی ہیں جنہیں "اٹریکٹر نیٹ ورک" کہا جاتا ہے۔ یہ باہم جڑے ہوئے نوڈس کے جالوں کے اندر بنتے ہیں جو ہمارے دماغ میں نیوران کی نمائندگی کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔

یہ نوڈس مخصوص فائرنگ کی شرحوں پر سگنل خارج کرکے معلومات پہنچاتے ہیں۔ سگنلز حاصل کرنے والے نوڈس پھر اپنے سگنلز پیدا کریں گے، اس طرح اپنے پڑوسیوں کے ساتھ معلومات کا تبادلہ کریں گے۔ ان تبادلوں کی طاقتوں کا وزن نوڈس کے جوڑوں کے درمیان ہم آہنگی کی ڈگری سے ہوتا ہے۔

مستحکم پیٹرن

پرکشش نیٹ ورک ایک بیرونی ان پٹ کے طور پر تشکیل پاتے ہیں جو نیورل نیٹ ورک پر لاگو ہوتے ہیں، جو اس کے ہر نوڈس کو ابتدائی فائرنگ کی شرح تفویض کرتا ہے۔ یہ تعدد اس وقت تیار ہوتا ہے جب نوڈس کے مختلف جوڑوں کے درمیان وزن خود کو ایڈجسٹ کرتا ہے، اور آخر کار مستحکم، دہرائے جانے والے نمونوں میں بس جاتا ہے۔

میموری کو دوبارہ حاصل کرنے کے لیے، محققین پھر ایک بیرونی کیو لگا سکتے ہیں جو کہ اصل ان پٹ سے ملتا جلتا ہو، جو نیورل نیٹ ورک کو متعلقہ متوجہ کرنے والے نیٹ ورک میں لات مارتا ہے۔ ایک ہی نیورل نیٹ ورک پر ایک سے زیادہ یادیں نقش کی جا سکتی ہیں، جو قدرتی طور پر وقت کے ساتھ ساتھ مستحکم متوجہ کرنے والے نیٹ ورکس کے درمیان بدل جاتا ہے - جب تک کہ کوئی بیرونی اشارہ فراہم نہ کیا جائے۔

تاہم، ان نظاموں کی اپنی حدود ہیں۔ اگر ایک ہی عصبی نیٹ ورک پر بہت سارے پرکشش نیٹ ورکس کو ذخیرہ کیا جاتا ہے، تو یہ اچانک بہت شور ہو سکتا ہے کہ ان میں سے کسی کو بھی بازیافت نہیں کیا جا سکتا، اور اس کی تمام یادیں ایک ساتھ بھول جائیں گی۔

یادوں کو کھونا

ایسا ہونے سے روکنے کے لیے، پریرا-اوبیلینوک کی ٹیم تجویز کرتی ہے کہ ہمارے دماغوں نے وقت کے ساتھ ساتھ یادوں کو کھونے کا ایک طریقہ کار تیار کیا ہوگا۔ اس نظریہ کو جانچنے کے لیے تینوں، جس میں یہ بھی شامل ہے۔ جوناتن الجدیف شکاگو یونیورسٹی میں، اور نکولس برونیل ڈیوک یونیورسٹی میں، مصنوعی عصبی نیٹ ورکس جن میں متوجہ کرنے والے نیٹ ورک میں جڑے ہوئے نوڈس کے درمیان وزن آہستہ آہستہ کم ہوتا جائے گا کیونکہ نئی یادیں نقش ہو جاتی ہیں۔

انہوں نے پایا کہ اس کی وجہ سے پرانے متوجہ نیٹ ورکس وقت کے ساتھ مزید افراتفری کی حالتوں میں منتقل ہو گئے۔ ان نیٹ ورکس میں تیزی سے اتار چڑھاؤ کے نمونے تھے۔ فائرنگ سگنلز کے یہ نمونے کبھی بھی پوری طرح سے نہیں دہرائے جاتے، اور نئے، مستحکم متوجہ نیٹ ورکس کے ساتھ بہت بہتر طور پر ایک ساتھ رہ سکتے ہیں۔ آخر کار، اس بڑھتی ہوئی بے ترتیبی کی وجہ سے پرانے متوجہ کرنے والے نیٹ ورک بے ترتیب شور میں مدھم ہو جاتے ہیں، اور وہ جو میموری رکھتے ہیں وہ بھول جاتی ہے۔

مجموعی طور پر، محققین کو امید ہے کہ ان کا نظریہ اس بات کی وضاحت کرنے میں مدد دے سکتا ہے کہ ہمارے ذہن پرانی یادوں کو کھونے کی قیمت پر مسلسل نئی معلومات لینے کے قابل کیسے ہیں۔ ان کی بصیرت سے نیورولوجسٹ کو یہ سمجھنے میں مدد مل سکتی ہے کہ ہمارا دماغ کس طرح یادوں کو ذخیرہ اور بازیافت کرتا ہے، اور آخر کار وہ وقت کے ساتھ کیوں ختم ہو جاتی ہیں۔

تحقیق میں بیان کیا گیا ہے۔ جسمانی جائزہ X.

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ طبیعیات کی دنیا