اعصابی مصنوعی اعضاء کا مقصد یادداشت کو بڑھانا ہے – فزکس ورلڈ

اعصابی مصنوعی اعضاء کا مقصد یادداشت کو بڑھانا ہے – فزکس ورلڈ

<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="تصویر کو یاد کرنے کا کام تحقیقی ٹیم نے بصری شناخت میموری کے کاموں کے دوران شرکاء کا مطالعہ کرنے کے لیے نیوروسٹیمولیشن فراہم کی، جس میں لوگوں نے تصاویر کو کتنی اچھی طرح سے یاد رکھا اس میں اہم تبدیلیاں تلاش کیں۔ (بشکریہ: ویک فاریسٹ یونیورسٹی اسکول آف میڈیسن)”>
بصری شناخت میموری کے کام
تصویر کو یاد کرنے کا کام تحقیقی ٹیم نے بصری شناخت میموری کے کاموں کے دوران شرکاء کا مطالعہ کرنے کے لیے نیوروسٹیمولیشن فراہم کی، جس میں لوگوں نے تصاویر کو کتنی اچھی طرح سے یاد رکھا اس میں اہم تبدیلیاں تلاش کیں۔ (بشکریہ: ویک فاریسٹ یونیورسٹی اسکول آف میڈیسن)

الزائمر کی بیماری، تکلیف دہ دماغی چوٹ یا مرگی کی وجہ سے - ایک الیکٹرانک مصنوعی نظام کمزور یادداشت والے لوگوں کی مدد کر سکتا ہے - مخصوص معلومات کو یاد رکھیں۔ نئی ٹیکنالوجی، پر محققین کی طرف سے تیار کیا جا رہا ہے ویک فاریسٹ یونیورسٹی اسکول آف میڈیسن اور جنوبی کیلی فورنیا یونیورسٹی، ہپپوکیمپس پر کام کرتا ہے، دماغ کا ایک حصہ جو نئی یادیں بنانے میں شامل ہے۔

دماغ – کمپیوٹر انٹرفیس، جیسے روبوٹک اعضاء، دماغ اور ایک بیرونی آلے کے درمیان مواصلت قائم کرتے ہیں۔ ہپپوکیمپس (انسانوں کے اصل میں دو ہپپوکیمپی ہوتے ہیں، دماغ کے ہر نصف کرہ میں ایک)، کسی حد تک، نئے نیورونز کو بڑھا سکتا ہے۔ لیکن سائنسدانوں کو ہپپوکیمپل کے نقصان کو ٹھیک کرنے کا کوئی طریقہ نہیں ملا ہے۔ محققین کی طرف سے تیار کردہ اعصابی مصنوعی ہپپوکیمپل برقی سرگرمی سے ماخوذ ماڈلز کو یاد کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔

"زیادہ تر دماغی کنٹرول انٹرفیس دماغ پر انحصار کرتے ہیں کہ چیزوں سے ان پٹ سے کیسے نمٹا جائے۔ ہم اس بات پر کام کر رہے ہیں کہ دماغ جو کچھ کر رہا ہے اس سے کیسے مماثلت پائی جائے،" ویک فاریسٹ کے ایک ریسرچ فیلو برینٹ روڈر کہتے ہیں جو تقریباً ایک دہائی سے اس پروجیکٹ پر کام کر رہے ہیں۔ "ہم یہ معلوم کر رہے ہیں کہ میموری کی فعالیت کو بڑھانے کے ممکنہ طریقے کیا ہیں، اور کون سے طریقے کن لوگوں اور کس قسم کے حالات کے لیے بہترین کام کرتے ہیں؟"

انکوڈنگ اور ڈی کوڈنگ میموری

2018 میں شائع ہونے والی ایک تحقیق میں جرنل آف نیورل انجینئرنگ، ٹیم نے ایک ملٹی ان پٹ ملٹی آؤٹ پٹ نان لائنر ریاضیاتی ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے حقیقی وقت میں ہپپوکیمپس میں نیوران کو متحرک کیا۔ "[اس مطالعہ میں، ماڈل] کو اس کی پرواہ نہیں تھی کہ آپ کیا یاد رکھنے کی کوشش کر رہے ہیں… یہ صرف آپ کے ہپپوکیمپس کو بہتر کام کرنے میں مدد کرنے کی کوشش کر رہا تھا،" روڈر بتاتے ہیں۔

ان کے سب سے حالیہ کام میں، میں رپورٹ کیا کمپیوٹیشنل نیورو سائنس میں فرنٹیئرز، محققین نے برقی سرگرمی کو مخصوص نیوران کے لیے الگ تھلگ کیا اور پھر اس معلومات کو ہپپوکیمپس کو متحرک کرنے کے لیے استعمال کیا تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ آیا اس سے لوگوں کو مخصوص تصاویر کو بہتر طریقے سے یاد رکھنے میں مدد مل سکتی ہے۔

اس تحقیق میں 14 بالغ افراد شامل تھے - جن میں سے سبھی کو مرگی کی تشخیص ہوئی تھی اور وہ دماغی نقشہ سازی کے ایک تشخیصی طریقہ کار میں حصہ لے رہے تھے جس میں کم از کم ایک ہپپوکیمپس میں الیکٹروڈز رکھے گئے تھے۔ شرکاء کو بصری تاخیر سے میچ ٹو نمونہ میموری ٹاسک میں تصاویر کی مختلف کیٹیگریز (جانور، عمارت، پودا، ٹول یا گاڑی) دکھائی گئیں۔ محققین نے ہر تصویر کے زمرے کے لیے ہپپوکیمپس میں عام اعصابی سرگرمی کی نشاندہی کی اور اس معلومات کو ریاضی کے حساب سے، مقررہ فائرنگ کا نمونہ حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا۔ اس فائرنگ کا نمونہ پھر بصری شناخت میموری کے کام کے دوران ہپپوکیمپس کو متحرک کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا تھا۔

"ہم واقعی اس مطالعہ میں دو چیزوں کی جانچ کر رہے تھے۔ پہلا ہے، کیا آپ مخصوص معلومات کے لیے حوصلہ افزائی کر سکتے ہیں؟ اور دوسرا تھا، ہم جس معلومات کی حوصلہ افزائی کرنا چاہتے ہیں اس کے لیے ہم کتنے اچھے ہیں؟ Roeder کہتے ہیں. "تو پہلے سوال کا جواب ہاں میں ہے، آپ مخصوص معلومات کے لیے حوصلہ افزائی کر سکتے ہیں۔ دوسرے سوال کا جواب ہے، ٹھیک ہے، بہتری کی بہت گنجائش ہے۔

محققین نے یادداشت کی کارکردگی میں اضافہ اور کمی دونوں کا مشاہدہ کیا۔ تقریباً 22% معاملات میں، اس بات میں فرق تھا کہ شرکاء نے ان تصاویر کو کتنی اچھی طرح یاد رکھا جو انہیں پہلے دکھائی گئی تھیں۔ جب دماغ کے دونوں اطراف میں محرک پہنچایا گیا تو تقریباً 40 فیصد شرکاء نے میموری کی کارکردگی میں تبدیلی دکھائی۔

"میں جو مثال دیتا ہوں، آپ نے دیکھا ہے کہ ایک ویٹر اپنی انگلیوں پر ٹرے اٹھائے ہوئے ہے۔ وہ پوری ٹرے کی حمایت نہیں کر رہے ہیں، وہ ٹرے کے کچھ حصے کی حمایت کر رہے ہیں۔ لیکن چونکہ ٹرے کے وہ حصے باقی ٹرے سے جڑے ہوئے ہیں، اس لیے وہ پوری ٹرے کو اٹھا لیتے ہیں،‘‘ روڈر بتاتے ہیں۔ "ہماری یادداشت ہم آہنگی ہے۔ ہم تمام میموری کو سپورٹ کرنے کی کوشش نہیں کر رہے ہیں - ہم تمام میموری کو بڑھانے کے لیے اعصابی سرگرمی کے کچھ حصے کو سپورٹ کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔"

محققین نے یہ نتیجہ اخذ کیا کہ تصویری زمروں کے درمیان ان کی توقع سے زیادہ اوورلیپ ہو سکتا ہے (مثال کے طور پر، جانور اکثر پودوں کے قریب پائے جاتے ہیں)۔ مثال کے طور پر، تصویروں کے بجائے رنگوں یا سمتوں کو دکھا کر، تصویری زمرہ جات کو مزید واضح کرنے سے، الیکٹرانک مصنوعی سامان کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔

"اب جب کہ ہم جانتے ہیں کہ یہ ممکن ہے… یہ صرف اس میں بہتر ہونے کی بات ہے،" روڈر کہتے ہیں۔

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ طبیعیات کی دنیا