शोधकर्ताओं की एक टीम ने न्यूरोटेक्नोलॉजी के क्षेत्र में महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है। उन्होंने एक ऐसा ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) विकसित किया है, जो किसी व्यक्ति के विचारों को सीधे टेक्स्ट में बदल सकता है।
यह प्रणाली तब कार्य करती है जब कोई व्यक्ति बोलने की कल्पना करता है। उस समय एक इलेक्ट्रोएन्सेफैलोग्राफी (ईईजी) कैप मस्तिष्क के सिग्नल्स को कैप्चर करती है। इन न्यूरल पैटर्न्स को फिर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल द्वारा प्रोसेस किया जाता है, जिसे भाषण से जुड़े विशिष्ट विचार पैटर्न की पहचान के लिए प्रशिक्षित किया गया है। एक उन्नत भाषा मॉडल इन डिकोड किए गए सिग्नलों को 70% से अधिक सटीकता के साथ सुसंगत वाक्यों में बदल देता है।
"हम मूल रूप से उन सिग्नलों को इंटरसेप्ट कर रहे हैं, जहां विचार को अभिव्यक्ति में बदला जाता है," एक शोधकर्ता ने समझाया। "हम जो डिकोड कर रहे हैं, वह उस बिंदु के बाद है जब विचार हो चुका है, जब हमने तय कर लिया है कि क्या कहना है, कौन से शब्दों का उपयोग करना है और अपनी वोकल-ट्रैक्ट मसल्स को कैसे हिलाना है।"
पहले के बीसीआई सिस्टम्स के विपरीत, जिनमें मस्तिष्क की सर्जरी की आवश्यकता होती थी, यह तकनीक गैर-आक्रामक ईईजी का उपयोग करती है, जिससे यह रोजमर्रा के उपयोग के लिए अधिक सुलभ और व्यावहारिक बन जाती है। गैर-आक्रामक विधियों जैसे ईईजी में इलेक्ट्रोड्स को सिर की त्वचा पर लगाया जाता है, जिससे सुरक्षा और सुविधा मिलती है, हालांकि इन विधियों में सिग्नल्स की तीव्रता सीधे मस्तिष्क सतह पर इलेक्ट्रोड्स लगाने की तुलना में कुछ कम होती है।
यह प्रणाली एक हाइब्रिड ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस का उपयोग करती है, जो दो-स्ट्रीम कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पर आधारित है और डिकोडिंग की सटीकता बढ़ाने के लिए कई पैरेडाइम्स को जोड़ती है। इस दृष्टिकोण ने विभिन्न परिस्थितियों में तुलनीय प्रदर्शन दिखाया है, जिससे इसकी बहुपरिस्थितिकता और विश्वसनीयता सिद्ध होती है।
बीसीआई में एक प्रमुख चुनौती यह रही है कि कई उपयोगकर्ता विश्वसनीय सटीकता स्तर प्राप्त करने में असफल रहते हैं। मानक मॉडल अक्सर मस्तिष्क गतिविधि की जटिलता को पकड़ने में विफल रहते हैं, जिससे लगभग 40% उपयोगकर्ता 70% सटीकता तक नहीं पहुंच पाते, जो प्रभावी बीसीआई उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण सीमा मानी जाती है। नया सिस्टम प्रत्येक उपयोगकर्ता के अद्वितीय मस्तिष्क पैटर्न के अनुसार खुद को अनुकूलित कर इस समस्या का समाधान करता है।
गंभीर न्यूरोलॉजिकल स्थितियों वाले लोगों के लिए इसके प्रभाव गहरे हैं। मस्तिष्क की चोट के कारण अफेसिया या बोलने में कठिनाई वाले मरीजों के लिए यह बीसीआई ईईजी गतिविधि के विशिष्ट पैटर्न की पहचान कर मस्तिष्क सिग्नलों को वर्गीकृत और पहचान सकता है, जिससे वे अपने विचारों के माध्यम से कंप्यूटर इनपुट डिवाइसेज़ जैसे स्पेलर और स्पीच सिंथेसाइज़र को नियंत्रित कर सकते हैं।
जैसे-जैसे शोध आगे बढ़ रहा है, वैज्ञानिक प्रणाली की सटीकता बढ़ाने और इसकी शब्दावली का विस्तार करने का लक्ष्य रख रहे हैं। यह तकनीक उन लोगों के लिए संवाद क्षमताओं को बहाल करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है, जिन्होंने पक्षाघात, स्ट्रोक या न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारियों के कारण संवाद करने की क्षमता खो दी है।