Beijing News: चीनी वैज्ञानिकों ने बिना किसी सर्जरी के काम करने वाली एक नई ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) तकनीक तैयार की है। यह डिवाइस 94 प्रतिशत सटीकता के साथ मस्तिष्क के संकेतों को डिकोड करने में सक्षम है। विशेष हाइड्रोजेल इलेक्ट्रोड पर आधारित यह तकनीक लकवाग्रस्त मरीजों और दिव्यांग जनों के संवाद में बेहद मददगार साबित हो सकती है।
चीन की त्सिंगहुआ यूनिवर्सिटी, गुआंगशी यूनिवर्सिटी और गुआंगशी मेडिकल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने मिलकर एक नया नॉन-इनवेसिव माइंड-रीडिंग उपकरण विकसित किया है। यह उपकरण बिना किसी सर्जिकल प्रक्रिया के मस्तिष्क की तरंगों को सटीक रूप से पढ़ने का दावा करता है। परीक्षणों के दौरान शोधकर्ताओं ने इस तकनीक के माध्यम से 94 प्रतिशत सटीकता दर्ज की है।
पारंपरिक BCI तकनीकों की कमियां और नया समाधान
अब तक ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के क्षेत्र में दो मुख्य तरीकों का इस्तेमाल होता रहा है। पहले तरीके में मस्क की कंपनी न्यूरालिंक की तरह सर्जरी के जरिए खोपड़ी के भीतर चिप प्रत्यारोपित करनी पड़ती है, जो जोखिम भरा और जटिल विकल्प है।
दूसरे तरीके में सिर के ऊपर बाहरी सेंसर लगाए जाते हैं, जिनमें इस्तेमाल होने वाला पारंपरिक कंडक्टिव जेल दो से चार घंटों के भीतर सूख जाता था। इसके अलावा सिर हिलाने या सामान्य गतिविधियों से सेंसर खिसक जाते थे, जिससे सिग्नल टूटने की समस्या आती थी।
इन कमियों को दूर करने के लिए चीनी वैज्ञानिकों ने ‘ग्रैडिएंट हाइड्रोजेल इलेक्ट्रोड’ विकसित किए हैं। यह इलेक्ट्रोड सिर की त्वचा के संपर्क वाले हिस्से पर बेहद नरम और स्पंजी रहता है, जबकि बाहरी सर्किट वाला हिस्सा मजबूत होता है। इस बनावट के चलते व्यक्ति के चलने-फिरने, खाने या पढ़ने जैसी दैनिक गतिविधियों के दौरान भी सेंसर अपनी जगह पर स्थिर बना रहता है।
14 घंटे के परीक्षण में मिला लगातार सिग्नल
शोध दल ने इंसानों और चूहों पर इस तकनीक का व्यावहारिक परीक्षण किया है। रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 14 घंटे तक लगातार चलने वाले परीक्षणों में यह डिवाइस बिना किसी रुकावट के मस्तिष्क संकेतों को पकड़ने में सफल रहा।
चिकित्सा विज्ञान के क्षेत्र में यह तकनीक पक्षाघात (लकवा) से पीड़ित और गंभीर रूप से दिव्यांग व्यक्तियों के लिए जीवन रक्षक साबित हो सकती है, जो बोलने या सामान्य रूप से संवाद करने में असमर्थ हैं।
प्राइवेसी को लेकर वैज्ञानिकों की राय
तकनीक के सामने आने के बाद व्यक्तिगत गोपनीयता को लेकर भी सवाल उठे हैं। इस पर शोधकर्ताओं का स्पष्टीकरण है कि यह प्रणाली वर्तमान में केवल विशिष्ट दृश्य कार्यों (विजुअल टास्क) और पहले से निर्धारित पैटर्न के आधार पर ही सिग्नल्स को पहचानती है। इसलिए किसी व्यक्ति की सहमति के बिना उसके निजी विचारों को पढ़ना या डिकोड करना संभव नहीं है।
