एआर, एक्सआर और मस्तिष्क इंटरफ़ेस
शोधकर्ता मस्तिष्क तरंगों का उपयोग करके विद्युत व्हीलचेयर को नियंत्रित करने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं
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जैसे ही मैं इलेक्ट्रिक व्हीलचेयर पर बैठा, शोधकर्ताओं ने मेरे सिर पर एक हेलमेट रखा जिसमें इलेक्ट्रॉन कंडक्टर थे जो मेरी खोपड़ी में चुभ गए। उन्होंने समायोजन किया जब तक कि हेलमेट से जुड़ा लैपटॉप मेरे मस्तिष्क से संकेत प्राप्त करना शुरू नहीं कर दिया।
मस्तिष्क की तरंगों का पता लगाने और उनके पैटर्न को भविष्यवाणी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के माध्यम से पहचानने के इरादे से, मुझे पहले एक अवतार को स्क्रीन पर केवल अपने विचारों से नियंत्रित करने के लिए अभ्यास करने का निर्देश दिया गया, जो बाद में व्हीलचेयर को नियंत्रित करने के लिए आधार होगा।
थोड़ा अभ्यास के बाद, अवतार आखिरकार मेरे बाएं हाथ को भींचते हुए सोचते ही चलने लगा।
यहां तक कि जब मैंने एक गलती की – जैसे कि अवतार को बाधा की ओर ले जाने के बजाय उसे दूर ले जाने के लिए – शोधकर्ताओं ने समझाया कि निर्देश एआई पूर्वानुमान और अनुमान प्रौद्योगिकी द्वारा ओवरराइड किया गया था, जिसने मेरे मस्तिष्क तरंगों में पैटर्न को पहचान लिया था जो अवतार के लिए भविष्य के निर्देशों को सटीक रूप से पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकता था।
एक बार जब उपकरण मेरी मस्तिष्क तरंगों पर प्रशिक्षित हो गया, तो यह समय था कि मैं अपने विचारों का उपयोग करके इलेक्ट्रिक व्हीलचेयर को नियंत्रित करने की कोशिश करूं। मैंने अपनी आंखें बंद कर लीं और अपने बाएं हाथ की अनुभूति पर ध्यान केंद्रित किया, जो मेरे पैर पर आराम से बैठा था। जब मैंने अपने बाएं हाथ को भींचते हुए एक मुट्ठी बनाने की कल्पना की, तो व्हीलचेयर मेरी इच्छित दिशा में बाएं ओर चलने लगा!
हालांकि मुझे अपने दैनिक जीवन में व्हीलचेयर की आवश्यकता नहीं है, एआई की मदद से अपने विचारों से वाहन को शक्ति प्रदान करने का अनुभव प्रेरणादायक था, खासकर उन लोगों के लिए जो गंभीर रीढ़ की हड्डी की चोट या मुल्टीपल स्केलेरोसिस, सेरेब्रल पाल्सी या गुइलेन-बैरे सिंड्रोम जैसी तंत्रिका संबंधी स्थितियों से पीड़ित हैं।
इन स्थितियों के कारण अक्सर रोगी बिस्तर पर पड़े रहते हैं या अपने आसपास के लोगों की मदद के लिए आश्रित रहते हैं।
वर्षों से, वैज्ञानिकों ने उन लोगों की गतिशीलता और शारीरिक स्वतंत्रता को पुनः प्राप्त करने में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी विकसित करने का प्रयास किया है। 2009 में, टोयोटा ने एक व्हीलचेयर की घोषणा की जो इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) संकेतों का उपयोग करके नियंत्रित की जा सकती थी; 2023 में, इटली के पादोवा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क-मशीन इंटरफ़ेस प्रौद्योगिकी विकसित की जो पूरी तरह से पक्षाघातग्रस्त व्यक्तियों को मस्तिष्क तरंगों का उपयोग करके इलेक्ट्रिक व्हीलचेयर चलाने की अनुमति देती है; और अन्य मस्तिष्क तरंग-संचालित व्हीलचेयर अध्ययन में ऑगमेंटेड रियलिटी, कंप्यूटर विजन और ऑफलाइन कैलिब्रेशन प्रौद्योगिकी शामिल है।
हालांकि इन नवाचारों ने हमें गंभीर रीढ़ की हड्डी और तंत्रिका संबंधी स्थितियों से पीड़ित व्यक्तियों के लिए गतिशीलता के अंतर को पाटने में मदद की है, एनटीटी रिसर्च के शोधकर्ताओं ने मुझे बताया कि कई सीमाएं अभी भी बनी हुई हैं, खासकर जब यह ध्यान में रखा जाए कि मस्तिष्क तरंगें सभी लोगों में समान नहीं होती हैं, न ही एक व्यक्ति के जीवन में।
सैन फ्रांसिस्को में अपने हालिया अपग्रेड 2025 सम्मेलन में, एनटीटी रिसर्च ने एआई प्रौद्योगिकी का प्रदर्शन किया जो वे कहते हैं कि विच्छिन्न मस्तिष्क तरंग संकेतों का पूर्वानुमान और पूर्ण करने में सक्षम है, जिससे गंभीर तंत्रिका संबंधी स्थितियों वाले रोगियों को भी इलेक्ट्रिक व्हीलचेयर को नियंत्रित करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
“यह ज्ञात है कि मस्तिष्क तरंगें विभिन्न कारकों के कारण भिन्न हो सकती हैं। हालांकि, हमारी प्रौद्योगिकी प्रत्येक व्यक्ति के लिए एआई को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन की गई है, इसलिए हम मानते हैं कि यह ऐसी भिन्नताओं के बावजूद प्रभावी रहती है,” परियोजना पर काम करने वाले शोधकर्ता केंगो ओकित्सु ने मुझे बताया।
मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि अल्फा, बीटा, गामा, डेल्टा और थीटा तरंगों में दर्ज की जाती है, और उनके कार्यात्मक महत्व का अधिकांश भाग अभी भी चर्चा का विषय है।
मस्तिष्क तरंगें हालांकि जनसंख्या में संगत नहीं हैं। संज्ञानात्मक अक्षमता वाले व्यक्तियों, जैसे कि डिमेंशिया और अल्जाइमर रोग में मस्तिष्क तरंग गतिविधि और प्रतिक्रिया में कमी आती है। आयु भी व्यक्तियों की मस्तिष्क तरंगों को पर्याप्त रूप से उत्पन्न करने की क्षमता को बाधित कर सकती है; और यहां तक कि मानसिक विकार जैसे कि एडीएचडी, स्किज़ोफ्रेनिया और अवसाद मस्तिष्क तरंग आवृत्ति को प्रभावित कर सकते हैं।
मौजूदा मस्तिष्क तरंग प्रौद्योगिकी इन सभी भिन्नताओं के साथ व्यावहारिक रूप से तालमेल नहीं बिठा सकती है। इसके बजाय, शोधकर्ता मस्तिष्क तरंग पैटर्न को पहचानने में मदद करने के लिए एआई पर दांव लगा रहे हैं जो कल्पना की गई शारीरिक गति का पूर्वानुमान लगाने में मदद करेगा।
“हमारी प्रौद्योगिकी हर किसी के लिए काम करेगी क्योंकि यह निरंतर एआई द्वारा अपडेट की जाती है,” ओकित्सु ने कहा। “यह वास्तविक मस्तिष्क-मशीन इंटरफ़ेस संचालन के दौरान एआई के लिए डेटा एकत्र करने पर केंद्रित है। इसलिए लोग पहले अवतार को संचालित कर सकते हैं, और फिर हमारी प्रौद्योगिकी एआई की मदद से अपडेट हो जाती है।”
शोधकर्ताओं ने यह भी बताया कि विचार – जैसे कि मुट्ठी बनाने – से कार्रवाई – जैसे कि व्हीलचेयर को मोड़ने – में परिवर्तित होने का अपेक्षाकृत तेज़ प्रतिक्रिया समय भी एक फोटोनिक्स-आधारित संचार बुनियादी ढांचे द्वारा सहायता प्राप्त है जिसे आईओडब्ल्यूएन कहा जाता है, जो उच्च-क्षमता, निम्न-विलंबता डेटा प्रोसेसिंग की अनुमति देता है। नेटवर्क जानकारी के संचरण के लिए प्रकाश (फोटॉनिक) संकेतों का उपयोग करके डेटा को तेजी से स्थानांतरित और संसाधित करने के लिए विद्युत संकेतों का उपयोग करता है।
इन प्रौद्योगिकियों को मस्तिष्क तरंग-नियंत्रित व्हीलचेयर में एकीकृत करना अधिक सुलभ गतिशीलता उपकरणों के निर्माण के लिए उभरती प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने का प्रतिनिधित्व करता है।
परियोजना विकलांग लोगों और उनके देखभालकर्ताओं के लिए जीवनशैली में एक क्रांति का प्रतिनिधित्व कर सकती है, जिन्हें दोनों को अधिक स्वतंत्रता और स्वायत्तता प्रदान की जाएगी।
