AI سے Organoids تک: دماغ کی طرح کے بڑھتے ہوئے ڈھانچے مشین لرننگ کو کس طرح آگے بڑھا رہے ہیں

مصنوعی انٹیلیجنس (AI) عام طور پر سلکان چپس اور کوڈ کے ساتھ بنایا جاتا ہے۔ لیکن سائنس دان اب بہت مختلف چیز تلاش کر رہے ہیں۔ 2025 میں ان کا دماغ بڑھ رہا ہے۔ organoidsجو کہ چھوٹے، زندہ ڈھانچے ہیں جو انسانی سٹیم سیلز سے بنے ہیں۔ یہ آرگنائڈز انسانی دماغ کے سادہ ورژن کی طرح کام کرتے ہیں۔ وہ حقیقی عصبی رابطے بناتے ہیں اور برقی سگنل بھیجتے ہیں۔ یہاں تک کہ وہ سیکھنے اور یادداشت کے آثار بھی دکھاتے ہیں۔

آرگنائڈز کو اے آئی سسٹمز سے جوڑ کر، محققین نئے کمپیوٹیشنل طریقوں کو تلاش کرنے لگے ہیں۔ حالیہ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ آرگنائڈز تقریر کو پہچاننے، پیٹرن کا پتہ لگانے اور ان پٹ کا جواب دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ زندہ دماغی بافتوں سے AI ماڈلز بنانے میں مدد مل سکتی ہے جو روایتی مشینوں سے زیادہ تیزی سے سیکھتے اور اپناتے ہیں۔ ابتدائی نتائج بتاتے ہیں کہ آرگنائیڈ پر مبنی نظام ذہانت کی زیادہ لچکدار اور توانائی سے موثر شکل پیش کر سکتے ہیں۔

دماغی آرگنائڈز اور آرگنائڈ انٹیلیجنس کا ظہور

برین آرگنائڈز لیبارٹریوں میں اگائے جانے والے زندہ دماغی خلیوں کے چھوٹے، سہ جہتی کلسٹر ہیں۔ وہ Induced Pluripotent Stem Cells (iPSCs) سے تیار کیے گئے ہیں، جو بالغ خلیے ہیں جنہیں سائنسدان دوبارہ ابتدائی اسٹیم سیلز جیسی حالت میں دوبارہ پروگرام کرتے ہیں۔ مخصوص نشوونما کے عوامل اور سگنلنگ مالیکیولز کی مدد سے، ان اسٹیم سیلز کو عصبی خلیوں میں فرق کرنے کی رہنمائی کی جاتی ہے۔ آٹھ سے بارہ ہفتوں کے دوران، خلیے ایسے ڈھانچے میں منظم ہونا شروع کر دیتے ہیں جو انسانی دماغ کے ابتدائی علاقوں جیسے کہ پرانتستا اور ہپپوکیمپس سے مشابہت رکھتے ہیں۔

ان آرگنائڈز کو اگانے کے لیے، محققین بائیو ری ایکٹرز کا استعمال کرتے ہیں، جو کہ کنٹرول شدہ نظام ہیں جو مناسب درجہ حرارت، غذائی اجزاء اور جراثیم سے پاک حالات کو برقرار رکھتے ہیں۔ جیسے جیسے آرگنائڈز پختہ ہوتے ہیں، وہ نیوران کے تہہ دار انتظامات بنانا شروع کر دیتے ہیں۔ یہ نیوران برقی سگنل بھیج کر بات چیت شروع کرتے ہیں جنہیں ایکشن پوٹینشل کہا جاتا ہے۔ اس سرگرمی کا پتہ مائیکرو الیکٹروڈ صفوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے، جو اس بات کی تصدیق کرتے ہیں کہ خلیات دماغ میں موجود فنکشنل نیٹ ورکس بنا رہے ہیں۔ اگرچہ آرگنائڈز صرف چند ملی میٹر چوڑے ہوتے ہیں، لیکن جب حوصلہ افزائی کی جاتی ہے تو وہ Synapse کی تشکیل، بے ساختہ فائرنگ، اور بنیادی میموری ردعمل جیسے طرز عمل کی نمائش کرتے ہیں۔

جدید امیجنگ ٹولز، جیسے کنفوکل مائیکروسکوپی اور کیلشیم امیجنگ، محققین کو یہ مشاہدہ کرنے میں مدد کرتے ہیں کہ آرگنائڈز روشنی کی دالوں یا برقی سگنلز پر کیسے رد عمل ظاہر کرتے ہیں۔ یہ ردعمل ظاہر کرتے ہیں کہ آرگنائڈز جامد نہیں ہیں؛ اس کے بجائے، وہ ان پٹ کے جواب میں اپنی اعصابی سرگرمی کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔ یہ خصوصیت، جسے نیورل پلاسٹکٹی کے نام سے جانا جاتا ہے، سیکھنے کی ایک بنیادی شکل اور حیاتیاتی نظام کی کلیدی طاقتوں میں سے ایک ہے۔

یہ صلاحیتیں ایک نئے شعبے کی ترقی کا باعث بنی ہیں جسے کہا جاتا ہے۔ آرگنائڈ انٹیلی جنس (OI). OI کے پیچھے خیال یہ ہے کہ سیکھنے اور کمپیوٹیشنل کاموں کو انجام دینے کے لیے ڈیجیٹل سسٹمز کے ساتھ مل کر زندہ دماغی بافتوں کو استعمال کیا جائے۔ روایتی AI کے برعکس، جو فکسڈ سرکٹس اور پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز کا استعمال کرتا ہے، organoids اندرونی تبدیلیوں سے گزر سکتے ہیں اور وقت کے ساتھ سیکھنا جاری رکھ سکتے ہیں۔ وہ زیادہ توانائی کے قابل بھی ہیں، اس طرح سلکان چپس کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔

محققین اب ایسے نظاموں کو ڈیزائن کر رہے ہیں جہاں آرگنائڈز الیکٹریکل یا آپٹیکل سگنلز کے ذریعے ان پٹ حاصل کرتے ہیں۔ اس بات کا مطالعہ کرکے کہ آرگنائڈز کس طرح جواب دیتے ہیں، سائنسدان ان پٹ اور آؤٹ پٹ کے درمیان پیٹرن کا نقشہ بنا سکتے ہیں۔ یہ انہیں جانچنے کی اجازت دیتا ہے کہ آیا آرگنائڈز سگنلز کو پہچان سکتے ہیں، مسائل حل کر سکتے ہیں یا معلومات کو محفوظ کر سکتے ہیں۔ میں ایک تجربہ یونیورسٹی آف انڈیانا، بلومنگٹن, بولی جانے والی کمانڈز کو پہچاننے کے لیے organoids کو تربیت دینے کے لیے اس طریقہ کا استعمال کیا۔ صرف چند دنوں میں، سسٹم نے اپنی درستگی کو 51% سے بڑھا کر 78% کر دیا۔ یہ تیز رفتار بہتری یہ ظاہر کرتی ہے کہ کس طرح آرگنائڈز ان طریقوں سے انکولی سیکھنے کی سہولت فراہم کر سکتے ہیں جو روایتی ماڈلز کے ساتھ حاصل کرنا مشکل ہیں۔

کمپیوٹنگ میں زندہ خلیوں کا استعمال ابھی ابتدائی مراحل میں ہے، لیکن یہ نتائج امید افزا ہیں۔ قدرتی سیکھنے کی صلاحیت، پلاسٹک کی ساخت، اور آرگنائڈز کی توانائی کی کارکردگی انہیں مستقبل کے AI سسٹمز کے لیے ایک دلچسپ نیا پلیٹ فارم بناتی ہے۔

آرگنائڈ انٹیلی جنس میں حالیہ پیشرفت

پچھلے کچھ سالوں میں، محققین نے یہ جانچنے کے لیے تجربات کیے ہیں کہ ڈیجیٹل سسٹمز سے منسلک ہونے پر آرگنائڈز کس طرح مخصوص کام انجام دے سکتے ہیں۔ ایک بنیادی مقصد یہ طے کرنا ہے کہ آیا زندہ عصبی ٹشو حیاتیاتی تخروپن کو پیچھے چھوڑ سکتا ہے اور حقیقی وقت کی گنتی میں حصہ ڈال سکتا ہے۔ اس سمت میں ایک اہم قدم کی طرف سے آیا برینو ویئر پروجیکٹ جس نے اسپیچ ان پٹ پر کارروائی کرنے اور ریاضی کے بنیادی مسائل کو حل کرنے کے لیے آرگنائڈز کا استعمال کیا۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ بار بار تعامل کے ساتھ، آرگنائڈز نے زیادہ مستحکم اور قابل شناخت اعصابی پیٹرن تیار کرنا شروع کیے جو متوقع نتائج سے مماثل تھے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ وہ محض رد عمل ظاہر نہیں کر رہے تھے، بلکہ فیڈ بیک کے جواب میں آہستہ آہستہ اپنی اندرونی سرگرمی کو ایڈجسٹ کر رہے تھے۔

ایک اور اہم پیش رفت Cortical Labs سے ہوئی۔ ان کی ٹیم نے ایک سیٹ اپ ڈیزائن کیا جہاں آرگنائڈز کو ویڈیو گیم پونگ کھیلنے کی تربیت دی گئی۔ گیند کی پوزیشن کی نمائندگی کرنے والے ان پٹ سگنلز آرگنائیڈ کو بھیجے گئے، اور اس کی اعصابی سرگرمی کو کمپیوٹر سسٹم کے ذریعے پڑھا گیا، جس نے سگنلز کو پیڈل کی حرکت میں ترجمہ کیا۔ کئی سیشنوں میں، آرگنائڈز کی صحیح طریقے سے جواب دینے کی صلاحیت میں نمایاں بہتری آئی۔ اس قسم کی کارکردگی کو فروغ دینے سے کمک اور تعامل کے ذریعے وقت کے ساتھ بہتر ہونے کے زندہ عصبی نظام کی صلاحیت کو اجاگر کیا جاتا ہے۔

یہ نتائج نئی بصیرت فراہم کرتے ہیں کہ عملی کمپیوٹنگ ماحول میں حیاتیاتی نظام کو کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بیرونی ان پٹ کے مطابق ڈھال کر اور قابل پیمائش بہتری دکھا کر، آرگنائڈز حیاتیاتی سیکھنے کی ایک ایسی شکل کا مظاہرہ کرتے ہیں جسے غیر جاندار نظاموں میں نقل کرنا بہت مشکل ہے۔ یہ تجربات زیادہ ذمہ دار اور لچکدار AI نظام تیار کرنے کی بنیاد رکھتے ہیں جو نہ صرف ڈیٹا سے بلکہ تعاملات سے بھی سیکھتے ہیں۔

کس طرح آرگنائڈز مشین لرننگ کو آگے بڑھا رہے ہیں اور ہائبرڈ انٹیلی جنس کو چالو کر رہے ہیں۔

دماغ کے آرگنائڈز محققین کو یہ سمجھنے میں مدد کر رہے ہیں کہ حیاتیاتی نظام میں سیکھنے اور یادداشت کیسے کام کرتی ہے۔ دماغ کی طرح کے یہ چھوٹے ڈھانچے قدرتی طرز عمل کی نمائش کرتے ہیں، بشمول اعصابی تیزابیت، پلاسٹکٹی، اور بنیادی میموری کی تشکیل۔ سائنسدان اس طرز عمل کو مشین لرننگ ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کر رہے ہیں۔

اس کی ایک مثال ہے سپائکنگ نیورل نیٹ ورک (SNN). یہ ماڈل حقیقی دماغی سرکٹس کی طرح کام کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ وہ ایک ہی وقت کے بجائے وقت کے ساتھ ڈیٹا پر کارروائی کرتے ہیں۔ یہ ایونٹ پر مبنی نقطہ نظر روایتی مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کے مقابلے میں زیادہ توانائی کی کارکردگی کی اجازت دیتا ہے۔ ایک حالیہ مطالعہ نے یہ ظاہر کیا ہے کہ SNN پر مبنی نظام، خاص طور پر جب نیورومورفک ہارڈویئر پر تعینات کیا جاتا ہے، توانائی کی کھپت کو نمایاں طور پر کم کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک اعلی درجے کی SNN آبجیکٹ کا پتہ لگانے کا فریم ورک نے روایتی ماڈلز کے مقابلے میں 82.9% تک کم توانائی کی کھپت کا مظاہرہ کیا ہے۔

آرگنائڈ ریسرچ اب حقیقی دنیا کے فوائد دکھا رہی ہے۔ صحت کی دیکھ بھال میں، مریض سے حاصل شدہ دماغی آرگنائڈز سائنسدانوں کو نایاب اعصابی حالات جیسے UBA5 سے وابستہ انسیفالوپیتھی کا مطالعہ کرنے میں مدد کر رہے ہیں۔ حال ہی میں، پر ایک مطالعہ سینٹ جوڈ چلڈرن ریسرچ ہسپتال ابتدائی دوروں سے وابستہ ترقیاتی مسائل اور دماغ کے بے قاعدہ سگنلز کی نشاندہی کرنے کے لیے کارٹیکل آرگنائڈز کا استعمال کیا۔ اگرچہ یہ ابھی تک دوروں کی پیشین گوئی کی چند دن پہلے اجازت نہیں دیتا، یہ جلد تشخیص اور حسب ضرورت علاج کی طرف ایک واضح قدم ہے۔

In قدرتی زبان پروسیسنگ اور روبوٹکس، آرگنائیڈ سے متاثر ماڈل ابھی ابتدائی مراحل میں ہیں۔ تاہم، حالیہ تجربات سے معلوم ہوا ہے کہ لیبارٹریوں میں اگائے جانے والے چھوٹے دماغ AI سسٹمز سے فیڈ بیک استعمال کرتے ہوئے سیکھ سکتے ہیں اور ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ یہ سیاق و سباق کی بنیاد پر سیکھنے کو سمجھنے اور حقیقی وقت میں فیصلہ سازی کو بڑھانے کے لیے نئے طریقے تجویز کرتا ہے۔

آرگنائڈز ہائبرڈ انٹیلی جنس سسٹم کو تیار کرنے میں مدد کر رہے ہیں۔ یہ نظام زندہ دماغی خلیوں کو AI ماڈلز سے جوڑتے ہیں۔ اس طرح کے سیٹ اپ میں، AI دماغ کے آرگنائڈز کو سگنل بھیجتا ہے۔ آرگنائڈز اعصابی سرگرمی کے ساتھ جواب دیتے ہیں، جسے ریکارڈ کیا جاتا ہے اور AI کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ ایک لوپ بناتا ہے جہاں AI اور organoid دونوں ایک ساتھ سیکھتے ہیں۔

اگرچہ ابھی بھی ابتدائی مراحل میں ہے، FinalSpark اور Cortical Labs جیسے گروپوں کا کام وعدہ کو ظاہر کرتا ہے۔ ان کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ مشین پر مبنی نظاموں کے ساتھ حیاتیاتی تعلیم کو یکجا کرنے سے پیٹرن کی شناخت، تقریر کو سمجھنا، اور انکولی فیصلہ سازی جیسے کاموں میں بہتر نتائج برآمد ہوسکتے ہیں۔ یہ ایک ایسے مستقبل کی نشاندہی کرتا ہے جہاں زندہ دماغی خلیات اور AI صحت کی دیکھ بھال، روبوٹکس اور کمپیوٹنگ میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے میں تعاون کرتے ہیں۔

سماجی اثرات، اخلاقی خدشات، اور مستقبل کا آؤٹ لک

آرگنائڈ انٹیلی جنس لیب ریسرچ سے ممکنہ حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں منتقل ہو رہی ہے۔ ایک اہم فائدہ توانائی کی کارکردگی ہے۔ ان سسٹمز کو روایتی AI ماڈلز کے مقابلے میں بہت کم پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ڈیٹا سینٹرز اور مشین لرننگ کے ماحولیاتی اثرات کو کم کر سکتا ہے۔

صحت کی دیکھ بھال میں، دماغ کے آرگنائڈز ڈاکٹروں اور محققین کو بیماریوں کا زیادہ قریب سے مطالعہ کرنے میں مدد کر رہے ہیں۔ ان کا استعمال دوائیوں کی جانچ کرنے اور یہ سمجھنے کے لیے کیا جا سکتا ہے کہ دماغ کے مخصوص امراض کیسے پیدا ہوتے ہیں۔ یہ مزید ذاتی نوعیت کے علاج کا باعث بن سکتا ہے۔ تاہم، جیسے جیسے آرگنائڈز زیادہ ترقی یافتہ ہوتے جاتے ہیں، اخلاقی سوالات بھی پیدا ہوتے ہیں۔ کچھ آرگنائڈز دماغ جیسی سرگرمی دکھاتے ہیں۔ اس سے رضامندی، رازداری، اور ان کی ممکنہ اخلاقی حیثیت کے بارے میں خدشات پیدا ہوتے ہیں۔

تکنیکی مسائل بھی ہیں۔ آرگنائڈز ہمیشہ مختلف لیبارٹریوں میں یکساں سلوک نہیں کرتے ہیں۔ ان کا بڑھنا مشکل ہے اور انہیں صاف ستھرے حالات اور تربیت یافتہ عملے کی ضرورت ہے۔ یہ انہیں مہنگا اور بڑے پیمانے پر استعمال کرنا پیچیدہ بناتا ہے۔

کچھ گروپس، جیسے WHO، NIH، اور EU، اس تحقیق کی رہنمائی کے لیے پالیسیوں پر کام کر رہے ہیں۔ ان میں عطیہ دہندگان کے حقوق، ڈیٹا کی حفاظت، اور تحقیق کی شفافیت کے بارے میں قواعد شامل ہیں۔ لیکن ابھی تک کوئی عالمی معاہدہ نہیں ہے، خاص طور پر دوہری استعمال کے ممکنہ خطرات، جیسے کہ فوجی یا نگرانی کے مقاصد کے لیے آرگنائڈز کا استعمال۔

ان خدشات کے باوجود اس علاقے میں دلچسپی بڑھ رہی ہے۔ ریسرچ لیبز اس بات کی تحقیقات کر رہی ہیں کہ کس طرح آرگنائڈز کو نیورومورفک یا کوانٹم کمپیوٹنگ سسٹم کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔ 2030 تک، ہائبرڈ ماڈل جو زندہ خلیوں کو AI کے ساتھ جوڑتے ہیں، روبوٹکس، صحت کی دیکھ بھال، اور انسانی کمپیوٹر کے تعامل جیسے شعبوں میں استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

نیچے کی لکیر

آرگنائڈ انٹیلی جنس ایک بڑھتی ہوئی فیلڈ ہے جو حیاتیات اور کمپیوٹنگ کو نئے طریقوں سے جوڑتی ہے۔ اگرچہ اب بھی تجرباتی ہے، یہ پہلے سے ہی محققین کو دماغی امراض کو سمجھنے، ادویات کی جانچ کرنے اور ڈیجیٹل AI کے توانائی کے موثر متبادل تلاش کرنے میں مدد فراہم کر رہا ہے۔ یہ زندہ نظام ذہین مشینوں کے مستقبل کی ایک جھلک پیش کرتے ہوئے، اپنانے، سیکھنے اور تاثرات کا جواب دے سکتے ہیں۔

تاہم، ان کا استعمال اہم اخلاقی اور تکنیکی چیلنجز بھی لاتا ہے جنہیں واضح پالیسیوں اور بین الاقوامی تعاون کے ذریعے حل کیا جانا چاہیے۔ جیسے جیسے تحقیق آگے بڑھتی ہے، آرگنائیڈ پر مبنی ماڈلز زیادہ ذاتی نوعیت کی دوائیوں، ہوشیار مشینوں اور انسانی کمپیوٹر کے گہرے تعامل کی حمایت کر سکتے ہیں۔ محتاط ترقی اور نگرانی کے ساتھ، آرگنائڈ انٹیلی جنس AI کے اگلے مرحلے کو ایک زیادہ پائیدار اور انسانی مرکوز سمت میں تشکیل دے سکتی ہے۔