सार:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बायोनिक विज़न प्रौद्योगिकी के लिए एक नई विकास दिशा खोल रही है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सांता बारबरा, ज्यूरिख में स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और स्पेन में मिगुएल हर्नांडेज़ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने दृश्य कॉर्टेक्स प्रत्यारोपण की विद्युत उत्तेजना विधि में सुधार करने के लिए गहन शिक्षण तकनीक का उपयोग किया है, जिससे मस्तिष्क अधिक सटीक और ऊर्जा-बचत तरीके से दृश्य धारणा उत्पन्न कर सकता है। इस शोध से बायोनिक आंखों की एक नई पीढ़ी के विकास को बढ़ावा मिलने की उम्मीद है, जिससे उन लोगों को आंशिक दृष्टि बहाल करने की संभावना मिलेगी जो आंख या ऑप्टिक तंत्रिका क्षति के कारण अंधे हैं।
पारंपरिक दृश्य कृत्रिम अंग आमतौर पर कैमरों के माध्यम से बाहरी छवियों को कैप्चर करने का प्रयास करते हैं, और फिर रेटिना या मस्तिष्क के दृश्य कॉर्टेक्स को उत्तेजित करने के लिए छवियों को विद्युत संकेतों में परिवर्तित करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता को प्रकाश बिंदुओं या सरल आकृतियों को देखने की अनुमति मिलती है। हालाँकि, दृष्टि प्रणालियाँ सामान्य डिस्प्ले की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं। भले ही सटीक विद्युत संकेत कई इलेक्ट्रोडों में इनपुट हों, मस्तिष्क द्वारा उत्पन्न अंतिम दृश्य अनुभव एक-से-एक इनपुट संकेतों के अनुरूप नहीं हो सकता है। इलेक्ट्रोड एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं, और न्यूरॉन प्रतिक्रियाएं समय और मस्तिष्क की स्थिति के साथ बदल सकती हैं।
इस शोध का फोकस विद्युत उत्तेजना संकेतों और वास्तविक मानव दृश्य धारणा के बीच अंतर को हल करना है।
अनुसंधान टीम ने स्पेन के एक अस्पताल में एक मानव प्रयोग किया और इसमें भाग लेने वाला एक 27 वर्षीय व्यक्ति था। इससे पहले मस्तिष्क में गंभीर चोट लगने के कारण उन्होंने अपनी दृष्टि खो दी थी। शोधकर्ताओं ने उनके दृश्य प्रांतस्था में 96 इलेक्ट्रोड युक्त एक अस्थायी इलेक्ट्रोड सरणी प्रत्यारोपित की जो दृश्य प्रसंस्करण के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क के क्षेत्र में सीधे विद्युत संकेत भेज सकती है।
जब इलेक्ट्रोड दृश्य कॉर्टेक्स को उत्तेजित करते हैं, तो प्रतिभागियों को "फॉस्फेन" नामक एक दृश्य घटना का अनुभव हो सकता है, जिसमें मस्तिष्क अभी भी चमक, प्रकाश धब्बे या सरल आकृतियों की अनुभूति पैदा करता है, तब भी जब कोई बाहरी प्रकाश आंखों में प्रवेश नहीं करता है। यह घटना दृश्य कॉर्टिकल कृत्रिम अंग में अनुसंधान के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है, क्योंकि यह दर्शाता है कि मस्तिष्क को सीधे उत्तेजित करके, क्षतिग्रस्त आंख और ऑप्टिक तंत्रिका को दरकिनार करते हुए, कुछ हद तक दृश्य अनुभव उत्पन्न किया जा सकता है।
उत्तेजना प्रभाव को बेहतर बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विभिन्न विद्युत उत्तेजना मोड और मस्तिष्क तंत्रिका प्रतिक्रियाओं के बीच संबंध जानने की अनुमति देने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क के एक सेट को प्रशिक्षित किया।
पारंपरिक तरीकों के विपरीत, यह एआई प्रणाली न केवल विश्लेषण करती है कि इलेक्ट्रोड से कौन से सिग्नल इनपुट हैं, बल्कि प्रत्येक परीक्षण से पहले दर्ज की गई आराम करने वाली मस्तिष्क गतिविधि को भी संदर्भित करता है। मस्तिष्क हमेशा एक ही स्थिति में नहीं होता है, और यहां तक कि एक ही विद्युत उत्तेजना का उपयोग करने से भी अलग-अलग समय पर अलग-अलग तंत्रिका प्रतिक्रियाएं उत्पन्न हो सकती हैं। इस पृष्ठभूमि गतिविधि को मॉडल में शामिल करके, एआई अधिक सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि मस्तिष्क विशिष्ट उत्तेजनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करेगा और तदनुसार इलेक्ट्रोड कैसे काम करेगा, इसे समायोजित करेगा।
प्रायोगिक परिणाम बताते हैं कि एआई-अनुकूलित उत्तेजना मोड लक्ष्य तंत्रिका प्रतिक्रियाओं को अधिक सटीक रूप से सक्रिय कर सकता है और इसके लिए कम धारा की आवश्यकता होती है। शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि मस्तिष्क की गतिविधि को सीधे रिकॉर्ड करना वास्तव में इलेक्ट्रोड के विद्युत मापदंडों को देखने की तुलना में प्रतिभागियों के अंतिम दृश्य अनुभवों की भविष्यवाणी करने में बेहतर था।
यह खोज बहुत महत्वपूर्ण है। पारंपरिक इंजीनियरिंग सोच अक्सर विज़ुअल कॉर्टेक्स को एक डिस्प्ले स्क्रीन के रूप में मानती है जिसे इलेक्ट्रोड के माध्यम से बिंदु दर बिंदु जलाया जा सकता है, और उनका मानना है कि अधिक इलेक्ट्रोड को उत्तेजित करने से अधिक संपूर्ण छवि बन सकती है। पर ये स्थिति नहीं है। इलेक्ट्रोड के बीच परस्पर क्रिया होती है, और न्यूरोनल प्रतिक्रियाएं भी उतार-चढ़ाव वाली होती हैं। मस्तिष्क में इनपुट किए गए विद्युत संकेत उस चीज़ के बराबर नहीं होते जो लोग अंततः देखते हैं।
इस प्रयोग में, शोधकर्ताओं ने न केवल तंत्रिका गतिविधि को रिकॉर्ड किया, बल्कि प्रतिभागियों से उनके द्वारा महसूस किए गए प्रकाश धब्बों का वर्णन करने के लिए भी कहा, जिसमें चमक, आकार, आकार और रंग जैसी जानकारी भी शामिल थी। वस्तुनिष्ठ तंत्रिका रिकॉर्डिंग के साथ संयुक्त ये व्यक्तिपरक दृश्य अनुभव अधिक सटीक उत्तेजना मॉडल बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए डेटा आधार प्रदान करते हैं।
अधिक उल्लेखनीय बात यह है कि इस प्रत्यारोपित उपकरण में न्यूरॉन्स को उत्तेजित करने और एक ही समय में तंत्रिका प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड करने की क्षमता है। इसका मतलब यह है कि भविष्य के दृश्य कृत्रिम अंगों को हमेशा पूर्व निर्धारित निश्चित मापदंडों के अनुसार काम नहीं करना पड़ता है, बल्कि वे लगातार मस्तिष्क की प्रतिक्रिया का निरीक्षण कर सकते हैं, और फिर उत्तेजना योजना को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर सकते हैं।
कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सांता बारबरा के प्रोफेसर, अनुसंधान नेता माइकल बेयलर ने कहा कि वास्तव में उपयोगी दृश्य कृत्रिम अंग एक निश्चित उत्तेजना कार्यक्रम पर भरोसा नहीं कर सकता है जो हर किसी के लिए उपयुक्त है, लेकिन इसे प्रत्येक व्यक्ति के मस्तिष्क की प्रतिक्रिया विशेषताओं को सीखना चाहिए और व्यक्तिगत मतभेदों के अनुसार लगातार समायोजित करना चाहिए। अंतिम लक्ष्य डिवाइस को उपयोगकर्ता के मस्तिष्क के अनुकूल बनाना है, बजाय इसके कि उपयोगकर्ता को डिवाइस के अनुरूप ढलने की आवश्यकता पड़े।
यह तकनीक एक दिन उन लोगों की मदद कर सकती है जो आनुवंशिक नेत्र रोगों, दुर्घटनाओं या तंत्रिका संबंधी रोगों के कारण अपनी दृष्टि खो चुके हैं। विशेष रूप से, जिनकी दृष्टि एक बार सामान्य थी और बाद में वे अंधे हो गए, वे कुछ हद तक दृश्य अनुभव और संबंधित तंत्रिका प्रसंस्करण क्षमताओं को बरकरार रख सकते हैं, इसलिए कुछ दृष्टि पुनः प्राप्त करना विशेष महत्व का हो सकता है।
हालाँकि, शोधकर्ताओं ने इस बात पर ज़ोर दिया कि वर्तमान परिणाम अभी भी अवधारणा का प्रारंभिक प्रमाण हैं, और नेत्रहीन लोगों को उनकी दैनिक दृष्टि बहाल करने में वास्तव में मदद करने से पहले अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना बाकी है। इस प्रयोग में केवल एक प्रतिभागी शामिल था। अध्ययन से पता चला कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ शर्तों के तहत दृश्य प्रांतस्था की विद्युत उत्तेजना के प्रभाव में सुधार कर सकती है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि प्रतिभागी ने सामान्य दृष्टि बहाल कर दी है।
इसके अलावा, वर्तमान में इलेक्ट्रोड के माध्यम से उत्पादित फॉस्फेन अभी भी काफी सीमित हैं, और उन जटिल दृश्यों के बीच एक बड़ा अंतर है जिन्हें मानव आंख देख सकती है। भविष्य के अनुसंधान को ऐसे मुद्दों पर भी ध्यान देने की आवश्यकता है जैसे कि स्थिर, स्पष्ट और स्थानिक रूप से निरंतर दृश्य जानकारी कैसे बनाई जाए, और प्रत्यारोपित उपकरणों के दीर्घकालिक सुरक्षित संचालन को कैसे सक्षम किया जाए।
इस शोध के नतीजे 7 अगस्त, 2026 को जर्नल न्यूरॉन में प्रकाशित हुए थे। पेपर का शीर्षक है "गहन शिक्षा के आधार पर मानव दृश्य कॉर्टेक्स में विद्युत रूप से विकसित गतिविधि का नियंत्रण।"
इस शोध की सबसे महत्वपूर्ण सफलता केवल दृश्य कृत्रिम अंग में इलेक्ट्रोड की संख्या में वृद्धि करना नहीं है, बल्कि विद्युत उत्तेजना, तंत्रिका गतिविधि और व्यक्तिपरक दृश्य अनुभव के बीच अधिक सटीक संबंध स्थापित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना है। मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के निरंतर एकीकरण के साथ, भविष्य की बायोनिक आंखें अब केवल इलेक्ट्रॉनिक उपकरण नहीं रह सकती हैं जो मस्तिष्क को पूर्व निर्धारित संकेत भेजती हैं, बल्कि अधिक वैयक्तिकृत कृत्रिम दृष्टि प्राप्त करने के लिए धीरे-धीरे प्रत्येक व्यक्ति की अद्वितीय तंत्रिका प्रतिक्रियाओं को सीख सकती हैं।
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