Low-latency neuromorphic closed-loop control of hippocampal ripples in vivo
यह अध्ययन एक पूर्णतः एकीकृत, निम्न-विलंबता (low-latency) वाले न्यूरोमॉर्फिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो जागृत चूहों में हिप्पोकैम्पल रिपल्स का वास्तविक समय में पता लगाने और उन्हें नियंत्रित करने के लिए ऊर्जा-कुशल स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे पारंपरिक डीप लर्निंग दृष्टिकोणों की तुलना में काफी कम ऊर्जा खपत के साथ क्लोज्ड-लूप नियंत्रण प्राप्त होता है।
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अपने मस्तिष्क की कल्पना एक हलचल भरे, अत्यंत तेज़ शहर के रूप में करें जहाँ अरबों नन्हे संदेशवाहक इधर-उधर दौड़ रहे हैं और सब कुछ सुचारू रूप से चलाने के लिए नोट्स पास कर रहे हैं। कभी-कभी, ये संदेशवाहक एक लयबद्ध, उच्च-गति वाले नृत्य में शामिल हो जाते हैं जिसे "दोलन" (oscillation) कहा जाता है। सबसे महत्वपूर्ण नृत्यों में से एक मस्तिष्क के एक हिस्से में होता है जिसे हिप्पोकैम्पस (hippocampus) कहा जाता है, जो यादों को संग्रहीत करने के लिए शहर के पुस्तकालय की तरह है। "रिपल्स" (ripples) के रूप में जाने जाने वाले ये नृत्य बहुत छोटे और बहुत तेज़ होते हैं—जो पलक झपकने के समान (लगभग 30 से 100 मिलीसेकंड) होते हैं और बहुत उच्च गति (प्रति सेकंड 100 से 250 बार) से चलते हैं। वैज्ञानिक मानते हैं कि यदि हम इन रिपल्स को बिल्कुल सही क्षण पर पकड़ सकें और उन्हें धीरे से सहला सकें, तो हम स्मृति संबंधी समस्याओं को ठीक कर सकते हैं या मिर्गी जैसी मस्तिष्क विकारों को रोक सकते हैं।
लेकिन यहाँ एक पेंच है: ये रिपल्स इतने तेज़ हैं कि जब तक एक सामान्य कंप्यूटर उन्हें नोटिस करता है, गणना करता है और वापस संकेत भेजता है, तब तक वह नृत्य समाप्त हो चुका होता है। यह भारी सीसे से बनी जाल वाली नेट से एक हमिंगबर्ड को पकड़ने की कोशिश करने जैसा है; इससे पहले कि आप जाल घुमाएँ, पक्षी जा चुका होता है। इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिकों को अपने कंप्यूटरों के लिए एक नए प्रकार के "मस्तिष्क" की आवश्यकता है—एक ऐसा जो एक जैविक मस्तिष्क की तरह सोचे, बिना प्रतीक्षा किए घटनाओं पर तुरंत प्रतिक्रिया दे सके। इसे "न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग" (neurommorphic computing) कहा जाता है। यह एक धीमी, भारी ट्रक को नन्हे, बिजली की तरह तेज़ ड्रोन्स के बेड़े से बदलने जैसा है जो रिपल देखते ही तुरंत शहर में चक्कर लगाने और तुरंत हस्तक्षेप करने के लिए तैयार हो सकें।
इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने बिल्कुल वैसा ही सिस्टम बनाया। उन्होंने 'स्पिनैकर' (SpiNNaker) नामक एक विशेष चिप का उपयोग करके एक छोटा, अत्यंत कुशल डिजिटल मस्तिष्क बनाया, जो वास्तविक न्यूरॉन्स के काम करने के तरीके की नकल करता है। उन्होंने इस डिजिटल मस्तिष्क को वास्तविक समय में उन क्षणभंगुर हिप्पोकैम्पल रिपल्स को पहचानना सिखाया। परिणाम प्रभावशाली थे: उनके इस छोटे डिजिटल मस्तिष्क ने, जिसने केवल 41 न्यूरॉन्स का उपयोग किया (एक मानक डीप-लर्निंग मॉडल के लाखों न्यूरॉन्स की तुलना में), उन रिपल्स को एक बड़े और अधिक ऊर्जा-खपत करने वाले कंप्यूटर की तरह ही कुशलता से पहचाना। इससे भी बेहतर बात यह है कि इसने 200 गुना कम ऊर्जा का उपयोग करते हुए यह कार्य किया।
लेकिन रिपल को पहचानना केवल आधी लड़ाई है; असली जादू तब होता है जब सिस्टम वास्तव में रिपल को बदल देता है। शोधकर्ताओं ने अपने डिजिटल मस्तिष्क को एक जीवित चूहे के मस्तिष्क से जोड़ा। जब उनके सिस्टम ने एक रिपल को पहचाना, तो इसने तुरंत एक प्रकाश संकेत सक्रिय किया ताकि शामिल मस्तिष्क कोशिकाओं को धीरे से बाधित (slow down) किया जा सके। उनके अनुकूलित सिमुलेशन में, सिस्टम ने दिखाया कि इसमें रिपल्स के समाप्त होने से पहले उनमें से 80% तक को पकड़ने और हस्तक्षेप करने की क्षमता है। जीवित चूहे के प्रयोगों में, जबकि सिस्टम की गति इसकी प्रारंभिक सेटअप द्वारा सीमित थी, फिर भी इसने पहचाने गए सबसे लंबे रिपल्स की गतिशीलता को सफलतापूर्वक बदल दिया। विशेष रूप से, इसने रिपल की ऊर्जा को कम करने और उसके नृत्य के तरीके को बदलने की ओर एक मजबूत रुझान दिखाया, हालांकि यह कमी प्राथमिक विश्लेषण में सांख्यिकीय महत्व (statistical significance) से थोड़ा कम रह गई। हालाँकि यह सिस्टम अभी भी पूर्ण नहीं है—यह कभी-कभी एक रिपल को मिस कर देता है या बैकग्राउंड शोर से भ्रमित हो जाता है—परंतु यह सिद्ध करता है कि हम अंततः एक ऐसा 'क्लोज्ड-लूप' सिस्टम बना सकते हैं जो वास्तविक समय में मस्तिष्क से बात करने के लिए पर्याप्त तेज़ है। यह सुझाव देता है कि एक ऐसा भविष्य जहाँ हम इन छोटे, ऊर्जा-कुशल डिजिटल मस्तिष्कों का उपयोग न्यूरोलॉजिकल विकारों से जूझ रहे लोगों की मदद करने के लिए कर सकते हैं, उनके मस्तिष्क की गतिविधि के साथ उसी क्षण इंटरैक्ट करके, न कि केवल दूर से उसे देखते हुए।
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