- বাংলা ভাষার
-
EnglishDeutschItaliaFrançais한국의русскийSvenskaNederlandespañolPortuguêspolskiSuomiGaeilgeSlovenskáSlovenijaČeštinaMelayuMagyarországHrvatskaDanskromânescIndonesiaΕλλάδαБългарски езикGalegolietuviųMaoriRepublika e ShqipërisëالعربيةአማርኛAzərbaycanEesti VabariikEuskeraБеларусьLëtzebuergeschAyitiAfrikaansBosnaíslenskaCambodiaမြန်မာМонголулсМакедонскиmalaɡasʲພາສາລາວKurdîსაქართველოIsiXhosaفارسیisiZuluPilipinoසිංහලTürk diliTiếng ViệtहिंदीТоҷикӣاردوภาษาไทยO'zbekKongeriketবাংলা ভাষারChicheŵaSamoa日本語SesothoCрпскиKiswahiliУкраїнаनेपालीעִבְרִיתپښتوКыргыз тилиҚазақшаCatalàCorsaLatviešuHausaગુજરાતીಕನ್ನಡkannaḍaमराठी
E-mail:Info@YIC-Electronics.com
বিজ্ঞানীরা কৃত্রিম নিউরন চিপ তৈরি করে যা রিয়েল টাইমে জৈবিক সংকেত সনাক্ত করতে পারে
জুরিখের একটি গবেষণামূলক দল সম্প্রতি একটি কম্প্যাক্ট, শক্তি-সংরক্ষণ ডিভাইস তৈরি করেছে যা কৃত্রিম নিউরনের তৈরি করে যা মস্তিষ্কের তরঙ্গগুলি ডিকোড করতে পারে। মস্তিষ্কের কোন এলাকায় মস্তিষ্কের কারণে মস্তিষ্কের ক্ষতিকারক রোগীদের মস্তিষ্কের তরঙ্গ থেকে রেকর্ড করা চিপটি ব্যবহার করে। এই চিকিত্সার জন্য নতুন অ্যাপ্লিকেশন সম্ভাবনা খোলে।
বর্তমান স্নায়ু নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদমগুলি চিত্তাকর্ষক ফলাফল তৈরি করে এবং সমস্যার একটি বিস্ময়কর সংখ্যা সমাধান করতে সহায়তা করে। যাইহোক, এই অ্যালগরিদম চালানোর জন্য ব্যবহৃত ইলেকট্রনিক ডিভাইস এখনও বিশাল প্রক্রিয়াকরণ শক্তি প্রয়োজন। যখন এটি সেন্সর তথ্য বা পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া বাস্তব-সময় প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে আসে, তখন এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সিস্টেমগুলি কেবল প্রকৃত মস্তিষ্কের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে না। এবং নিউরোমোর্ফিক প্রকৌশল একটি প্রতিশ্রুতিশীল নতুন পদ্ধতি যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং প্রাকৃতিক বুদ্ধিমত্তা মধ্যে একটি সেতু তৈরি করে।
জুরিখ বিশ্ববিদ্যালয়ের ইথ জুরিখ এবং জুরিখের ইউনিভার্সিটি হাসপাতাল এ একটি ইন্টারডিসিপলিনারি গবেষণা দলটি নিউরোমোর্ফিক প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে একটি চিপ বিকাশের জন্য ব্যবহার করে যা নির্ভরযোগ্যভাবে জটিল জৈবিক সংকেত সনাক্ত করতে পারে। বিজ্ঞানীরা সফলভাবে রেকর্ডকৃত উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অসিলেশনস (এইচএফও) সনাক্ত করার জন্য এই প্রযুক্তিটি ব্যবহার করতে সক্ষম হন। Intracranial Electroencephalography (IEGG) ব্যবহার করে পরিমাপ করা এই নির্দিষ্ট তরঙ্গগুলি, মস্তিষ্কের টিস্যু সনাক্ত করার জন্য জৈবকারককে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হতে প্রমাণিত হয়েছে।
গবেষকরা প্রথমে মস্তিষ্কের প্রাকৃতিক নিউরাল নেটওয়ার্কটি সিমুলেশন করে এইচএফও সনাক্ত করার জন্য একটি অ্যালগরিদম ডিজাইন করেছেন: একটি ক্ষুদ্র তথাকথিত স্পাইক নিউরাল নেটওয়ার্ক (এসএনএন)। দ্বিতীয় ধাপটি একটি পেরেক-আকারের হার্ডডের মধ্যে SNN প্রয়োগ করা যা ইলেক্ট্রোডের মাধ্যমে স্নায়ু সংকেত পায়। ঐতিহ্যগত কম্পিউটারের বিপরীতে, এটি বিশাল শক্তি দক্ষতা আছে। এটি ইন্টারনেট বা ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের উপর নির্ভর করে সম্ভব খুব উচ্চ সময় রেজোলিউশন সহ গণনা করে।
জুরিখ ও ইথ জুরিখ বিশ্ববিদ্যালয়ের নিউরোইনফরম্যাটিক্স ইনস্টিটিউটের প্রফেসর গিয়োমো ইন্দিরী বলেন, "আমাদের নকশাটি আমাদেরকে রিয়েল টাইমে জৈব সংকেতগুলিতে স্পটটোটোটমোরিয়াল নিদর্শনগুলি চিনতে দেয়।"
গবেষকরা এখন বাস্তব সময়ে HFOs সনাক্ত এবং নিরীক্ষণের জন্য একটি ইলেকট্রনিক সিস্টেম তৈরি করতে তাদের গবেষণাগুলি ব্যবহার করার পরিকল্পনা করছেন। অপারেটিং রুমে একটি অতিরিক্ত ডায়াগনস্টিক টুল হিসাবে ব্যবহৃত হলে, সিস্টেমটি নিউরোসার্গিকাল হস্তক্ষেপের ফলাফলগুলি উন্নত করতে পারে।
যাইহোক, এটি একমাত্র এলাকা নয় যেখানে এইচএফও সনাক্তকরণ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। দলের দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য হল মৃগীরোগ নিরীক্ষণের জন্য একটি যন্ত্র বিকাশ করা যা হাসপাতালের বাইরে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা কয়েক সপ্তাহ বা মাসের মধ্যে একটি বড় সংখ্যক ইলেকট্রোডের সংকেতগুলি বিশ্লেষণ করা সম্ভব করবে।
জুরিখ ইউনিভার্সিটি হাসপাতালের একজন নিউরোফিসিওোলজিস্ট জোহানেস সায়ানথিন ব্যাখ্যা করেছেন: "আমরা নকশাটিতে কম শক্তি বেতার ডেটা যোগাযোগ সংহত করতে চাই - উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি মোবাইল ফোনে সংযোগ করার জন্য। এটির মতো একটি পোর্টেবল বা ইমপ্লান্টেবল চিপ একটি উচ্চ জব্দ হার সনাক্ত করতে পারে। উচ্চ বা নিম্ন সময়ের, যা আমাদের ব্যক্তিগতকৃত ঔষধ প্রদান করার অনুমতি দেবে। "
জুরিখ বিশ্ববিদ্যালয়ের ইথ জুরিখ এবং জুরিখের ইউনিভার্সিটি হাসপাতাল এ একটি ইন্টারডিসিপলিনারি গবেষণা দলটি নিউরোমোর্ফিক প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে একটি চিপ বিকাশের জন্য ব্যবহার করে যা নির্ভরযোগ্যভাবে জটিল জৈবিক সংকেত সনাক্ত করতে পারে। বিজ্ঞানীরা সফলভাবে রেকর্ডকৃত উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অসিলেশনস (এইচএফও) সনাক্ত করার জন্য এই প্রযুক্তিটি ব্যবহার করতে সক্ষম হন। Intracranial Electroencephalography (IEGG) ব্যবহার করে পরিমাপ করা এই নির্দিষ্ট তরঙ্গগুলি, মস্তিষ্কের টিস্যু সনাক্ত করার জন্য জৈবকারককে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হতে প্রমাণিত হয়েছে।
গবেষকরা প্রথমে মস্তিষ্কের প্রাকৃতিক নিউরাল নেটওয়ার্কটি সিমুলেশন করে এইচএফও সনাক্ত করার জন্য একটি অ্যালগরিদম ডিজাইন করেছেন: একটি ক্ষুদ্র তথাকথিত স্পাইক নিউরাল নেটওয়ার্ক (এসএনএন)। দ্বিতীয় ধাপটি একটি পেরেক-আকারের হার্ডডের মধ্যে SNN প্রয়োগ করা যা ইলেক্ট্রোডের মাধ্যমে স্নায়ু সংকেত পায়। ঐতিহ্যগত কম্পিউটারের বিপরীতে, এটি বিশাল শক্তি দক্ষতা আছে। এটি ইন্টারনেট বা ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের উপর নির্ভর করে সম্ভব খুব উচ্চ সময় রেজোলিউশন সহ গণনা করে।
জুরিখ ও ইথ জুরিখ বিশ্ববিদ্যালয়ের নিউরোইনফরম্যাটিক্স ইনস্টিটিউটের প্রফেসর গিয়োমো ইন্দিরী বলেন, "আমাদের নকশাটি আমাদেরকে রিয়েল টাইমে জৈব সংকেতগুলিতে স্পটটোটোটমোরিয়াল নিদর্শনগুলি চিনতে দেয়।"
গবেষকরা এখন বাস্তব সময়ে HFOs সনাক্ত এবং নিরীক্ষণের জন্য একটি ইলেকট্রনিক সিস্টেম তৈরি করতে তাদের গবেষণাগুলি ব্যবহার করার পরিকল্পনা করছেন। অপারেটিং রুমে একটি অতিরিক্ত ডায়াগনস্টিক টুল হিসাবে ব্যবহৃত হলে, সিস্টেমটি নিউরোসার্গিকাল হস্তক্ষেপের ফলাফলগুলি উন্নত করতে পারে।
যাইহোক, এটি একমাত্র এলাকা নয় যেখানে এইচএফও সনাক্তকরণ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। দলের দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য হল মৃগীরোগ নিরীক্ষণের জন্য একটি যন্ত্র বিকাশ করা যা হাসপাতালের বাইরে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা কয়েক সপ্তাহ বা মাসের মধ্যে একটি বড় সংখ্যক ইলেকট্রোডের সংকেতগুলি বিশ্লেষণ করা সম্ভব করবে।
জুরিখ ইউনিভার্সিটি হাসপাতালের একজন নিউরোফিসিওোলজিস্ট জোহানেস সায়ানথিন ব্যাখ্যা করেছেন: "আমরা নকশাটিতে কম শক্তি বেতার ডেটা যোগাযোগ সংহত করতে চাই - উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি মোবাইল ফোনে সংযোগ করার জন্য। এটির মতো একটি পোর্টেবল বা ইমপ্লান্টেবল চিপ একটি উচ্চ জব্দ হার সনাক্ত করতে পারে। উচ্চ বা নিম্ন সময়ের, যা আমাদের ব্যক্তিগতকৃত ঔষধ প্রদান করার অনুমতি দেবে। "