देखें: एआई का उपयोग करने वाले वैज्ञानिक कल्पना करते हैं कि माउस रीयल-टाइम में क्या देखता है

नयी दिल्ली: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के उद्भव ने कल्पना, फिल्मों और कल्पना तक सीमित चीजों को संभव बनाने की संभावनाओं की सीमाओं को बढ़ा दिया है। सदियों से, मानवता ने सोचा है कि किसी जानवर की आँखों से देखना कैसा लगता है, चाहे वह कुत्ता हो, चूहा हो या कुछ और। अब तक, तकनीक में एक सीमा थी जो एक ऐसे उपकरण को विकसित करने में बाधक थी जो यह काम कर सके। 2022 के अंत में और 2023 की शुरुआत में एआई बूम ने सफलता युग की शुरुआत की।

यह भी पढ़ें | पर्सनल लोन लेने की योजना बना रहे हैं? 5 महत्वपूर्ण शुल्क जिनके बारे में आपको पता होना चाहिए

इसके पीछे कौन था?

इकोले पॉलीटेक्निक फेडरेल डी लॉज़ेन (ईपीएफएल) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक एआई उपकरण बनाया जो वास्तविक समय में एक माउस के मस्तिष्क संकेतों की व्याख्या करता है और माउस द्वारा देखे जा रहे वीडियो क्लिप का पुनर्निर्माण करता है।

यह भी पढ़ें | एलोन मस्क चुनिंदा यूजर्स को मुफ्त ट्विटर सब्सक्रिप्शन देने पर विचार कर रहे हैं

ईपीएफएल ने शेयर किया वीडियो – यहां देखें

ईपीएफएल ने यूट्यूब चैनल पर वीडियो शेयर किया है।

यह कैसे काम करता है?

शोधकर्ताओं ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के निर्माण के लिए एक नया एल्गोरिदम पेश करके इस दिशा में एक कदम उठाया है जो सटीकता की प्रभावशाली डिग्री के साथ मस्तिष्क की गतिशीलता को कैप्चर करता है। उपन्यास मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को CEBRA (उच्चारण ज़ेबरा) कहा जाता है और तंत्रिका कोड में छिपी संरचना को सीखता है।

“यह काम सैद्धांतिक रूप से समर्थित एल्गोरिदम की दिशा में सिर्फ एक कदम है जो उच्च-प्रदर्शन बीएमआई को सक्षम करने के लिए न्यूरोटेक्नोलॉजी में आवश्यक है,” मैकेंज़ी मैथिस, ईपीएफएल के बर्टारेली चेयर ऑफ इंटीग्रेटिव न्यूरोसाइंस और अध्ययन के पीआई कहते हैं।

उद्देश्य क्या है?

CEBRA ब्रह्मांड – मस्तिष्क में सबसे जटिल प्रणाली को समझने के प्रयास को उत्प्रेरित कर सकता है।

“सीईबीआरए का लक्ष्य जटिल प्रणालियों में संरचना को उजागर करना है। और, मस्तिष्क हमारे ब्रह्मांड में सबसे जटिल संरचना है, यह सीईबीआरए के लिए अंतिम परीक्षण स्थान है। यह हमें अंतर्दृष्टि भी दे सकता है कि मस्तिष्क कैसे जानकारी संसाधित करता है और हो सकता है मैथिस कहते हैं, “जानवरों और यहां तक ​​कि प्रजातियों में डेटा के संयोजन से तंत्रिका विज्ञान में नए सिद्धांतों की खोज के लिए एक मंच।” “यह एल्गोरिदम न्यूरोसाइंस शोध तक ही सीमित नहीं है, क्योंकि इसे जानवरों सहित समय या संयुक्त जानकारी वाले कई डेटासेट पर लागू किया जा सकता है।”