گرافین مشینیں ہمارے دماغوں کو منسلک کرنے کی کلید بنائے

آپ کا دماغ بجلی کی سرگرمیوں کا حصہ ہے - فائرنگ کی نشاندہی، ڈیٹا سٹریمنگ. یہ کل افراتفری کا ایک سیاہ باکس بھی ہے. اب تک، آپ کے نیورسن کو آلات اور کمپیوٹرز کو ہکانے کا بہترین طریقہ صرف نیروسن کے وسیع متعدد سروے کا سامنا اور وسیع مواصلات کو پورا کرنے میں کامیاب رہا ہے. لیکن گرافینی ٹیک میں ایک واضح پیش رفت امید کرتا ہے کہ ہم اس میں نل کرنے کے قابل ہوسکتے ہیں انفرادی اعصابی سگنل موجودہ حیاتیاتی ترتیب میں، دماغی صحت کے فروغ، سیکھنے، اور تحفظ کے لئے بہت بڑا اثرات رکھتے ہیں.

سپین، اٹلی اور برطانیہ کے محققین کی ایک ٹیم نے یہ مظاہرہ کیا ہے کہ گرافینی نیوروں کے ساتھ کامیابی سے انٹرفیس اور ان سے برقی سگنل لے سکتے ہیں. یہ کام پچھلے کوششوں پر بنا دیتا ہے جس میں گریریینی نیورونالڈ آسنسن کو فروغ دینے کے لئے پیپٹائڈس کے ساتھ لیپت کیا گیا تھا، اور ظاہر ہوا کہ اس طرح کی کوٹنگ غیر ضروری ہے. پچھلے کوششوں اور دیگر ٹیکنالوجیزوں کے برعکس، یہ کام سکارف ٹشو نہیں ہوتا تھا، جس کے ساتھ ساتھ، دوسرے امپلانٹس کو بیکار کر دیا. بہت سے، غیر محفوظ شدہ گرافینی کا استعمال کرتے ہوئے یہ ورژن ایک اعلی سگنل سے شور کا تناسب ہے جو حیاتیاتی ایپلی کیشنز کے لئے زیادہ عملی بناتا ہے.

اس کام کے لئے پہلا مقصد پارسنسن کے علاج کے طور پر ہے. موجودہ نیویگیشن انٹرفیس ٹیکنالوجیز نیورون کی پیداوار کو پڑھتے ہیں اور اسے کچھ اور میں ترجمہ کرتے ہیں. نیوروں کے ساتھ براہ راست مداخلت کی طرف سے، امید ہے کہ یہ کام سگنل کے ساتھ مداخلت کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے. چونکہ پارکنسنسن کی سری لنکا سگنل کو روکنے میں ناکام ہے، ایک ٹیکنالوجی جس سے مصنوعی طور پر بیرونی سگنل کو روکنا ممکن ہو اس مسئلہ کو حل کرسکتا ہے. یہ سوچا ہے کہ یہ کس طرح موجودہ قابل الیکٹروڈ کام کرتا ہے: غیر خاص طور پر نشریاتی برقی آلودگیوں کی طرف سے جو ان نامناسب سگنل کے ساتھ مداخلت کرتا ہے. انفرادی نیروئن قرارداد بہت زیادہ کنٹرول فراہم کر سکتا ہے.

گرافینی حیاتیاتی انٹرفیس کے لئے ایک مثالی مواد ہے: یہ لچک دار، مستحکم، اور بایوکوموٹو ہے. چونکہ یہ بجلی کی چارجز کے لۓ بھی قابل ہے، اس نے اعصابی ایپلی کیشنز میں استعمال کے لئے تحقیقات کے مفاد کو چھوڑا ہے.

گرافین مضبوط ہے، لیکن یہ مشکل ہے؟ http://t.co/uUfeb1h0oNENERGY #MaterialsScience pic.twitter.com/BippvPpK7C

برکلے لیب (@ بریکلیاباب) 22 فروری، 2016

موجودہ نیندری انٹرفیس ٹیکنالوجی الیکٹروس کی ایک سر (جیسے حالیہ مثال ہے جو انفرادی انگلیوں کو کنٹرول کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا تھا) کا استعمال کرتے ہوئے کی طرف سے نیورسن کے پورے میدان کا اندازہ کرنا ہے. اگرچہ یہ کچھ ترتیبات میں مفید ثابت ہوسکتا ہے، یہ آپ کے سگنل کو تلاش کرنے کے لۓ بہت سے، نیورسن کی پیداوار کے ذریعہ گزرنا مشکل ہے. لیکن انفرادی نیوروں کے ساتھ مداخلت کرنے کے حل کے نیچے نیچے آ جاؤ، اور ممکنہ طور پر بے مثال کنٹرول ہے.

آپ کو یہ بھی یقینی بنانے کے لئے ایک جدید میکانزم کی ضرورت ہے کہ صرف مناسب نیورسن سے رابطہ کیا جاسکتا ہے؛ آپ کو یہ بتانا ضروری ہے کہ کون سی سگنل کہاں سے آ رہا ہے. اور آپ کو سگنل کے اس کوکفونی ترجمہ کرنا ہے.

الیکٹروڈ بڑھانے میں بھی مشکل ہوسکتا ہے. موجودہ تکنالوجز الیکٹروڈس دماغ کے ٹشو میں گزرتے ہیں اور راستے میں تقریبا بعض کنکشن کو نقصان پہنچاتے ہیں. کیونکہ یہ ٹیکنالوجی صرف فیلڈ کی ریکارڈنگ سے متعلق ہے کیونکہ چند نیوروں کا نقصان مشکل نہیں ہے. اگر مقصد انفرادی نیوروں کے ساتھ انٹرفیس ہے تو، یہ ایک اہم مسئلہ ہو سکتا ہے.

اس کے علاوہ، نظام "calibrated" کرنے کی ضرورت ہوسکتی ہے. وقت اور عصبی سگنل کی طاقت بہت اہم ہے. عام طور پر، آپ کے دماغ کو خود کو ہلکا ہے. جب آپ بیس بیس بال بیٹھتے ہیں تو، مثال کے طور پر، آپ کو کنکشن کو مضبوط بنانے اور طاقت اور سمت کی صحیح رقم کا استعمال کرنے کے لئے، تاثرات، مثبت یا منفی بھیجتے ہیں. اگر آپ کو ان چیزوں کو دستی طور پر ایک ایسا نظام میں ایڈجسٹ کرنا پڑا جو خود درست نہ ہو، تو یہ چیزیں زیادہ چیلنج کر سکتی ہیں. (یہ سمجھنے کے قابل ہے کہ "پلاسٹک" ہونے اور دماغ دینے میں دماغ بہت اچھا ہے، اگرچہ، یہ آپ کے ردعمل پر مبنی اس کی اپنی پیداوار کو صرف نمونے سے حل کرسکتا ہے.)

یہ قسم کے مسائل انجینئرنگ کے مسائل ہیں، تاہم، حل کرنے کے لئے ناممکن نہیں. ان چیلنجوں کو حل کرنے کے بعد، انفرادی نیورسن کے ساتھ انٹرفیس کی صلاحیت گہری ہو سکتی ہے. مثال کے طور پر، آپ کے دماغ میں "اتفاق کا پتہ لگانے والا" ایک سے زائد نیور سے آنے والی نیورل آلودگی کا پتہ لگاتا ہے. اگر دونوں کی طرف سے ان پٹ کا وقت کافی قریب ہے، تو یہ خود کو اتفاق ڈیوٹر میں ایک تسلسل کو متحرک کرے گا. یہ میکانزم استعمال کیا جاتا ہے کئی مضامین، جن میں سے ایک سیکھنے میں ہے.

کیونکہ یہ میکانیزم مختلف خصے سے متعلق واقعات کو منظم کرنے میں بہت اچھا ہے، وہ تصورات کی تعمیر کرنے کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے جو دماغ کے دور کے حصوں کو ایک دوسرے کے ساتھ پلاتے ہیں اور اس وجہ سے ایک نیا خیال جانتا ہے. اگر اس عمل کو دستی طور پر کنٹرول کیا جاسکتا ہے، تو پھر کسی کو سیکھنے کا ایک میٹرکس-ایسک طرز تصور کر سکتا ہے، جس میں تصویری ڈٹیکٹر دستی طور پر مختلف تصورات کو اکٹھا کرنے اور کلاس روم میں پاؤں کے بغیر پاؤں کے بغیر کسی سوچ کی تعمیر کرنے کے لئے متحرک ہوتے ہیں. مختصر مدت میں، پارکنسنسن میں صرف نامناسب سگنلنگ کو روکنے میں بہت مشکل ہے. ممکنہ طور پر ہموار تحریکوں کو محفوظ رکھنے کے لئے گرافینی کی تلاش کریں.