ব্রেন অর্গানয়েড ব্রেইল সংকেত শ্রেণিবদ্ধ করেছে

ব্রেন অর্গানয়েড ব্রেইল অক্ষরের বৈদ্যুতিক প্যাটার্ন প্রক্রিয়া করেছে

গবেষকেরা দেখিয়েছেন, মানব ব্রেন অর্গানয়েড ব্রেইল অক্ষর থেকে তৈরি বৈদ্যুতিক stimulation প্যাটার্ন শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। stem cells থেকে তৈরি neural tissue এবং ব্রেইল তথ্যকে বৈদ্যুতিক সংকেতে রূপান্তরকারী tactile sensor ব্যবহার করা হয়।

Frontiers in Artificial Intelligence-এ প্রকাশিত গবেষণায় প্রায় 10,000 neurons থাকা একটি organoid প্রায় 61% নির্ভুলতায় ব্রেইল অক্ষর শ্রেণিবদ্ধ করে। তিনটি organoid-এর দল 83% নির্ভুলতা পায়। এটি মানুষের মতো ব্রেইল পড়ার প্রমাণ নয়।

Sensor ব্রেইল বর্ণমালার 26টি অক্ষরের নমুনা scan করে বৈদ্যুতিক প্যাটার্নে রূপান্তর করে organoid-এ পাঠায়। পরে tissue-এর প্রতিক্রিয়া অক্ষর শ্রেণিতে decode করা হয়।

জৈব “wetware”-এর পরীক্ষা

এই কাজ organoid intelligence ক্ষেত্রের অংশ। Brain organoid হলো stem cells থেকে তৈরি neural tissue-এর ছোট গুচ্ছ। পরীক্ষায় এগুলো এক millimeter-এর চেয়ে ছোট ছিল এবং বৈদ্যুতিক stimulation ও measurement-এর জন্য arrays-এ জীবিত রাখা হয়।

Bristol University-র PhD শিক্ষার্থী Tianyi Liu প্রকল্পটির নেতৃত্ব দেন। ফলাফল দেখায় না যে organoid ভাষা বোঝে বা মানবসদৃশ বুদ্ধিমত্তা রাখে। নির্দিষ্ট electrical input-এর প্রতিক্রিয়া শ্রেণিবদ্ধ করা যায়—এটাই দেখানো হয়েছে।

ব্রেইল কেন বেছে নেওয়া হয়েছিল

ব্রেইল উঁচু বিন্দুর বিন্যাসে তৈরি হয়। তাই tactile sensor সেটি scan করে digital রূপে বদলাতে পারে। সেই data organoid-এর জন্য বৈদ্যুতিক stimulation pattern-এ রূপান্তর করা হয়।

এতে 26টি আলাদা tactile pattern পাওয়া যায় এবং sensing, stimulation ও classification-এর সম্পর্ক পরীক্ষা করা যায়। মানুষের মতো ব্রেইল পড়া প্রমাণ করা লক্ষ্য ছিল না।

পদ্ধতিটি machine sensor এবং জীবন্ত neural tissue যুক্ত করে। Sensor data stimulation pattern হয়, আর tissue-এর বৈদ্যুতিক প্রতিক্রিয়া classification-এর signal হয়।

একটি organoid বনাম একটি দল

একটি organoid প্রায় 61% এবং তিনটি organoid-এর দল 83% accuracy পায়। একসঙ্গে ব্যবহার করলে reported performance উন্নত হয়।

এই ফল organoid system কীভাবে সাজানো, সংযুক্ত ও মূল্যায়ন করা যায় সে বিষয়ে পরবর্তী প্রশ্নের ভিত্তি দেয়। গবেষণাটি classification দেখিয়েছে; learning বা adaptation-এর উত্তর দেয়নি।

উন্নয়নশীল গবেষণা ক্ষেত্রের অংশ

আগের গবেষণায় organoid জাপানি speech vowel শনাক্ত বা Pong খেলেছে বলে প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে। ব্রেইল পরীক্ষা এই কাজকে tactile sensing-এ বিস্তৃত করেছে।

Sensor, electrical stimulation ও neural response যুক্ত করা হয়েছে। একে প্রস্তুত computer architecture বলা তাড়াহুড়ো হবে, তবে robotic tactile data-কে জীবন্ত neural tissue-এর সঙ্গে যুক্ত করা সম্ভব বলে ফলটি দেখায়।

ফলাফল কী দেখায় এবং কী দেখায় না

পরীক্ষায় মানব brain organoid ব্রেইল অক্ষর থেকে তৈরি বৈদ্যুতিক প্যাটার্ন শ্রেণিবদ্ধ করতে পেরেছে। একটি organoid 61% এবং তিনটির দল 83% accuracy পেয়েছে।

এটি দেখায় না যে tissue মানুষের মতো ব্রেইল পড়ে বা বোঝে। Organoid শেখে বা মানিয়ে নেয় কি না, সেটিও অমীমাংসিত।

তবু tactile sensor, conversion step এবং জীবন্ত neural tissue মিলে একটি তথ্য-প্রক্রিয়াকরণ ব্যবস্থার proof of concept তৈরি করেছে।

এই প্রতিবেদন 404 Media-এর রিপোর্টিংয়ের ভিত্তিতে তৈরি। মূল প্রতিবেদন পড়ুন।