कई कृत्रिम हाथ उपयोगकर्ताओं के लिए रोज़मर्रा की वस्तुएँ बिना जागरूक स्पर्श भावना के पकड़ना कठिन और थकाऊ होता है। यूटाह विश्वविद्यालय की टीम ने इस समस्या का समाधान करने के लिए एक व्यावसायिक प्रोस्थेसिस पर अनुकूलित फिंगरटिप्स लगाए, जिनमें दबाव और ऑप्टिकल निकटता सेंसर थे। यह सेंसर इतनी संवेदनशील थी कि एक प्रभावतः भारहीन सूती गेंद का भी पता चल जाता था।
शोधकर्ताओं ने निकटता डेटा पर एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षित किया ताकि प्रत्येक उँगली सही दूरी पर जाए और एक स्थिर पकड़ बनाए रखे। क्यूंकि हर उँगली के पास अपना सेंसर था और वह सामने की वस्तु "देख" सकती थी, उँगलियाँ समानांतर में काम कर सुरक्षित पकड़ बनाती थीं।
मानव और मशीन के बीच नियंत्रण संघर्ष से बचने के लिए टीम ने जैव-प्रेरित साझा-नियंत्रण विधि विकसित की, जो मानव इनपुट और एआई सहायता में संतुलन बनाती है। Marshall Trout ने कहा, "हम यह नहीं चाहते कि उपयोगकर्ता नियंत्रण के लिए मशीन से लड़ने लगे। इसके बजाय मशीन उपयोगकर्ता की शुद्धता में सुधार कर रही थी और साथ ही कार्यों को आसान बना रही थी।"
अध्ययन Jacob A. George और Marshall Trout ने नेतृत्व किया और Nature Communications में प्रकाशित हुआ। प्रणाली को कटी हुई बांह वाले चार प्रतिभागियों पर परखा गया और प्रतिभागियों ने छोटे वस्त्र उठाने व प्लास्टिक कप से पीने जैसे सूक्ष्म मोटर कार्य सफलतापूर्वक पूरे किए। टीम अब इम्प्लांटेड न्यूरल इंटरफेस और संवर्धित सेंसर तथा बुद्धिमान नियंत्रण को मिलाने की योजना बना रही है। अतिरिक्त सह-लेखक यूटाह विश्वविद्यालय और University of Colorado, Boulder से हैं और वित्तपोषण National Institutes of Health तथा National Science Foundation ने दिया।
कठिन शब्द
- प्रोस्थेसिस — कटे हुए अंग की जगह बनने वाला उपकरण
- निकटता — किसी वस्तु का पास में होना या नजदीक होनाऑप्टिकल निकटता सेंसर, निकटता डेटा
- तंत्रिका नेटवर्क — कम्प्यूटर का मॉडल जो अनुभव से सीखता हैकृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क
- प्रशिक्षित करना — किसी प्रणाली को डेटा से काम सिखानाप्रशिक्षित किया
- साझा-नियंत्रण — मानव और मशीन के बीच नियंत्रण बाँटने का तरीकासाझा-नियंत्रण विधि
- इम्प्लांटेड न्यूरल इंटरफेस — मस्तिष्क या तंत्रिका से जुड़ने वाला प्रत्यारोपित इंटरफेस
- संवेदनशील — कम प्रभाव से भी प्रतिक्रिया दिखाने वाला गुण
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चर्चा के प्रश्न
- यह तकनीक रोज़मर्रा के कार्यों में कृत्रिम हाथ उपयोगकर्ताओं के लिए क्या फायदे ला सकती है? उदाहरण दें।
- इम्प्लांटेड न्यूरल इंटरफेस और संवर्धित सेंसर को मिलाने से उपयोगकर्ता के नियंत्रण और गोपनीयता पर क्या प्रभाव पड़ सकते हैं?
- आपके अनुसार ऐसी प्रणालियाँ व्यापक रूप से उपलब्ध कराने से पहले किन तकनीकी या सामाजिक चुनौतियों को हल करना ज़रूरी है?
