29 अगस्त को ब्रेन-मशीन इंटरफेस (बीएमआई) के क्षेत्र में एलन मस्क के न्यूरालिंक का बहुत बेसब्री से इंतज़ार किया जा रहा था। हालाँकि, स्विटज़रलैंड की एक नई छोटी, पतली-फिल्म चिप ने न्यूरालिंक को पीछे छोड़ दिया है, जो न केवल छोटे आकार की है, बल्कि बेहतर प्रदर्शन भी देती है।

लॉज़ेन के संघीय पॉलीटेक्निक विश्वविद्यालय (ईपीएफएल) के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित यह चिप ब्रेन-मशीन इंटरफेस (बीएमआई) के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है। बीएमआई एक ऐसी तकनीक है जो मस्तिष्क की गतिविधि को पढ़कर उसे वास्तविक दुनिया के आउटपुट, जैसे स्क्रीन पर टेक्स्ट, में परिवर्तित कर सकती है। माइक्रोमशीन ब्रेन इंटरफेस (MiBMI) नामक यह चिप काफी कॉम्पैक्ट है, जिसमें दो पतली चिप्स हैं, जिनका कुल क्षेत्रफल केवल 8 वर्ग मिलीमीटर है।इसके विपरीत, एलन मस्क का न्यूरालिंक डिवाइस अपेक्षाकृत बड़ा है, जिसका माप लगभग 23 x 8 मिलीमीटर है।

इसके अतिरिक्तईपीएफएल चिप में अत्यंत कम बिजली खपत, न्यूनतम आक्रमण और वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण में सक्षम एक पूरी तरह से एकीकृत प्रणाली हैयह न्यूरालिंक के विपरीत है, जिसमें मस्तिष्क में 64 इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपित करने की आवश्यकता होती है और बाहरी डिवाइस एप्लिकेशन के माध्यम से डेटा को संसाधित किया जाता है।

ईपीएफएल इंटीग्रेटेड न्यूरल टेक्नोलॉजीज लैबोरेटरी की प्रमुख महसा शोरन ने कहा: "MiBMI हमें जटिल मस्तिष्क गतिविधि को उच्च परिशुद्धता और कम बिजली की खपत के साथ पठनीय पाठ में बदलने में सक्षम बनाता है। यह प्रगति हमें व्यावहारिक प्रत्यारोपण योग्य समाधानों के करीब लाती है जो गंभीर मोटर विकलांगता वाले व्यक्तियों के लिए संचार क्षमताओं में काफी सुधार कर सकते हैं।"

अन्य BMI की तरह, MiBMI मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि की निगरानी करता है और इसे पिछले मस्तिष्क निगरानी डेटा के आधार पर आउटपुट में परिवर्तित करता है। MiBMI मस्तिष्क के संकेतों को पढ़ सकता है जो तब बनते हैं जब कोई व्यक्ति अक्षरों को बनाने की कल्पना करता है और इन संकेतों को टेक्स्ट में बदल देता है।

आईटी होम के अनुसार, MiBMI चिप का अभी तक जीवित व्यक्तियों पर परीक्षण नहीं किया गया है। लेकिन इसने तंत्रिका गतिविधि को वास्तविक पाठ में परिवर्तित करने में 91% सटीकता दर हासिल की हैप्रशिक्षण के लिए पिछले मस्तिष्क इंटरफ़ेस परीक्षणों से एकत्रित वास्तविक समय तंत्रिका रिकॉर्डिंग का उपयोग करना।

शोध के दौरान, ईपीएफएल वैज्ञानिकों ने बहुत ही विशिष्ट तंत्रिका मार्करों की एक श्रृंखला की पहचान की, जो तब सक्रिय होते हैं जब कोई मरीज प्रत्येक अक्षर लिखने की कल्पना करता है। इन मार्करों को अद्वितीय "न्यूरल कोड" (डीएनसी) कहा जाता है।

वर्तमान में, MiBMI 31 अलग-अलग अक्षरों को डिकोड कर सकता है, जिसके बारे में शोधकर्ताओं का दावा है कि यह इस तरह के एकीकृत सिस्टम के लिए एक नया रिकॉर्ड है। उनका मानना ​​है कि सिस्टम अंततः 100 अलग-अलग अक्षरों को डिकोड कर सकता है।

शोधकर्ता इस प्रणाली के अन्य संभावित उपयोगों की भी खोज कर रहे हैं, जो टेक्स्ट प्रोसेसिंग से परे हो सकते हैं। प्रासंगिक अध्ययन IEEE सॉलिड-स्टेट सर्किट पत्रिका के नवीनतम अंक में प्रकाशित किए गए हैं।