Zahia de Z à A
আপনার মস্তিষ্ক বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ একটি মধুচক্র - সংকেত অগ্নিসংযোগ, তথ্য স্ট্রিমিং। এটি মোট বিশৃঙ্খলার একটি কালো বক্স। এখন পর্যন্ত, ডিভাইস এবং কম্পিউটারগুলিতে আপনার নিউরনগুলি হুক করার সর্বোত্তম উপায়গুলি শুধুমাত্র নিউরনগুলির প্রশস্ত swaths জরিপ করতে সক্ষম হয়েছে এবং তারা যা ড্রাইভিং করছেন তার একটি বিস্তৃত সম্মতি নিতে সক্ষম হয়েছে। কিন্তু graphene প্রযুক্তিতে একটি আপাত সাফল্য উপলব্ধি আমরা আশা করতে পারেন যে আমরা মধ্যে টোকা করতে সক্ষম হতে পারে পৃথক স্নায়ু সংকেত একটি বিদ্যমান জৈব সেটিং, প্রোটেস, শেখার, এবং মানসিক স্বাস্থ্য সংরক্ষণের জন্য বিশাল ramifications সঙ্গে।
স্পেন, ইতালি এবং যুক্তরাজ্যের গবেষকদের একটি দল দেখিয়েছে যে গফিন সফলভাবে নিউরনের সাথে ইন্টারফেস করতে পারে এবং তাদের কাছ থেকে বৈদ্যুতিক সংকেত বহন করতে পারে। এই কাজটি পূর্ববর্তী প্রচেষ্টার উপর ভিত্তি করে তৈরি করে যা নিউফোনাল আঠালোত্বকে জোরদার করতে পেপারাইড দিয়ে লিপিবদ্ধ হয় এবং দেখায় যে এ ধরণের আবরণ অপ্রয়োজনীয়। আগের প্রচেষ্টা এবং অন্যান্য প্রযুক্তির বিপরীতে, এই কাজটি স্কয়ার টিস্যুকে ট্রিগার করেনি, যা সময়ের সাথে সাথে অন্যান্য ইমপ্লান্টগুলি নিরর্থক করে তুলেছে। অত্যধিক, অপ্রচলিত graphene ব্যবহার করে এই সংস্করণ একটি উচ্চ সংকেত-টু-গোলমাল অনুপাত যা এটি জৈবিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য আরো ব্যবহারিক করে তোলে।
এই কাজের জন্য প্রথম লক্ষ্য পার্কিনসনের জন্য একটি চিকিত্সা হিসাবে। বিদ্যমান নিউরাল ইন্টারফেস প্রযুক্তির একটি নিউরনের আউটপুট পড়া এবং অন্য কিছু মধ্যে এটি অনুবাদ। সরাসরি নিউরনগুলির সাথে ইন্টারফেস করে, আশা করা যায় যে এই কাজটিকে সংকেততে হস্তক্ষেপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যেহেতু পার্কিনসন নিউরোল সিগন্যালগুলিকে বাঁধতে ব্যর্থতা, যেহেতু কৃত্রিমভাবে অচেনা সংকেতগুলিকে ব্লক করতে পারে এমন একটি প্রযুক্তি এই সমস্যার সমাধান করতে পারে। এটি যে বিদ্যমান ইমপ্লান্টেবল ইলেক্ট্রোডগুলি কীভাবে কাজ করে তা মনে করা হয়: অযথাযথ সম্প্রচারকারী বৈদ্যুতিক অনুভূতিগুলি দ্বারা যা এই অনুপযুক্ত সিগন্যালগুলিতে হস্তক্ষেপ করে। পৃথক নিউরন রেজল্যুশন অনেক বেশি নিয়ন্ত্রণ প্রদান করতে পারে।
জৈফিন জৈব ইন্টারফেসের জন্য আদর্শ উপাদান: এটি নমনীয়, স্থিতিশীল এবং জৈব যৌগিক। এটি একটি বৈদ্যুতিক চার্জ বহন করতে সক্ষম কারণ, এটি নিউরাল অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহারের জন্য গবেষণা আগ্রহের piqued হয়েছে।
গ্রাফিন শক্তিশালী, কিন্তু এটা কি কঠিন? http://t.co/uUfeb1h0oN @ENERGY # উপাদানসমূহবিজ্ঞান pic.twitter.com/BippvPpK7C
- বার্কলে ল্যাব (@ বার্কলেলাব্যাব) ২২ ফেব্রুয়ারী 2016
বিদ্যমান নিউরাল ইন্টারফেস প্রযুক্তি ইলেক্ট্রোডগুলির একটি অ্যারে ব্যবহার করে নিউরনের পুরো ক্ষেত্রটিকে মূল্যায়ন করে (যেমন সাম্প্রতিক উদাহরণ যা আলাদা আঙ্গুলের নিয়ন্ত্রণে ব্যবহৃত হয়)। যদিও এটি কিছু সেটিংসে উপকারী হতে পারে, তবে আপনি যে সিগন্যালটি চান তা খুঁজে বের করতে অনেকগুলি নিউরনগুলির আউটপুট মাধ্যমে সঙ্কুচিত হতে পারে। কিন্তু পৃথক নিউরনগুলির সাথে ইন্টারফেস করার রেজল্যুশনটিতে যান, এবং সম্ভাব্য অভূতপূর্ব নিয়ন্ত্রণ - নিউরাল প্রোথেসিসের জন্য সম্ভাব্য সমস্ত ধরণের।
শুধুমাত্র উপযুক্ত নিউরনের সাথে যোগাযোগ করা হলে তা নিশ্চিত করার জন্য আপনাকে এখনও একটি পরিশীলিত প্রক্রিয়া দরকার; আপনি যেখানে থেকে সংকেত আসছে disentangle আবশ্যক; এবং আপনি সংকেত এই cacophony অনুবাদ করতে হবে।
Electrodes ইমপ্লান্টিং এছাড়াও চতুর হতে পারে। বিদ্যমান প্রযুক্তি মস্তিষ্কের টিস্যুতে ইলেক্ট্রোডগুলিকে নিমজ্জিত করে এবং প্রায়শই অবশ্যই নির্দিষ্ট সংযোগগুলিকে ক্ষতি করে। এই প্রযুক্তি শুধুমাত্র ক্ষেত্র রেকর্ডিং সঙ্গে উদ্বিগ্ন কারণ, কয়েক নিউরনের ক্ষতি সমস্যাযুক্ত নয়। লক্ষ্য ব্যক্তিগত নিউরনগুলির সাথে ইন্টারফেস করা হয়, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা হতে পারে।
উপরন্তু, সিস্টেমটি "ক্যালিব্রেটেড" হতে পারে। নিউরাল সংকেতগুলির সময় এবং শক্তি সমালোচকদের গুরুত্বপূর্ণ। সাধারণত, আপনার মস্তিষ্ক নিজেই calibrates। আপনি যখন একটি বেসবল ব্যাট সুইং অনুশীলন করেন, উদাহরণস্বরূপ, আপনি সংযোগগুলিকে শক্তিশালী করতে এবং কেবলমাত্র সঠিক শক্তি এবং দিকটি ব্যবহার করতে প্রতিক্রিয়া, ইতিবাচক বা নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া পাঠান। যদি আপনি নিজের সিস্টেমে এমন জিনিসগুলিকে নিজে নিজে সমন্বয় করতে চান যা স্বনির্বাচিত না হয় তবে এটি আরো বেশি চ্যালেঞ্জিং করতে পারে। (এটি মস্তিষ্কে "প্লাস্টিক" হতে খুব ভাল এবং মানানসই মূল্যবান, তবে এটি আপনার প্রতিক্রিয়াগুলির ভিত্তিতে কেবল নিজের আউটপুট সংশোধন করে নিজের সমস্যা সমাধান করতে পারে।)
এই ধরনের সমস্যা প্রকৌশল সমস্যা যদিও, এবং সমাধান করা অসম্ভব নয়। একবার এই চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান হয়ে গেলে, পৃথক নিউরনের সাথে ইন্টারফেস করার ক্ষমতা গভীর হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার মস্তিষ্কের মধ্যে "কাকতালীয় ডিটেক্টর" একাধিক নিউরন থেকে অন্তর্মুখী স্নায়ু impulses সনাক্ত। উভয় থেকে ইনপুট সময় যথেষ্ট বন্ধ হলে, এটি কাকতালীয় আবিষ্কারক নিজেই একটি আবেগ ট্রিগার হবে। এই প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করা হয় যা বিভিন্ন প্রসঙ্গ, ব্যবহার করা হয়।
কারণ এই প্রক্রিয়াটি বিভিন্ন নিউরাল ইভেন্টগুলির সাথে যুক্ত হওয়ার পক্ষে দুর্দান্ত, কারণ তারা মস্তিষ্কের দূরবর্তী অংশগুলিকে একত্রিত করার ধারণাগুলি তৈরি করতে এবং সেইজন্য একটি নতুন ধারণা শিখতে ব্যবহার করতে পারে। যদি এই প্রক্রিয়াটি নিজে নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে তবে একটি ম্যাট্রিক্স-এস্কি শেখার পদ্ধতিটি কল্পনা করতে পারে, যেখানে কাকতালীয় ডিটেক্টরগুলি বিভিন্ন ধারণাগুলি যুক্ত করার জন্য এবং শ্রেণীকক্ষে কখনও পায়ে কোন চিন্তাভাবনা গড়ে তুলতে চিন্তা করে। স্বল্পমেয়াদী সময়ে, পার্কিনসনের ক্ষেত্রে কেবল অনুপযুক্ত সিগন্যালিংকে বাধা দেওয়া খুব কঠিন হবে। প্রথমে মসৃণ আন্দোলন বজায় রাখার জন্য graphene জন্য সন্ধান করুন - সম্ভবত স্মৃতি পরে পরে অর্জন সহজ করতে।
মনে হয় টেলিপ্যাথি কি ভৌতিক? অ্যাকশন মধ্যে মস্তিষ্ক-থেকে-মস্তিষ্ক যোগাযোগ চেক আউট
একজন গবেষক হিসাবে, আমি বলব: এখন মস্তিষ্ক-থেকে-মস্তিষ্কের যোগাযোগে জড়িত থাকার জন্য একটি মজার সময়। আপনার নিজের অ্যান্টিসেপটিক গবেষণা ল্যাবের সান্ত্বনা থেকে, আপনি অন্যান্য বিলিয়ন ডলারের গবেষণা সুবিধাগুলিতে লোকেদের সাথে ভিডিও গেমগুলি খেলতে, একে অপরের সাথে শব্দ গেম খেলতে এবং অযৌক্তিক আলোর আগুনের প্রতিটি ফোনে আগুন পেতে পারেন ...
Teleporting আমাদের সংস্থা জন্য সম্ভব নাও হতে পারে, কিন্তু আমাদের মস্তিষ্ক প্রস্তুত
টেলপোর্টপোর্ট মেশিনগুলি একটি ফ্যাক্স মেশিনের মতো কাজ করে বলে মনে করা হয় - এটি শুধুমাত্র মানুষের পরিবর্তে কাগজে পরিবর্তিত, এবং যাত্রী একবার তাদের চূড়ান্ত গন্তব্যে পরিণত হওয়ার পরে মূল কপিগুলি ধ্বংস হয়ে যায়। হিউম্যান টেলপোর্টন, অবশ্যই, এখনও একটি কল্পনাপ্রসূত - আমরা একক ফটোগুলি এবং আটকা পড়ে আয়ন পাঠাতে পেরেছি, খ ...
কেন আমরা আমাদের হৃদয় বিট শুনতে পারি না? এখানে আমাদের মস্তিষ্ক কিভাবে ভলিউম নিচে পরিণত হয়
আপনার হৃদয়কে বোঝাতে সক্ষম হয়েছেন সেই সময়ের কথা চিন্তা করুন - একটি সম্পূর্ণ কর্মশালার বা অ্যাড্রেনালাইন-জ্বালানী মুহূর্তের পরে পাটিং, লুব-ডব। আপনি যদি স্বাস্থ্যকর হন তবে এই বিরল মুহুর্তগুলি আপনার নিজের হৃদস্পন্দন সম্পর্কে সচেতন হওয়া উচিত। এটি পূর্বে মেনে নেয়া হয়েছে যে এটি মস্তিষ্কের কারণে, কিন্তু এখন পর্যন্ত ...