سائنسدان انڊين انسٽيٽيوٽ آف سائنس (IISc) جي محققن پاران ٺاهيل نئين GPU تي ٻڌل مشين لرننگ الگورٿم جي مهرباني سان مختلف دماغي علائقن جي وچ ۾ رابطن کي سمجهڻ ۽ اڳڪٿي ڪرڻ جي قابل ٿي سگهن ٿا.
الورورٿم، جنهن کي Regularized، Accelerated، Linear Fascicle Evaluation يا ReAl-LiFE طور سڃاتو وڃي ٿو، انساني دماغ جي diffusion مقناطيسي گونج اميجنگ (dMRI) اسڪين ذريعي پيدا ڪيل ڊيٽا جي وڏي مقدار جو موثر انداز ۾ تجزيو ڪرڻ جي قابل آهي.
ٽيم جي ريئل-لائيف جي استعمال کين اجازت ڏني ته dMRI ڊيٽا کي 150 ڀيرا وڌيڪ تيزيءَ سان تجزيو ڪرڻ جي لاءِ موجوده جديد ٽيڪنالاجيءَ سان.
دماغي رابطي جو ماڊل ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
هر سيڪنڊ ۾، دماغ جا لکين نيورسن کي باهه ڏئي ٿي، برقي دال ٺاهي ٿي جيڪا نيورل نيٽ ورڪ ذريعي منتقل ٿئي ٿي- جنهن کي "axons" پڻ سڏيو ويندو آهي- دماغ جي هڪ حصي کان ٻئي تائين.
دماغ کي ڪمپيوٽر جي طور تي ڪم ڪرڻ لاء، اهي ڪنيڪشن ضروري آهن. بهرحال، دماغي رابطن جي مطالعي لاءِ روايتي طريقا اڪثر ڪري ناگوار جانورن جا ماڊل استعمال ڪندا آهن.
بهرحال، ڊي ايم آر آئي اسڪين پيش ڪري ٿو هڪ غير جارحتي طريقو انساني دماغ جي ڪنيڪشن کي جانچڻ لاء.
دماغ جا انفارميشن هاءِ وي ڪيبل (axons) آهن جيڪي ان جي مختلف علائقن کي ڳنڍيندا آهن. پاڻيءَ جا ماليڪيول محور بنڊلن سان گڏ سفر ڪندا آهن انهن جي ڊگھائي سڌيءَ ريت جيئن اهي ٽيوب وانگر ٺهيل هوندا آهن.
ڪنيڪٽوم، جيڪو دماغ ۾ ڦهليل فائبرن جي نيٽ ورڪ جو تفصيلي نقشو آهي، ڊي ايم آر آئي جي ذريعي ممڪن ٿي سگهي ٿو، جيڪو محققن کي هن حرڪت جي پيروي ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو.
بدقسمتي سان، انهن رابطن کي سڃاڻڻ سادو ناهي. صرف دماغ ۾ هر جڳهه تي پاڻي جي انوولن جو خالص وهڪرو اسڪين جي ڊيٽا پاران ڏيکاريل آهي.
پاڻي جي ماليڪيولن کي آٽو موبائيل سمجھيو. روڊن رستن جي باري ۾ ڪجھ به ڄاڻڻ کان سواء، گڏ ڪيل معلومات صرف وقت ۽ جڳهه تي گاڏين جي هدايت ۽ رفتار آهي.
انهن ٽرئفڪ جي نمونن جي نگراني ڪندي، ڪم روڊ رستن جي نيٽ ورڪن کي ڳولڻ جي برابر آهي. روايتي طريقا ويجهڙائي سان متوقع dMRI سگنل سان ملن ٿا inferred connectome مان حقيقي dMRI سگنل سان ان نيٽ ورڪ کي صحيح طور تي سڃاڻڻ لاءِ.
هن اصلاح کي ڪرڻ لاءِ، سائنسدانن اڳ ۾ هڪ الگورٿم ٺاهيو جنهن کي LiFE (Linear Fascicle Evaluation) سڏيو ويندو هو، پر ان جي هڪ خرابي اها هئي ته اهو روايتي سينٽرل پروسيسنگ يونٽس (سي پي يوز) تي ڪم ڪندو هو، جنهن حساب ڪتاب کي وقت جو استعمال ڪيو.
اصل زندگي اهو هڪ انقلابي نمونو آهي جيڪو هندستاني محققن پاران ٺاهيو ويو آهي
شروعات ۾، محققن هن ترتيب کي ڪرڻ لاءِ LiFE (Linear Fascial Evaluation) نالي هڪ الگورٿم ٺاهيو، پر ان جو هڪ نقصان اهو هو ته اهو عام سينٽرل پروسيسنگ يونٽس (سي پي يو) تي منحصر هو، جنهن حساب ڪرڻ ۾ وقت ورتو.
سريڌرن جي ٽيم جديد مطالعي ۾ پنھنجي ٽيڪنڪ کي بھتر ڪيو ته جيئن مختلف طريقن سان گھربل پروسيسنگ ڪم کي گھٽايو وڃي، جن ۾ بيڪار ڪنيڪشن کي ختم ڪرڻ ۽ LiFE جي ڪارڪردگيءَ کي بھتر ڪرڻ شامل آھي.
گرافڪس پروسيسنگ يونٽس (GPUs) تي ڪم ڪرڻ لاءِ تحقيق ڪندڙن پاران ٽيڪنالاجي کي وڌيڪ بهتر ڪيو ويو، جيڪي اعليٰ قسم جي گیمنگ پي سيز ۾ استعمال ٿيندڙ خاص برقي چپس آهن.
هن انهن کي ڊيٽا کي جانچڻ جي اجازت ڏني 100-150 ڀيرا اڳئين طريقن کان تيز. ٽيهن جو اپڊيٽ ڪيل الگورٿم، ريئل-لائيف، اهو پڻ اندازو لڳائي سگهي ٿو ته هڪ انساني ٽيسٽ مضمون ڪيئن عمل ڪندو يا هڪ خاص ڪم ڪندو.
ٻين لفظن ۾، هر فرد لاءِ الگورٿم جي پروجيڪٽ ڪيل لنڪ قوتن کي استعمال ڪندي، ٽيم 200 ماڻهن جي نموني ۾ رويي ۽ سنجيدگي واري ٽيسٽ جي اسڪور ۾ فرق بيان ڪرڻ جي قابل هئي.
اهڙا تجزيا پڻ دوا جي استعمال ڪري سگھن ٿا. وڏي پئماني تي ڊيٽا پروسيسنگ وڏي ڊيٽا نيورو سائنس جي ايپليڪيشنن لاءِ خاص طور تي صحت مند دماغي ڪم ۽ دماغي خرابين کي سمجهڻ ۾ اهم ٿي رهي آهي.
ٿڪل
نتيجي ۾، ReAl-LiFE اهو به اندازو لڳائي سگهي ٿو ته هڪ انساني امتحاني مضمون ڪيئن ڪم ڪندو يا ڪا خاص نوڪري ڪندو.
ٻين لفظن ۾، هر فرد لاءِ الگورٿم جي پروجيڪٽ ڪيل لنڪ قوتن کي استعمال ڪندي، ٽيم 200 ماڻهن جي نموني ۾ رويي ۽ سنجيدگي واري ٽيسٽ جي اسڪور ۾ فرق بيان ڪرڻ جي قابل هئي.
اهڙا تجزيا پڻ دوا جي استعمال ڪري سگھن ٿا. وڏي پئماني تي ڊيٽا پروسيسنگ وڏي ڊيٽا نيورو سائنس جي ايپليڪيشنن لاءِ خاص طور تي صحت مند دماغي ڪم ۽ دماغي خرابين کي سمجهڻ ۾ اهم ٿي رهي آهي.
جواب ڇڏي وڃو