नई दिल्ली, 29 जून (इंडिया साइंस वायर): बेंगलुरु स्थित शोधकर्ताओं की एक टीम भारतीय विज्ञान संस्थान (IISc) ने GPU आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है जो उम्र बढ़ने के शुरुआती लक्षणों या मस्तिष्क के कार्य में गिरावट से पहले की पहचान करने में मदद करने का वादा करता है वे अल्जाइमर रोगियों में व्यवहारिक रूप से प्रकट होते हैं। मस्तिष्क में प्रति सेकंड लाखों न्यूरॉन आग लगाते हैं, जिससे यात्रा करने वाले विद्युत स्पंदन उत्पन्न होते हैं कनेक्टिंग केबल्स के माध्यम से मस्तिष्क में एक बिंदु से दूसरे तक न्यूरोनल नेटवर्क में या “अक्षरों”। मस्तिष्क द्वारा किए जाने वाले संगणनाओं के लिए ये कनेक्शन आवश्यक हैं।
मस्तिष्क-व्यवहार संबंधों को उजागर करने के लिए मस्तिष्क संपर्क को समझना महत्वपूर्ण है पैमाना। अक्षतंतु सूचना राजमार्गों की तरह हैं। अक्षतंतु के बंडल ट्यूब और पानी के आकार के होते हैं अणु उनके माध्यम से, उनकी लंबाई के साथ, एक निर्देशित तरीके से चलते हैं। एक प्रकार का स्कैन इन आंदोलनों को ट्रैक करने के लिए डिफ्यूजन मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग (डीएमआरआई) कहा जाता है। हालांकि, स्कैन से प्राप्त डेटा केवल पानी के अणुओं का शुद्ध प्रवाह प्रदान करते हैं मस्तिष्क में प्रत्येक बिंदु जो कनेक्शन को इंगित करने के लिए पर्याप्त नहीं है।
“कल्पना कीजिए कि पानी के अणु कार हैं। स्कैन से प्राप्त जानकारी सही है अंतरिक्ष और समय में प्रत्येक बिंदु पर वाहनों की दिशा और गति, लेकिन नहीं . के साथ सड़कों के बारे में जानकारी। हाथ में कार्य सड़कों के नेटवर्क का अनुमान लगाने के समान है इन यातायात पैटर्नों को देखकर, ”देवराजन श्रीधरन, एसोसिएट प्रोफेसर, बताते हैं सेंटर फॉर न्यूरोसाइंस (सीएनएस), आईआईएससी, और अध्ययन के संबंधित लेखक।
वैज्ञानिकों ने इससे पहले LiFE (लीनियर फास्किकल इवैल्यूएशन) नामक एक एल्गोरिथम विकसित किया था कार्य को अंजाम देना। लेकिन, इसकी एक चुनौती यह थी कि इसने पारंपरिक केंद्रीय पर काम किया प्रसंस्करण इकाइयाँ (CPU), जो गणना को समय लेने वाली बनाती हैं। नए अध्ययन में, श्रीधरन की टीम ने कम्प्यूटेशनल को कम करने के लिए अपने एल्गोरिदम को बदल दिया कई तरह से प्रयास शामिल हैं, जिससे LiFE के प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार हुआ है।
तेज़ी से एल्गोरिथ्म को आगे बढ़ाते हुए, टीम ने इसे विशेष इलेक्ट्रॉनिक चिप्स पर काम करने के लिए फिर से डिज़ाइन किया – हाई-एंड गेमिंग कंप्यूटर में पाया जाने वाला प्रकार – जिसे ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) कहा जाता है। इससे उन्हें पिछले दृष्टिकोणों की तुलना में 100-150 गुना तेजी से डेटा का विश्लेषण करने में मदद मिली। ReAl-LiFE नामक उन्नत एल्गोरिथम यह भी अनुमान लगा सकता है कि मानव परीक्षण विषय कैसे है कोई विशिष्ट कार्य करेगा या करेगा।
एल्गोरिथम का उपयोग करके, टीम समझा सकती है 200 प्रतिभागियों के समूह में व्यवहार और संज्ञानात्मक परीक्षण स्कोर में भिन्नता। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि इस तरह के विश्लेषण में डेटा के रूप में चिकित्सा अनुप्रयोग भी हो सकते हैं बड़े डेटा तंत्रिका विज्ञान के लिए बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण तेजी से आवश्यक होता जा रहा है अनुप्रयोगों, विशेष रूप से स्वस्थ मस्तिष्क समारोह और मस्तिष्क विकृति को समझने के लिए।
उदाहरण के लिए, अपने नए एल्गोरिथम का उपयोग करते हुए, टीम को उम्मीद है कि वह के शुरुआती संकेतों की पहचान करने में सक्षम होगी अल्जाइमर में व्यवहारिक रूप से प्रकट होने से पहले उम्र बढ़ने या मस्तिष्क के कार्य में गिरावट रोगी।श्रीधरन के अलावा, अध्ययन दल में वर्षा श्रीनिवासन, सावन कुमार, पार्थ शामिल थे तालुकदार, और फ्रेंको पेस्टिल्ली। उन्होंने विज्ञान में अपने काम पर एक रिपोर्ट प्रकाशित की है जर्नल नेचर कम्प्यूटेशनल साइंस।
