Neurorobotics
নিউরোরোবটিক্স হল স্নায়ুবিজ্ঞান, রোবোটিক্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্মিলিত অধ্যয়ন। এটি মূর্ত স্বায়ত্তশাসিত স্নায়ুতন্ত্রের বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি। স্নায়ুতন্ত্রের মধ্যে রয়েছে মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদম (যেমন। সংযোগবাদী নেটওয়ার্ক), জৈবিক স্নায়বিক নেটওয়ার্কের গণনামূলক মডেল (যেমন। কৃত্রিম স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক, নিউরাল মাইক্রো সার্কিটের বড় আকারের সিমুলেশন) এবং প্রকৃত জৈবিক ব্যবস্থা (যেমন। ইন ভিভো এবং ইন ভিট্রো নিউরাল নেট)। এই ধরনের স্নায়ুতন্ত্র যান্ত্রিক বা অন্য যে কোনও ধরনের শারীরিক ক্রিয়াকলাপ সহ মেশিনে মূর্ত হতে পারে। এর মধ্যে রয়েছে রোবট, কৃত্রিম বা পরিধানযোগ্য ব্যবস্থা কিন্তু, ছোট আকারে, মাইক্রো-মেশিন এবং, বড় আকারে, আসবাবপত্র এবং পরিকাঠামো। নিউরোরোবটিক্স হল রোবোটিক্সের সাথে স্নায়ুবিজ্ঞানের সেই শাখা, যা মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদমের মতো মূর্ত স্বায়ত্তশাসিত স্নায়ুতন্ত্রের বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির অধ্যয়ন ও প্রয়োগ নিয়ে কাজ করে। এটি এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে মস্তিষ্ক মূর্ত এবং শরীর পরিবেশে আবদ্ধ। অতএব, বেশিরভাগ নিউরোবোটকে একটি সিমুলেটেড পরিবেশের বিপরীতে বাস্তব জগতে কাজ করতে হয়। রোবট নিউরোবোটিক্সের জন্য মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদমের বাইরে মস্তিষ্ক-নিয়ন্ত্রিত রোবট সিস্টেমের নকশাও জড়িত থাকতে পারে। নিউরোবোট মডেলের প্রধান শ্রেণীগুলিকে রোবটের উদ্দেশ্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন প্রধান শ্রেণীতে ভাগ করা যেতে পারে। প্রতিটি ক্লাস অধ্যয়নের জন্য আগ্রহের একটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া বাস্তবায়নের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সাধারণ ধরনের নিউরোরোবটগুলি হল মোটর নিয়ন্ত্রণ, স্মৃতি, ক্রিয়া নির্বাচন এবং উপলব্ধি অধ্যয়নে ব্যবহৃত হয়। লোকোমোশন এবং মোটর নিয়ন্ত্রণ নিউরোবোটগুলি প্রায়শই মোটর প্রতিক্রিয়া এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা অধ্যয়নের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং রোবটের জন্য নিয়ন্ত্রক তৈরিতে তাদের যোগ্যতা প্রমাণ করেছে। মোটর সিস্টেমের ক্রিয়া সম্পর্কে বেশ কয়েকটি স্নায়বিকভাবে অনুপ্রাণিত তত্ত্ব দ্বারা লোকোমোশন মডেল করা হয়। লোকোমোশন নিয়ন্ত্রণ মডেল বা কেন্দ্রীয় প্যাটার্ন জেনারেটর ব্যবহার করে অনুকরণ করা হয়েছে, পুনরাবৃত্তিমূলক আচরণ চালাতে সক্ষম নিউরনের গুচ্ছ, চার পায়ের হাঁটার রোবট তৈরি করতে। অন্যান্য গোষ্ঠীগুলি প্রাথমিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার সংমিশ্রণের ধারণাকে সহজ স্বায়ত্তশাসিত ব্যবস্থার একটি শ্রেণিবদ্ধ সেটে প্রসারিত করেছে। এই ব্যবস্থাগুলি এই প্রাথমিক উপসেটগুলির সংমিশ্রণ থেকে জটিল গতিবিধি তৈরি করতে পারে। মোটর ক্রিয়ার এই তত্ত্বটি কর্টিকাল কলামগুলির সংগঠনের উপর ভিত্তি করে, যা ক্রমান্বয়ে সাধারণ সংবেদনশীল ইনপুট থেকে একটি জটিল অ্যাফেরেন্ট সিগন্যালে বা জটিল মোটর প্রোগ্রাম থেকে প্রতিটি পেশী ফাইবারের জন্য সহজ নিয়ন্ত্রণে একীভূত হয়, যা একটি অনুরূপ শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো গঠন করে। মোটর নিয়ন্ত্রণের জন্য আরেকটি পদ্ধতি শিখে নেওয়া ত্রুটি সংশোধন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করে এক ধরণের সিমুলেটেড পেশী মেমরি গঠন করে। এই মডেলে, সময়ের সাথে মসৃণ এবং সঠিক নড়াচড়া তৈরি করতে ত্রুটি প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করার জন্য বিশ্রী, এলোমেলো এবং ত্রুটি-প্রবণ নড়াচড়া সংশোধন করা হয়। নিয়ন্ত্রক ত্রুটির পূর্বাভাস দিয়ে সঠিক নিয়ন্ত্রণ সংকেত তৈরি করতে শেখে। এই ধারণাগুলি ব্যবহার করে, রোবটগুলি ডিজাইন করা হয়েছে যা অভিযোজিত বাহু চলাচল তৈরি করতে বা কোনও কোর্সে বাধা এড়াতে শিখতে পারে। প্রাণী স্মৃতি ব্যবস্থার তত্ত্বগুলি পরীক্ষা করার জন্য ডিজাইন করা লার্নিং এবং মেমরি সিস্টেম রোবট। অনেক গবেষণায় ইঁদুরের স্মৃতি ব্যবস্থা পরীক্ষা করা হয়, বিশেষ করে ইঁদুরের হিপ্পোক্যাম্পাস, স্থান কোষ নিয়ে কাজ করে, যা একটি নির্দিষ্ট অবস্থানের জন্য আগুন জ্বালায় যা জানা গেছে। ইঁদুরের হিপ্পোক্যাম্পাসের অনুকরণে তৈরি ব্যবস্থাগুলি সাধারণত পরিবেশের মানসিক মানচিত্রগুলি শিখতে সক্ষম হয়, যার মধ্যে রয়েছে ল্যান্ডমার্কগুলি সনাক্ত করা এবং তাদের সাথে আচরণগুলি সংযুক্ত করা, যা তাদের আসন্ন বাধা এবং ল্যান্ডমার্কগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার অনুমতি দেয়। আরেকটি গবেষণায় প্রাথমিকভাবে শ্রবণশক্তির পাশাপাশি চাক্ষুষ উদ্দীপনার উপর ভিত্তি করে অভিযোজন এবং স্থানীয়করণের জন্য শস্যাগার পেঁচার প্রস্তাবিত শিক্ষার দৃষ্টান্তের উপর ভিত্তি করে একটি রোবট তৈরি করা হয়েছে। অনুমান করা পদ্ধতিতে সিনাপটিক প্লাস্টিসিটি এবং নিউরোমোডুলেশন জড়িত, একটি বেশিরভাগ রাসায়নিক প্রভাব যেখানে ডোপামিন বা সেরোটোনিনের মতো নিউরোট্রান্সমিটারগুলি নিউরনের ফায়ারিং সংবেদনশীলতাকে আরও তীক্ষ্ণ হতে প্রভাবিত করে। গবেষণায় ব্যবহৃত রোবটটি শস্যাগার পেঁচার আচরণের সাথে পর্যাপ্তভাবে মিলে যায়। উপরন্তু, মোটর আউটপুট এবং শ্রবণ প্রতিক্রিয়ার মধ্যে ঘনিষ্ঠ মিথস্ক্রিয়া শেখার প্রক্রিয়াতে গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণিত হয়, যা সক্রিয় সংবেদন তত্ত্বগুলিকে সমর্থন করে যা অনেক শেখার মডেলের সাথে জড়িত। এই গবেষণায় নিউরোরোবটগুলি শেখার জন্য সহজ ম্যাজ বা নিদর্শন উপস্থাপন করা হয়। নিউরোবোটের কাছে উপস্থাপিত কিছু সমস্যার মধ্যে রয়েছে প্রতীক, রঙ বা অন্যান্য নিদর্শনগুলির স্বীকৃতি এবং প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে সহজ ক্রিয়া সম্পাদন করা। শস্যাগার পেঁচার অনুকরণের ক্ষেত্রে, রোবটটিকে তার পরিবেশে চলাচলের জন্য তার অবস্থান এবং দিক নির্ধারণ করতে হয়েছিল। অ্যাকশন সিলেকশন এবং ভ্যালু সিস্টেম অ্যাকশন সিলেকশন স্টাডিজ একটি অ্যাকশন এবং তার ফলাফলের নেতিবাচক বা ইতিবাচক ওজন নিয়ে কাজ করে। নিউরোবোটগুলি সাধারণ নৈতিক মিথস্ক্রিয়া অধ্যয়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং করা হয়েছে, যেমন ধ্রুপদী চিন্তার পরীক্ষা যেখানে একটি লাইফ রাফট ধরে রাখতে পারে তার চেয়ে বেশি লোক রয়েছে এবং বাকিদের বাঁচানোর জন্য কাউকে নৌকা ছেড়ে যেতে হবে। যাইহোক, ক্রিয়া নির্বাচনের অধ্যয়নে ব্যবহৃত আরও বেশি নিউরোরোবট আত্ম-সংরক্ষণ বা গবেষণায় রোবটের জনসংখ্যার স্থায়ীকরণের মতো অনেক সহজ প্ররোচনার সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে। এই নিউরোবোটগুলি ইতিবাচক ফলাফল সহ সার্কিটগুলিকে উত্সাহিত করার জন্য সিনাপ্সের নিউরোমডুলেশনের পরে মডেল করা হয়। জৈবিক ব্যবস্থায়, ডোপামিন বা অ্যাসিটাইলকোলিনের মতো নিউরোট্রান্সমিটারগুলি ইতিবাচকভাবে স্নায়বিক সংকেতগুলিকে শক্তিশালী করে যা উপকারী। এই ধরনের মিথস্ক্রিয়ার একটি গবেষণায় ডারউইন সপ্তম রোবট জড়িত ছিল, যা পরিবাহী ধাতব ব্লকগুলিকে "খেতে" ভিজ্যুয়াল, শ্রবণশক্তি এবং একটি সিমুলেটেড স্বাদ ইনপুট ব্যবহার করেছিল। নির্বিচারে নির্বাচিত ভাল ব্লকগুলির উপর একটি ডোরাকাটা প্যাটার্ন ছিল এবং খারাপ ব্লকগুলির উপর একটি বৃত্তাকার আকৃতি ছিল। স্বাদের অনুভূতি ব্লকগুলির পরিবাহিতা দ্বারা অনুকরণ করা হয়েছিল। রোবটটির পরিবাহিতা স্তরের উপর ভিত্তি করে স্বাদের প্রতি ইতিবাচক এবং নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া ছিল। গবেষকরা রোবটটিকে পর্যবেক্ষণ করে দেখেছেন যে এটি কীভাবে তার ক্রিয়া নির্বাচনের আচরণগুলি তার ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে শিখেছে। অন্যান্য গবেষণায় ছোট ছোট রোবটের পাল ব্যবহার করা হয়েছে যা ঘরের চারপাশে ছড়িয়ে থাকা ব্যাটারিগুলি খায় এবং এর ফলাফলগুলি অন্যান্য রোবটের সাথে যোগাযোগ করে। সংবেদনশীল উপলব্ধি, বিশেষত দৃষ্টি অধ্যয়নের জন্য সংবেদনশীল উপলব্ধি নিউরোবোটও ব্যবহার করা হয়েছে। এগুলি প্রাথমিকভাবে এমন সিস্টেম যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংবেদনশীল পথের স্নায়বিক মডেলগুলি এম্বেড করার ফলে ঘটে। এই পদ্ধতিটি আচরণের সময় ঘটে যাওয়া সংবেদনশীল সংকেতগুলির সংস্পর্শে আসে এবং স্নায়বিক মডেলের দৃust়তার মাত্রার আরও বাস্তবসম্মত মূল্যায়নকে সক্ষম করে। এটি সর্বজনবিদিত যে মোটর ক্রিয়াকলাপ দ্বারা উত্পাদিত সংবেদনশীল সংকেতগুলির পরিবর্তনগুলি কার্যকর উপলব্ধিমূলক সংকেত সরবরাহ করে যা জীব দ্বারা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা দৃশ্যমান দৃশ্যের শক্তিশালী উপস্থাপনা প্রতিষ্ঠার জন্য মানুষের মাথা এবং চোখের নড়াচড়ার প্রতিলিপির সময় উদ্ভূত গভীরতার তথ্য ব্যবহার করেছেন। জৈবিক রোবটগুলি আনুষ্ঠানিকভাবে নিউরোরোবট নয় কারণ তারা স্নায়বিকভাবে অনুপ্রাণিত এআই সিস্টেম নয়, তবে প্রকৃত নিউরনের টিস্যু একটি রোবটের সাথে তারযুক্ত। এটি মস্তিষ্কের বিকাশ বা স্নায়বিক মিথস্ক্রিয়া অধ্যয়নের জন্য কালচারড নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহারকে কাজে লাগায়। এগুলি সাধারণত একটি মাল্টিলেক্ট্রোড অ্যারে (এমইএ)-তে উত্থাপিত একটি স্নায়বিক সংস্কৃতি নিয়ে গঠিত, যা স্নায়বিক ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড করতে এবং টিস্যুকে উদ্দীপিত করতে উভয়ই সক্ষম। কিছু ক্ষেত্রে, এমইএ একটি কম্পিউটারের সাথে সংযুক্ত থাকে যা মস্তিষ্কের টিস্যুতে একটি সিমুলেটেড পরিবেশ উপস্থাপন করে এবং মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপকে সিমুলেশনের ক্রিয়ায় রূপান্তরিত করে, পাশাপাশি সংবেদনশীল প্রতিক্রিয়া প্রদান করে স্নায়বিক ক্রিয়াকলাপ রেকর্ড করার ক্ষমতা গবেষকদের মস্তিষ্কে একটি উইন্ডো দেয়, যা তারা নিউরোবোট ব্যবহার করা হয় এমন একই সমস্যাগুলির বেশ কয়েকটি সম্পর্কে জানতে ব্যবহার করতে পারে। জৈবিক রোবটগুলির সঙ্গে একটি উদ্বেগের বিষয় হল নৈতিকতা। এই ধরনের পরীক্ষাগুলি কীভাবে পরিচালনা করা যায় তা নিয়ে অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়। কেন্দ্রীয় প্রশ্নটি হল চেতনা এবং ইঁদুরের মস্তিষ্ক এটি অনুভব করে কি না। চেতনাকে কীভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায় সে সম্পর্কে অনেক তত্ত্ব রয়েছে। স্নায়ুবিজ্ঞানের প্রভাব স্নায়ুবিজ্ঞানীরা নিউরোবোটিক্স থেকে উপকৃত হন কারণ এটি একটি নিয়ন্ত্রিত এবং পরীক্ষামূলক পরিবেশে মস্তিষ্কের কার্যকারিতার বিভিন্ন সম্ভাব্য পদ্ধতি পরীক্ষা করার জন্য একটি ফাঁকা স্লেট সরবরাহ করে। যদিও রোবটগুলি তাদের অনুকরণ করা সিস্টেমগুলির আরও সরলীকৃত সংস্করণ, তারা আরও নির্দিষ্ট, যা হাতে থাকা সমস্যার আরও সরাসরি পরীক্ষার অনুমতি দেয়। এগুলির সব সময় অ্যাক্সেসযোগ্য থাকার সুবিধাও রয়েছে, যদিও মানুষ বা প্রাণী সক্রিয় থাকাকালীন মস্তিষ্কের বড় অংশ পর্যবেক্ষণ করা আরও কঠিন, বিশেষত পৃথক নিউরন। স্নায়ুবিজ্ঞানের বিকাশ স্নায়বিক চিকিৎসা তৈরি করেছে। এর মধ্যে রয়েছে ফার্মাসিউটিক্যালস এবং স্নায়বিক পুনর্বাসন। অগ্রগতি মস্তিষ্কের একটি জটিল বোঝার উপর নির্ভর করে এবং এটি ঠিক কীভাবে কাজ করে। মস্তিষ্ক অধ্যয়ন করা কঠিন, বিশেষ করে মানুষের মধ্যে, ক্রেনিয়াল সার্জারির সাথে যুক্ত বিপদের কারণে। নিউরোরোবটগুলি পরীক্ষা এবং পরীক্ষার পরিসর উন্নত করতে পারে যা স্নায়বিক প্রক্রিয়াগুলির অধ্যয়নে সঞ্চালিত হতে পারে। আরও দেখুন ব্রেইন-কম্পিউটার ইন্টারফেস এক্সপেরিয়েন্স মেশিন নিউরোমরফিক ইঞ্জিনিয়ারিং ওয়্যারহেড (বিজ্ঞান কল্পকাহিনী) রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্ক নিউরোবোটিক্স অন স্কলারপিডিয়া (জেফ ক্রিচমার (2008), স্কলারপিডিয়া, 3 (3): 1365) একটি ল্যাব যা নর্থওয়েস্টার্ন বিশ্ববিদ্যালয়ের নিউরোবোটিক্সের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। নিউরোরোবটিক্সের সীমানা। নিউরোরোবটিক্সঃ ফ্রেডেরিক কাপলান নিউরোরোবটিক্স ল্যাব, কন্ট্রোল সিস্টেমস ল্যাব, এথেন্সের এন. টি. ইউ. (অধ্যাপক কোস্টাস জে কিরিয়াকোপোলোস) নিউরোরোবটিক্স ইন দ্য হিউম্যান ব্রেইন প্রজেক্ট দ্বারা মূর্তির একটি পরীক্ষামূলক বিজ্ঞান।