नवीनतम रिपोर्ट के अनुसार, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) मीडिया लैब से आए ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस परियोजना AlterEgo ने इस वर्ष की शुरुआत में व्यावसायिक रूपांतरण पूरा कर लिया है और एक स्वतंत्र लाभप्रद कंपनी में विभाजित हो गया है। इस परियोजना द्वारा विकसित वार्न डिवाइस उपयोगकर्ता के चुपके शब्दों के तार्किक अंग-मांसपेशी संकेत ग्रहण कर सकता है, जिससे AI सहायक और बाहरी उपकरणों के साथ चुपके संचार संभव हो जाता है, चिकित्सा सहायता और मानव-मशीन अंतःक्रिया के क्षेत्र में बड़ा अनुप्रयोग संभावना है।
AlterEgo परियोजना 2018 में शुरू हुई, जिसका उद्देश्य अस्तरीय बाह्य तंत्रिका अंतर्मुखी प्रौद्योगिकी विकसित करना था। इस उपकरण के शीर्ष धारक डिज़ाइन के साथ साथ सात छोटे इलेक्ट्रोड्स का उपयोग उपयोगकर्ता के आंतरिक बोलने के समय चेहरे और आवाज के मांसपेशी उत्पन्न निर्माण छोटे विद्युत संकेतों को संवेदनशील करता है। इन संकेतों को प्रसंस्करण के बाद टेक्स्ट या निर्देश में बदला जा सकता है, जिससे बिना बोले मानव-मशीन अंतःक्रिया संभव हो जाती है। फीडबैक प्रणाली अस्थि चालन ध्वनि तकनीक का उपयोग करती है, जो हड्डी के कंपन के माध्यम से उपयोगकर्ता को सूचना प्रसारित करती है, आम श्रवण को बाधित नहीं करती है।
तकनीकी परीक्षण डेटा बताता है कि AlterEgo प्रणाली शुरुआती परीक्षण में 92% सटीकता तक पहुंच गई है, जो गणित गणना, खेल नियंत्रण और स्ट्रीमिंग नियंत्रण जैसे विभिन्न अनुप्रयोग क्षेत्रों का समर्थन कर सकती है। दिमाग में एक आंतरिक उपकरण के आवश्यकता वाले आक्रामक ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के विपरीत, AlterEgo केवल उपयोगकर्ता के इच्छित संकेतों को ग्रहण करता है, जिससे गोपनीयता सुरक्षा में एक स्पष्ट लाभ होता है।
इस वर्ष की शुरुआत में, AlterEgo परियोजना MIT मीडिया लैब से विभाजित हो गई और बोस्टन में स्थित एक स्वतंत्र कंपनी बन गई। कंपनी की वेबसाइट के अनुसार, नई संस्करण उपकरण में कैमरा फ़ंक्शन जोड़ा गया है, जिससे उपयोगकर्ता हस्त चिह्न के माध्यम से वस्तुओं के बारे में तुरंत जांच कर सकते हैं। प्रणाली में Silen Sense फ़ंक्शन भी जोड़ा गया है, जो सामान्य बोलने से लेकर पूरी तरह से चुप तक विभिन्न संचार मोड की आवश्यकता के अनुरूप हो सकता है।
अपडेट किए गए प्रदर्शन वीडियो ने इस तकनीक के वास्तविक अनुप्रयोग प्रभाव को दिखाया है। उपयोगकर्ता उपकरण पहने बिना बोले नोट बना सकते हैं, AI सहायक के साथ जांच कर सकते हैं या विभिन्न कार्य कर सकते हैं। अधिक आकर्षक बात यह है कि उपकरण एक व्यक्ति के चुपके शब्दों के संकेत को दूसरे व्यक्ति के लिए सुनने योग्य ध्वनि आउटपुट में परिवर्तित कर सकता है, और वास्तविक समय में अनुवाद के लिए समर्थन भी प्रदान करता है।
अनुप्रयोग दृष्टिकोण के अनुसार, AlterEgo तकनीक का मुख्य बाजार भाषा बाधित रोगी समूह है। मांसपेशी अपसारी अक्षय रोग और बहुगतिक रोग जैसी बीमारियों के कारण बोलने वाले रोगी के लिए, इस उपकरण अत्यंत निर्माण वाले मांसपेशी संकेतों के पता लगाकर संचार क्षमता के निर्माण कर सकता है, जिससे उन्हें एक नई संचार प्रक्रिया प्रदान करता है।
चिकित्सा अनुप्रयोग के अलावा, AlterEgo के दैनिक जीवन में व्यापक अनुप्रयोग क्षेत्र हैं। उपयोगकर्ता शोर वाले वातावरण में बिना बोले उपकरणों का नियंत्रण कर सकते हैं, या हस्त चिह्न और चुपके बोलने के माध्यम से बुजुर्ग घरेलू प्रणाली का नियंत्रण कर सकते हैं। ऐसा अंतःक्रिया विधि उद्योग में "निकट मस्तिष्क अंतर्दृष्टि नियंत्रण" के रूप में जाना जाता है, जो मानव-मशीन अंतःक्रिया के मानक को फिर से परिभाषित करने की संभावना रखता है।
हालांकि, इस तकनीक के फैलाव के साथ कुछ चुनौतियां भी हैं। पहला, उपकरण के वास्तविक उपयोग में उपयोगकर्ता को चुपके बोलने की प्रक्रिया को नियंत्रित करना आवश्यक होता है, जो कुछ शिक्षण समय की आवश्यकता हो सकती है। दूसरा, हालांकि कंपनी का दावा है कि वे केवल इच्छित संकेतों को ग्रहण करते हैं, लेकिन अस्वच्छ चुपके बोलने के व्यवहार के कारण गोपनीयता उल्लंघन के जोखिम हो सकते हैं, जो डेटा सुरक्षा के क्षेत्र में नए विचार के लिए अनुरोध करता है।
उद्योग विशेषज्ञों के अनुसार, AlterEgo गैर-आक्रामक ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस तकनीक के महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो Meta जैसी कंपनियों के समान अनुसंधान परियोजनाओं के साथ उपयोगी तकनीकी पूरक बन गया है। जैसे-जैसे सटीकता में आगे की बढ़त होती है और उपकरण के छोटे आकार के साथ-साथ, इस तरह के तकनीक आईएआई युग में बड़े भूमिका निभाने की संभावना रखते हैं।
वर्तमान में, AlterEgo कंपनी उत्पाद के आधिकारिक मूल्य और बिक्री के समय सारणी के बारे में अब तक कोई घोषणा नहीं की है, लेकिन पहले उपयोगकर्ताओं के लिए आवेदन चैनल खोल दिया गया है। कंपनी ने कहा कि वे निर्देश की गति और अंतर्निहित सटीकता के अधिक विवरण के साथ प्रणाली के सुधार में आगे बढ़ेंगे, जिससे अधिक वास्तविक अनुप्रयोग क्षेत्रों की आवश्यकता को पूरा करने में सक्षम हो सकेंगे।
