ब्रेन स्कैन से देखी गई तस्वीरों का बारीक पुनर्निर्माण

Weizmann Institute of Science में Michal Irani के नेतृत्व वाली टीम ने एक AI सिस्टम बनाया है, जो ब्रेन स्कैन का विश्लेषण करके अंदाज़ा लगा सकता है कि कोई व्यक्ति क्या देख रहा है और फिर उससे मिलती-जुलती तस्वीर बना सकता है। यह सिस्टम उलटा काम भी कर सकता है: किसी तस्वीर को देखकर यह अनुमान लगा सकता है कि उससे दिमाग़ में कैसी गतिविधि होगी। इस सफलता को सितंबर 2026 में New York में हुई Cognitive Computational Neuroscience conference में पेश किया गया।

सिस्टम कैसे काम करता है

शोधकर्ताओं ने आठ स्वयंसेवकों के fMRI डेटा से एक “decoder” को प्रशिक्षित किया। हाई-रेज़ोल्यूशन स्कैनर में रहते हुए हर स्वयंसेवक ने करीब 9,000 तस्वीरें देखीं। Decoder की दो शाखाएं हैं—एक रंगों और आकृतियों की बनावट का अनुमान लगाती है, जबकि दूसरी तस्वीर की विषयवस्तु, जैसे “केलों का एक गुच्छा”, पहचानती है। इसके बाद diffusion model—AI का एक ऐसा प्रकार जो शोरभरे पिक्सल को साफ़ तस्वीर में बदलता है—अंतिम तस्वीर बनाता है। स्कैन और तस्वीरों के सीमित युग्मित डेटा की कमी दूर करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक “encoder” भी प्रशिक्षित किया, जो किसी भी तस्वीर से दिमाग़ की गतिविधि का अनुमान लगाता है। इससे दोनों मॉडल एक-दूसरे को बेहतर बनाने वाले चक्र में काम कर पाते हैं।

यह क्यों अहम है

नए decoder को किसी नए व्यक्ति से करीब एक घंटे का fMRI डेटा ही चाहिए, जबकि पहले के टूल के लिए लगभग 40 घंटे का डेटा ज़रूरी था। स्कैनिंग की लागत में प्रति घंटे $600‑$1,000 का अंतर पड़ता है। इससे यह तकनीक तंत्रिका-विज्ञान की प्रयोगशालाओं के लिए अधिक व्यावहारिक हो सकती है। आगे चलकर, यह लॉक्ड-इन सिंड्रोम से पीड़ित लोगों जैसे बोल न सकने वाले लोगों को दिमाग़ की गतिविधि को तस्वीरों में बदलकर संवाद करने में मदद कर सकती है।