اعصابی سائنس، گاڑی کی نشست پر

تحریر کردہ ڈاکٹر نکولاس ولیمز، EMOTIV ریسرچ سائنسدان۔

کئی ماہ پہلے میں آٹھ سال بیرون ملک رہنے کے بعد امریکہ واپس آگیا۔ دوبارہ آغاز کرنے کا مطلب تھا کہ زندگی کے لئے درکار تمام چیزیں خریدنی ہوں گی۔ ایک صوفہ، بستر، اور کھانے کی میز کے علاوہ، مجھے یقیناً ایک گاڑی کی ضرورت تھی۔ خود کو مالی طور پر سمجھدار شخص سمجھتے ہوئے، میں نے مخصوص طور پر پرانے، لاگت موڈل کی تلاش کی لیکن افراط کی قیمتوں اور محدود انوینٹری کی وجہ سے جلد ہی مایوس ہو گیا۔ 2021 کی استعمال شدہ گاڑی مارکیٹ مؤثر طریقے سے مجھے نیا خریدنے کے لیے مجبور کررہی تھی، جو میں نے آخر کار خرید لیا۔ ذاتی مالیاتی اصولوں کی خلاف ورزی پر میرا افسردگی جلد ہی میرے نئے ٹویوٹا SUV کے آرام اور خصوصیات کے لئے کھلی ہوئی جوش کی جگہ لے لی گئی۔

مجھے خود کار ڈرائیونگ خصوصیات کی خصوصی تعریف ہوئی جو کہ میں نے اب تک صرف پڑھ تھی۔ کمکش ہدایت کاری اور فی فارورڈ-لوکنگ ریڈار کی وجہ سے لمبی ڈرائیوز آسان ہو گئیں۔ مجھے صرف سڑک پر نظر رکھنی تھی اور اسٹیئرنگ وہیل پر ہاتھ آرام دینا تھا اور خود گاڑی چلاتی رہی۔ تصادم جلوگیری، اندھے مقام کی نگرانی، پچھلی طرف کیمرے کے ساتھ ایک الارٹ سسٹم شامل کریں تاکہ میں کسی کے پیچھے نہ جا سکوں، اور یہ نئی گاڑی گزشتہ دہائی میں چلائی گئی پرانے ماڈل کی گاڑیوں سے کئی گنا زیادہ محفوظ تھی۔

کاریں، یقیناً، اب بھی خود کو نہیں چلاتیں۔ اگرچہ ان کے پاس اچھے خودکار اور حفاظتی خصوصیات ہیں، کاریں اب بھی ڈرائیور کی نگرانی کی ضرورت ہوتی ہیں اور، جب ضروری ہو، مداخلت کی۔ ہم ابھی بھی ڈیڑھ راستے پر ہیں کہ ڈرائیونگ سے انسانی عنصر کو ہٹایا جا سکے، اور یہی عنصر بنیادی طور پر خود کار حادثات اور اموات کا سبب بنتا ہے۔ انسان وہیل کے پیچھے غلطیاں کرتے ہیں۔ چاہے وہ پینے کے بعد گاڑی چلانا صحیح سمجھتے ہیں، یا رفتار بڑھانا مذاہ ہوتا ہے، یا وہ کچھ مزید میل کو بڑھانا چاہتے ہیں جب تک وہ اپنی تھکی ہوئی حالت کی آرام کے لئے روکتے ہیں، انسان بہت سے قابل بچاؤ خود کار حادثات کا سبب بنتے ہیں۔

[block id="cta-shortcode-browse-eeg-headsets-v2"]

قومی ہائی وے ٹریفک سیفٹی ایڈمنسٹریشن (NHTSA) کے مطابق، 2019 میں 36,096 موٹر گاڑی ٹریفک اموات ہوئیں۔ 2020 کے لئے، اموات کا تخمینہ 38,000 سے زائد تھا [1]۔ ان میں سے ایک بڑی تعداد خطرناک ڈرائیونگ کی وجہ سے ہوتی ہیں اور اس لیے قابل بچاؤ۔ NHTSA نے خطرناک ڈرائیونگ کی چھ اقسام کی نشاندہی کی ہے: رفتار بڑھانا، نشہ و گرفتاری سے متاثرہ ڈرائیونگ، سیٹ بیلٹس کا استعمال نہ کرنا (یا انہیں صحیح طور پر استعمال نہ کرنا)، مشغولیت کی ڈرائیونگ، اور سستی ڈرائیونگ۔ چونکہ دو تہائی تمام ٹریفک اموات رفتار بڑھانے اور متاثرہ ڈرائیونگ کی وجہ سے ہیں، بہت سی مداخلت کی مہمیں صحیح طور پر ان خطرے کو نشانہ بناتی ہیں۔ تاہم، مشغولیت اور سستی ڈرائیونگ غیر معمولی تعداد میں اموات کا باعث بنتی ہیں، 2019 میں 3,142 مشغولیت سے جڑی اموات اور 697 سستی سے جڑی اموات [2]۔

لیبارٹری میں دھیان کی پیمائش کے لیے نیورو سائنسی کا استعمال

نیورو سائنسی ڈرائیور کی سیٹ میں - لیبارٹری میں دھیان کی پیمائش کے لئے نیورو سائنسی کا استعمال۔

نیورو سائنسدان مختلف طریقے استعمال کرتے ہیں لیبارٹری میں دھیان کی پیمائش کرنے کے لئے۔ ان میں سے ایک طریقہ یہ حقیقت استعمال کرتا ہے کہ ہمارا دماغ اپنے نیوران کی فائرنگ کے وقت چھوٹی مقدار میں بجلی جاری کرتا ہے۔ الیکٹروانسفالوجرام (EEG) کا استعمال کرتے ہوئے، ہم اس بجلی میں اتار چڑھاؤ کی پیمائش کر سکتے ہیں تاکہ یہ سمجھ سکیں کہ دماغ کب اور کہاں سرگرم ہے۔ جن رفتاروں، یا فریکوینسی، پر یہ اتار چڑھاؤ انجام پاتے ہیں انہیں ذبذبات، یا زیادہ عام، دماغی لہریں، کہا جاتا ہے۔ دماغی لہروں کی فریکوینسی ذہنی حالات یا عملوں میں Insight فراہم کر سکتی ہے۔

مثال کے طور پر، دماغی لہریں جو ایک سیکنڈ میں 14 سے 30 بار ذبذب کرتی ہیں (یا 14 - 30 Hz) کو بیٹا لہریں کہا جاتا ہے اور یہ ذہنی شرکت کی اعلی سطح سے منسلک ہوتی ہیں۔ 8 - 13 Hz کی حد میں ذبذبات کو ایلفا لہریں کہا جاتا ہے اور یہ عمومی طور پر آرام یا غیر فعالی دھیان کے دوران موجود ہوتی ہیں۔ مثال کے طور پر، جب کوئی شخص مراقبہ کرتا ہے تو آپ عام طور پر ایلفا لہریں دیکھیں گے۔ تھیٹا لہروں کے ذبذبات 4 سے 7 Hz کے درمیان ہوتے ہیں اور جب کوئی شخص گہری آرام یا غذا احساس میں ہوتا ہے تو دیکھے جاتے ہیں۔ سب سے سست لہریں ڈیلٹا ہوتی ہیں (1 - 4 Hz) اور وہ دیکھے جاتے ہیں جب کوئی شخص گہری نیند میں ہو۔

متعلقہ پوسٹ دیکھیں EEG کے تعارفی گائیڈ

لیبارٹری میں، سائنسدان دماغی لہروں کے وقت، وسعت، اور فریکوینسی کی پیمائش کر سکتے ہیں تاکہ یہ طے کریں کہ کسی شخص کا ذہن کاموں کے دوران کتنا ملاحظہ پذیر یا غیر ملاحظہ پذیر ہے۔ مثال کے طور پر، جب کوئی شخص کچھ ایسا دیکھتا یا سنتا ہے جس کا وہ مشاہدہ کر رہا ہے، اس کا EEG ایک مخصوص ردعمل ظاہر کرتا ہے جسے P300 کہا جاتا ہے، جو ایک بڑی وسعت والی لہر ہوتی ہے جو شے کی ظاہریت کے 300 ms بعد ہوتی ہے [3]۔ اسی طرح، ایلفا ذبذبات میں کمی ظاہر کر سکتی ہے کہ کوئی چیز پر توجہ دے رہا ہے [4]۔ سستی بھی EEG پر دستخط پیدا کرتی ہے جو ڈیلٹا، تھیٹا، اور ایلفا ذبذبات میں تبدیلیوں کے ذریعے پایان ہوتی ہے [5]۔

کس طرح ہم گاڑی میں دھیان کی پیمائش کر سکتے ہیں؟ 

ایک گاڑی میں ہم دھیان اور سستی کی پیمائش حرکاتی طریقوں سے کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کیمرے ڈرائیوروں کی آنکھوں کو ٹریک کر سکتے ہیں تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ وہ سڑک کو دیکھ رہے ہیں۔ اسی طرح، کیمرے ڈرائیوروں کے سر کو دیکھ سکتے ہیں جب وہ سر کو جھکانا شروع کرتے ہیں یہ اشارہ دیتے ہوئے کہ وہ نیند میں ہیں۔ تاہم، صرف اس لئے کہ ایک شخص سڑک کو دیکھ رہا ہے یا اس کا سر نہ جھک رہا ہو اس کا مطلب یہ نہیں کہ وہ توجہ دے رہا ہے یا کہ وہ تھکا ہوا نہیں ہے۔ EEG ان خطرناک حالات کے پتا چلو کا اضافہ کر سکتا ہے۔ وہ شاید ان کو پیشگوئی بھی کر سکیں کہ وہ حرکاتی طریقوں سے وابستہ نہ ہوں۔ 

نیورو سائنسی ڈرائیونگ سیٹ میں - EEG ان خطرناک حالات کے پتا چلو کا اضافہ کر سکتا ہے۔ وہ شاید ان کو پیشگوئی بھی کر سکیں کہ وہ حرکاتی طریقوں سے وابستہ نہ ہوں۔

2020 میں، محققین نے مطالعات کی ایک سمتاتی جائزہ لی جو کہ مارکیٹ میں دستیا بEEG ہیڈ سیٹس استعمال کرتی ہیں جو حقیقی وقت میں سستی کی تشخیص کرتے ہیں [6]۔ انہوں نے رپورٹ کیا کہ اس طرح کے مطالعات میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والا ہیڈسیٹ وہ تھے جو EMOTIV نے تیار کیے، اس کے بعد نیوروسکائی، انٹیرایکسن، اور اوپن بی سی آئی۔ سستی کی تشخیص کے لئے، انہوں نے پایا کہ یہاں تک کہ بنیادی EEG خصوصیات، مثلاً فریکوینسی ذبذبات، سستی کا پتہ لگانے کے لئے استعمال کی جا سکتی ہیں۔ تاہم، وہ یہ نوٹ کرتے ہیں کہ کئی معاملات میں، "الگوردمی اصلاح کی ضرورت باقی ہے"، مطلب ہے کہ مشین لرننگ الگوردمز نے زیادہ درست تشخیصات جیت لی۔

تجارتی EEG اور مشین لرننگ الگوردمز کا فائدہ اٹھانا تاکہ ہمیں محفوظ تر بن سکیں

EMOTIV نے تجارتی EEG میں ایک دہائی سے زیادہ عرصے تک قیادت کی ہے۔ اس دوران انہوں نے مختلف شکلوں میں EEG نظامات تیار کیے ہیں، 32-چینلز والے روایتی تجرباتی رکھوٹ سے 2-چینلز والے کان کے اندر ہیڈ فون تک۔ جامع فارم کی شکل والے نظامات، جیسے کہ MN8 ہیڈ فون یا Insight، عام دن کے قابل لباس نیوروٹیک کی جانب پہلے قدموں کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ان قسم کے ہارڈویئر کو گاڑی کے کنٹرول میں ضم کرتے ہوئے، ہم حادثوں کو ان کے شریک ذہنی حالتوں کے واقعہ ہونے سے پہلے روک سکتے ہیں۔ 

نیورو سائنس ڈرائیور کی سیٹ میں - تجارتی EEG اور مشین لرننگ الگوردمز کا فائدہ اٹھانا تاکہ ہمیں محفوظ تر بن سکیں۔

گاڑیوں میں EEG ہارڈویئر کو ضم کرنا صرف حل کا ایک حصہ ہے۔ ذہنی حالتوں کے خاص نشانات کے لئے EEG ڈیٹا کو خصوصیات میں ڈیکوڈ کرنے کے لئے پیچیدہ مشین لرننگ الگوردمز کی ضرورت ہوتی ہے۔ آج تک، EMOTIV نے ایسی سات تشخیصات تیار کی ہیں: مایوسی، دلچسپی، آرام، منانت، جوش، توجہ، اور تناؤ۔ EMOTIV انجینئرز نے نیورو سائنسدان کے ساتھ گہرے تجرباتی مطالعات، جو کہ ان ریاستوں کو پیدا کرنے کے لئے معروف پروٹوکول استعمال کرتے ہیں، کے ذریعے ان تشخیصات کو تیار کرنے کے لئے نزدیک سے کام کیا ہے۔ گاڑی ڈومین میں، Emotiv فی الحال ایک ڈرائیور کی توجہ کی تشخیص پر بہتر بنا رہا ہے جو گاڑی چلانے والے سمیلیٹر کے تحت تیار ہوا ہے۔ یہ مغربی آسٹریلیا کے رائل آٹوموبائل کلب کے ساتھ یکجائی کے نتائج ہیں، جس کے نتیجے میں ایک توجہ سے چلنے والی گاڑی نیچے کم ہو گئی جب توجہ کم ہوئی [7]۔ آپ کچھ ویڈیوز اس کی یکجائی کی یکجائی اور اس کے نتائج کو یوٹیوب پر دیکھ سکتے ہیں۔  

نیورو سائنس اور ڈرائیونگ کا مستقبل

نیورو سائنس ڈرائیور کی سیٹ میں - نیورو سائنس اور ڈرائیونگ کا مستقبل۔

ابتدائی مداخلتوں جیسے کہ سیٹ بیلٹ اور ہلکی سی آواز والی بینڈوں سے لے کر جدید مداخلتوں جیسے کہ خودکار ایمرجنسی بریکنگ اور معاون ہدایت، ہماری گاڑیاں اب بہت محفوظ ہو چکی ہیں۔ مگر ہر سال حادثات کے نتیجے میں مرنے والوں کی تعداد بتاتی ہے کہ ہم ابھی بھی مغز کاری کے نقطہ پر پہنچنے کا راستہ طے نہیں کیا کہ گاڑیاں "محفوظ" شمار کی جائیں۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے، ہر گزرتہ سال ہماری گاڑیاں زیادہ محفوظ ہوتی جائیں گی، مگر جب تک انسان گاڑیاں چلانے کے غالباً موزوں کاربر ہوتے رہیں گے، انسانی طبیعت کی وجہ سے حادثات ہوتے رہیں گے۔ EEG ٹیکنالوجی ایک خاص طور پر امید افزا راستہ ظاہر کرتی ہے انسانی عنصر کو کم کرنے کے لیے ذاتی اشاریات کی نشاندہی کرکے اور حادثے کے حالات پیدا ہونے سے پہلے مداخلت کرکے۔

حوالہ جات

[1] نیشنل سینٹر فار سٹاٹیسٹکس اینڈ اینالیسس، “موٹر گاڑی ٹریفک فوتیات کی 2020 کے لئے ابتدائی تخمینہ. " قومی ہائی وے ٹریفک سیفٹی ایڈمنسٹریشن، مئی 2021. رسائی کیا گیا: جنوری 04، 2022. [آن لائن]. دستیاب ہے: https://crashstats.nhtsa.dot.gov/Api/Public/ViewPublication/813115

[2] نیشنل سینٹر فار سٹاٹیسٹکس اینڈ اینالیسس، “موٹر گاڑی حادثات کا جائزہ 2019.” قومی ہائی وے ٹریفک سیفٹی ایڈمنسٹریشن, 2020.

[3] S. J. Luck اور E. S. Kappenman، The Oxford handbook of event-related potential components. آکسفورڈ یونیورسٹی پریس، 2011.

[4] G. Thut, “اکیبوکسیٹل کارٹیکس پر الفا بینڈ کی جانچ پڑھائی بناتی ہے Visual Target Detection کی پیشن گوئی کرتی ہے”، J. Neurosci., جلد 26، نمبر 37، صفحات 9494–9502، ستمبر 2006، doi: 10.1523/JNEUROSCI.0875-06.2006.

[5] C.-H. Chuang, C.-S. Huang, L.-W. Ko, اور C.-T. Lin، “ایک EEG پر مبنی پرسیپچول فنکشن انٹیگریشن نیٹ ورک ڈراؤزی ڈرائیونگ کے لئے، ” Knowl.-Based Syst., جلد 80, صفحات 143–152, مئی 2015, doi: 10.1016/j.knosys.2015.01.007.

[6] J. LaRocco, M. D. Le, اور D.-G. Paeng، “سادہ قیمت کے EEG ہیڈسیٹس کا نظامی جائزہ بیداری کی جانچ کے لئے استعمال کیا گیا، ” Front. Neuroinformatics, vol. 14, p. 42, 2020, doi: 10.3389/fninf.2020.553352.[7] “آسٹریلیا کے محققین نے 'توجہ سے چلنے والی' گاڑی کا انکشاف کیا،” 2013. https://phys.org/news/2013-09-australia-unveil-attention-powered-car.html (دورہ جنوری 12، 2022).