ऊंगली के निशान की तरह यह अलग अलग होता है जीभ

• इसकी संरचना अत्यंत जटिल है

• हर उभार एक अलग केंद्र होता है

• इंसानों में यह एक जैसा नहीं है

राष्ट्रीय खबर

रांचीः इंसानी जीभ से भी वैयक्तिकता का पता चलता है। नए निष्कर्षों से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मानव जीभ की 3डी छवियों से पता चला है कि हमारी जीभ की सतह हम में से प्रत्येक के लिए अद्वितीय है। परिणाम हमारी जीभ की सतह की जैविक संरचना में एक अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और स्वाद और स्पर्श की हमारी भावना एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में कैसे भिन्न होती है। विशेषज्ञों का कहना है कि इस शोध में व्यक्तिगत भोजन प्राथमिकताओं की खोज करने, स्वस्थ भोजन विकल्प विकसित करने और भविष्य में मौखिक कैंसर के शीघ्र निदान की बहुत बड़ी संभावना है।

मानव जीभ एक अत्यधिक परिष्कृत और जटिल अंग है। इसकी सतह सैकड़ों छोटी कलियों से बनी होती है – जिन्हें पपीली के नाम से जाना जाता है – जो स्वाद लेने, बात करने और निगलने में सहायता करती हैं। इन असंख्य प्रक्षेपणों में से, मशरूम के आकार का कवकरूपी पैपिला हमारी स्वाद कलिकाओं को पकड़ता है जबकि मुकुट के आकार का फ़िलीफ़ॉर्म पैपिला जीभ को उसकी बनावट और स्पर्श का एहसास देता है। हमारे कवकरूप पैपिला के स्वाद कार्य पर अच्छी तरह से शोध किया गया है, लेकिन व्यक्तियों के बीच पैपिला के दोनों रूपों के आकार, आकार और पैटर्न में अंतर के बारे में बहुत कम जानकारी है।

पहली बार ऐसा प्रयोग किया गया

एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स के नेतृत्व में शोधकर्ताओं की एक टीम ने लीड्स विश्वविद्यालय के सहयोग से मानव जीभ के त्रि-आयामी सूक्ष्म स्कैन से सीखने के लिए एआई कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित किया, जो पैपिला की अनूठी विशेषताओं को दर्शाता है। उन्होंने पंद्रह लोगों की जीभ के सिलिकॉन मोल्ड्स से लिए गए अलग-अलग पैपिला के दो हजार से अधिक विस्तृत स्कैन से प्राप्त डेटा को एआई टूल में फीड किया। एआई मॉडल को प्रतिभागियों के पैपिला की व्यक्तिगत विशेषताओं की बेहतर समझ हासिल करने और प्रत्येक स्वयंसेवक की उम्र और लिंग की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

टीम ने पैपिला की विभिन्न विशेषताओं के बारे में एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए छोटी मात्रा में डेटा का उपयोग किया, जो कि टोपोलॉजी के एक महत्वपूर्ण उपयोग के साथ संयुक्त है – गणित का एक क्षेत्र जो अध्ययन करता है कि कुछ स्थान कैसे संरचित और जुड़े हुए हैं। इसने एआई टूल को 85 प्रतिशत सटीकता के भीतर पैपिला के प्रकार की भविष्यवाणी करने और जीभ की सतह पर फ़िलीफ़ॉर्म और फंगिफ़ॉर्म पैपिला की स्थिति को मैप करने में सक्षम बनाया। उल्लेखनीय रूप से, पैपिला को सभी पंद्रह विषयों में विशिष्ट पाया गया और एकल पैपिला से 48 प्रतिशत की सटीकता के साथ व्यक्तियों की पहचान की जा सकती है। इसके निष्कर्ष साइंटिफिक रिपोर्ट्स जर्नल में प्रकाशित किए गए हैं।

इसके वरिष्ठ लेखक, प्रोफेसर रिक साकार, रीडर, स्कूल ऑफ इंफॉर्मेटिक्स, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय, ने कहा, यह अध्ययन हमें जीभ की सतहों की जटिल वास्तुकला को समझने के करीब लाता है। हमें यह देखकर आश्चर्य हुआ कि ये माइक्रोन-आकार की विशेषताएं प्रत्येक व्यक्ति के लिए कितनी अनोखी हैं।

हर बिंदू का अलग अलग काम होता है

विशिष्ट लोगों और कमजोर आबादी की स्थितियों के अनुरूप व्यक्तिगत भोजन डिजाइन करने में सक्षम होने की कल्पना करें और इस प्रकार यह सुनिश्चित करें कि वे अपने भोजन का आनंद लेते हुए उचित पोषण प्राप्त कर सकें। प्रोफेसर साकार ने कहा, अब हम अन्य जैविक सतहों में माइक्रोन-आकार की विशेषताओं की पहचान करने के लिए एआई को ज्यामिति और टोपोलॉजी के साथ जोड़कर इस तकनीक का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं।

इससे मानव ऊतकों में असामान्य वृद्धि का शीघ्र पता लगाने और निदान करने में मदद मिल सकती है। प्रमुख लेखिका, रेना एंड्रीवा, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के बायोमेडिकल एआई में डॉक्टरेट प्रशिक्षण केंद्र (सीडीटी) में पीएचडी छात्रा, ने कहा, यह उल्लेखनीय था कि टोपोलॉजी पर आधारित विशेषताएं अधिकांश प्रकार के विश्लेषण के लिए बहुत अच्छी तरह से काम करती थीं, और वे व्यक्तियों में सबसे विशिष्ट थीं। इसके लिए न केवल पैपिला के लिए, बल्कि अन्य प्रकार की जैविक सतहों और चिकित्सा स्थितियों के लिए भी आगे के अध्ययन की आवश्यकता है।