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लंदन, 25 नवंबर : शोधकर्ता अब भ्रूण के विकास की गति और चरणों को पहचानने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) पर आधारित तरीकों का विकास और उपयोग कर रहे हैं. नेचर मेथड्स जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन में, सिस्टम जीवविज्ञानी पैट्रिक मुलर के नेतृत्व में जर्मनी में कोन्स्टानज़ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नये दृष्टिकोण का वर्णन किया है जो स्वचालित रूप से विकास प्रक्रियाओं की गति को पकड़ लेता है और मानव इनपुट के बिना विशिष्ट चरणों को पहचानता है. एक निषेचित अंडा कोशिका से एक कार्यात्मक जीव तक की यात्रा में पशु भ्रूण विशिष्ट विकासात्मक चरणों की एक श्रृंखला से गुजरते हैं.

फिर भी, विवरण में अंतर हैं - अलग-अलग प्रजातियों के बीच और यहां तक कि एक ही प्रजाति के भ्रूणों के बीच भी. उदाहरण के लिए, अलग-अलग भ्रूणीय अवस्थाओं से गुजरने की गति अलग-अलग हो सकती है. भ्रूण के विकास में इस तरह की विविधताओं को विकास का एक महत्वपूर्ण चालक माना जाता है, क्योंकि वे नई विशेषताओं को जन्म दे सकते हैं, जिससे विकासवादी अनुकूलन और जैव विविधता को बढ़ावा मिलता है. मुलर ने समझाया, "अक्सर भ्रूण माइक्रोस्कोप के नीचे बिल्कुल वैसे नहीं दिखते जैसे वे योजनाबद्ध चित्रों में दिखते हैं. और व्यक्तिगत चरणों के बीच परिवर्तन अचानक नहीं होते हैं, बल्कि अधिक क्रमिक होते हैं." यह भी पढ़ें : मेड-इन-इंडिया मदरबोर्ड के साथ सरकारी डेस्कटॉप टेंडरों के लिए मजबूत कदम उठाएगी Lenovo इंडिया

भ्रूण का विकास हमेशा अपेक्षित समय सारिणी का पालन नहीं करता है. मुलर ने कहा, "विभिन्न कारक भ्रूण के विकास के समय को प्रभावित कर सकते हैं, जैसे तापमान." उनके और उनके सहयोगियों द्वारा विकसित एआई-समर्थित पद्धति एक महत्वपूर्ण कदम है. पहले एप्लिकेशन उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने अपने ट्विन नेटवर्क को जेब्राफिश भ्रूण की 30 लाख से अधिक छवियों के साथ प्रशिक्षित किया जो स्वस्थ रूप से विकसित हो रहे थे. फिर उन्होंने अन्य जेब्राफिश भ्रूणों की विकासात्मक आयु को स्वचालित रूप से निर्धारित करने के लिए परिणामी एआई मॉडल का उपयोग किया. शोधकर्ता यह प्रदर्शित करने में सक्षम थे कि एआई जेब्राफिश भ्रूणजनन में महत्वपूर्ण चरणों की पहचान करने और विकास के व्यक्तिगत चरणों का पूरी तरह से स्वचालित रूप से और मानव इनपुट के बिना पता लगाने में सक्षम है. अपने अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने भ्रूण के विकास चरण की तुलना करने और भ्रूण के विकास की तापमान निर्भरता का वर्णन करने के लिए एआई प्रणाली का उपयोग किया.

यद्यपि एआई को सामान्य रूप से विकसित होने वाले भ्रूणों की छवियों के साथ प्रशिक्षित किया गया था, यह उन विकृतियों की पहचान करने में भी सक्षम था जो भ्रूण के एक निश्चित प्रतिशत में अनायास उत्पन्न हो सकती हैं या जो पर्यावरणीय विषाक्त पदार्थों से उत्पन्न हो सकती हैं. लेखकों ने कहा, "एक बार आवश्यक छवि सामग्री उपलब्ध हो जाने पर, हमारी ट्विन नेटवर्क-आधारित पद्धति का उपयोग समय और चरणों के संदर्भ में विभिन्न पशु प्रजातियों के भ्रूण विकास का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है."