নিউরোমরফিক ইঞ্জিনিয়ারিং ও ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেস (পর্ব ১১): রিয়েল-টাইম নিউরাল সিগন্যাল ডিকোডিং: স্পাইকট্রেইন প্রসেসিং, উইনার ফিল্টার ও কালম্যান স্টেট-স্পেস ডিকোডার

ব্রেন-মেশিন ইন্টারফেসের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ হলো মস্তিষ্কের হাজার হাজার নিউরনের বিশৃঙ্খল বৈদ্যুতিক সংকেত থেকে মানুষের অঙ্গপ্রত্যঙ্গ নাড়ানোর সুনির্দিষ্ট ইচ্ছা বা লক্ষ্যকে রিয়েল-টাইমে (২০ মিলিসেকেন্ডের কম সময়ে) নিখুঁতভাবে ডিকোড করা। এই পর্বে আমরা ফ্রন্ট-এন্ড স্পাইক ডিটেকশন থেকে শুরু করে বিখ্যাত উইনার লিনিয়ার ফিল্টার এবং কালম্যান ফিল্টার ডিকোডার-এর গাণিতিক ভিত্তি পর্যালোচনা করব।

১. স্পাইক ডিটেকশন ও বিনিং

কাঁচা ভোল্টেজ সিগন্যালকে প্রথমে ৩০০ হার্টজ থেকে ৬ কিলোহার্টজে ব্যান্ডপাস ফিল্টার করা হয়। এরপর কুইরোগার অ্যাডাপ্টিভ নয়েজ থ্রেশহোল্ড অতিক্রমকারী স্পাইকগুলোকে ২০-৫০ মিলিসেকেন্ডের টাইমে গুনে নিউরাল ফায়ারিং ভেক্টর (mathbf{y}_k) তৈরি করা হয়।

২. কালম্যান স্টেট-স্পেস ডিকোডার

কালম্যান ফিল্টার একটি দুই-ধাপ বিশিষ্ট চমৎকার বায়েশিয়ান অ্যালগরিদম:

1. কাইনেমেটিক্স মডেল (গতিবিধি অনুমান): নিউটনের গতিবিদ্যা মেনে হাত বা কার্সারের বর্তমান অবস্থান ও বেগের পূর্বাভাস দেয়: (mathbf{x}_k = mathbf{A} mathbf{x}_{k-1} + mathbf{w}_k)।
2. মেজারমেন্ট আপডেট (নিউরাল সংশোধন): নতুন প্রাপ্ত নিউরাল স্পাইকের সাথে পূর্বাভাসিত অবস্থান মিলিয়ে কালম্যান গেইন (mathbf{K}_k) প্রয়োগ করে সবচেয়ে নিখুঁত অবস্থান নির্ধারণ করে:
   [
   hat{mathbf{x}}_k = hat{mathbf{x}}_k^- + mathbf{K}_k (mathbf{y}_k – mathbf{C} hat{mathbf{x}}_k^-)
   ]

এর ফলে কোনো কাঁপুনি ছাড়াই রোবোটিক হাত অত্যন্ত মসৃণভাবে পরিচালিত হয়।

শাকিল মাহমুদ সজল

সফটওয়্যার প্রকৌশলী ও লেখক, ঢাকা, বাংলাদেশ। কম্পিউটার বিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান, ইতিহাস ও ভাবনার সমন্বয়ে ব্যক্তিগত নোট ও প্রবন্ধ সংকলন।