कभी किराने की दुकान में खो गया? शोधकर्ता यह पता लगाने के करीब हैं कि क्यों

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कभी किराने की दुकान में खो गया? शोधकर्ता यह पता लगाने के करीब हैं कि क्यों

कल्पना कीजिए कि आप डेयरी विभाग के लिए जाने वाले एक चेन सुपरमार्केट से गुजर रहे हैं।

आपने इसे दस लाख बार किया है: उत्पाद से दूर प्रवेश द्वार पर जाएं और तैयार सूप, बॉक्सिंग मैकरोनी और अन्य स्टेपल के दो दर्जन पंखों पर जाएं। औद्योगिक रेफ्रीजरेटर की पंक्तियाँ बिल्कुल… के बारे में… यहाँ होनी चाहिए।

लेकिन वे नहीं हैं।

और फिर आपको याद आता है: आप पूरे शहर में एक सुपरमार्केट में हैं, आपके पड़ोस में एक नहीं। बाकी सब कुछ वैसा ही दिखता है, लेकिन डेयरी विभाग स्थानांतरित हो गया है और आप स्टोर के गलत छोर पर हैं।

शोधकर्ताओं ने लंबे समय से यह पता लगाने के लिए संघर्ष किया है कि मस्तिष्क अंतरिक्ष के वातावरण को कैसे याद रखता है, विशेष रूप से वे जो समान हैं – जैसे कि एक ही सुपरमार्केट श्रृंखला में दो स्टोर – और मस्तिष्क भ्रम से कैसे बचा जाता है।

एरिज़ोना विश्वविद्यालय में मनोवैज्ञानिकों द्वारा किए गए एक नए अध्ययन से पता चलता है कि मस्तिष्क समान वातावरण का इलाज कर सकता है जैसे कि वे ऐसे वातावरण की एक जोड़ी से भी अधिक भिन्न होते हैं जिनमें कुछ भी सामान्य नहीं है। मस्तिष्क वैज्ञानिकों के लिए इस अवधारणा को “प्रतिकर्षण” के रूप में जाना जाता है।

“हमारे अध्ययन तक, हम नहीं जानते थे कि मस्तिष्क उन चीजों को कैसे अलग कर सकता है,” अध्ययन के वरिष्ठ लेखक ने कहा। अर्ने एक्स्ट्रोमयूएरिजोना में मानव विशेष अनुभूति प्रयोगशाला के प्रमुख, विज्ञान महाविद्यालय में मनोविज्ञान के प्रोफेसर।

अध्ययन का नेतृत्व एक्स्ट्रोम की प्रयोगशाला में पोस्टडॉक्टरल फेलो ली झेंग ने किया था और यह पत्रिका में प्रकाशित हुआ था। प्रकृति संचार.

निष्कर्ष अंततः वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद कर सकते हैं कि स्ट्रोक और अल्जाइमर रोग जैसी स्थितियां भटकाव और खराब स्थानिक स्मृति जैसे लक्षण क्यों पैदा करती हैं।

“यहां प्रभाव शायद इस तंत्रिका प्रतिकर्षण तंत्र के कारण हैं जो उम्र बढ़ने के साथ कमजोर हो सकते हैं,” एक्स्ट्रोम ने कहा। “यदि आप उस तंत्र को समझते हैं जिसके द्वारा एक स्वस्थ, युवा मस्तिष्क काम करता है, तो आप शायद कुछ चीजों को बेहतर ढंग से समझ पाएंगे जो तंत्रिका रोगों और उम्र बढ़ने के साथ गलत हो जाते हैं।”

तीन वर्चुअल सिटी, नौ वर्चुअल स्टोर

अध्ययन के 27 प्रतिभागियों ने एनिमेटेड वीडियो को तीन आभासी शहरों में घूमने वाले व्यक्ति के दृष्टिकोण से देखा। शहर लगभग एक जैसे दिखते थे: प्रत्येक में केंद्र में एक स्टोर के साथ एक गोलाकार हरा क्षेत्र होता था, और अन्य छह स्टोर शहर के किनारे के आसपास होते थे।

स्टोर हर शहर में एक जगह थे, लेकिन हर शहर में नहीं। तीनों शहरों में एक ही जगह पर तीन स्टोर मिल सकते हैं; अन्य तीन स्टोर केवल दो शहरों में मिल सकते हैं; और प्रत्येक शहर का एक अनूठा स्टोर था।

वीडियो प्रतिभागियों को केंद्र के एक स्टोर से प्रत्येक शहर के अन्य स्टोरों में वर्चुअल वॉक पर ले गया। फिर प्रतिभागियों को यह याद रखने के लिए कहा गया कि प्रत्येक शहर में प्रत्येक स्टोर कहां है, जहां स्टोर एक-दूसरे के बगल में हैं, और कुछ दुकानों के बीच चलने में कितना समय लगता है। वे तब तक वीडियो की समीक्षा करने में सक्षम थे जब तक उन्हें लगा कि उन्हें तीन शहरों का लेआउट याद है।

इसके बाद प्रतिभागियों से शहरों के लेआउट के बारे में सवाल पूछे गए, जैसे कि कौन से स्टोर किन शहरों में थे और स्टोर एक-दूसरे से कितनी दूर थे। यह कार्य चुनौतीपूर्ण साबित हुआ, झेंग और एक्स्ट्रोम ने कहा, यह देखते हुए कि शहर कितने समान थे।

जिन लोगों ने अपने परीक्षण में कम से कम 80% स्कोर किया, उन्होंने वीडियो देखा और फिर से सवालों के जवाब दिए, लेकिन इस बार यूरिज़ोना में BIO5 संस्थान में MRI स्कैनर के अंदर, जिसने प्रतिभागियों के दिमाग की तस्वीरें लीं, जिससे शोधकर्ताओं को कार्यों के दौरान मस्तिष्क की गतिविधि को ट्रैक करने की अनुमति मिली। .

झेंग और एक्स्ट्रोम ने कहा कि शोधकर्ताओं ने जो मस्तिष्क गतिविधि देखी, वह अक्सर एक-दूसरे से बहुत मिलती-जुलती थी, क्योंकि शहर खुद बहुत समान थे।

लेकिन जब प्रतिभागियों से उन स्टोरों के बारे में पूछा गया जो एक से अधिक शहरों में दिखाई देते हैं, तो उनकी मस्तिष्क गतिविधि आश्चर्यजनक रूप से भिन्न थी – यह दर्शाता है कि प्रतिभागियों का दिमाग शहरों के बीच साझा किए गए समान स्टोर के साथ व्यवहार कर रहा था जैसे कि वे दो से अधिक स्टोर थे। , वास्तव में, पूरी तरह से विभिन्न।

झेंग और एक्स्ट्रोम के निष्कर्ष बताते हैं कि इस तरह हमारा मस्तिष्क नई जानकारी सीखने के बीच एक महीन रेखा खींचता है, जबकि हर दिन होने वाली समान प्रक्रियाओं या अनुभवों को फिर से सीखने के लिए सीमित मस्तिष्क शक्ति का उपयोग नहीं करता है।

उदाहरण के लिए, एक्स्ट्रोम एक रेस्तरां की यात्रा की ओर इशारा करता है। बाहर खाने के कई पहलू हैं जो हमेशा समान रहेंगे – नीचे बैठना, भोजन का आदेश देना और भोजन की प्रतीक्षा करना। लेकिन एक रोमांटिक साथी के साथ रात का खाना एक सहकर्मी के साथ रात के खाने की तुलना में बड़े अंतर के साथ आएगा।

“यह मस्तिष्क के लिए एक चुनौती है: हमारे दैनिक जीवन में बहुत सी चीजें समान हैं, इसलिए समान अनुभवों को फिर से सीखने के लिए हमारे सीमित संसाधनों का उपयोग करने का कोई कारण नहीं है,” एक्स्ट्रोम ने कहा। “लेकिन साथ ही, हमारे दैनिक जीवन में ऐसी चीजें हैं जिन्हें सीखने में सक्षम होने के लिए हमें अलग तरह से विचार करना होगा।”

अधिक निष्कर्ष, अधिक प्रश्न

यह अध्ययन उस सिद्धांत के समर्थन को भी मजबूत करता है जहां मस्तिष्क दो वातावरणों के बीच समानता पर जानकारी संग्रहीत करता है। अध्ययनों से पता चलता है कि इस जानकारी को प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स – मस्तिष्क के ललाट लोब में संग्रहीत किया जा सकता है जो योजना और निर्णय लेने जैसे जटिल कार्यों को संभालता है।

एक अन्य सिद्धांत के अनुसार, यह जानकारी हिप्पोकैम्पस में संग्रहीत होती है, मस्तिष्क का वह हिस्सा जो स्मृति और नेविगेट करने वाले स्थानों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। मनुष्य के पास दो हिप्पोकैम्पसी होते हैं, प्रत्येक एक सेंटीमीटर लंबा, कान के पास मस्तिष्क के दोनों ओर स्थित होता है।

झेंग और एक्स्टॉम ने अपने निष्कर्षों को स्ट्रोक और अल्जाइमर जैसे तंत्रिका रोगों के बारे में और प्रश्नों पर लागू करने की योजना बनाई है।

एक्स्ट्रोम की प्रयोगशाला में एक कमरा अंततः एक आभासी वास्तविकता स्थान बन जाएगा जहां शोधकर्ता यह अध्ययन करने के लिए आभासी सुपरमार्केट बना सकते हैं कि वयस्क या अल्जाइमर के जोखिम वाले लोग कैसे नेविगेट कर सकते हैं और नई जगहों को सीख सकते हैं। वीडियो और आभासी वास्तविकता उपकरण लंबे समय से एक्स्ट्रोम की प्रयोगशाला में स्थानिक नेविगेशन और स्मृति का अध्ययन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

स्थानिक अनुभूति का अध्ययन करने के लिए 2019 में एक्स्ट्रोम की प्रयोगशाला में शामिल होने से पहले, झेंग ने चीन में तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले तरीकों पर काम किया।

“मेरा पिछला काम ‘क्या’ पर केंद्रित था,” झेंग ने कहा। “यहाँ आकर ‘कब’ और ‘कहाँ’ का अध्ययन करने का एक अच्छा अवसर मिला।”

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—-*Disclaimer*—–

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