शोधकर्ताओं ने बनाया इंटरनेट पर गंध भेजने वाला उपकरण

Ohio State University और Zhejiang Lab के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो एक जगह किसी गंध का पता लगाकर उसकी जानकारी इंटरनेट के ज़रिये भेज सकती है और दूसरी जगह उससे मेल खाती गंध पैदा कर सकती है। यह कदम दूरस्थ डिजिटल संवाद में गंध जोड़ने की दिशा में अहम हो सकता है। इसके संभावित उपयोगों में पेय पदार्थों का प्रशिक्षण और बिक्री शामिल हैं।

बुधवार को Science Advances पत्रिका में प्रकाशित इस शोध का केंद्र एक प्रोटोटाइप है, जिसे शोधकर्ता Scentronic कहते हैं। यह प्रणाली एक इलेक्ट्रॉनिक नाक को—जो कुछ खास गंधों की पहचान करती है—एक छोटे, पोर्टेबल उपकरण से जोड़ती है। यह उपकरण संग्रहित सुगंधित यौगिक छोड़कर दूसरी ओर मौजूद उपयोगकर्ता के लिए उससे मेल खाती गंध पैदा करता है। इसका उद्देश्य दूरस्थ संवाद में गंध जोड़ना है, जहां फिलहाल स्मार्टफोन, कंप्यूटर और अन्य जुड़े उपकरणों के ज़रिये तस्वीरों और आवाज़ का ही बोलबाला है।

मौजूदा प्रोटोटाइप में छह सेंसर किसी नमूने से निकले वाष्पशील यौगिकों का विश्लेषण करते हैं। मशीन लर्निंग प्रोग्राम उन संकेतों की व्याख्या करके गंध की श्रेणी तय करता है। फिर यह डेटा इंटरनेट के ज़रिये प्राप्तकर्ता उपकरण तक भेजा जाता है, जिसे गंध के अणु नहीं मिलते। इसके बजाय, वह अपने भीतर मौजूद सुगंधित पदार्थों का इस्तेमाल करता है और मेल खाती गंध पैदा करने के लिए आंतरिक भंडारों से बेहद छोटी बूंदें छोड़ता है।

शोधकर्ताओं ने पांच तरह की गंधों के साथ प्रणाली का परीक्षण किया: बीयर, रेड वाइन, कॉफी, संतरा और केक। पेय पदार्थों के संदर्भ में, इसका मतलब है कि उपकरण किसी नमूने को रेड वाइन या बीयर जैसी व्यापक श्रेणी में पहचानकर पहले से लोड की गई संदर्भ-सुगंध छोड़ सकता है। यह मूल नमूने की पूरी रासायनिक संरचना को दोबारा नहीं बनाता। प्रणाली जिस रेड वाइन का पता लगाती है, उसे किसी खास अंगूर की किस्म, विंटेज, उत्पादक या बोतल की सुगंध के रूप में दोबारा पैदा नहीं किया जाता।

इस तकनीक को समझने के लिए यह अंतर केंद्रीय महत्व रखता है। प्रोटोटाइप न तो दूर से पूरी वाइन-चखाई का विकल्प है, न ही ऐसा उपकरण जो किसी उत्पाद की हूबहू संवेदी विशेषताओं की नकल कर सके। यह डिजिटल गंध-संचार प्रणाली है, जो गंधों की श्रेणियां पहचानती है और दूसरी ओर उनसे मेल खाने वाली संदर्भ-सुगंध छोड़ती है।

अध्ययन और Tech Xplore की रिपोर्टों के अनुसार, 14 स्वयंसेवकों के साथ किए गए परीक्षणों में प्रतिभागियों ने उपकरण से छोड़ी गई अलग-अलग सुगंधों की पहचान लगभग 73% बार सही की। जब उपकरण ने दो गंधों के मेल छोड़े, तो पहचान की दर लगभग 71% रही। ये आंकड़े बताते हैं कि लोगों ने प्रस्तुत गंध को पहचाना या नहीं। इनका अर्थ यह नहीं है कि प्रणाली ने असली पेय पदार्थों को 73% या 71% सटीकता से दोबारा बनाया।

पेय क्षेत्र से इस तकनीक में शुरुआती व्यावसायिक दिलचस्पी आने की संभावना है। उत्पादक अक्सर सुगंध की विशेषताएं समझाने के लिए दूरस्थ बैठकों, नमूनों और वर्णनात्मक भाषा पर निर्भर रहते हैं। वाइनरी और ब्रुअरी के लिए इसका एक संभावित उपयोग बिक्री टीमों को प्रशिक्षण देना हो सकता है। कोई उत्पादक दूसरे शहरों या देशों में मौजूद कर्मचारियों के साथ वीडियो सत्र कर सकता है और उस चर्चा के साथ संगत रिसीवर उपकरणों के ज़रिये मानक संदर्भ-सुगंध भेज सकता है। इससे लोगों को ‘फलदार’, ‘भुना हुआ’, ‘खट्टे फलों वाला’ या ‘माल्टयुक्त’ जैसे शब्दों को केवल वर्णन के बजाय वास्तविक गंध से जोड़ने में मदद मिल सकती है।

फिर भी, ऐसा उपयोग किसी उत्पाद को चखने का विकल्प नहीं होगा। रेड वाइन की सामान्य गंध किसी उत्पादक की वास्तविक बोतल की सुगंध जैसी नहीं होती, ठीक वैसे ही जैसे कॉफी की संदर्भ-सुगंध कॉफी के सुरों वाले कॉफी लिक्योर या स्टाउट जैसी नहीं होती। स्पिरिट और लिक्योर के मामले में यह प्रणाली संतरा, जड़ी-बूटियों, मसालों या लकड़ी जैसे सुगंध-समूहों को समझाने में मदद कर सकती है। लेकिन उपयोगकर्ता को वही सटीक उत्पाद सूंघने का कोई भी दावा मौजूदा प्रोटोटाइप से कहीं अधिक सटीक पुनर्निर्माण पर निर्भर करेगा।

वितरकों और आयातकों को भी यह तकनीक दूरस्थ प्रस्तुतियों के एक माध्यम के तौर पर उपयोगी लग सकती है। कोई वाइनरी कई बाजारों के खरीदारों से मुलाकात कर सकती है और केवल शब्दों, तस्वीरों तथा वीडियो पर निर्भर रहने के बजाय प्रस्तुति के साथ साझा सुगंध-संकेत दे सकती है। भौतिक नमूने भेजने से पहले शुरुआती छंटाई के चरण के रूप में भी यह प्रणाली काम आ सकती है। हालांकि, अभी ऐसा कोई प्रमाण नहीं है कि इससे शिपिंग घटेगी, लागत कम होगी या बिक्री बढ़ेगी। ये नतीजे इस बात पर निर्भर करेंगे कि संदर्भ-सुगंध कितनी सटीक होती हैं, उपकरण की कीमत कितनी है और वास्तविक लेन-देन में यह कितना उपयोगी साबित होता है।

उपभोक्ताओं को सीधे बिक्री के लिए यह विचार अधिक जटिल होगा। सैद्धांतिक रूप से कोई ऑनलाइन विक्रेता उत्पाद के पेज या निर्देशित खरीदारी सत्र के साथ संदर्भ-सुगंध दे सकता है। लेकिन इसके लिए साफ-साफ बताना होगा कि ग्राहक क्या सूंघ रहा है। खट्टे फलों के समूह या भुने हुए सुर का एहसास कराने वाली गंध, बेची जा रही बोतल की हूबहू गंध से अलग है। किसी भी व्यावसायिक उपयोग के लिए यह भी ज़रूरी होगा कि ग्राहकों के पास आवश्यक संग्रहित सुगंधित पदार्थों वाला संगत उपकरण हो या वे उसे इस्तेमाल कर सकें।

हार्डवेयर की यह ज़रूरत व्यापक अपनाने की राह में मुख्य सीमाओं में से एक है। तस्वीरों, वीडियो या ऑडियो के उलट, केवल सॉफ्टवेयर से गंध नहीं जोड़ी जा सकती। हर प्रतिभागी को रिसीवर के साथ रिफिल या अन्य उपभोग्य सामग्री की भी ज़रूरत होगी। किसी व्यावसायिक नेटवर्क के लिए इसका मतलब होगा कि सुगंधित कार्ट्रिज या तरल पदार्थों की आपूर्ति, अनुकूलता और बदलाव का प्रबंधन करना। व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए इससे ऐसे अनुभव की लागत और रखरखाव बढ़ेगा, जिसके लिए आज केवल स्क्रीन और इंटरनेट कनेक्शन चाहिए।

शोधकर्ताओं ने एक अलग, कप जैसी आकृति वाले उपकरण का भी परीक्षण किया, जो सुगंध छोड़ने को स्वादयुक्त तरल पदार्थों के साथ जोड़ता है। मिक्स्ड रियलिटी हेडसेट के साथ इस्तेमाल करने पर, इससे व्यक्ति वर्चुअल पेय चुन सकता था और फिर उस चयन से जुड़े गंध तथा स्वाद के संकेत पा सकता था। यह प्रयोग विकास के एक व्यापक क्षेत्र की ओर इशारा करता है, जहां डिजिटल अनुभवों में दृश्य, आवाज़, गंध और स्वाद को एक साथ जोड़ा जा सकता है। पेय पदार्थों की शिक्षा या ब्रांड प्रस्तुतियों में इससे इंटरैक्टिव प्रदर्शन संभव हो सकते हैं, हालांकि वाइन, बीयर या स्पिरिट का पूरा पुनर्निर्माण नहीं।

अध्ययन यह नहीं दिखाता कि यह प्रणाली ब्रुअरी, वाइनरी या डिस्टिलरी में उत्पादन की निगरानी या गुणवत्ता नियंत्रण के लिए तैयार है। किसी चीज़ को बीयर या रेड वाइन की श्रेणी में पहचानना, किण्वन की समस्याओं, संदूषण, बोतलों के बीच भिन्नता या दो बैचों के मेल की पहचान करने जैसा नहीं है। गुणवत्ता नियंत्रण के उपकरण को यह साबित करना होगा कि वह हर प्रक्रिया में महत्वपूर्ण विशिष्ट अंतर पहचान सकता है और अलग-अलग परिचालन परिस्थितियों में भी ऐसा कर सकता है।

अध्ययन के प्रथम लेखक Chunyu Yang ने शुक्रवार को Reuters को बताया कि यह काम किसी कंपनी की भागीदारी के बिना किया गया। उन्होंने कहा कि व्यावसायीकरण के लिए मिली-जुली गंधों की पहचान बेहतर करनी होगी, सुगंध की सटीकता बढ़ानी होगी और रिफिल प्रणाली, टिकाऊपन, निर्माण लागत तथा सुगंधित धुंध के बार-बार संपर्क की सुरक्षा से जुड़े मुद्दों का समाधान करना होगा।