Imagined speech
ಕಲ್ಪಿತ ಭಾಷಣವು (ಮೂಕ ಭಾಷಣ, ನಿಗೂಢ ಭಾಷಣ, ಆಂತರಿಕ ಭಾಷಣ, ಅಥವಾ ವೈದ್ಯರು ಬಳಸುವ ಮೂಲ ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಎಂಡೋಫಾಸಿಯಾ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ಧ್ವನಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸುವುದು-ತುಟಿಗಳು, ನಾಲಿಗೆ ಅಥವಾ ಕೈಗಳಂತಹ ಯಾವುದೇ ತುದಿಗಳ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಚಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಒಬ್ಬರ ಸ್ವಂತ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ, ಭಾಷೆಯ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯಿಂದ ಕಲ್ಪಿತ ಭಾಷಣವು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಎನ್ಸೆಫಲೋಗ್ರಾಫ್ (ಇ. ಇ. ಜಿ) ದತ್ತಾಂಶದೊಳಗೆ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಅದರ ತನಿಖೆಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ, ಮೆದುಳಿನ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (ಬಿ. ಸಿ. ಐ) ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪಡೆದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. 2008ರಲ್ಲಿ, ಯು. ಎಸ್. ಡಿಫೆನ್ಸ್ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಏಜೆನ್ಸಿ (ಡಿಎಆರ್ಪಿಎ) ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಟೆಲಿಪಥಿಗೆ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಕ್ಕೆ (ಇರ್ವಿನ್) $4 ಮಿಲಿಯನ್ ಅನುದಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು. ಡಿಎಆರ್ಪಿಎ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಯೋಜನೆಯು "ನರ ಸಂಕೇತಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಧ್ವನಿಯ ಮಾತಿನ ಬಳಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಯುದ್ಧಭೂಮಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಧ್ವನಿಯ ಹಗ್ಗಗಳಿಗೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೆದುಳು ಪದ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಲ್ಪಿತ ಮಾತಿನ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಗೂಢ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ವಿಭಿನ್ನ ಪದಗಳಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತನ್ನ "ಇಂಪಾಸಿಬಲ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ಸ್" (2016) ನಲ್ಲಿ ಆಂಡ್ರಿಯಾ ಮೊರೊ ಅವರು "ಆಲೋಚನೆಗಳ ಧ್ವನಿ" ಮತ್ತು ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಕಲ್ಪಿತ ಭಾಷಣದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮಗ್ರಾಸ್ಸಿ ಮತ್ತು ಇತರರ ಮೇಲೆ ಬಂಡವಾಳ ಹೂಡುತ್ತಾರೆ. (2015) "ಭಾಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಭಾಷಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಧ್ವನಿ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ". ಡಿ. ಎ. ಆರ್. ಪಿ. ಎ. ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ರೂಪರೇಖೆಯು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪದಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಇ. ಇ. ಜಿ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸಾಧನ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಿವಿಧ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸೀಮಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಪತ್ತೆ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ವಿಷಯಗಳ ಮೌನ ಭಾಷಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವಿಷಯಗಳ ಮೆದುಳಿನ ಅಲೆಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಕೂಡಿದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳ ನಿಗೂಢ ಭಾಷಣದ ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ವಿಷಯದ ನರಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಮೆದುಳಿನ ಅಲೆಗಳು) ಬಿ. ಸಿ. ಐ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದಾಖಲಿಸಬಹುದು; ಪ್ರಸ್ತುತ, ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಇ. ಇ. ಜಿ, ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗಿಂತ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ವಿಧಗಳು ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ; ಇ. ಇ. ಜಿ. ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಸೆಳೆದಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ) ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸಲಕರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವುದರ ಜೊತೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಬಿ. ಸಿ. ಐ. ಆಗಿದೆ. ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೊದಲ ಹಂತವೆಂದರೆ ಕಣ್ಣಿನ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಮಿನುಗುವಿಕೆಯಂತಹ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಜೊತೆಗೆ ಇತರ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯೂ ಆಗಿದೆ. ಕಲಾಕೃತಿ-ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆಯ ನಂತರ, ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಲ್ಪಿತ ಭಾಷಣ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ-ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದಂತೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಷಯವನ್ನು ವಿಷಯವು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್, "ಧ್ವನಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸುವುದು" ಶ್ರವಣೇಂದ್ರಿಯ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಇ. ಇ. ಜಿ ಯಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು, ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು "ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಏನು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾನೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಉಚ್ಚರಿಸಿದರೆ ಅದು ಧ್ವನಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಲಕೋಟೆಯ (ಎನರ್ಜಿ) ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಇ. ಇ. ಜಿ ಯಿಂದ ಪ್ರಚೋದನೆಯವರೆಗಿನ ಅಂತಹ ರೇಖೀಯ ನಕ್ಷೆಯು ನರಗಳ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಒಂದೇ ಸಂದೇಶವು ವಿವಿಧ ಭೌತಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಪೀಕರ್ ಅಥವಾ ಶಬ್ದ) ಹೊಂದಿರಬಹುದಾದ ಅನೇಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು. ಆದ್ದರಿಂದ ಒಬ್ಬರು ಅದೇ EEG ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು, ಆದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಯಾವ ಪ್ರಚೋದನೆಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಬಂಧಿತ ಡಿಕೋಡರ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬದಲಿಗೆ ಸಂದೇಶದ ಉನ್ನತ-ಶ್ರೇಣಿಯ ('ಭಾಷಾ') ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದವು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂದರ್ಭ-ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನಿಖರವಾಗಿ ಯಾವ ಸಂದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕೇಳುಗರಿಗೆ ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ "ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್" ಅನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ 'ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್' ತಂತ್ರವನ್ನು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಕೇಳುಗನನ್ನು ಧ್ವನಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಯೋಚಿಸಲು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿದರೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ಟೈಮ್ಸೀರಿಗಳಿಂದ ಭಾಷಣ ಸಂದೇಶದ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಲಕೋಟೆಯನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಸವಾಲುಗಳು ಕಲ್ಪಿತ ದೈಹಿಕ ಚಲನೆಗಳಂತಹ ಇತರ ಕಲ್ಪಿತ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ, ಮೆದುಳಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಒಂದು ಗೋಳಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು ಗೋಳಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಮವಾದ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಈ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ವಿಷಯದ ಕಲ್ಪಿತ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸಹಾಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲ್ಪಿತ ಭಾಷಣ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಎಡ ಮತ್ತು ಬಲ ಗೋಳಾರ್ಧಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಮಾನ ಮಟ್ಟದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಲ್ಯಾಟರಲೈಸೇಶನ್ನ ಈ ಕೊರತೆಯು ಈ ರೀತಿಯ ನರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ದಾಖಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ನಾಯ್ಸ್ ಅನುಪಾತ (ಎಸ್. ಎನ್. ಆರ್) ಮತ್ತೊಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿರುವ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಅಥವಾ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಕೇತಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಎಸ್. ಎನ್. ಆರ್ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇ. ಇ. ಜಿ. ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿರುವ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಶಬ್ದದ ಅನೇಕ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸಲು, ಇ. ಇ. ಜಿ ವಿದ್ಯುದ್ವಾರಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ನಿಯೋಜನೆಯು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಜನರ ತಲೆಗಳ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿವರಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ; ಆದ್ದರಿಂದ, ವ್ಯಕ್ತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಲ್ಪಿತ ಮಾತಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಪ್ರತಿ ವಿಷಯದಲ್ಲೂ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಸಂಕೇತಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಸಹ ನೋಡಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಫಿಸಿಯಾಲಜಿ ನ್ಯೂರೋಫಿಸಿಯಾಲಜಿ ನ್ಯೂರೋಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಡಯಾಗ್ನೋಸಿಸ್ ಬ್ರೈನ್-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸಿಂಗ್ ಸೈಕಿಯಾಟ್ರಿಕ್ ಅಸೆಸ್ಮೆಂಟ್ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಚಿಂತನೆಯ ಭಾಷಣ