ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಷಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: AI ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗಿಂತ ಮೊದಲೇ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಲಂಡನ್ (ಐಟಿ ಬೋಲ್ಟ್‌ವೈಸ್) – ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ವಿರಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಪದಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ತೊಂದರೆಗಳಂತಹ ಭಾಷಾ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಭಾಷಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು 77% ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಜೈವಿಕ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಅರಿವಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಗಳು 47% ಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪೀಚ್‌ಡಿಎಕ್ಸ್‌ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಗಳು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿವೆ, ಇದು ಭಾಷಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಯು ಸದ್ಯಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಗಳ ಕೊರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ.

🧠 Google News ನಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು Robotics ಗೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ

ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಠಾತ್ತನೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ತಿಂಗಳುಗಳವರೆಗೆ: “ಸಾಮಾನ್ಯ ಥ್ರೆಡ್” ನಲ್ಲಿ ನಂತರ ಎಡವಿ ಬೀಳುವ ಯಾರಾದರೂ ತಮ್ಮ ಭಾಷೆ ಕಡಿಮೆ ನಿರರ್ಗಳವಾಗುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮುಂಚೂಣಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಭಾಷಣದಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತೃತ ವಿರಾಮಗಳು, ಪದಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೋರ್ಸ್‌ನಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವ ವಾಕ್ಯ ರಚನೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ದೈನಂದಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ರೋಮಾಂಚನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ: ಭಾಷೆ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಳಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.

60-ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಕಡಿಮೆ-ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಪರಿಚಯವು ಕೇರ್‌ಯಾಯಾದಿಂದ ನೀಲ್ ಕೆ. ಶಾ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ: ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಷಯಗಳು ಒಂದು ನಿಮಿಷದೊಳಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ವಿವಿಧ ಪ್ರಾಣಿ ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸಬೇಕು. ಒರಟು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿ, 15 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅರಿವಿನ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಿತಿ ಅಥವಾ ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆಯ ಪುರಾವೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ವಯಸ್ಸು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆ, ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ದೈನಂದಿನ ಏಕಾಗ್ರತೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಅಂತಹ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗಳು ಪ್ರವೇಶದಲ್ಲಿ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಬಹುದು, ಆದರೆ ವಿಶೇಷ ತಂಡಗಳಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಡಿ.

ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ, ನಂತರ ಗಮನವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್-ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಎಣಿಕೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹಲವು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Marziye Eshghi (ಮಾಸ್ ಜನರಲ್ ಬ್ರಿಗಮ್) ನೇತೃತ್ವದ ತಂಡವು ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸುಮಾರು 130 ಭಾಷೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳು ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಮಾತಿನ ದರ, ವಿರಾಮದ ಅವಧಿಗಳು, ಪಿಚ್, ಶಬ್ದಕೋಶ ಮತ್ತು ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಮತ್ತು ಮುಖದ ಸ್ನಾಯುವಿನ ಚಲನೆಗಳ ಉತ್ತಮ ಮೋಟಾರು ಸಮನ್ವಯದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. 49 ಅರಿವಿನ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡ ಜನರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಸಹಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಜೈವಿಕ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು – ರಕ್ತದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ – 77% ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಅರಿವಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಗಳು 47% ದರವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿವೆ.

ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸೇತುವೆಯ ಅಂಶವೆಂದು ಏಕೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಆರಂಭಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅವು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಇದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ “ಸರಿಯಾದತೆ” ಅಧ್ಯಯನದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲು ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬೇಕು. ಆಲ್ಝೈಮರ್ಸ್ ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಫೌಂಡೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೆಲಿಸ್ಸಾ ಲೀ ಅವರಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮೂರು ವರ್ಷಗಳ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆ ಸ್ಪೀಚ್‌ಡಿಎಕ್ಸ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಪ್ರಸರಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ಯುಎಸ್, ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಮತ್ತು ಸ್ಪೇನ್‌ನಲ್ಲಿ 2,000 ವಿಷಯಗಳಿಂದ ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಮೆದುಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಧ್ವನಿ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ – ಇಂಗ್ಲಿಷ್, ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಟಲಾನ್. ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸ್ಟೀವನ್ ಅರ್ನಾಲ್ಡ್ ಮಾತಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಸಾಧನವೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ದಿನನಿತ್ಯದ ಬಳಕೆಗೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇನ್ನೂ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಾಪನ ತರ್ಕವು “ಅಪಾಯ ಗುಂಪುಗಳಿಂದ” “ಜೈವಿಕ ವಯಸ್ಸು” ಗೆ ಭಾಷಾ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಕೇತವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಡಾಮಿಯನ್ ಡೆಲ್ಲವಾಲೆ ನೇತೃತ್ವದ ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ತಂಡ (CONICET ಮತ್ತು ಸೆಂಟ್ರೊ ಅಟೊಮಿಕೊ ಬರಿಲೋಚೆ) ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಧಾರಿತ “ಭಾಷೆ ಗಡಿಯಾರ” ಅನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು. ವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಗತಿಗಳು. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹಲವಾರು ದೇಶಗಳಿಂದ ಸ್ಪ್ಯಾನಿಷ್ ಮಾತನಾಡುವ 2,928 ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಆರೋಗ್ಯವಂತ ಜನರು, ಸೌಮ್ಯವಾದ ಅರಿವಿನ ದುರ್ಬಲತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಜನರು, ಆಲ್ಝೈಮರ್ನ ರೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರಂಟೊಟೆಂಪೊರಲ್ ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆಯಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವವರು ಸೇರಿದ್ದಾರೆ. ಏಳು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ – ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿ ಅಥವಾ ತರಕಾರಿ ಹೆಸರಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು 20 ರಿಂದ 30 ನಿಮಿಷಗಳ ನಂತರ ಕಥೆಯನ್ನು ಮರುಹೇಳುವುದು – ಅರಿವಿನ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಜನರಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜು ಮಾತನಾಡುವ ವಯಸ್ಸು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವಯಸ್ಸಿನ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಭಾಷೆ-ಪ್ರಾಬಲ್ಯದ ಫ್ರಂಟೊಟೆಂಪೊರಲ್ ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಲ್ಝೈಮರ್ನ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಮೌಲ್ಯವು ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ p-tau217 ನೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ.

ನಂತರದ ಕೆಲಸವು ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಗಾಢಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2026 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಗತಿಗಳುಹೆರ್ನಾನ್ ಹೆರ್ನಾಂಡೆಜ್ (ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಅಮೇರಿಕನ್ ಬ್ರೈನ್ ಹೆಲ್ತ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್) ನೇತೃತ್ವದ ತಂಡವು ಅಗಸ್ಟಿನ್ ಇಬಾನೆಜ್ ಮತ್ತು ಅಡಾಲ್ಫೊ ಎಂ. ಗಾರ್ಸಿಯಾ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸುಮಾರು 3,000 ಜನರ ಗಾಯನ ವಯಸ್ಸನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದೆ. ಇದು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಿಎನ್ಎ-ಆಧಾರಿತ ವಯಸ್ಸಿನ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಳೆಯಲಾದ ಮೆದುಳಿನ ವಯಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ: ಶಿಕ್ಷಣ, ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸಿನಂತಹ ಜೀವನ ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆರ್ಥಿಕ ಒತ್ತಡದ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವಿದೆ, ಇದು ವೇಗವರ್ಧಿತ ಭಾಷೆಯ ವಯಸ್ಸಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಡೆಲ್ಲವಾಲೆ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಿದರು: ಇವುಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮುನ್ನರಿವು ಇಲ್ಲದೆ ಅಡ್ಡ-ವಿಭಾಗದ ಡೇಟಾ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಅವಶ್ಯಕ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಇದರರ್ಥ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಭಾಷಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಬಹುದು, ಆದರೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮಾರ್ಗವು ದೃಢವಾದ ರೇಖಾಂಶದ ಡೇಟಾ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಪುರಾವೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಮರುಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಪನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 1 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 2 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 3 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 4 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 5 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 6 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 7 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ಬೆಸ್ಟ್ ಸೆಲ್ಲರ್ ಸಂಖ್ಯೆ 8 ᵃ⤻ᶻ “KI ಗ್ಯಾಜೆಟ್‌ಗಳು”

ನಮ್ಮ KI ಬೆಳಗಿನ ಸುದ್ದಿಪತ್ರ “ದಿ KI ನ್ಯೂಸ್ ಎಸ್ಪ್ರೆಸೊ” ಕೊನೆಯ ದಿನದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಸುದ್ದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಮೇಲ್ ಮೂಲಕ ಉಚಿತ – ಜಾಹೀರಾತು ಇಲ್ಲದೆ: ಉಚಿತವಾಗಿ ಇಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸಿ!

---