कंप्यूटर की मूल संरचना में जल्द होगा बड़ा बदलाव, देखें वीडियो

न्यूरोमॉर्फिक सेमीकंडक्टर चिप गलती सुधारती है

• केस्ट रिसर्च टीम ने पायी है उपलब्धि

• अल्ट्रा-स्मॉल कंप्यूटिंग चिप विकसित

• दिमागी संरचना के जैसी प्रक्रिया है

राष्ट्रीय खबर

रांचीः कंप्यूटर अब आम जीवन का हिस्सा जैसा बन गया है। दरअसल सिर्फ कंप्यूटर ही नहीं बल्कि मोबाइल फोन में भी एक जैसा प्रयोग होता है। इनके पीछे असली जिम्मेदारी उन सेमीकंडक्टर चिपों की है, जो आंकड़ों का विश्लेषण कर हमें अपेक्षित परिणाम देते हैं। लेकिन इनमें एक खामी यह होती है कि वे अपने आप अशुद्धियों को सुधार नहीं सकते। लेकिन अब इस परेशानी से भी मुक्ति मिल सकती है। मौजूदा कंप्यूटर सिस्टम में अलग-अलग डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज डिवाइस होते हैं, जो उन्हें ए आई जैसे जटिल डेटा को प्रोसेस करने में अक्षम बनाते हैं।

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केस्ट रिसर्च टीम ने एक मेमरिस्टर-आधारित एकीकृत सिस्टम विकसित किया है जो हमारे मस्तिष्क द्वारा सूचना को प्रोसेस करने के तरीके के समान है। यह अब स्मार्ट सुरक्षा कैमरों सहित विभिन्न उपकरणों में उपयोग के लिए तैयार है, जिससे उन्हें रिमोट क्लाउड सर्वर पर निर्भर किए बिना संदिग्ध गतिविधि को तुरंत पहचानने की अनुमति मिलती है, और चिकित्सा उपकरण जिनके साथ यह वास्तविक समय में स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करने में मदद कर सकता है।

केस्ट (अध्यक्ष क्वांग ह्युंग ली) ने घोषणा की कि स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर शिन्ह्युन चोई और प्रोफेसर यंग-ग्यू यून की संयुक्त शोध टीम ने अगली पीढ़ी की न्यूरोमॉर्फिक सेमीकंडक्टर-आधारित अल्ट्रा-स्मॉल कंप्यूटिंग चिप विकसित की है जो खुद से सीख सकती है और त्रुटियों को ठीक कर सकती है।

इस कंप्यूटिंग चिप की खास बात यह है कि यह गैर-आदर्श विशेषताओं के कारण होने वाली त्रुटियों को सीख और ठीक कर सकती है जिन्हें मौजूदा न्यूरोमॉर्फिक उपकरणों में हल करना मुश्किल था। उदाहरण के लिए, वीडियो स्ट्रीम को प्रोसेस करते समय, चिप स्वचालित रूप से चलती हुई वस्तु को बैकग्राउंड से अलग करना सीख जाती है, और समय के साथ यह इस कार्य में बेहतर होती जाती है।

यह शोध केस्ट स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में इंटीग्रेटेड मास्टर और डॉक्टरेट प्रोग्राम के छात्रों हक्चियन जियोंग और सेउंगजे हान के साथ सह-प्रथम लेखकों के रूप में किया गया था, जिसके परिणाम अंतर्राष्ट्रीय शैक्षणिक पत्रिका, नेचर इलेक्ट्रॉनिक्स में ऑनलाइन प्रकाशित किए गए थे।

यह स्व-शिक्षण क्षमता वास्तविक समय की छवि प्रसंस्करण में आदर्श कंप्यूटर सिमुलेशन के बराबर सटीकता प्राप्त करके सिद्ध हुई है। शोध दल की मुख्य उपलब्धि यह है कि इसने एक ऐसी प्रणाली पूरी की है जो मस्तिष्क जैसे घटकों के विकास से परे, विश्वसनीय और व्यावहारिक दोनों है।

शोध दल ने दुनिया की पहली मेमरिस्टर-आधारित एकीकृत प्रणाली विकसित की है जो तत्काल पर्यावरणीय परिवर्तनों के अनुकूल हो सकती है, और एक अभिनव समाधान प्रस्तुत किया है जो मौजूदा तकनीक की सीमाओं को पार करता है। इस नवाचार के केंद्र में एक अगली पीढ़ी का अर्धचालक उपकरण है जिसे मेमरिस्टर कहा जाता है।

इस उपकरण की परिवर्तनशील प्रतिरोध विशेषताएँ तंत्रिका नेटवर्क में सिनेप्स की भूमिका को बदल सकती हैं, और इसका उपयोग करके, डेटा भंडारण और गणना एक साथ की जा सकती है, ठीक वैसे ही जैसे हमारे मस्तिष्क की कोशिकाएँ। मेमरिस्टर यानी मेमोरी और रेसिस्टर का एक मिश्रित शब्द, अगली पीढ़ी का विद्युत उपकरण जिसका प्रतिरोध मान अतीत में दो टर्मिनलों के बीच प्रवाहित होने वाले आवेश की मात्रा और दिशा से निर्धारित होता है।

शोध दल ने एक अत्यधिक विश्वसनीय मेमरिस्टर डिज़ाइन किया है जो प्रतिरोध परिवर्तनों को सटीक रूप से नियंत्रित कर सकता है और एक कुशल प्रणाली विकसित की है जो स्व-शिक्षण के माध्यम से जटिल क्षतिपूर्ति प्रक्रियाओं को बाहर करती है।

यह अध्ययन इस मायने में महत्वपूर्ण है कि इसने अगली पीढ़ी के न्यूरोमॉर्फिक सेमीकंडक्टर-आधारित एकीकृत प्रणाली के व्यावसायीकरण की संभावना को प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित किया है जो वास्तविक समय के सीखने और अनुमान का समर्थन करता है। यह तकनीक रोज़मर्रा के उपकरणों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाएगी, जिससे दूरस्थ क्लाउड सर्वर पर निर्भर हुए बिना ए आई कार्यों को स्थानीय रूप से संसाधित किया जा सकेगा, जिससे वे तेज़, अधिक गोपनीयता-संरक्षित और अधिक ऊर्जा-कुशल बनेंगे।