वैज्ञानिकों ने प्रकाश का प्रयोग भी आंकड़ों के संग्रहण में किया
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होलोग्राफिक तकनीक से होगा काम
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त्रिआयामी आंकड़े रिकार्ड किये जाएंगे
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लेजर प्रकाश का इस्तेमाल से होगा काम
राष्ट्रीय खबर
रांचीः शोधकर्ताओं ने होलोग्राफिक डेटा स्टोरेज की एक नई तकनीक विकसित की है, जो प्रकाश के तीन मुख्य गुणों—आयाम, चरण और ध्रुवीकरण को मिलाकर तीन आयामों (3 डी) में जानकारी को रिकॉर्ड और पुन: प्राप्त करती है। इन तीनों गुणों का एक साथ उपयोग करने से समान स्थान के भीतर बहुत अधिक डेटा संग्रहीत किया जा सकता है, जो डेटा स्टोरेज की बढ़ती वैश्विक मांग का एक संभावित समाधान पेश करता है।
पारंपरिक स्टोरेज सिस्टम, जैसे हार्ड ड्राइव या ऑप्टिकल डिस्क, डेटा को समतल सतहों पर लिखते हैं। इसके विपरीत, होलोग्राफिक डेटा स्टोरेज लेजर प्रकाश का उपयोग करके सामग्री के पूरे आयतन में जानकारी को समाहित करता है। यह एक ही स्थान के भीतर कई ओवरलैपिंग लाइट पैटर्न बनाता है, जिससे स्टोरेज क्षमता में काफी वृद्धि होती है और डेटा ट्रांसफर तेज हो जाता है।
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चीन के फुजियान नॉर्मल यूनिवर्सिटी के शोध दल के नेता शियाओदी टैन ने कहा, पारंपरिक होलोग्राफिक स्टोरेज में डेटा एनकोडिंग आमतौर पर आयाम या चरण जैसे एक आयाम का उपयोग करती है। हमने पोलराइजेशन होलोग्राफी के सिद्धांत के आधार पर एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर (कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल) का उपयोग किया, जिससे ध्रुवीकरण को एक स्वतंत्र सूचना आयाम के रूप में उपयोग करना संभव हो गया।
ऑप्टिका जर्नल में प्रकाशित यह शोध बताता है कि यह नई तकनीक न केवल संग्रहीत जानकारी की मात्रा बढ़ाती है, बल्कि उसे वापस प्राप्त करना भी आसान बनाती है। टैन के अनुसार, भविष्य में इसके व्यवसायीकरण से छोटे डेटा सेंटर और अधिक कुशल बड़े पैमाने के अभिलेखीय भंडारण संभव हो सकेंगे।
ध्रुवीकरण के जरिए डेटा एनकोडिंग का विस्तार होलोग्राफिक स्टोरेज में, जानकारी को लेजर लाइट पैटर्न द्वारा बनाए गए इमेज-जैसे डेटा पेजों के रूप में सहेजा जाता है। शोधकर्ताओं ने टेन्सर-आधारित पोलराइजेशन होलोग्राफी नामक विधि को परिष्कृत किया, जो पुनर्निर्माण के दौरान प्रकाश की ध्रुवीकरण स्थिति को सुरक्षित रखती है।
इस संयुक्त जानकारी को डिकोड करना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि मानक सेंसर केवल प्रकाश की तीव्रता (आयाम) को मापते हैं और सीधे चरण या ध्रुवीकरण का पता नहीं लगा सकते। इसे हल करने के लिए, टीम ने विवर्तन तीव्रता छवियों से तीनों प्रकार के डेटा को रिकवर करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया।
परीक्षण के दौरान, परिणामों ने दिखाया कि मल्टीडायमेंशनल जॉइंट एनकोडिंग ने एक ही होलोग्राफिक डेटा पेज द्वारा ले जाने वाली जानकारी को काफी बढ़ा दिया। हालांकि यह अभी अनुसंधान के चरण में है, लेकिन शोधकर्ताओं का लक्ष्य भविष्य में इसकी क्षमता को और विस्तारित करना और रिकॉर्डिंग सामग्रियों की स्थिरता में सुधार करना है।
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