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इंटेल लैब्स ने न्यूरल नेटवर्क-आधारित ऑब्जेक्ट लर्निंग के लिए एक नए दृष्टिकोण की शुरुआत की
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इंटेल लैब्स के शोधकर्ताओं ने इतालवी प्रौद्योगिकी संस्थान और म्यूनिख प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के सहयोग से न्यूरल नेटवर्क-आधारित ऑब्जेक्ट लर्निंग के लिए एक नए दृष्टिकोण की शुरुआत की है। यह नए दृष्टिकोण विशेष रूप से भविष्य के रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए लक्षित है, जैसे कि रोबोटिक सहायक जो अनियंत्रित वातावरण के साथ बातचीत करते हैं, जो लॉजिस्टिक्स और स्वास्थ्य सेवा जैसी स्थितियों में मौजूद होते हैं।
(INTC )यह नए शोध हमारे भविष्य के रोबोटों की सेवा या निर्माण क्षमताओं में सुधार के लिए महत्वपूर्ण साबित हो सकते हैं।
शोध पत्र जिसका शीर्षक “रोबोटों के लिए इंटरैक्टिव निरंतर शिक्षा: एक न्यूरोमॉर्फिक दृष्टिकोण” है, को 2022 इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स (आईकॉन्स) में “बेस्ट पेपर” से सम्मानित किया गया था, जिसकी मेजबानी ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी ने की थी।
ऑब्जेक्ट लर्निंग और न्यूरोमॉर्फिक गणना
नए और इंटरैक्टिव ऑब्जेक्ट लर्निंग तरीके न्यूरोमॉर्फिक गणना का उपयोग करके रोबोटों को नए ऑब्जेक्ट खोजने में सक्षम बनाते हैं।
शोधकर्ताओं ने नए मॉडलों का उपयोग करके लोही न्यूरोमॉर्फिक चिप पर इंटरैक्टिव शिक्षा का प्रदर्शन किया, और उन्होंने नए ऑब्जेक्ट उदाहरणों को सीखने के दौरान 175 गुना तक कम शक्ति की खपत हासिल की। उन्होंने सीपीयू पर चलने वाले पारंपरिक तरीकों की तुलना में समान या बेहतर गति और सटीकता भी हासिल की।
इमेज: इंटेल लैब्स
शोधकर्ता लोही पर स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को लागू करके इसे हासिल करने में सक्षम थे, जिससे एक ही परत में प्लास्टिक सिनैप्स में ऑब्जेक्ट की शिक्षा को स्थानीयकृत करना संभव हो गया। यह विभिन्न ऑब्जेक्ट दृश्यों के लिए मांग पर नए न्यूरॉन्स को भर्ती करके भी खाता है। शिक्षा प्रक्रिया तब उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करते हुए स्वचालित रूप से हो सकती है।
यूलिया सैंडामिर्सकाया पत्र के वरिष्ठ लेखक और इंटेल के न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग लैब में रोबोटिक्स शोध के नेता हैं।
“जब एक मानव एक नए ऑब्जेक्ट को सीखता है, तो वे इसे देखते हैं, इसे घुमाते हैं, पूछते हैं कि यह क्या है, और फिर वे इसे विभिन्न सेटिंग्स और स्थितियों में तुरंत पहचान लेते हैं,” सैंडामिर्सकाया ने कहा। “हमारा लक्ष्य भविष्य के रोबोटों को इंटरैक्टिव सेटिंग्स में काम करने में सक्षम बनाने के लिए समान क्षमताओं को लागू करना है, जिससे वे अप्रत्याशित परिस्थितियों के लिए अनुकूलन कर सकें और मानवों के साथ अधिक प्राकृतिक रूप से काम कर सकें। लोही के साथ हमारे परिणाम न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के भविष्य के रोबोटिक्स के लिए मूल्य को पुष्टि करते हैं।”
इमेज: इंटेल लैब्स
इंटेल लैब्स न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग शोध
इंटेल लैब्स न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग शोध के क्षेत्र में एक नेता है, जो “न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करने के लिए काम कर रहा है ताकि अगली पीढ़ी के बुद्धिमान उपकरणों और स्वायत्त प्रणालियों को सक्षम किया जा सके।”
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग जैविक न्यूरल गणना के सिद्धांतों से निर्देशित होती है, और यह मानव मस्तिष्क और इसके वातावरण के साथ बातचीत की नकल करने के लिए नए एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणों पर निर्भर करती है।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का नवाचारी वास्तुकला दृष्टिकोण भविष्य के स्वायत्त एआई समाधानों को शक्ति प्रदान करने के लिए जिम्मेदार होगा जिन्हें ऊर्जा दक्षता और निरंतर शिक्षा की आवश्यकता होती है। यह पहले से ही रोबोटिक्स, सेंसर, स्वास्थ्य सेवा और बड़े पैमाने पर एआई अनुप्रयोगों जैसे क्षेत्रों में लागू किया जा रहा है।
