नई लाइट-पावर्ड कंप्यूटर चिप एआई को और भी बुद्धिमान और छोटा बना सकती है

शोधकर्ताओं ने एक इलेक्ट्रॉनिक चिप विकसित की है जो मानव मस्तिष्क द्वारा दृश्य जानकारी को संसाधित करने के तरीके की नकल करती है, एआई एल्गोरिदम को छवियों को कैप्चर करने के लिए आवश्यक हार्डवेयर के साथ जोड़ती है।

संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन और ऑस्ट्रेलिया के शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने एक नए इलेक्ट्रॉनिक चिप पर सहयोग किया है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उन्नत करने के लिए जटिल सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर को एक छोटे से उपकरण में जोड़ती है जो प्रकाश द्वारा संचालित होती है। शोध आरएमआईटी विश्वविद्यालय के नेतृत्व में किया गया था और हाल ही में एडवांस्ड मैटेरियल्स जर्नल में प्रकाशित हुआ था।

शोध टीम द्वारा बनाया गया प्रोटोटाइप डिवाइस नैनोस्केल पर है, और यह मेटामेटेरियल्स के उपयोग के माध्यम से एआई सॉफ्टवेयर को कंप्यूटर इमेजिंग हार्डवेयर के साथ एकीकृत करता है जो प्रकाश के प्रति चिप की प्रतिक्रिया को बदल देता है। आगे के परिष्कार के साथ, इस प्रौद्योगिकी का उपयोग छोटे और अधिक बुद्धिमान उपकरणों के साथ-साथ ड्रोन और रोबोट के लिए भी किया जा सकता है।

आरएमआईटी एसोसिएट प्रोफेसर सुमीर वालिया के अनुसार, नया चिप प्रोटोटाइप मॉड्यूलर घटकों को एक जटिल प्रणाली में जोड़कर मस्तिष्क जैसी कार्यक्षमता को सक्षम बनाता है।

“हमारी नई प्रौद्योगिकी मॉड्यूलर घटकों को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में लाने के द्वारा कुशलता और सटीकता में क्रांतिकारी वृद्धि करती है,” वालिया ने आरएमआईटी समाचार के माध्यम से समझाया। “यह हमें प्रकृति की सबसे बड़ी कंप्यूटिंग नवाचार – मानव मस्तिष्क से प्रेरित एक ऑल-इन-वन एआई डिवाइस के करीब ले जा रहा है।”

वालिया के अनुसार, शोध टीम का लक्ष्य मस्तिष्क के मुख्य तरीकों में से एक की नकल करना है – दृश्य जानकारी को स्मृति के रूप में एनकोड करना। अभी भी बहुत काम करना बाकी है, शोध टीम द्वारा बनाया गया प्रोटोटाइप मानव-मशीन इंटरैक्शन, स्केलेबल बायोनिक सिस्टम और न्यूरोबायोटिक्स में सुधार की दिशा में एक बड़ा कदम है।

अधिकांश व्यावसायिक स्तर के एआई अनुप्रयोग ऑफ-साइट सॉफ्टवेयर और डेटा प्रोसेसिंग पर निर्भर करते हैं, क्लाउड कंप्यूटिंग का लाभ उठाते हैं। ऑन-साइट अनुप्रयोगों को अधिक शक्तिशाली और विश्वसनीय बनाने के लिए, प्रोटोटाइप चिप एक उदाहरण के रूप में एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर बुद्धिमत्ता और हार्डवेयर को एक साथ एकीकृत करती है। स्वायत्त वाहन और ड्रोन जैसे उपकरणों को बड़ी मात्रा में डेटा को ऑन-साइट प्रोसेस करने में सक्षम होना चाहिए, जो इस तरह की प्रौद्योगिकी के लिए आदर्श उपयोग के मामले बनाते हैं। वालिया ने समझाया कि एक डैश-कैम, जो शोधकर्ताओं द्वारा विकसित न्यूरो-प्रेरित हार्डवेयर से लोड है, रोशनी, अन्य वाहनों, संकेतों, पैदल यात्रियों, पौधों और अधिक को पहचान सकता है। वालिया के अनुसार, संभव है कि चिप स्वायत्त और एआई-संचालित निर्णय लेने में अभूतपूर्व स्तर की कुशलता और गति प्रदान कर सकती है।

प्रोटोटाइप द्वारा नियोजित प्रौद्योगिकी आरएमआईटी शोधकर्ताओं द्वारा पहले विकसित चिप्स पर आधारित है। इन पहले के प्रोटोटाइप ने “स्मृतियों” का निर्माण और संशोधन करने के लिए प्रकाश का उपयोग किया। शोध टीम द्वारा बनाई गई नई सुविधाओं का अर्थ है कि चिप स्वचालित रूप से छवियों को कैप्चर कर सकती है, छवियों को मैनिप्युलेट कर सकती है और वस्तुओं को 90% से अधिक सटीकता के साथ पहचानने वाले मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित कर सकती है।

प्रोटोटाइप चिप का डिज़ाइन ऑप्टोजेनेटिक प्रौद्योगिकी से प्रभावित था। ऑप्टोजेनेटिक्स उभरती हुई जैव प्रौद्योगिकी उपकरणों को संदर्भित करता है जो वैज्ञानिकों को प्रकाश का उपयोग करके न्यूरॉन्स को संशोधित करने में सक्षम बनाता है। आरएमआईटी टीम द्वारा विकसित एआई चिप ब्लैक फॉस्फोरस का उपयोग करती है, एक सेमीकंडक्टर सामग्री। ब्लैक फॉस्फोरस बहुत पतला है और इसका विद्युत प्रतिरोध प्रकाश की तरंग दैर्ध्य के बदलने पर बदलता है। जैसे ही सामग्री पर विभिन्न तरंग दैर्ध्य का प्रकाश डाला जाता है, सामग्री अपने गुणों को बदलती है, मेमोरी स्टोरेज और इमेजिंग जैसे विभिन्न कार्यों के लिए उपयोगी होती है। अध्ययन के प्रमुख लेखक, आरएमआईटी के डॉ तैमोर अहमद ने समझाया, प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग सिस्टम पारंपरिक कंप्यूटिंग विधियों की तुलना में कम ऊर्जा-गहन, अधिक सटीक और तेज हैं।

अहमद के अनुसार, मॉड्यूलर सिस्टम को एक ही नैनोस्केल डिवाइस में जोड़ने का लाभ यह है कि एआई सिस्टम और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को छोटे उपकरणों में उपयोग किया जा सकता है। एक उदाहरण के रूप में, अहमद ने समझाया कि वैज्ञानिक कृत्रिम रेटिना को बढ़ाने और बायोनिक आंखों की सटीकता में सुधार करने के लिए उन्होंने जो प्रौद्योगिकी विकसित की है उसे मिनिएचर कर सकते हैं।

“हमारा प्रोटोटाइप एक महत्वपूर्ण प्रगति है जो हमें इलेक्ट्रॉनिक्स के शीर्ष पर ले जा रही है: एक ब्रेन-ऑन-ए-चिप जो हमारी तरह अपने वातावरण से सीख सकती है,” अहमद ने कहा।

प्रोटोटाइप चिप को अन्य प्रौद्योगिकियों और मौजूदा इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ आसान एकीकरण के ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है।