एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
नया लाइट-पावर्ड कंप्यूटर चिप एआई को अधिक चतुर और छोटा बना सकती है
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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 छवि 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 डिज़ाइन की गई है, जो एक छोटे से उपकरण में सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर को जोड़ती है जो प्रकाश द्वारा संचालित होती है। शोध आरएमआईटी विश्वविद्यालय द्वारा नेतृत्व किया गया था और हाल ही में एडवांस्ड मैटेरियल्स पत्रिका में प्रकाशित किया गया था।
शोध टीम द्वारा बनाया गया प्रोटोटाइप डिवाइस नैनोस्केल पर है और यह मेटामेटेरियल्स का उपयोग करके 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 प्रोटोटाइप का उपयोग छोटे और अधिक बुद्धिमान उपकरणों के लिए किया जा सकता है, साथ ही ड्रोन और रोबोट भी।
आरएमआईटी एसोसिएट प्रोफेसर सुमीर वालिया के अनुसार, नया चिप प्रोटोटाइप मॉड्यूलर घटकों को एक जटिल प्रणाली में जोड़कर मस्तिष्क जैसी कार्यक्षमता प्रदान करता है।
“हमारी नई प्रौद्योगिकी एक ही मंच पर कई घटकों और कार्यों को जोड़कर कार्यक्षमता और सटीकता में क्रांतिकारी सुधार लाती है,” वालिया ने आरएमआईटी समाचार के माध्यम से समझाया। “यह हमें एक ऐसे एआई डिवाइस के करीब ले जा रहा है जो प्रकृति की सबसे बड़ी गणना नवाचार – मानव मस्तिष्क से प्रेरित 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 एन्कोड करना। जबकि 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 दूरस्थ सॉफ्टवेयर और डेटा प्रोसेसिंग पर निर्भर करते हैं, जो क्लाउड कंप्यूटिंग का लाभ उठाते हैं। ऑन-साइट अनुप्रयोगों को अधिक शक्तिशाली और विश्वसनीय बनाने के लिए, प्रोटोटाइप चिप इंटेलिजेंस और हार्डवेयर को एक साथ एकीकृत करती है, जो एज एआई का एक उदाहरण है। स्वायत्त वाहन और ड्रोन जैसे उपकरणों को बड़ी मात्रा में डेटा साइट पर संसाधित करने में सक्षम होना चाहिए, जो इस तरह की प्रौद्योगिकी के लिए आदर्श उपयोग के मामले हैं। वालिया ने समझाया कि एक डैश-कैम, जो शोधकर्ताओं द्वारा विकसित न्यूरो-प्रेरित हार्डवेयर से लोड किया गया है, रोशनी, अन्य वाहनों, संकेतों, पैदल यात्रियों, पौधों और अधिक को पहचान सकता है। वालिया के अनुसार, संभावना है कि चिप स्वायत्त और एआई-संचालित निर्णय लेने में अभूतपूर्व स्तर की कार्यक्षमता और गति प्रदान कर सकती है।
प्रोटोटाइप चिप द्वारा नियोजित प्रौद्योगिकी आरएमआईटी शोधकर्ताओं द्वारा पहले विकसित चिप्स पर आधारित है। इन पहले के प्रोटोटाइप ने “स्मृति” बनाने और संशोधित 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 मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित कर सकती है जो वस्तुओं को 90% से अधिक सटीकता के साथ पहचान सकते हैं।
प्रोटोटाइप चिप का डिज़ाइन ऑप्टोजेनेटिक प्रौद्योगिकी से प्रभावित था। ऑप्टोजेनेटिक्स उभरती जैव प्रौद्योगिकी उपकरणों को संदर्भित करता है जो वैज्ञानिकों को प्रकाश का उपयोग करके न्यूरॉन्स को सटीक रूप से नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। आरएमआईटी टीम द्वारा विकसित एआई चिप ब्लैक फॉस्फोरस का उपयोग करती है, जो एक सेमीकंडक्टर सामग्री है। ब्लैक फॉस्फोरस बहुत पतला है और यह अपने विद्युत प्रतिरोध को बदलता है क्योंकि प्रकाश की तरंग दैर्ध्य बदलती है। जैसे ही सामग्री पर विभिन्न तरंग दैर्ध्य का प्रकाश डाला जाता है, सामग्री अपने गुणों को बदलती है, जो मेमोरी स्टोरेज और इमेजिंग जैसे विभिन्न कार्यों के लिए उपयोगी होती है। अध्ययन के प्रमुख लेखक डॉ। तैमोर अहमद ने आरएमआईटी के रूप में समझाया, प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग सिस्टम पारंपरिक कंप्यूटिंग विधियों की तुलना में कम ऊर्जा-गहन, अधिक सटीक और तेज हैं।
अहमद के अनुसार, मॉड्यूलर प्रणालियों को एक नैनोस्केल डिवाइस में जोड़ने का लाभ यह है कि एआई सिस्टम और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को छोटे उपकरणों में उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अहमद ने समझाया कि वैज्ञानिक कृत्रिम रेटिना को बढ़ाने और बायोनिक आंखों की सटीकता में सुधार करने के लिए उन्होंने जिस प्रौद्योगिकी को विकसित किया है उसे कम करने में सक्षम हो सकते हैं।
“हमारा प्रोटोटाइप एक मस्तिष्क-ऑन-चिप की ओर एक महत्वपूर्ण प्रगति है जो हमारी तरह अपने पर्यावरण से सीख सकता है,” अहमद ने कहा।
प्रोटोटाइप चिप को अन्य प्रौद्योगिकियों और मौजूदा इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ आसान एकीकरण के साथ डिज़ाइन किया गया है।
