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शोधकर्ताओं ने विकसित किया विश्व का सबसे शक्तिशाली न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर एआई के लिए

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में एक बड़ा कदम आगे बढ़ाते हुए, स्विनबर्न विश्वविद्यालय प्रौद्योगिकी के नेतृत्व में एक अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ता दल ने एआई के लिए विश्व का सबसे शक्तिशाली न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर विकसित किया है। यह 10 ट्रिलियन से अधिक ऑपरेशन प्रति सेकंड (टेराओप्स/सी) की एक आश्चर्यजनक दर पर काम करता है, जिसका अर्थ है कि यह अल्ट्रा-लार्ज-स्केल डेटा को संसाधित कर सकता है।

यह कार्य पत्रिका नेचर में प्रकाशित किया गया था।

स्विनबर्ने के प्रोफेसर डेविड मॉस, डॉ. जिंग्युआन जू, और आरएमआईटी विश्वविद्यालय के प्रतिष्ठित प्रोफेसर अर्नान मिटचेल के नेतृत्व में टीम ने कंप्यूटिंग गति और प्रसंस्करण शक्ति में तेजी लाई। उन्होंने 1,000 गुना तेजी से काम करने में सक्षम एक ऑप्टिकल न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर बनाने में सक्षम थे, जो किसी भी पिछले वाले की तुलना में अधिक तेजी से काम करता है। यह प्रणाली अल्ट्रा-लार्ज-स्केल छवियों को भी संसाधित कर सकती है, जो चेहरे की पहचान के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि पिछले ऑप्टिकल प्रोसेसर इस मामले में विफल रहे हैं।

प्रोफेसर मॉस स्विनबर्ने के ऑप्टिकल साइंस सेंटर के निदेशक हैं, और उन्हें ऑप्टिक्स और फोटोनिक्स के क्षेत्र में भौतिकी और गणित में एक शीर्ष ऑस्ट्रेलियाई शोधकर्ता के रूप में नामित किया गया था।

“यह सफलता ‘ऑप्टिकल माइक्रो – कॉम्ब्स’ के साथ हासिल की गई थी, जैसा कि हमने मई 2020 में अपनी विश्व रिकॉर्ड इंटरनेट डेटा गति की रिपोर्ट की थी,” उन्होंने कहा।

अन्य शीर्ष प्रोसेसर और माइक्रो-कॉम्ब्स

शीर्ष इलेक्ट्रॉनिक प्रोसेसर जैसे गूगल टीपीयू 100 टेराओप्स/सी से अधिक पर काम कर सकते हैं। हालांकि, इसके लिए दस हज़ार से अधिक समानांतर प्रोसेसर की आवश्यकता होती है, जबकि टीम की ऑप्टिकल प्रणाली केवल एक प्रोसेसर पर निर्भर करती है। उन्होंने एक नई तकनीक का उपयोग करके इसे हासिल किया जिसमें एक एकीकृत माइक्रो-कॉम्ब स्रोत के माध्यम से समय, तरंग दैर्ध्य और स्थानिक आयामों में एक ही समय में डेटा को अंतरालित करना शामिल था।

जो लोग माइक्रो-कॉम्ब्स के बारे में अनजान हैं, वे नए उपकरण हैं जो एक ही चिप पर सैकड़ों उच्च-गुणवत्ता वाले अवरक्त लेजर से बने होते हैं। अन्य ऑप्टिकल स्रोतों की तुलना में माइक्रो-कॉम्ब्स बहुत तेज, हल्के और सस्ते हैं।

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“10 वर्षों में से मैंने उन्हें सह-आविष्कार किया है, एकीकृत माइक्रो-कॉम्ब चिप्स बहुत महत्वपूर्ण हो गए हैं और यह देखना वास्तव में रोमांचक है कि वे सूचना संचार और प्रसंस्करण में इन巨ानी प्रगति को सक्षम कर रहे हैं,” प्रोफेसर मॉस कहते हैं। “माइक्रो-कॉम्ब्स सूचना की दुनिया की बढ़ती आवश्यकता को पूरा करने के लिए हमें वादा करते हैं।”

भविष्य का प्रोसेसर

डॉ. जू इस अध्ययन के सह-लेखक थे और स्विनबर्ने के पूर्व छात्र और मोनाश विश्वविद्यालय के इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर सिस्टम इंजीनियरिंग विभाग में पोस्ट-डॉक्टरल फेलो हैं।

“यह प्रोसेसर किसी भी न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर – ऑप्टिकल या इलेक्ट्रॉनिक आधारित – के लिए एक सार्वभौमिक अल्ट्रा-हाई बैंडविथ फ्रंट एंड के रूप में कार्य कर सकता है, जो वास्तविक समय अल्ट्रा-हाई बैंडविथ डेटा के लिए बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग को संभव बनाता है,” डॉ. जू कहते हैं।

“हम भविष्य के प्रोसेसरों की एक झलक पा रहे हैं। यह वास्तव में हमें दिखा रहा है कि हम माइक्रो-कॉम्ब्स के अभिनव उपयोग के माध्यम से अपने प्रोसेसरों की शक्ति को कितनी ड्रामेटिक रूप से बढ़ा सकते हैं,” वे जारी रखते हैं।

आरएमआईटी के प्रोफेसर मिटचेल के अनुसार, “यह प्रौद्योगिकी सभी प्रकार के प्रसंस्करण और संचार के लिए लागू है – यह एक बड़ा प्रभाव डालेगा। लंबे समय में हम एक चिप पर पूरी तरह से एकीकृत प्रणाली को वास्तविक बनाने की उम्मीद करते हैं, जो लागत और ऊर्जा की खपत को बहुत कम कर देगी।”

स्विनबर्ने और वाल्टर और एलिजाबेथ हॉल संस्थान के प्रोफेसर डेमियन हिक्स शोध टीम का समर्थन करते हैं।

“कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति के केंद्र में रहे हैं, लेकिन मौजूदा सिलिकॉन प्रौद्योगिकी प्रसंस्करण गति और ऊर्जा दक्षता में एक बोतलनेक पेश करती है,” प्रोफेसर हिक्स कहते हैं।

“यह सफलता दिखाती है कि एक नई ऑप्टिकल प्रौद्योगिकी इन नेटवर्क को तेज और अधिक कुशल बना सकती है और यह एक अलग क्षेत्र में एक मौलिक समस्या को हल करने के लिए एक विचार को लेने और उसका उपयोग करने के लिए साहस और प्रेरणा के साथ एक क्षेत्र से दूसरे क्षेत्र में सोच के लाभों का एक गहरा प्रदर्शन है,” वे जारी रखते हैं।

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Alex Unite.AI के एआई‑संचालित समाचार संचालन का नेतृत्व करते हैं, पत्रकारिता, अनुसंधान और स्वचालन को मिलाकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समय पर और स्केलेबल कवरेज को समर्थन देते हैं। उनका काम यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि उभरते एआई विकास को प्रभावी ढंग से उजागर किया जाए, जबकि प्रकाशन के संपादकीय मानकों को बनाए रखा जाए।