शोधकर्ता समुद्री स्लग रणनीतियों की नकल करते हैं क्वांटम सामग्री में

पुर्ड्यू विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने यह पता लगाया है कि एक सामग्री समुद्री स्लग की सबसे महत्वपूर्ण बुद्धिमत्ता विशेषताओं की नकल कर सकती है। इससे उन्हें ऐसा हार्डवेयर बनाने में मदद मिल सकती है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अधिक कुशल और विश्वसनीय बना देगा, जो स्वायत्त वाहनों, सर्जिकल रोबोट और सोशल मीडिया एल्गोरिदम जैसे कई क्षेत्रों पर प्रभाव डाल सकता है।

अध्ययन नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही में प्रकाशित किया गया था। यह पुर्ड्यू विश्वविद्यालय, जॉर्जिया विश्वविद्यालय, रटगर्स विश्वविद्यालय और अर्गोन नेशनल लेबोरेटरी के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा किया गया था।

श्रीराम रमनाथन पुर्ड्यू के सामग्री इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं।

“समुद्री स्लग का अध्ययन करके, न्यूरोसाइंटिस्ट्स ने बुद्धिमत्ता के निशान खोजे हैं जो किसी भी जीव के अस्तित्व के लिए मौलिक हैं,” रमनाथन ने कहा। “हम जानवरों में परिपक्व बुद्धिमत्ता का लाभ उठाना चाहते हैं ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को तेज किया जा सके।”

समुद्री स्लग से सीखना

न्यूरोसाइंटिस्ट्स ने समुद्री स्लग से दो मुख्य बुद्धिमत्ता के संकेत सीखे हैं: अभ्यस्तता और संवेदनशीलता। अभ्यस्तता तब होती है जब कोई चीज या कोई व्यक्ति किसी उत्तेजना के अभ्यस्त हो जाता है, जबकि संवेदनशीलता तब होती है जब कोई चीज या कोई व्यक्ति किसी नए उत्तेजना के प्रति मजबूत प्रतिक्रिया करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ एक बड़ी समस्या “स्थिरता-प्लास्टिसिटी द्वंद्व” है, जो तब होता है जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नए जानकारी सीखने और संग्रहीत करने में परेशानी होती है बिना मौजूदा जानकारी को ओवरराइट किए। अभ्यस्तता के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता “भूल” सकती है जो जानकारी जरूरत नहीं है और अधिक स्थिर हो सकती है। साथ ही, संवेदनशीलता उसे नए और महत्वपूर्ण जानकारी को बनाए रखने में मदद कर सकती है, जो लचीलापन को सक्षम बनाता है।

निकेल ऑक्साइड में रणनीतियों का प्रदर्शन

शोधकर्ताओं ने निकेल ऑक्साइड में दोनों अभ्यस्तता और संवेदनशीलता का प्रदर्शन किया, जो इसके गुणों के कारण एक क्वांटम सामग्री है। यदि एक क्वांटम सामग्री इन प्रकार के सीखने का उपयोग सफलतापूर्वक कर सकती है, तो यह संभव हो सकता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सीधे हार्डवेयर में बनाया जा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक जटिल कार्यों को कम ऊर्जा का उपयोग करके कर सकती है यदि यह हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों के माध्यम से काम कर सकती है।

“हमने मूल रूप से समुद्री स्लग पर किए गए प्रयोगों को क्वांटम सामग्री में समझने के लिए दोहराया,” रमनाथन ने कहा।

समुद्री स्लग तब अभ्यस्तता प्रदर्शित करता है जब यह अपने गिल्स को कम वापस लेता है, जो सिफन पर फंसने की प्रतिक्रिया है। समुद्री स्लग की पूंछ में एक इलेक्ट्रिक शॉक गिल्स को और अधिक नाटकीय रूप से वापस लेता है, जो संवेदनशीलता है।

निकेल ऑक्साइड में इसे पुन: पेश करने के लिए, विद्युत प्रतिरोध में वृद्धि में परिवर्तन होना चाहिए। हाइड्रोजन गैस के साथ सामग्री को बार-बार उजागर करके, निकेल ऑक्साइड के विद्युत प्रतिरोध में परिवर्तन समय के साथ कम हो जाता है। हालांकि, जब एक नया उत्तेजना जैसे कि ओजोन पेश किया जाता है, तो विद्युत प्रतिरोध में परिवर्तन बहुत बढ़ जाता है।

शोध समूह ने इन निष्कर्षों पर विचार किया, और पुर्ड्यू के एडवर्ड जी टाइडमैन जूनियर डिस्टिंग्विश्ड प्रोफेसर ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड कंप्यूटर इंजीनियरिंग कौशिक रॉय के नेतृत्व में एक टीम ने निकेल ऑक्साइड के व्यवहार का अनुकरण किया। उन्होंने एक एल्गोरिदम बनाया जो अभ्यस्तता और संवेदनशीलता रणनीतियों का उपयोग करके डेटा बिंदुओं को समूहों में वर्गीकृत कर सकता है।

“स्थिरता-प्लास्टिसिटी द्वंद्व बिल्कुल हल नहीं हुआ है। लेकिन हमने इसे संबोधित करने का एक तरीका दिखाया है जो हमने एक क्वांटम सामग्री में देखा है,” रॉय ने कहा। “यदि हम भविष्य में इस तरह से सीखने वाली सामग्री को हार्डवेयर में बदल सकते हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता बहुत अधिक कुशलता से कार्य कर सकती है।”

इसके लिए उपयोगी और व्यावहारिक होने के लिए, शोधकर्ताओं को यह पता लगाना होगा कि वे बड़े पैमाने पर प्रणालियों में इन रणनीतियों को कैसे लागू कर सकते हैं, साथ ही यह निर्धारित कर सकते हैं कि एक सामग्री कैसे उत्तेजनाओं पर प्रतिक्रिया कर सकती है जब यह एक कंप्यूटर चिप में एकीकृत होती है।