सुमीत कुमार, इनाटेरा के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

सुमीत कुमार इनाटेरा नैनोसिस्टम्स के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, जहां वे आईओटी, वियरेबल और एम्बेडेड डिवाइसों में सेंसर डेटा विश्लेषण के लिए अत्यधिक कुशल न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर्स के विकास का नेतृत्व करते हैं। इससे पहले, उन्होंने टीयू डेल्फ्ट में यूरोपीय संघ द्वारा वित्तपोषित अनुसंधान का प्रबंधन किया, जिसमें स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकियों पर 50 मिलियन यूरो का प्रिस्टाइन परियोजना शामिल था, और इंटेल और उन्नत प्रोसेसर आर्किटेक्चर पर अकादमिक अनुसंधान में भूमिकाएं निभाईं। (INTC )

इनाटेरा एक सेमीकंडक्टर कंपनी है जो “सेंसर एज” में अल्ट्रा-लो-पावर इंटेलिजेंस लाने पर केंद्रित है। उनकी मुख्य नवाचार स्पाइकिंग न्यूरल प्रोसेसर हैं जो एक एनालॉग-मिश्रित सिग्नल आर्किटेक्चर पर बनाए गए हैं जो मस्तिष्क के इवेंट-आधारित प्रसंस्करण की नकल करते हैं। ये चिप्स सब-मिलीवाट पावर स्तरों और अल्ट्रा-लो लेटेंसी पर सेंसर डेटा में पैटर्न को पहचान सकते हैं, जो उन्हें हमेशा चालू, शक्ति-सीमित अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाते हैं।

आपने 2018 में इनाटेरा की सह-स्थापना एक दृष्टि के साथ की थी कि न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर्स को प्रयोगशाला से वास्तविक दुनिया के उपकरणों में लाया जाए। आपको व्यक्तिगत रूप से कंपनी शुरू करने के लिए क्या प्रेरित किया, और पिछले सात वर्षों में उस दृष्टि कैसे विकसित हुई है?

इनाटेरा की स्थापना एक स्पष्ट मिशन के साथ की गई थी: सेंसर को सीधे मस्तिष्क जैसी बुद्धिमत्ता लाना। 2018 में संकेत स्पष्ट थे, उपकरणों में जटिल सेंसर एकीकृत किए जा रहे थे, और हमेशा चालू सेंसिंग की आवश्यकता बढ़ रही थी। माइक्रोकंट्रोलर्स में शक्ति-कुशल एआई क्षमताएं नहीं थीं, और यहां तक कि यह भी उपकरणों में निरंतर प्रसंस्करण को आगे बढ़ाने में बहुत कम जाने वाला था जो छोटी बैटरियों से संचालित होते थे। यह स्पष्ट था कि इन उपकरणों में सेंसर डेटा को कैसे संसाधित किया जाता है, इसे बदलने की आवश्यकता है। टीयू डेल्फ्ट में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग और ऊर्जा-कुशल प्रसंस्करण पर हमने जो दशक का शोध किया था, उसका उत्तर इस चुनौती का समाधान था।

हमारी दृष्टि बनी हुई है – एक स्मार्ट, स्वच्छ और सुरक्षित दुनिया जो परिवेशी बुद्धिमत्ता से संचालित हो। सेंसर में बुद्धिमत्ता लाने से, हमारे चिप्स दुनिया के सेंसर डेटा को स्रोत पर सीधे संसाधित करने में सक्षम होंगे, जिससे आधुनिक एआई के ऊर्जा उपयोग में क्रांतिकारी कमी आएगी। हम 2030 तक एक अरब सेंसर को बुद्धिमान बनाने का लक्ष्य रखते हैं।

पल्सर इस यात्रा का पहला कदम है – यह मुख्यधारा के अपनाने के लिए डिज़ाइन किया गया दुनिया का पहला न्यूरोमॉर्फिक माइक्रोकंट्रोलर है। यह वियरेबल्स, स्मार्ट होम डिवाइसों और औद्योगिक प्रणालियों सहित विभिन्न उपयोग के मामलों में मस्तिष्क-प्रेरित बुद्धिमत्ता को व्यावहारिक बनाता है, साथ ही भविष्य की अनुकूली और स्वायत्त प्रौद्योगिकियों के लिए आधार तैयार करता है।

पल्सर एक मौलिक रूप से नए दृष्टिकोण पर आधारित है जो 7 वर्षों के कठिन शोध और इंजीनियरिंग के बाद सेंसर पर प्रसंस्करण को समझता है। जो शुरू में चार लोगों के साथ एक उद्यम के रूप में शुरू हुआ था, वह इस समय 15 देशों में 100 की वैश्विक टीम में विकसित हुआ है, जो लोगों के पहले संस्कृति पर बनी हुई है, जो लचीलापन, रचनात्मकता और महत्वाकांक्षा पर बनी हुई है।

पल्सर को पहला वास्तव में मास-मार्केट न्यूरोमॉर्फिक माइक्रोकंट्रोलर के रूप में वर्णित किया गया है। यह पिछले न्यूरोमॉर्फिक चिप्स से अलग क्या है जो मुख्य रूप से शोध प्रयोगशालाओं तक सीमित थे?

शैक्षणिक अनुसंधान का ध्यान अक्सर नए दृष्टिकोण विकसित करने पर केंद्रित होता है जो कठिन समस्याओं का समाधान करते हैं। परिणामस्वरूप, समाधानों के लाभ अक्सर अलगाव में मापे जाते हैं। हालांकि, जब ये नई प्रौद्योगिकियां उत्पादन में तैनात की जाती हैं, तो उन्हें प्रणाली के अन्य भागों के साथ बातचीत करनी होती है, जो अक्सर उनके लाभों को कमजोर करती है। यह न्यूरोमॉर्फिक और पारंपरिक एआई त्वरण प्रौद्योगिकियों के लिए भी सच है – वे प्रणालियों में एकीकृत होते हैं जो समान मूल सिद्धांतों पर नहीं बनाई गई हैं, जिसके परिणामस्वरूप एक परिणाम होता है जो अपनी कुशलता में फीका पड़ जाता है। पल्सर, दूसरी ओर, एक पूर्ण, स्टैंडअलोन माइक्रोकंट्रोलर है, जो सेंसर डेटा के कुशल प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह मूल से ही सेंसर डेटा को एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया था: एनालॉग और डिजिटल स्पाइकिंग न्यूरल कोर, सीएनएन और एफएफटी एक्सेलरेटर, और सेंसर नियंत्रण के लिए एक पूर्ण 32-बिट आरआईएससी-वी सबसिस्टम। यह विषम आर्किटेक्चर पल्सर को डिवाइस पर सीधे कच्चे सेंसर डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने की अनुमति देता है, जबकि पारंपरिक एआई प्रोसेसर की तुलना में 500 गुना कम ऊर्जा की खपत और 100 गुना तेजी से चलता है।

हार्डवेयर के अलावा, पल्सर सॉफ्टवेयर बाधा को भी संबोधित करता है। इसका तालामो एसडीके, मूल पायटोर्च एकीकरण के साथ, न्यूरोमॉर्फिक विकास को मुख्यधारा के इंजीनियरों के लिए सुलभ बनाता है और सब-मिलीवाट पावर बजट में 5 केबी से कम कompact मॉडल चलाने की अनुमति देता है। इसे 2.8 x 2.6 मिमी पैकेज में फिट करना, पल्सर को बुल्की मल्टी-चिप सेटअप की आवश्यकता को समाप्त करता है, इसे वास्तविक मास-मार्केट तैनाती के लिए तैयार पहला न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर बनाता है।

इनाटेरा के लिए सुलभता एक बड़ा विषय है। तालामो एसडीके, विशेष रूप से इसके पायटोर्च एकीकरण के साथ, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में नए लोगों के लिए बाधा को कैसे कम करता है? 

दशकों से, न्यूरोमॉर्फिक अपनाने के लिए मुख्य बाधा हार्डवेयर के कारण नहीं थी, बल्कि विकासकर्ता-मित्री उपकरणों की कमी थी। विकासकर्ताओं को तेज़ शिक्षा की ढलानों और परिचित कार्य प्रवाहों का सामना करना पड़ा, जो बदले में नवाचार को धीमा कर दिया। तालामो सीधे इसे संबोधित करता है एक पायटोर्च-आधारित एसडीके प्रदान करके जो इंजीनियरों को परिचित कार्य प्रवाहों के माध्यम से स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क को डिज़ाइन, प्रशिक्षित और तैनात करने की अनुमति देता है। कompact मॉडल को मौजूदा सेंसर आर्किटेक्चर में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, जो यहां तक कि सबसे छोटे, सबसे शक्ति-सीमित उपकरणों में भी हमेशा चालू बुद्धिमत्ता को सक्षम बनाता है। जटिलता को दूर करना और विकास को तेज करना, तालामो न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग को मुख्यधारा के विकासकर्ताओं के लिए सुलभ बनाता है और उत्पाद से प्रोटोटाइप तक के मार्ग को तेज करता है।

पल्सर के अंदर एनालॉग और डिजिटल स्पाइकिंग एक्सेलरेटर्स को कैसे संतुलित करते हैं ताकि विभिन्न कार्यभार को कुशलता से संभाला जा सके? 

पल्सर की आर्किटेक्चर एनालॉग और डिजिटल स्पाइकिंग कोर्स को ऊर्जा का उपयोग और लचीलापन अनुकूलित करने के लिए मिलाती है। एनालॉग कोर्स निरंतर, हमेशा चालू सेंसर कार्यभार के लिए अल्ट्रा-कुशल प्रसंस्करण प्रदान करते हैं जहां हर माइक्रोवाट गिनती करता है। डिजिटल कोर्स अधिक जटिल या परिवर्तनशील कार्यों के लिए कार्यक्रम और सटीकता प्रदान करते हैं, अभी भी एक कुशल पावर एन्वेलप में है। कार्यभार को आवश्यकतानुसार दोनों में वितरित किया जाता है, सुनिश्चित करते हुए कि ऊर्जा की खपत केवल तभी होती है जब डेटा बदलता है। यह इवेंट-चालित दृष्टिकोण पल्सर को सब-मिलीवाट प्रदर्शन को बनाए रखने की अनुमति देता है, जबकि विभिन्न वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को समर्थन करने की लचीलापन बनाए रखता है।

एक विशिष्ट विकासकर्ता कार्यप्रवाह के माध्यम से हमें चलाएं – एक मॉडल को प्रशिक्षित करने से लेकर इसे पल्सर पर तैनात करने तक – और जहां सबसे बड़ा कुशलता लाभ हासिल किया जाता है?

कार्यप्रवाह पायटोर्च में शुरू होता है, जहां विकासकर्ता अपने मॉडल को पारंपरिक एआई के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित करते हैं। इनाटेरा के तालामो एसडीके का उपयोग करके, मॉडल को पल्सर के हार्डवेयर के लिए अनुकूलित स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में परिवर्तित किया जाता है। विकासकर्ता तब मॉडल को सीधे चिप पर तैनात कर सकते हैं, अक्सर 5 केबी जितने छोटे फुटप्रिंट के साथ। मॉडल विकास चरण एक बड़े अनुप्रयोग पाइपलाइन विकास प्रवाह के भीतर एकीकृत है, जो विकासकर्ता को आरआईएससी-वी और सीएनएन एक्सेलरेटर दोनों को लक्षित करने वाले कोड बनाने की अनुमति देता है। यह एक बेहतर विकास अनुभव का अनुवाद करता है और विकास समय को छोटा करता है।

सबसे बड़ा कुशलता लाभ तब होता है जब मॉडल पल्सर के इवेंट-चालित स्पाइकिंग कोर्स पर चल रहा होता है। पारंपरिक एमसीयू के विपरीत जो निरंतर शक्ति जलाते हैं, पल्सर केवल तब गणना करता है जब इनपुट डेटा बदलता है। यह हमेशा चालू कार्यों जैसे इशारा मान्यता या रडार उपस्थिति का पता लगाने को सब-मिलीवाट स्तरों पर निरंतर चलने देता है, जो ऊर्जा की कुशलता में कई गुना सुधार करता है और उच्च सटीकता और अविश्वसनीय रूप से कम विलंबता बनाए रखता है।

कौन से क्षेत्र आपकी प्रौद्योगिकी को अपना रहे हैं, और क्या आप उन शुरुआती ग्राहकों या भागीदारों के उदाहरण साझा कर सकते हैं जो पहले से ही उत्पादों में पल्सर का उपयोग कर रहे हैं?

पल्सर को अपनाने में सबसे तेजी से वृद्धि उन क्षेत्रों में हो रही है जहां हमेशा चालू सेंसिंग और अल्ट्रा-लो पावर मायने रखते है, जिनमें स्मार्ट होम, वियरेबल और औद्योगिक सुरक्षा शामिल हैं। एक अच्छा उदाहरण यह है कि आरोह लैब्स ने इनाटेरा द्वारा संचालित अगली पीढ़ी के धुएं का पता लगाने वाले उपकरण विकसित किए हैं, जो हाल ही में सेमीकॉन इंडिया 2025 में प्रदर्शित किए गए थे। ये उपकरण केवल धुएं का पता लगाने के अलावा मानव उपस्थिति की निगरानी के साथ धुएं का पता लगाने को जोड़ते हैं, जो आवासीय, व्यावसायिक और औद्योगिक वातावरण के लिए स्मार्ट सुरक्षा प्रणालियों के लिए समृद्ध स्थितिजन्य जागरूकता बनाते हैं।

इसी तरह का न्यूरोमॉर्फिक दृष्टिकोण संपत्ति ट्रैकिंग और पर्यावरण निगरानी तक विस्तारित किया जा सकता है, जिसका संबंध जुड़े स्वास्थ्य सेवा और स्मार्ट शहरों के लिए है। सेमीकॉन इंडिया में, सायरन एआई सॉल्यूशंस ने भी दिखाया कि इनाटेरा की प्रौद्योगिकी को कैसे कॉम्पैक्ट सेंसर सिस्टम जैसे कि इलेक्ट्रोमोग्राफी (ईएमजी) वियरेबल्स में इशारा मान्यता के लिए एकीकृत किया जा रहा है, जो मानव-मशीन इंटरैक्शन में न्यूरोमॉर्फिक एआई की संभावना को उजागर करता है।

इन शुरुआती तैनाती केवल शुरुआत हैं, जो संकेत देते हैं कि न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सिद्धांत से अभ्यास में बदल रही है और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में तेजी से जड़ पकड़ रही है।

प्रदर्शन में हमने अल्ट्रा-लो-पावर जेस्चर मान्यता और रडार-आधारित उपस्थिति का पता लगाने जैसे उदाहरण देखे हैं, जो एक मिलीवाट से कम खपत करते हैं। आप ऐसे सीमित वातावरण में सटीकता और विश्वसनीयता को कैसे मान्य करते हैं?

मान्यकरण अक्सर अनुप्रयोग पर निर्भर करता है, और सटीकता के अलावा, झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक पता लगाने की दरें एक समाधान की विश्वसनीयता का एक महत्वपूर्ण संकेत प्रदान करती हैं। अक्सर, ग्राहकों के पास मान्यकरण के लिए विशिष्ट केपीआई और परीक्षण शर्तें होती हैं। पल्सर की लचीलापन ग्राहकों को अपने उपयोग के मामले के लिए सभी बक्से को चेक करने में सक्षम बनाती है। तुलना पारंपरिक एमसीयू और एक्सेलरेटर्स के खिलाफ की जाती है, जो आमतौर पर समान कार्यों के लिए 40-100 गुना अधिक शक्ति की खपत करते हैं।

वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन में, जैसे कि रडार-आधारित उपस्थिति का पता लगाना और ऑडियो दृश्य वर्गीकरण, पल्सर निरंतर रूप से 90% से अधिक की सटीकता प्रदान करता है, जबकि सब-मिलीवाट बजट के भीतर रहता है। यह निरंतर संचालन की अनुमति देता है बिना विश्वसनीयता का समझौता किए, जो पारंपरिक हमेशा चालू प्रणालियों के लिए परंपरागत रूप से समझौता करना पड़ता है जो नींद से जागते हैं, प्रदर्शन को कम करते हैं, या क्लाउड में ऑफलोड करते हैं।

आप न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग को अधिक पारंपरिक एनपीयू और सीपीयू के पूरक के रूप में देखते हैं। भविष्य के स्मार्ट डिवाइसों के सिलिकॉन स्टैक में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग को कैसे फिट देखते हैं?

पल्सर सेंसर के साथ बातचीत करने वाला पहला चिप है। यह स्रोत पर सीधे डेटा को संसाधित करता है, जो कच्चे सेंसर सिग्नल को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करता है। एनपीयू और सीपीयू को तब शामिल किया जा सकता है जब भारी प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।

यह न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर्स को सिलिकॉन स्टैक में एक पूरक परत बनाता है; एक हमेशा जागरूक, हमेशा चालू आधार जो डिवाइस की आयु को बढ़ाता है, ऊर्जा का उपयोग कम करता है, और प्रतिक्रिया में सुधार करता है। पल्सर सेंसर डेटा प्रसंस्करण का कार्य पारंपरिक रूप से उच्च शक्ति वाले घटकों से दूर ले जाता है, जिससे उन्हें कई उपकरणों में बंद किया जा सकता है, और कुछ मामलों में,甚至 पूरी तरह से समाप्त किया जा सकता है। यह स्मार्टर और लंबे समय तक चलने वाले उपकरणों की ओर ले जाता है।

आरोह लैब्स और सायरन एआई सॉल्यूशंस जैसे भागीदारों के साथ सहयोग न्यूरोमॉर्फिक एआई के वास्तविक दुनिया के अपनाने में तेजी लाने में क्या भूमिका निभाता है?

सहयोग तकनीकी विकास और व्यापक अपनाने के बीच पुल का काम करते हैं। आरोह लैब्स और सायरन एआई सॉल्यूशंस जैसे नवाचारों के साथ काम करके, इनाटेरा सुनिश्चित करता है कि पल्सर वास्तविक दुनिया के वातावरण में मान्य है और विशिष्ट क्षेत्रों के लिए तैयार किया गया है। आरोह लैब्स न्यूरोमॉर्फिक बुद्धिमत्ता को महत्वपूर्ण सुरक्षा बुनियादी ढांचे में लाता है, जबकि सायरन एआई सॉल्यूशंस मानव-मशीन इंटरैक्शन में इसकी संभावना को प्रदर्शित करता है। ये सहयोग प्रौद्योगिकी की बहुमुखी प्रतिभा को साबित करते हैं, अन्य अपने तरीकों के लिए बाधाओं को कम करते हैं और बड़े पैमाने पर तैनाती में विश्वास का निर्माण करते हैं।

सेंसर विक्रेताओं जैसे सोशोनेक्स के साथ हमारे सहयोग हमें सेंसर मॉड्यूल में बुद्धिमत्ता को घनीभूत करने की अनुमति देते हैं, जो स्मार्ट सेंसिंग को उपकरणों में तैनात करना आसान बनाता है। इसके अलावा, ऐसे सहयोग हमारे पहले से मजबूत और बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत करते हैं और उद्योग में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के प्रसार को तेज करते हैं।

आगे देखते हुए, क्या आप पल्सर और इसके उत्तराधिकारियों को डिवाइस पर सीखने और अनुकूलन की ओर बढ़ते हुए देखते हैं, न कि केवल एज पर अनुमान?

बिल्कुल। पल्सर के साथ, हमने न्यूरोमॉर्फिक के साथ केवल शुरुआत की है। न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर ऑनलाइन सीखने और अनुकूलन के लिए स्वाभाविक रूप से अनुकूल हैं। पल्सर भविष्य की अनुकूली और स्वायत्त एज डिवाइसों के लिए आधार तैयार करता है; प्रणालियां जो सीखती हैं, स्व-मान्य करती हैं और वास्तविक समय में अनुकूलन करती हैं, जबकि छोटी बैटरियों पर चलती हैं। यह विकास वियरेबल्स से लेकर औद्योगिक प्रणालियों तक विभिन्न अनुप्रयोगों को अनलॉक करेगा जो व्यवहार के अनुसार समायोजित करते हैं या न्यूनतम ऊर्जा उपयोग के साथ विफलताओं की भविष्यवाणी और रोकथाम करते हैं। लंबी अवधि का लक्ष्य ऐसे उपकरण बनाना है जो उतने ही बुद्धिमान हैं जितने कि वे निरंतर अनुकूलनीय और लचीले हैं, जो एज पर वास्तव में संभव होने की परिभाषा को फिर से परिभाषित करते हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें इनाटेरा पर जाना चाहिए।