एनालॉग एआई ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग का भविष्य क्यों हो सकता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने हमारे जीने के तरीके को बदल दिया है, ऐसे उपकरण और सेवाएँ प्रदान की हैं जिन पर हम रोज़ाना निर्भर रहते हैं। चैटबॉट से लेकर स्मार्ट डिवाइस तक, इस प्रगति का ज़्यादातर हिस्सा डिजिटल AI से आता है। यह अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है, प्रभावशाली परिणाम देने के लिए विशाल मात्रा में डेटा को प्रोसेस करता है। लेकिन इस शक्ति के साथ एक महत्वपूर्ण लागत आती है: ऊर्जा का उपयोग। डिजिटल AI बहुत ज़्यादा कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग करता है, जो महत्वपूर्ण ऊर्जा की खपत करता है और गर्मी पैदा करता है। जैसे-जैसे AI सिस्टम विकसित होते हैं, इस ऊर्जा बोझ को नज़रअंदाज़ करना मुश्किल होता जाता है।

एनालॉग एआई इसका जवाब हो सकता है। निरंतर संकेतों के साथ काम करके, यह आगे बढ़ने के लिए अधिक कुशल, टिकाऊ मार्ग का वादा करता है। आइए देखें कि यह इस बढ़ती चुनौती को कैसे हल कर सकता है।

डिजिटल एआई में ऊर्जा समस्या

हर बार जब आप किसी चैटबॉट से बातचीत करते हैं या किसी अनुशंसा-संचालित प्लेलिस्ट को स्ट्रीम करते हैं, तो कहीं न कहीं, कोई कंप्यूटर डेटा प्रोसेस कर रहा होता है। डिजिटल AI सिस्टम के लिए, इसका मतलब है अरबों या खरबों संख्याओं को प्रोसेस करना। ये सिस्टम डेटा को दर्शाने और उसमें हेरफेर करने के लिए बाइनरी कोड- 1 और 0 का इस्तेमाल करते हैं। यह एक आजमाया हुआ और सच्चा तरीका है, लेकिन यह अविश्वसनीय रूप से ऊर्जा-गहन है।

एआई मॉडल, विशेष रूप से जटिल मॉडल, मांग बहुत ज़्यादा मात्रा में कम्प्यूटेशनल पावर। उदाहरण के लिए, डीप लर्निंग मॉडल में कई दिनों, कभी-कभी हफ़्तों तक बड़े डेटासेट पर गणनाएँ चलाना शामिल होता है। एक एकल प्रशिक्षण सत्र में उतनी ही बिजली खर्च हो सकती है जितनी एक प्रशिक्षण सत्र में होती है। पूरा शहर एक दिन में। और यह सिर्फ प्रशिक्षण है। एक बार जब ये मॉडल तैनात हो जाते हैं, तो उन्हें भाषण पहचानने, फिल्मों की सिफारिश करने या रोबोट को नियंत्रित करने जैसे कार्य करने के लिए अभी भी शक्ति की आवश्यकता होती है।

खपत की गई ऊर्जा यूं ही गायब नहीं हो जाती। यह गर्मी में बदल जाती है। यही कारण है कि आपको डेटा सेंटर में विशाल कूलिंग सिस्टम मिलेंगे। ये सिस्टम हार्डवेयर को ज़्यादा गरम होने से बचाते हैं लेकिन ऊर्जा खपत की एक और परत जोड़ते हैं। यह एक ऐसा चक्र है जो बनता जा रहा है अरक्षणीय.

AI सिस्टम को भी तेजी से काम करने की जरूरत है क्योंकि उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए कई परीक्षण और प्रयोग करने पड़ते हैं। प्रत्येक चरण में अलग-अलग सेटिंग्स, डिज़ाइन या डेटा का परीक्षण किया जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि सबसे अच्छा क्या काम करता है। यदि सिस्टम धीमा है तो इस प्रक्रिया में लंबा समय लग सकता है। तेज़ प्रोसेसिंग इन चरणों को गति देती है, जिससे शोधकर्ताओं को मॉडल को समायोजित करने, समस्याओं को ठीक करने और उन्हें वास्तविक दुनिया के उपयोग के लिए अधिक तेज़ी से तैयार करने में मदद मिलती है।

लेकिन डिजिटल सिस्टम प्राकृतिक रूप से निर्मित नहीं हैं इस तरह की गति के लिए। चुनौती यह है कि वे डेटा को कैसे संभालते हैं। सूचना को लगातार मेमोरी (जहाँ इसे संग्रहीत किया जाता है) और प्रोसेसर (जहाँ इसका विश्लेषण किया जाता है) के बीच आगे-पीछे होना चाहिए। यह आगे-पीछे होना अड़चनें पैदा करता है, काम को धीमा कर देता है और और भी अधिक बिजली की खपत करता है।

एक और चुनौती यह है कि डिजिटल सिस्टम स्वाभाविक रूप से एक समय में एक कार्य को संभालने के लिए बनाए गए हैं। यह अनुक्रमिक प्रसंस्करण चीजों को धीमा कर देता है, खासकर जब एआई मॉडल को काम करने के लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। GPU और TPU जैसे प्रोसेसर ने समानांतर प्रसंस्करण को सक्षम करके मदद की है, जहां कई कार्य एक साथ चलते हैं। लेकिन इन उन्नत चिप्स की भी अपनी सीमाएँ हैं।

मुद्दा यह है कि डिजिटल तकनीक कैसे बेहतर होती है। यह छोटे-छोटे चिप्स में ज़्यादा ट्रांजिस्टर निचोड़ने पर निर्भर करता है। लेकिन जैसे-जैसे AI मॉडल बढ़ते हैं, हमारे पास ऐसा करने के लिए जगह कम होती जा रही है। चिप्स पहले से ही इतने छोटे हैं कि उन्हें छोटा करना ज़्यादा मुश्किल होता जा रहा है महंगा और प्राप्त करना कठिन. और छोटे चिप्स अपनी तरह की समस्याएं लेकर आते हैं। वे अधिक गर्मी पैदा करते हैं और ऊर्जा बर्बाद करते हैं, जिससे गति, शक्ति और दक्षता को संतुलित करना मुश्किल हो जाता है। डिजिटल सिस्टम दीवार से टकराने लगे हैं, और AI की बढ़ती मांग के कारण इसे बनाए रखना मुश्किल हो रहा है।

एनालॉग एआई क्यों समाधान हो सकता है

एनालॉग एआई डिजिटल AI की ऊर्जा समस्याओं से निपटने के लिए एक नया तरीका लेकर आया है। 0 और 1 पर निर्भर रहने के बजाय, यह निरंतर संकेतों का उपयोग करता है। यह प्राकृतिक प्रक्रियाओं के काम करने के तरीके के करीब है, जहाँ सूचना सुचारू रूप से प्रवाहित होती है। सब कुछ बाइनरी में बदलने के चरण को छोड़कर, एनालॉग AI बहुत कम बिजली का उपयोग करता है।

इसकी सबसे बड़ी ताकत मेमोरी और प्रोसेसिंग को एक ही जगह पर जोड़ना है। डिजिटल सिस्टम लगातार मेमोरी और प्रोसेसर के बीच डेटा को स्थानांतरित करते हैं, जो ऊर्जा की खपत करता है और गर्मी पैदा करता है। एनालॉग AI वहीं पर गणना करता है जहाँ डेटा संग्रहीत होता है। इससे ऊर्जा की बचत होती है और डिजिटल सिस्टम में होने वाली गर्मी की समस्याओं से बचा जा सकता है।

यह तेज़ भी है। डेटा के आगे-पीछे होने की सभी हरकतों के बिना, कार्य तेज़ी से पूरे हो जाते हैं। यह एनालॉग AI को सेल्फ़-ड्राइविंग कारों जैसी चीज़ों के लिए बेहतरीन बनाता है, जहाँ गति महत्वपूर्ण है। यह एक साथ कई कार्यों को संभालने में भी बेहतरीन है। डिजिटल सिस्टम या तो एक-एक करके कार्यों को संभालते हैं या उन्हें समानांतर रूप से चलाने के लिए अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता होती है। एनालॉग सिस्टम मल्टीटास्किंग के लिए बनाए गए हैं। न्यूरोमोर्फिक चिप्समस्तिष्क से प्रेरित होकर, वे एक साथ हज़ारों नोड्स में सूचना संसाधित करते हैं। यह उन्हें छवियों या भाषण को पहचानने जैसे कार्यों के लिए अत्यधिक कुशल बनाता है।

एनालॉग एआई सुधार के लिए ट्रांजिस्टर को छोटा करने पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, यह अनोखे तरीकों से गणनाओं को संभालने के लिए नई सामग्रियों और डिज़ाइनों का उपयोग करता है। कुछ सिस्टम डेटा को प्रोसेस करने के लिए बिजली के बजाय प्रकाश का भी उपयोग करते हैं। यह लचीलापन डिजिटल तकनीक द्वारा सामना की जाने वाली भौतिक और तकनीकी सीमाओं से बचाता है।

डिजिटल एआई की ऊर्जा और दक्षता संबंधी समस्याओं को हल करके, एनालॉग एआई संसाधनों को खत्म किए बिना आगे बढ़ने का एक रास्ता प्रदान करता है।

एनालॉग एआई से जुड़ी चुनौतियाँ

जबकि एनालॉग एआई में बहुत सारी संभावनाएं हैं, यह अपनी चुनौतियों से रहित नहीं है। सबसे बड़ी बाधाओं में से एक विश्वसनीयता है। डिजिटल सिस्टम के विपरीत, जो आसानी से अपने संचालन की सटीकता की जांच कर सकते हैं, एनालॉग सिस्टम शोर और त्रुटियों के लिए अधिक प्रवण हैं। वोल्टेज में छोटे बदलाव से अशुद्धियाँ हो सकती हैं, और इन मुद्दों को ठीक करना कठिन है।

एनालॉग सर्किट का निर्माण भी अधिक जटिल है। क्योंकि वे सरल ऑन-ऑफ अवस्थाओं के साथ काम नहीं करते हैं, इसलिए एनालॉग चिप्स को डिजाइन करना और बनाना कठिन है जो लगातार प्रदर्शन करते हैं। लेकिन सामग्री विज्ञान और सर्किट डिजाइन में प्रगति इन मुद्दों को दूर करने लगी है। उदाहरण के लिए, मेमरिस्टर अधिक विश्वसनीय और स्थिर होते जा रहे हैं, जिससे वे एनालॉग एआई के लिए एक व्यवहार्य विकल्प बन गए हैं।

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एनालॉग एआई कंप्यूटिंग को अधिक ऊर्जा कुशल बनाने का एक बेहतर तरीका हो सकता है। यह प्रोसेसिंग और मेमोरी को एक ही स्थान पर जोड़ता है, तेजी से काम करता है, और एक साथ कई कार्यों को संभालता है। डिजिटल सिस्टम के विपरीत, यह सिकुड़ने वाले चिप्स पर निर्भर नहीं करता है, जो करना कठिन होता जा रहा है। इसके बजाय, यह अभिनव डिज़ाइन का उपयोग करता है जो आज हम देख रहे कई ऊर्जा समस्याओं से बचते हैं।

अभी भी कई चुनौतियाँ हैं, जैसे एनालॉग सिस्टम को सटीक बनाए रखना और तकनीक को विश्वसनीय बनाना। लेकिन निरंतर सुधार के साथ, एनालॉग AI में कुछ क्षेत्रों में डिजिटल सिस्टम को पूरक बनाने या यहाँ तक कि उसकी जगह लेने की क्षमता है। यह AI को शक्तिशाली और टिकाऊ बनाने की दिशा में एक रोमांचक कदम है।