नया कृत्रिम न्यूरॉन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को और अधिक कुशल बना सकता है

नया कृत्रिम न्यूरॉन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को और अधिक कुशल बना सकता है : पूरी दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में नए आयाम गढ़े जा रहे हैं। इस दिशा में काम करते हुए भारतीय शोधकर्ताओं को एक नई उपलब्धि मिली है। भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), दिल्ली के शोधकर्ताओं ने अपने नवीनतम अध्ययन में मस्तिष्क से प्रेरित कृत्रिम न्यूरॉन विकसित किया है जो एक सटीक और कुशल न्यूरोमोर्फिक कृत्रिम बुद्धि (एआई) प्रणाली के निर्माण में उपयोगी हो सकता है।

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी के उस क्षेत्र को संदर्भित करता है जहां इंजीनियर मानव मस्तिष्क के कामकाज से प्रेरित बुद्धिमान मशीनों का निर्माण करने का प्रयास करते हैं। माना जाता है कि न्यूरॉन्स और सिनेप्स मस्तिष्क के भीतर बुद्धि के सबसे महत्वपूर्ण निर्माण खंड हैं। शोधकर्ताओं का कहना है कि इस अध्ययन की अंतःविषय प्रकृति के कारण, यह कृत्रिम बुद्धि, न्यूरोमोर्फिक हार्डवेयर और नैनोइलेक्ट्रॉनिक जैसे विभिन्न क्षेत्रों को जोड़ती है।

प्रोफेसर मनन सूरी, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग, IIT, दिल्ली के नेतृत्व में विकसित इस नए ‘स्पाइकिंग’ न्यूरॉन मॉडल को DEXAT (डबल एक्सपोनेंशियल एडैप्टिव थ्रेशोल्ड न्यूरॉन) नाम दिया गया है। यह शोध महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका उपयोग वाक् पहचान जैसे वास्तविक अनुप्रयोगों के लिए सटीक, तेज और ऊर्जा-कुशल न्यूरोमॉर्फिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है।

नव विकसित कृत्रिम न्यूरॉन की विशेषताओं में DEXAT नामक न्यूरोमॉर्फिक प्रसंस्करण के लिए एक नया मल्टी-टाइम स्केल स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल शामिल है। इस अध्ययन में, एक उभरते हुए नैनोइलेक्ट्रॉनिक उपकरण पर आधारित एक नए न्यूरॉन मॉडल के कुशल हार्डवेयर प्रदर्शन और वास्तविक समय के अनुपात-अस्थायी न्यूरोमॉर्फिक प्रसंस्करण के एक सफल हार्डवेयर प्रदर्शन का प्रदर्शन किया गया है।

प्रोफेसर मनन सूरी ने कहा, “हम सेमीकंडक्टर मेमोरी टेक्नोलॉजी के सभी पहलुओं और अकादमिक और औद्योगिक साझेदारी के साथ इसके उभरते अनुप्रयोगों पर व्यापक शोध कर रहे हैं। इन वर्षों में हमने सरल भंडारण से परे स्मृति प्रौद्योगिकी के कई नवीन उपयोगों का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया है। इन-मेमोरी-कंप्यूटिंग, न्यूरोमॉर्फिक-कंप्यूटिंग, एज एआई, सेंसिंग और हार्डवेयर-सुरक्षा जैसे अनुप्रयोगों के लिए सेमीकंडक्टर मेमोरी का कुशलतापूर्वक उपयोग किया गया है। यह शोध विशेष रूप से अनुकूली स्पाइकिंग न्यूरॉन्स बनाने के लिए नैनो स्केल ऑक्साइड-आधारित मेमोरी डिवाइस के एनालॉग गुणों का उपयोग करता है।”

इस शोध के माध्यम से, मौजूदा आधुनिक अनुकूली थ्रेशोल्ड स्पाइकिंग न्यूरॉन्स की तुलना में अधिक सटीक, तेज अभिसरण और कुशल हार्डवेयर कार्यान्वयन में एक लचीले स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल का प्रदर्शन किया जाता है। नया समाधान कम न्यूरॉन्स के साथ उच्च प्रदर्शन प्राप्त करता है। इससे जुड़े फायदे कई डेटा सेट पर दिखाए गए हैं। Google स्पोकन कमांड डेटासेट पर वर्गीकरण सटीकता ९१% हासिल कर ली गई है। इस शोध कार्य पर एक पेटेंट भी दाखिल किया गया है।

शोधकर्ताओं ने एक हाइब्रिड नैनोडिवाइस आधारित हार्डवेयर का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया है। प्रस्तावित नैनो-डिवाइस न्यूरोमॉर्फिक नेटवर्क ने उच्च डिवाइस परिवर्तनशीलता के साथ भी 94% सटीकता हासिल की, जो इसकी मजबूती को दर्शाता है।

यह अध्ययन शोध पत्रिका नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित हुआ है। इस शोध कार्य में प्रोफेसर मनन सूरी के अलावा दो अन्य शोधकर्ता अहमद शाबान और साई सुक्रुथ बेजुगम शामिल हैं।

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