क्या ‘मे़म्रिस्टर्स’ एआई को मानव मस्तिष्क की नकल करने की कुंजी हैं?

मानव मस्तिष्क वह सबसे जटिल और सक्षम कंप्यूटर है जिसे मनुष्य ने अब तक जाना है। यह प्रकृति का चमत्कार एक साथ लाखों डेटा पॉइंट्स और संवेदनात्मक इनपुट को वास्तविक समय में प्रोसेस कर सकता है। जबकि कंप्यूटर अब कंप्यूटिंग शक्ति के मामले में मानव मस्तिष्क की क्षमताओं से आगे निकलने में सक्षम हैं, फिर भी कुछ क्षेत्रों में उनकी कमी है। मे़म्रिस्टर्स में हालिया प्रगति न्यूरल नेटवर्क कंप्यूटिंग को खोलने की कुंजी हो सकती है, जिससे भविष्य में अधिक स्मार्ट, तेज़ कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टमों के द्वार खुलेंगे।

वर्तमान चिप डिज़ाइन

आज की वॉन न्यूमन कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर प्रोसेसिंग और मेमोरी को दो अलग-अलग स्थानों पर रखती है। मूल रूप से, यह लेआउट समझ में आता था, क्योंकि कंप्यूटरों को आज की तरह बड़ी मात्रा में डेटा पुनः प्राप्ति की आवश्यकता नहीं थी। हालांकि, उन्नत एआई सिस्टम वास्तविक समय में अरबों बिट्स डेटा प्रोसेस करते हैं। इसलिए, हर मिलीसेकंड महत्वपूर्ण है, जिसमें दो अलग-अलग स्थानों से मेमोरी को पुनः प्राप्त करने और प्रोसेस करने में लगने वाला समय और ऊर्जा शामिल है।

वर्तमान चिप डिज़ाइन की समस्याएँ

वर्तमान चिप डिज़ाइन एआई समुदाय की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए बहुत धीमी है। एआई सिस्टम जैसे गणनात्मक रूप से भारी प्रोटोकॉल के लिए बेहतर समाधान मेमोरी और प्रोसेसिंग को एक ही चिप पर रखना है। इस कार्य को पूरा करने के लिए, इंजीनियरों ने 1970 के दशक में विकसित तकनीक, मे़म्रिस्टर्स की ओर रुख किया।

मे़म्रिस्टर्स

मे़म्रिस्टर्स की अवधारणा 1971 में लियोन चुआ द्वारा प्रकाशित एक पेपर के बाद उत्पन्न हुई। मे़म्रिस्टर्स विभिन्न धारा के उपयोग से कार्य करते हैं। धारा की दिशा और मात्रा बदलने से ये उपकरण डेटा संग्रहीत कर सकते हैं। उनका कॉम्पैक्ट आकार और डेटा को संग्रहीत व प्रोसेस करने की क्षमता उन्हें आज के उन्नत एआई सिस्टमों के लिए आदर्श प्रदर्शन प्रदान करती है।

आज की मे़म्रिस्टर तकनीक की समस्याएँ

आज कंप्यूटरों में उपयोग की जा रही मे़म्रिस्टर तकनीक की मुख्य समस्या यह है कि वे अभी अन्य सिस्टमों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर पा रहे हैं। ये प्रयोगात्मक चिप डिज़ाइन अक्सर कम गणनात्मक शक्ति, संदिग्ध विश्वसनीयता, और दो-चिप वाले समकक्षों की टिकाऊपन की कमी दिखाते हैं। सौभाग्य से, यह सब जल्द ही बदलने वाला है।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग

मे़म्रिस्टर्स न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग आंदोलन का एक महत्वपूर्ण घटक हैं। यह कंप्यूटर वर्ग आपके मस्तिष्क में मौजूद न्यूरल नेटवर्क की नकल करने का प्रयास करता है। ये सिस्टम एक ही स्थान पर डेटा को गणना, प्रोसेस और संग्रहीत कर सकते हैं। वे सीख सकते हैं, त्रुटियों को सुधार सकते हैं, और नई परिस्थितियों के अनुसार अनुकूलित हो सकते हैं, बिल्कुल उसी तरह जैसे मानव मस्तिष्क कार्य करता है। यह क्षमता, नई समावेशी चिप डिज़ाइन के साथ मिलकर, गणनात्मक प्रोसेसिंग शक्ति में एक नया युग सक्षम करती है।

मे़म्रिस्टर चिप अध्ययन

अध्ययन “सेल्फ-सुपरवाइज़्ड वीडियो प्रोसेसिंग विद सेल्फ-कैलिब्रेशन ऑन एनालॉग कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म बेस्ड ऑन अ सिलेक्टर-लेस मे़म्रिस्टर एरे“¹ इस महीने वैज्ञानिक जर्नल Nature Electronics में प्रकाशित हुआ। यह अध्ययन एक अगली पीढ़ी के न्यूरोमोर्फिक अर्धचालक-आधारित प्रोसेसर का विवरण देता है जो मानव मस्तिष्क के सोचने के तरीके की नकल करता है, जिससे यह सीखने और अनुकूलन करके प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

नया चिप डिज़ाइन

शोधकर्ताओं ने एक सिलेक्टर-लेस एनालॉग मे़म्रिस्टर एरे को एकीकृत करके एक ऑल-इन-वन स्टोरेज और प्रोसेसिंग यूनिट बनाई। यह डिवाइस पेरिफेरल सर्किट्री और एक डिजिटल कंट्रोलर का उपयोग करके मे़म्रिस्टर्स को वास्तविक समय में प्रोग्राम करता है। विशेष रूप से, इंटरफ़ेसियल-टाइप टाइटेनियम ऑक्साइड मे़म्रिस्टर्स को प्रयोगों के लिए चुना गया।

स्रोत – KAIST

मानव मस्तिष्क की नकल करता है

इस शोध का सबसे प्रभावशाली पहलू यह है कि इंजीनियरों ने एक उन्नत एआई सिस्टम को सीधे चिप में एकीकृत करने में सफलता पाई। यह एकीकरण चिप को सीखने और त्रुटियों को सुधारने की अनुमति देता है। डिवाइस वास्तविक समय विश्लेषण और ऑनसाइट प्रोसेसिंग प्रदान करता है, जिससे यह संगीत संपादन, सुरक्षा, और कई अन्य उपयोग मामलों के लिए आदर्श विकल्प बन जाता है।

नए परिदृश्यों की खोज

प्रभावशाली रूप से, इंजीनियर ने एआई एल्गोरिदम को एनालॉग डोमेन में चलाने का चयन किया। परिणामस्वरूप, सिस्टम को बिना किसी क्षतिपूर्ति ऑपरेशन या प्री-ट्रेनिंग के सेल्फ-कैलिब्रेशन उपयोग करने के लिए सेट किया गया। एक व्यक्ति की तरह, यह एआई वास्तविक समय डेटा का मूल्यांकन कर सकता है और अपने इतिहास के साथ क्रॉस-रेफ़रेंस करके अगली कार्रवाई निर्धारित कर सकता है।

इसके प्रदर्शन में सुधार

यह सेटअप इंजीनियरों को ऐसे कंप्यूटर और डिवाइस बनाने की अनुमति देता है जो सीखते हैं, त्रुटियों को सुधारते हैं, और एआई कार्यों को ऑनसाइट प्रोसेस करते हैं। डेटा को फिर संग्रहीत और प्रोसेस किया जाता है ताकि वह पिछले डेटा और अन्य विशिष्ट विशेषताओं से संबंध देख सके। जब भी सिस्टम निर्धारित करता है कि सीखने से प्रदर्शन में सुधार संभव है, वह स्वचालित रूप से उन्हें एकीकृत कर लेता है।

मे़म्रिस्टर चिप परीक्षण

इंजीनियरों को वास्तविक समय डेटा परिवर्तन के अनुसार अनुकूलित हो सकने वाले विश्व के पहले मे़म्रिस्टर-आधारित एकीकृत सिस्टम का परीक्षण करने के लिए, उन्होंने एक वीडियो संपादन कार्य स्थापित किया। एआई सिस्टम को चलती हुई व्यक्ति की निरंतर वास्तविक समय वीडियो दी गई। इसे वीडियो के अग्रभूमि और पृष्ठभूमि को अलग करने का कार्य सौंपा गया।

मे़म्रिस्टर चिप परीक्षण परिणाम

डेटा कुछ आशाजनक परिणाम दिखाता है। एक बात यह है कि एआई प्रत्येक चक्र के साथ तेज़ और अधिक कुशल हो गया। शुरू में, एआई को स्थिति निर्धारित करने में अतिरिक्त समय लगता था, लेकिन अंतिम दौरों में, एआई ने प्रक्रिया और यह निर्धारित करने के तरीके के साथ अभ्यस्त हो लिया कि क्या पृष्ठभूमि है और क्या अग्रभूमि।प्रभावशाली रूप से, एआई चिप वीडियो संपादन परीक्षण ने औसत पीक सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो 30.49 dB दिखाया, जो समर्पित सेवाओं के तुल्य है। इसके अतिरिक्त, टीम ने संरचनात्मक समानता सूचकांक माप 0.81 दर्ज किया।

मे़म्रिस्टर चिप के लाभ

मे़म्रिस्टर चिप्स एक समझदार विकल्प क्यों हैं, इसके कई कारण हैं। एक कारण यह है कि वे ऑनसाइट वास्तविक समय डेटा विश्लेषण प्रदान करती हैं। इसका मतलब है कि डिवाइस इंटरनेट कनेक्शन या किसी अन्य डिवाइस को पिंग करने की आवश्यकता के बिना अपने पर्यावरण का सूचित मूल्यांकन कर सकते हैं।

सुरक्षा

इस लेआउट के कारण सुरक्षा और गोपनीयता बढ़ती है। क्योंकि डेटा को ऑफसाइट भेजने की आवश्यकता नहीं है, यह हैकिंग या मानव त्रुटि के जोखिम को काफी कम करता है।

बेहतर प्रदर्शन

इस अध्ययन का एक और प्रमुख लाभ यह दर्शाता है कि आज के पीसी से प्रदर्शन कैसे सुधारा जा सकता है। मे़म्रिस्टर-समर्थित एआई सिस्टम उपयोगकर्ताओं को समानांतर गणना क्षमताएँ प्रदान करता है, जिससे क्षमताओं में सुधार होता है और सिस्टम अधिक लोड संभालने में सक्षम होते हैं।

आकार

मे़म्रिस्टर चिप्स पारंपरिक लेआउट की तुलना में बहुत छोटे होते हैं। इसलिए, वे माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स, पहनने योग्य उपकरण, रोबोटिक्स, और अन्य स्थितियों के लिए आदर्श हैं जहाँ स्थान सीमित है या वजन एक प्रमुख चिंता है, जैसे ड्रोन या अन्य एयरोस्पेस तकनीक।

कम ऊर्जा खपत

ऊर्जा खपत के संदर्भ में, मे़म्रिस्टर चिप्स पारंपरिक चिप डिज़ाइन की तुलना में सैकड़ों गुना कम शक्ति उपयोग करती हैं। चिप को प्रोग्राम करने में उपयोग की जाने वाली ऊर्जा नगण्य है। यह कम शक्ति खपत स्थिरता के लिए आदर्श है और यह सुनिश्चित करती है कि एआई क्रांति पर्यावरण पर वहन करने वाला बोझ न बढ़ाए, जैसा कि औद्योगिक क्रांति करती रही है।

मे़म्रिस्टर्स के अनुप्रयोग

बाजार में मे़म्रिस्टर्स के कई अनुप्रयोग हैं। एक बात यह है कि वे कॉम्पैक्ट और ऊर्जा-कुशल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एज-컴퓨팅 सिस्टमों के लिए आदर्श विकल्प हैं। यह तकनीक एक दिन आपके सभी स्मार्ट डिवाइसों को अधिक स्मार्ट, हल्का, और अधिक सक्षम बना सकती है। यहाँ मे़म्रिस्टर चिप सिस्टम के कुछ अनुप्रयोग दिए गए हैं।

वीडियो प्रोसेसिंग

एआई वीडियो प्रोसेसिंग बाजार के सबसे तेज़ी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक है। शोधकर्ता की चिप कई कारणों से इस कार्य के लिए आदर्श है। एक कारण यह है कि यह अपनी स्व-शिक्षण क्षमताओं का उपयोग करके कार्यभार को कम करती है और आउटपुट को सुधारती है। आप इस प्रकार की चिप को टीम द्वारा परीक्षण किए गए उन्नत एआई संपादन सिस्टम को शक्ति देने में देख सकते हैं।पहले से ही, एआई संपादन सिस्टम देखने को अधिक किफायती बना रहे हैं। तीन सिस्टम अक्सर मूल फ्रेम के बीच डुप्लिकेट फ्रेम बना सकते हैं, जिससे बड़े रिज़ॉल्यूशन अपग्रेड संभव होते हैं। भविष्य में, इस तरह का सिस्टम आपके फोन से हाई-एंड वीडियो को संपादित करना सरल बना सकता है।

स्वास्थ्य देखभाल

स्वास्थ्य देखभाल में एआई का उपयोग बढ़ रहा है। मे़म्रिस्टर-समर्थित स्मार्ट डिवाइस एक दिन रोगियों की गहन निगरानी प्रदान करेंगे, जिससे पेशेवरों का कार्यभार कम होगा और उनकी जागरूकता बढ़ेगी। एआई को विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल के लिए डिज़ाइन किए गए दूसरे एआई सिस्टम को डेटा भेजने के लिए भी सेट किया जा सकता है।

सुरक्षा

सुरक्षा कैमरों को प्रोग्राम करने के लिए स्व-शिक्षण एआई सिस्टम का उपयोग समझदारी है। कल्पना करें आपका स्मार्ट कैमरा आपके आँगन की निगरानी कर रहा है। अचानक, एक व्यक्ति दिखाई देता है और कुछ आंदोलन करता है फिर स्क्रीन से बाहर चला जाता है। यदि आप स्क्रीन नहीं देख रहे थे, तो आप इसे मिस कर देते। मे़म्रिस्टर-समर्थित एआई सुरक्षा सिस्टम संदेहास्पद व्यवहार के लिए क्षेत्र को स्कैन कर सकता है और आपको वास्तविक समय में सूचित कर सकता है।

स्वायत्त वाहन

स्वायत्त वाहन भविष्य में इस तकनीक को एकीकृत करेंगे ताकि वे नई जिम्मेदारियों और उच्च स्तर की विश्वसनीयता ले सकें। सिस्टम वाहनों को उनके पर्यावरण का विश्लेषण करने और सर्वोत्तम परिदृश्य के बारे में सूचित अनुमान लगाने की अनुमति देगा। हर बार, निर्णय का मूल्यांकन किया जाता है और अगले विकल्प को मापने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे समय के साथ बेहतर प्रदर्शन सुनिश्चित होता है।

मे़म्रिस्टर्स शोधकर्ता

इस अध्ययन का नेतृत्व केएआईएसटी के इंजीनियर प्रोफेसर शिनह्यून चोई और प्रोफेसर यंग-ग्यू यून की संयुक्त शोध टीम ने इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग स्कूल से किया। हाकच्योन जोंग और सियुंग जे हान ने भी डेटा एकत्र करने और प्रोसेस करने में अपना योगदान दिया।मे़म्रिस्टर चिप अध्ययन को कोरिया के राष्ट्रीय अनुसंधान फाउंडेशन के नेक्स्ट-जनरेशन इंटेलिजेंट सेमीकंडक्टर टेक्नोलॉजी डेवलपमेंट प्रोजेक्ट, एक्सेलेंट न्यू रिसर्चर प्रोजेक्ट और PIM AI सेमीकंडक्टर कोर टेक्नोलॉजी डेवलपमेंट प्रोजेक्ट, तथा इलेक्ट्रॉनिक्स और टेलीकम्यूनिकेशन्स रिसर्च इंस्टीट्यूट के रिसर्च और डेवलपमेंट सपोर्ट प्रोजेक्ट से समर्थन प्राप्त है।

एक कंपनी जो मे़म्रिस्टर अध्ययन से लाभ उठा सकती है

इस तकनीक से कई उद्योगों में सुधार हो सकता है। प्रतिरोधकों को छोटा करने के मामले में दुनिया अपनी सीमा पर पहुँच गई है। यह नवीनतम विकास बाजार में एक अधिक विश्वसनीय और स्केलेबल विकल्प प्रस्तुत करता है। यहाँ एक कंपनी है जो इस डेटा का उपयोग करके सफलता हासिल करने के लिए स्थित है।

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU ) ने 1978 में बाजार में प्रवेश किया। इसे वार्ड पार्किंसन, जो पार्किंसन, डेनिस विल्सन, और डग पिटमैन ने एक सेमीकंडक्टर निर्माण प्लांट के रूप में स्थापित किया। कंपनी ने जल्दी सफलता देखी और 1980 में, फर्म ने अपना पहला फैब्रिकेशन प्लांट खोला।

तब से, Micron Technologies ने अपनी पेशकशों को अन्य तकनीकी-संबंधित क्षेत्रों में विस्तारित किया है। प्रभावशाली रूप से, इसने 1994 में फॉर्च्यून 500 में स्थान भी सुरक्षित किया। आज, इसे चिप नवाचारों के दशकों के बाद एक अग्रणी शक्ति के रूप में मान्यता मिली है।

Micron Technologies मे़म्रिस्टर चिपसेट्स का प्रमुख शोधकर्ता और डेवलपर है। कंपनी इस तकनीक को एकीकृत करके अपने फलते-फूलते डेटा सेंटर व्यवसाय मॉडल को आगे बढ़ाने की कोशिश कर रही है। वर्तमान में, कंपनी 43,000 लोगों को रोजगार देती है। परिणामस्वरूप, MU को एआई सेक्टर में एक्सपोजर चाहने वाले ट्रेडर्स के लिए एक मजबूत “खरीद” माना जाता है।

मे़म्रिस्टर्स एआई क्रांति को शक्ति देंगे।

मे़म्रिस्टर CPU डिज़ाइन के पीछे की नवाचारी टीम एआई सिस्टम को शक्ति देने में सीधे ऑन-चिप मेमोरी और प्रोसेसिंग के महत्व को समझती है। अब, इंजीनियर अपने शोध और परीक्षण को आगे बढ़ाएंगे ताकि मे़म्रिस्टर-समर्थित चिप्स को उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में यथासंभव जल्दी लाया जा सके।

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अध्ययन संदर्भ:

^{1. Duan, X., Cao, Z., Gao, K., Yan, W., Sun, S., Zhou, G., Wu, Z., Ren, F., & Sun, B. (2024). मे़म्रिस्टर-आधारित न्यूरोमोर्फिक चिप्स. Advanced Materials, 36(14), e2310704. https://doi.org/10.1002/adma.202310704} (NRC )