क्या फोटॉनिक्स मोर्स के नियम को जीवित रख सकता है?

Moore’s law यह निर्धारित करता है कि एक एकीकृत सर्किट में ट्रांज़िस्टरों की संख्या लगभग हर दो साल में बढ़ेगी, साथ ही कंप्यूटर शक्ति भी। यह सिद्धांत 1965 से अधिकांशतः सही रहा है। हालांकि, यह माना जा सकता है कि इंटेल के सह-संस्थापक गॉर्डन ई. मूअर ने कभी नहीं सोचा था कि चिप्स अपने सूक्ष्मीकरण सीमाओं तक पहुँच जाएँगे, जिससे गणनात्मक शक्ति में गिरावट आएगी।

सौभाग्य से, कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय की एक इंजीनियरों की टीम ने एक नया तरीका विकसित किया है जो फोटॉनिक्स का उपयोग करके आकार का बलिदान किए बिना अधिक गणनात्मक शक्ति प्रदान करता है। यहाँ वह सब है जो आपको जानना चाहिए।

संकुचित करें

दुनिया ने कंप्यूटरों को छोटा करने की खोज उनके आविष्कार से ही शुरू कर दी है। आपके कुछ दादा-दादी को याद हो सकता है जब कंप्यूटरों को पूरे कमरे और कई लोगों की आवश्यकता होती थी। आज, आपका स्मार्टवॉच इन विशाल मशीनों से अधिक गणनात्मक शक्ति प्रदान करता है, और यह माइक्रोकम्प्यूटिंग के संदर्भ में केवल बर्फ़ की चोटी है। पूरे कमरे से लेकर आज की माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स तक की यात्रा रोमांचक रही है, जिसमें प्रयोग, खोज और कभी‑कभी विफलताएँ शामिल रही हैं।

भौतिक और लागत सीमाएँ

विशेष रूप से, एक बिंदु आता है जहाँ इतने सूक्ष्म घटकों का निर्माण लागत‑प्रतिकूल हो जाता है। अधिकांश शोधकर्ताओं के अनुसार, बाजार ने इस बिंदु को छू लिया है।  इसके अलावा, गणनात्मक लाभ मोर्स के नियम के अनुरूप नहीं हैं क्योंकि छोटे चिप्स अपने बड़े समकक्षों के अनुपात में शक्ति प्रदान नहीं कर सकते।

इस प्रकार, उपलब्ध गणनात्मक शक्ति और आवश्यक शक्ति के बीच बढ़ता अंतर है, जिससे बाजार के कुछ प्रमुख खिलाड़ी, जैसे Nvidia (NVDA ) के CEO जेनसेन हुआंग, ने कहा है कि मोर्स का नियम समाप्त हो गया है, और एप्लिकेशन‑स्पेसिफिक प्रोसेसर भविष्य हैं।

उच्च-शक्तिशाली कंप्यूटरों की मांग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग सिस्टम्स की अचानक वृद्धि ने शक्तिशाली कंप्यूटिंग और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की मांग को बढ़ा दिया है। ये मांगें चिप डिज़ाइन की प्रदर्शन क्षमता से आगे निकल गई हैं, जिससे एआई विकास क्षेत्र में एक बाधा उत्पन्न हुई है जो नवाचार को सीमित करती है। अब, आज के उच्च‑शक्तिशाली कंप्यूटर और एआई सिस्टम की मांगों के साथ तालमेल रखने के लिए समाधान खोजने की दौड़ चल रही है।

गणनात्मक शक्ति समाधान

कुछ विश्लेषकों का मानना है कि एक समाधान विशेष चिप्स बनाना है जिनमें लॉजिक और प्रोसेसिंग एक ही चिप पर हों। यह दृष्टिकोण विलंबता और ऊर्जा उपयोग को कम करने तथा प्रदर्शन में सुधार करने में मदद करता है। हालांकि, बड़े एआई डेटा आवश्यकताओं की बात करने पर गणनात्मक सीमाएँ इसे आदर्श नहीं बनातीं।

मेमोरी कंप्यूटिंग

एक और समाधान जो शोधकर्ताओं को उत्साहित करता है वह है मेमोरी कंप्यूटिंग। यह भंडारण विधि तेज़‑पहुँच RAM का उपयोग करती है, न कि घूमते हुए हार्ड ड्राइव का। विशेष रूप से, कंप्यूटरों के नेटवर्क से RAM को मध्य‑सॉफ़्टवेयर के माध्यम से समानांतर रूप से चलाने के लिए सेट किया जाता है। यह भंडारण विधि पारंपरिक तरीकों से 5000 गुना तेज़ है, लेकिन फिर भी मोर्स के नियम के साथ तालमेल नहीं बिठा पाती।

फोटॉनिक्स

फोटॉनिक्स एक और उच्च‑शक्तिशाली कंप्यूटिंग विधि है जो शोधकर्ताओं को आकर्षित करती है। फोटॉनिक्स इलेक्ट्रॉनिक्स के माध्यम से प्रकाश तरंगों का पता लगाकर कार्य करता है। यह विज्ञान प्रकाश को उत्पन्न करने और नियंत्रित करने के आसपास घूमता है जब वह प्रोग्रामेबल ऑप्टिकल वज़नों की मैट्रिक्स से गुजरता है।

ये वज़न गैर‑वोलैटाइल ऑप्टिकल मॉड्यूलेटर की 2D एरे को एकीकृत करते हैं जो ऑप्टिकल इनपुट वेक्टर पर रैखिक परिवर्तन करने में सक्षम बनाते हैं। यह रणनीति RAM कंप्यूटिंग विधियों की तुलना में तेज़ स्विचिंग गति प्रदान करती है।

फोटॉनिक्स की वर्तमान सीमाएँ

फोटॉनिक्स के कुछ नुकसान यह हैं कि वर्तमान सिस्टम केवल लगभग 1000 बार पुनः‑लिखे जा सकते हैं। यह सीमित आयु उन्हें महँगा विकल्प बनाती है। अतिरिक्त रूप से, ऑप्टिकल वज़नों की भंडारण घनत्व कम है और प्रोग्रामिंग पारंपरिक चिप्स की तुलना में धीमी है।

फोटॉनिक कंप्यूटिंग सिस्टम विभिन्न रूपों और डिज़ाइनों में आते हैं। हालांकि, इन सिस्टमों को विशेष निर्माण प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है जो उनके समकक्षों से कहीं अधिक महँगी हैं। लागत प्रतिबंधों के बावजूद, कई शोधकर्ता मानते हैं कि फोटॉनिक्स कंप्यूटिंग का भविष्य है और राइट का नियम इसके कार्यान्वयन की कुंजी है।

राइट का नियम

राइट का नियम भी है, जो अर्धचालकों को आगे बढ़ाने की हमारी क्षमता में भूमिका निभाता रहेगा। यह नियम एक निर्माण सिद्धांत है जिसे एयरोनॉटिकल इंजीनियर थियोडोर पॉल राइट ने प्रस्तुत किया था। एक विमान निर्माण प्लांट में काम करते हुए उन्होंने देखा कि उत्पादन स्तर बढ़ने के साथ-साथ निर्माण प्रक्रियाओं में सुधार होने पर श्रम आवश्यकताएँ 15 % घट गईं।

इन लागत बचतों का कारण बेहतर प्रक्रियाएँ, प्रौद्योगिकी, पुनर्प्राप्ति प्रणाली और उत्पादन के दौरान किए गए अन्य उन्नयन थे। इस कारण कई विश्लेषक मानते हैं कि राइट का नियम फोटॉनिक्स को भविष्य में अधिक उपलब्ध और कम महँगा विकल्प बनाने में मदद करेगा।

आप राइट के नियम को एआई क्षेत्र में पहले ही लागू होते देख सकते हैं। कुछ साल पहले, औसत व्यक्ति के लिए एआई सिस्टम तक पहुँच या उसे संचालित करना असंभव था। एआई मॉडल बनाना, उनका प्रबंधन और अपग्रेड करना बहुत महँगा था। इसके अलावा, कोई भी एआई को मानवों के साथ विश्वसनीय रूप से इंटरैक्ट करने का तरीका नहीं बना पाया था।

हालाँकि, चैटजीपीटी जैसे प्रोग्रामों के बाजार में आने के बाद, कोई भी अब इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग अपनी दक्षता और रचनात्मकता को बढ़ाने के लिए कर सकता है। ये सिस्टम बड़े भाषा मॉडल को एकीकृत करते हैं जो किसी को भी सरल चैट प्रॉम्प्ट से उन्हें संचालित करना आसान बनाते हैं। इस विकास ने एआई अपनाने को आसमान छू लिया, जिससे वर्तमान गणनात्मक शक्ति की कमी उत्पन्न हुई।

फोटॉनिक्स अध्ययन

The study “इंटीग्रेटेड नॉन-रिसिप्रोकल मैग्नेटो-ऑप्टिक्स विद अल्ट्रा-हाई एंड्यूरेंस फॉर फोटॉनिक इन-मेमोरी कंप्यूटिंग”¹  published in the journal Nature Photonics reveals a new method of optical computing that could revolutionize the market. The study delves into encoding optical weights for in-memory photonic computing in detail.

स्रोत – नेचर

शोधकर्ताओं ने मैग्नेटो‑ऑप्टिक मेमोरी सेल और रेज़ोनेंस‑आधारित फोटॉनिक आर्किटेक्चर का उपयोग करके अपने गणनात्मक लक्ष्य हासिल किए। यह रणनीति मैग्नेटो‑ऑप्टिकल सामग्री में नॉन‑रिसिप्रोकल फेज़ शिफ्ट पर निर्भर करती है ताकि फोटॉनिक इन‑मेरी कंप्यूटिंग को लागू किया जा सके।

एक नया गणितीय मॉडल टीम को मैग्नेटो‑ऑप्टिकल सामग्री का परीक्षण करने में सक्षम बनाता है। उन्होंने पाया कि सेरियम‑प्रतिस्थापित इट्रियम आयरन गार्नेट (YIG) उन्हें बाहरी चुंबकीय क्षेत्र का उपयोग करके प्रकाश के प्रसार को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। यह नियंत्रित प्रकाश फिर गणनाओं के लिए उपयोग किया जा सकता है।

अध्ययन ने दिखाया कि छोटे चुंबक डेटा को कुशलता से संग्रहीत कर सकते हैं और उसे बिजली की गति से एक्सेस कर सकते हैं।

चुंबकों को एन्कोड करने की प्रक्रिया इकाई के चुंबकीय डोमेन शक्ति को सेट करके काम करती है। डिवाइस को संचालित करने के लिए, इलेक्ट्रॉनिक सिग्नल को इलेक्ट्रो‑ऑप्टिक (E/O) मॉड्यूलेटर का उपयोग करके ऑप्टिकल डोमेन में परिवर्तित करना पड़ता है, जिससे प्रोग्रामिंग और स्टोरेज संभव हो सके। वहाँ से, बैलेंस्ड फोटोडिटेक्टर्स (BPDs) डिफरेंशियल ऑप्टिकल सिग्नल को फिर से इलेक्ट्रिकल सिग्नल में बदलते हैं ताकि CMOS लॉजिक इसे SRAM के साथ प्रोसेस कर सके।

फोटॉनिक्स परीक्षण

अपनी नॉन‑वोलैटाइल मैग्नेटो‑ऑप्टिकल मेमोरी सेल का परीक्षण करने के लिए शोधकर्ता ने विभिन्न दृष्टिकोण स्थापित किए। उन्होंने 2‑बिट इलेक्ट्रिकल इनपुट से शुरुआत की जिससे दो पॉज़िटिव और दो नेगेटिव ऑप्टिकल वज़न प्राप्त हुए। इसके बाद, परिवर्तन को मॉनिटर करने के लिए चुंबकीय क्षेत्र को हेरफेर किया गया।

सेरियम-प्रतिस्थापित इट्रियम आयरन गार्नेट (YIG),

परीक्षण चरण के लिए 750 °C पर रेडियो‑फ़्रीक्वेंसी स्पटरिंग विधि का उपयोग करके 500 nm मोटी सिंगल‑क्रिस्टलीन YIG को लैब में उगाया गया। विशेष रूप से, टीम ने 35 µm के रिंग रेडियस वाले वेफ़र का उपयोग करने का निर्णय लिया। साथ ही, 10 nm पतली सिलिकॉन ऑक्साइड लेयर को Ce: YIG लेयर से सिलिकॉन लेयर को अलग करने के उपाय के रूप में एकीकृत किया गया।

फोटॉनिक्स प्रोग्रामिंग

मेमोरी सेल की स्थिति को प्रोग्राम करने के लिए एक रेडियल इन‑प्लेन चुंबकीय क्षेत्र की आवश्यकता होती है, जिसे एकीकृत गोल्ड इलेक्ट्रोमैग्नेट द्वारा प्रदान किया जाता है। सिस्टम इलेक्ट्रॉनिक रूप से ऑप्टिकल लॉस में परिवर्तन को माप सकता है, जो फेरोमैग्नेटिक थिन फ़िल्म के माध्यम से लागू दिशा और चुंबकीय क्षेत्र पर निर्भर करता है।

यह व्यवस्था एक प्रोग्रामेबल, नॉन‑वोलैटाइल चुंबकीय क्षेत्र बनाती है, जिससे इंजीनियर मेमोरी सेल में नॉन‑रिसिप्रोकल ऑप्टिकल फेज़ शिफ्ट उत्पन्न कर सकते हैं। उल्लेखनीय रूप से, अध्ययन ने माइक्रो‑रिंग रेज़ोनेटर के क्लॉकवाइज़ (CW) और काउंटर‑क्लॉकवाइज़ (CCW) दोनों मोड को प्रोग्रामिंग और डेटा एक्सेस के साधन के रूप में दस्तावेज़ किया।

फोटॉनिक्स जीवन चक्र

मेमोरी के जीवन‑चक्र का परीक्षण एक और कदम था। टीम ने एक मनमाना फ़ंक्शन जेनरेटर प्रोग्राम किया जो लिखने और मिटाने वाले पल्स के बीच चक्रित होता था। सिस्टम को 10 kHz की दर से समायोजित किया गया। इंजीनियरों ने फिर ±5 V की एम्प्लिट्यूड और 500 ns की पल्स चौड़ाई का उपयोग करके वास्तविक‑विश्व पुनर्लेखन को दोहराया। परिणाम आँख खोल देने वाले थे।

फोटॉनिक्स परिणाम

परीक्षण परिणामों ने दिखाया कि यह नई फोटॉनिक्स विधि कंप्यूटिंग को हमेशा के लिए बदल सकती है। एक बात के लिए, नई प्रणाली ने लगभग असीमित पुनर्लेखन क्षमताएँ दिखाईं। विशेष रूप से, 2.4 B प्रोग्रामिंग साइकिल प्राप्त किए गए।

इसके अतिरिक्त, इंजीनियरों ने निर्धारित किया कि मैग्नेटो‑ऑप्टिकल सामग्री में नॉन‑रिसिप्रोकल फेज़ शिफ्ट का उपयोग करने से उन्हें तेज़ और कुशलता से निर्धारक रूप से प्रोग्राम किया जा सकता है। डेटा ने दिखाया कि ~1 GHz की प्रोग्रामिंग गति संभव थी। साथ ही, टीम ने नॉन‑वोलैटाइल, मल्टी‑लेवल एन्कोडिंग हासिल की जो वर्तमान विधियों से आगे है। परिणामस्वरूप, यह शोध कंप्यूटर बाजार को आगे बढ़ाते हुए क्रांतिकारी बना सकता है।

फोटॉनिक्स लाभ

कई लाभ फोटॉनिक्स अध्ययन को एक गेम‑चेंजर बनाते हैं। एक बात के लिए, नई प्रणाली जटिल संचालन कर सकती है जिन्हें बड़े पैमाने पर गणनात्मक शक्ति की आवश्यकता होती है। ये सिस्टम एआई और एमएल संचालन के लिए आदर्श हैं जिन्हें मैट्रिक्स‑वेक्टर गुणन और अन्य उन्नत विज्ञानों की आवश्यकता होती है।

कम हुई विलंबता

वैज्ञानिकों ने पाया कि फोटॉनिक्स पारंपरिक विकल्पों की तुलना में उच्च गति प्रदान करता है। परीक्षण चरण ने 1 ns मेमोरी एक्सेस दिखाया। यह दर पिछले फोटॉनिक्स उपकरणों से 100 गुना तेज़ है, जिससे नवाचार का नया स्तर संभव हुआ।

कम ऊर्जा खपत

ऊर्जा दक्षता फोटॉनिक्स सिस्टम का एक और लाभ है। यह सिस्टम अन्य विकल्पों की तुलना में बहुत कम शक्ति की आवश्यकता पर मेमोरी को पुनः‑प्रोग्राम और एक्सेस कर सकता है। टीम ने 143 fJ प्रति बिट की दक्षता दर्ज की, जिससे नई प्रणाली की आवश्यकताएँ अन्य फोटॉनिक्स विकल्पों की 1/10 पर आ गईं।

पुनः-प्रोग्राम करने योग्य

फोटॉनिक्स शोध का सबसे बड़ा लाभ यह है कि इन उपकरणों में लगभग अनंत पुनः‑प्रोग्रामिंग चक्र होते हैं। कोई अन्य कंप्यूटिंग स्टोरेज विकल्प उपयोगकर्ताओं को डेटा +2Bx तक पुनर्लेखन करने की क्षमता नहीं देता। इस प्रकार, यह वैज्ञानिक शोध डेटा सेंटर पर गहरा प्रभाव डाल सकता है।

फोटॉनिक्स शोधकर्ता

फोटॉनिक्स शोध का नेतृत्व सांता बार्बरा, जॉन बाउर्स, और गैलन मूडी ने किया।  पाओलो पिंटस, नाथन यंगब्लड, यूया शोजी, और मारियो ड्यूमोंट ने भी फोटॉनिक्स सिस्टम के शोध और विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। अब, टीम अपने शोध को अन्य सामग्रियों में विस्तारित करने का लक्ष्य रखेगी ताकि कल के एआई क्रांति को शक्ति देने के लिए सबसे अच्छा विकल्प पाया जा सके।

फोटॉनिक्स शोध से लाभान्वित हो सकने वाली कंपनियां

विभिन्न कंपनियां इस शोध का उपयोग करके अपने उत्पादों और सेवाओं को सुधार सकती हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग नेटवर्क और डेटा सेंटर दो स्पष्ट सेक्टर हैं जो इस तकनीक को लागू करने पर राजस्व में बड़े उछाल देखेंगे। यहाँ एक फर्म है जो इस जानकारी का लाभ उठाने के लिए पूरी तरह तैयार है।

Snowflake

Snowflake (SNOW ) ने 2012 में क्लाउड कंप्यूटिंग बाजार में प्रवेश किया। इसका मुख्यालय मॉन्टाना में है और इसे बैनोइट डेज़विले, थीरी क्रुएन्स, और मार्सिन ज़ुकोव्स्की ने सह‑स्थापित किया था ताकि बाजार को हाई‑परफ़ॉर्मेंस क्लाउड कंप्यूटिंग प्रदान की जा सके। आज, Snowflake कंपनियों को क्लाउड पर डेटा संग्रहीत, माइग्रेट और प्रोसेस करने में सक्षम बनाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

Snowflake को कई लोग नवाचार, अत्याधुनिक सेवाओं, और स्थिति के प्रति प्रतिबद्धता के कारण शीर्ष स्टॉक विकल्प के रूप में देखते हैं। कंपनी ने हाल ही में अपने One Million Minds + One Platform पहल के कारण सुर्खियाँ बटोरी हैं, जिसका लक्ष्य 2029 तक लाखों कर्मचारियों को एआई द्वारा सशक्त बनाना है।

Snowflake क्लाउड कंप्यूटिंग सेक्टर में सबसे प्रतिष्ठित नामों में से एक है। वर्तमान में, यह दैनिक +4.2 B क्वेरी संभालता है और +10,000 ग्राहकों को सेवा देता है, जिसमें 800 कंपनियां शामिल हैं जिन्होंने फ़ोर्ब्स सूची में जगह बनाई है। यह समर्थन और ग्राहक आधार कंपनी के शेयरों में रुचि को बढ़ा सकता है।

यदि Snowflake डेटा सेंटर में फोटॉनिक्स स्टोरेज सिस्टम को लागू कर सके, तो वे बड़े ROI देख सकते हैं। सिस्टम कम जगह लेगा, कम ऊर्जा की आवश्यकता होगी, और बहुत कम गर्मी उत्पन्न करेगा। अतिरिक्त रूप से, उनके पास अनंत पुनर्लेखन आयु होगी जबकि वे अपने ग्राहकों को कम विलंबता प्रदान कर सकेंगे। परिणामस्वरूप, यह राजस्व को बढ़ा सकता है।

फोटॉनिक्स – प्रकाश का उपयोग करके कंप्यूटिंग को अगले स्तर तक ले जाना

फोटॉनिक्स वह चीज़ हो सकती है जिसकी दुनिया को नई स्तर की गणनात्मक समझ को अनलॉक करने के लिए आवश्यकता है। यह तकनीक वह दीर्घायु और स्थिरता प्रदान करती है जिसकी इंजीनियर आज खोज रहे हैं। परिणामस्वरूप, कई लोग इस शोध को एआई आंदोलन के लिए महत्वपूर्ण मानते हैं। इन सभी कारकों का मतलब है कि फोटॉनिक्स कंप्यूटिंग आंदोलन बिल्कुल सही समय पर है।

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अध्ययन संदर्भ:

^{1. Pintus, P., Dumont, M., Shah, V., et al. (2025). इंटीग्रेटेड नॉन-रिसिप्रोकल मैग्नेटो-ऑप्टिक्स विद अल्ट्रा-हाई एंड्यूरेंस फॉर फोटॉनिक इन-मेमोरी कंप्यूटिंग. Nature Photonics, 19(1), 54–62. https://doi.org/10.1038/s41566-024-01549-1} (INTC )