कम्प्यूटिंग
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी – यह क्या है, और यह कंप्यूटिंग को कैसे बदल सकता है?
कम ऊर्जा ट्रांजिस्टर
Computing मुख्यतः सिलिकॉन ट्रांजिस्टर द्वारा की जाती है। ये आज के अधिकांश कंप्यूटरों के आवश्यक घटक हैं, लेकिन संचालन के दौरान बहुत अधिक ऊर्जा खर्च करते हैं।
एक अन्य प्रकार का अर्धचालक घटक है FET: फील्ड-इफ़ेक्ट ट्रांजिस्टर. यह ट्रांजिस्टर एक विद्युत क्षेत्र का उपयोग करके अर्धचालक में धारा को नियंत्रित करता है और सिलिकॉन ट्रांजिस्टर की तुलना में बहुत कम शक्ति खर्च करता है। वर्तमान में, सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला फील्ड-इफ़ेक्ट ट्रांजिस्टर MOSFET (मेटल‑ऑक्साइड‑सेमिकंडक्टर फील्ड‑इफ़ेक्ट ट्रांजिस्टर) है।
पेन स्टेट विश्वविद्यालय और मिनेसोटा विश्वविद्यालय के वैज्ञानिक FETs की एक पहले अनदेखी विशेषता – प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी – की खोज कर रहे हैं।
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी अस्थायी, बिखरी हुई ध्रुवीकरण की विशेषता है, जैसे कि सामग्री में फेरोइलेक्ट्रिक बनने की क्षमता हो, लेकिन उसे थोड़ा धक्का चाहिए।
यह न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है, जो पारंपरिक बाइनरी कंप्यूटिंग विधियों के बजाय मस्तिष्क के कार्य करने के तरीके की नकल करने की कोशिश करता है। ऐसी विधि कम ऊर्जा से डेटा संग्रहीत कर सकती है और बाह्य अंतरिक्ष जैसी कठोर परिस्थितियों को भी संभाल सकती है।
शोधकर्ताओं ने अपने परिणाम नेचर कम्युनिकेशन में प्रकाशित किए, जिसका शीर्षक है “फ्रीस्टैंडिंग SrTiO3 नैनोमेब्रेन में उप-पर्यावरणीय तापमान पर प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी का उपयोग करने वाले बहु-कार्यात्मक 2D FETs”1.
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी क्या है?
फेरोइलेक्ट्रिसिटी उन कुछ सामग्रियों की विशेषता है जिनमें स्वस्फूर्त विद्युत ध्रुवीकरण होता है जिसे बाहरी विद्युत क्षेत्र के लागू करने पर उलटा जा सकता है।
यह आमतौर पर डाइलेक्ट्रिक कैपेसिटर की तुलना में शारीरिक आकार में छोटे फेरोइलेक्ट्रिक कैपेसिटर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह एक भौतिक विशेषता है जिसका उपयोग कंप्यूटरों और RFID कार्डों के लिए फेरोइलेक्ट्रिक RAM मेमोरी बनाने में भी किया जाता है।
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी तब होती है जब फेरोइलेक्ट्रिक विशेषता केवल विशिष्ट परिस्थितियों में प्रकट होती है: यह विद्युत चार्ज रख सकती है लेकिन इसे प्राप्त करने के लिए कुछ विशेष शर्तों की आवश्यकता होती है।
“प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी का अर्थ है कि कमरे के तापमान पर कोई स्थिर फेरोइलेक्ट्रिक क्रम नहीं होता। इसके बजाय, छोटे, बिखरे हुए ध्रुवीय डोमेनों के समूह होते हैं। यह पारंपरिक फेरोइलेक्ट्रिक सामग्रियों की तुलना में अधिक लचीला ढांचा है।”
डिपंजन सेन – इंजीनियरिंग विज्ञान और मैकेनिक्स में डॉक्टरेट उम्मीदवार
आमतौर पर, इस गुण को सामग्री के लिए एक सीमा माना जाता रहा है, न कि लाभ, क्योंकि यह इन ट्रांजिस्टरों में छोटी मेमोरी प्रतिधारण का कारण बन सकता है।
यह तब तक था जब तक शोधकर्ताओं की टीम ने नहीं पाया कि ठंडे तापमान पर प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी कम प्रारम्भिक और अधिक पारंपरिक हो जाती है।
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी का उपयोग
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी की अधिक लचीली प्रकृति पारंपरिक कंप्यूटिंग विधियों के लिए समस्या हो सकती है। लेकिन इसे एक संपत्ति में बदला जा सकता है।
“क्रायोजेनिक परिस्थितियों में, इस सामग्री ने पारंपरिक फेरोइलेक्ट्रिक-समतुल्य व्यवहार दिखाया जो मेमोरी अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त था। लेकिन कमरे के तापमान पर, यह गुण अलग तरह से व्यवहार करता है। इसमें एक रिलेक्सर प्रकृति थी: अधिक अव्यवस्थित, अल्प-रेंज ध्रुवीकरण प्रतिक्रिया।”
सप्तर्षि दास – पेन स्टेट में इंजीनियरिंग प्रोफेसर।
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी का उपयोग न्यूरॉन-सम समान कंप्यूटिंग सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है, जिन्हें न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटर कहा जाता है।
ये सिस्टम न्यूरॉनों का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की जानकारी प्रसंस्करण प्रक्रिया की नकल करते हैं और पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में बहुत कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं। हमारे मस्तिष्क की तरह, यह केवल आवश्यकता पड़ने पर ही शक्ति का उपयोग करके ऊर्जा बचाता है, जैसे लाइट स्विच को ऑन‑ऑफ करना, बजाय लगातार चालू रहने के।
इसे उपयोगी अनुप्रयोगों में बदलने के लिए, उन्नत प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिक व्यवहार वाले FETs को बनाना आवश्यक था।
प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिक FETs
स्ट्रॉन्शियम टाइटेनेट
यह मिनेसोटा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का कार्य था, जिन्होंने सब्सट्रेट पर परमाणुओं की परत जमा करके एक पतली फिल्म बनाई। ये फिल्में स्ट्रॉन्शियम टाइटेनेट (STO) से बनी थीं, जिन्हें फिर मोलेब्डेनम डिसल्फाइड, एक द्वि-आयामी सामग्री, के साथ संयोजित किया गया।
स्रोत: Nature Communication
सामान्यतः, स्ट्रॉन्शियम टाइटेनेट गैर‑फेरोइलेक्ट्रिक होता है, अर्थात इसका स्थायी विद्युत क्षेत्र नहीं होता।
लेकिन बहुत कम तापमान पर यह फेरोइलेक्ट्रिक‑समतुल्य व्यवहार दिखाता है। स्ट्रॉन्शियम टाइटेनेट पतली फिल्में एक पेरोव्स्काइट सामग्री भी हैं।
“हम आश्चर्यचकित थे कि ये प्रसिद्ध पेरोव्स्काइट सामग्री डिवाइस स्तर पर विदेशी फेरोइलेक्ट्रिक गुण प्रदर्शित कर सकती हैं।
यह वह नहीं था जिसकी हमने उम्मीद की थी, लेकिन जब हमने डिवाइस बनाना शुरू किया, तो हमने ऐसे व्यवहार देखे जो उन्नत इलेक्ट्रॉनिक्स को वास्तव में पुनर्परिभाषित कर सकते हैं।”
पेरोव्स्काइट सामग्री में एक विशिष्ट प्रकार की क्रिस्टल संरचना होती है, जिसका उपयोग सोलर पैनल बनाने में किया जाता है, लेकिन यह फोटॉनिक कंप्यूटिंग के विकास में भी प्रमुख हो सकता है।
FETs
स्ट्रॉन्शियम टाइटेनेट पतली फिल्मों का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने तीन कृत्रिम न्यूरॉन बनाए और उन्हें तीन‑बाय‑तीन पिक्सेल छवियों की ग्रिड का उपयोग करके वर्गीकरण कार्य करने के लिए प्रयोग किया, जिसे प्रमाण‑संकल्पना के रूप में दिखाया गया।
स्रोत: Nature Communication
“डिवाइस प्रत्येक छवि को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने में सक्षम थे। यह सीखने की विधि अंततः छवि पहचान और वर्गीकरण या पैटर्न पहचान के लिए उपयोग की जा सकती है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह कमरे के तापमान पर काम करता है, जिससे ऊर्जा लागत कम होती है।”
मयुख दास – इंजीनियरिंग विज्ञान और मैकेनिक्स में डॉक्टरेट उम्मीदवार
इन FET‑आधारित कृत्रिम न्यूरॉनों, जो प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी का उपयोग करते हैं, एक कम‑लागत, कुशल कंप्यूटिंग सिस्टम बना सकते हैं जो बहुत कम ऊर्जा का उपयोग करता है।
यह उन्नत कंप्यूटिंग सिस्टम के लिए FETs के अन्य नए अनुप्रयोगों में शामिल होता है, विशेष रूप से अगली पीढ़ी के संचार उपकरणों के लिए फेरोइलेक्ट्रिक हाई इलेक्ट्रॉन मोबिलिटी ट्रांजिस्टर (FeHEMT)।
भविष्य के अनुप्रयोग
यह अभी भी बहुत हद तक एक प्रयोगात्मक उपकरण है, जो प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी के नए अनुप्रयोग की संभावनाओं की खोज कर रहा है।
संभावना है कि इसका सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोग AI में होगा, क्योंकि LLMs और अन्य AI सिस्टम को सभी आवश्यक डेटा संग्रहीत करने के लिए विशाल मेमोरी की आवश्यकता होती है, जो बहुत ऊर्जा‑गहन है।
कुछ न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और सॉफ़्टवेयर में सुधार, जैसे DeepSeek, मदद कर सकते हैं। अंततः, AI आवश्यकताओं के अनुरूप एक नया हार्डवेयर प्रकार आवश्यक होगा ताकि AI उद्योग विश्व में सबसे बड़े ऊर्जा उपभोक्ताओं में से एक न बन जाए।
“इन सामग्रियों को परिपूर्ण करने और उन्हें स्मार्टफ़ोन या लैपटॉप जैसे दैनिक उपकरणों में एकीकृत करने में समय लगेगा, इसलिए खोजने के लिए अभी बहुत कुछ बाकी है।”
इसके अतिरिक्त, हम बारीयम टाइटेनेट जैसी अन्य सामग्रियों की संभावनाओं की जांच कर रहे हैं। सामग्री और डिवाइस अनुप्रयोग दोनों में विकास के अवसर अत्यंत विशाल हैं।
डिपंजन सेन – इंजीनियरिंग विज्ञान और मैकेनिक्स में डॉक्टरेट उम्मीदवार
न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कंपनियां
1. Intel
(INTC )
इंटेल अर्धचालक क्षेत्र में एक दिग्गज है और वर्षों में एक संस्थापक से लेकर एक वैज्ञानिक और नवाचार नेता तक विकसित हुआ है, और टाइवान की TSMC जैसी कंपनियों को निर्माण मात्रा में शीर्ष स्थान खो दिया है।
इंटेल न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग में एक अग्रणी है, आंशिक रूप से इसके Loihi 2 चिप के कारण।
स्रोत: Intel
इसने Intel Neuromorphic Research Community भी बनाई, जिसमें पेनसिल्वेनिया स्टेट यूनिवर्सिटी, हालिया वैनेडियम डाइऑक्साइड शोध में शामिल, और 75+ अन्य शोध समूह शामिल हैं।
स्रोत: Intel
इंटेल जैविक संवेदनाओं की नकल करने में भी बहुत सक्रिय है, हमारे मस्तिष्क के कार्य करने के तरीके की प्रतिकृति बनाकर (जो स्वयं न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग की एक शाखा है), जिसे हमने अपने लेख “बायोमिमेटिक ओल्फैक्टरी चिप्स: क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता और ई‑नोज़ कोयले की खान में अगली कैनरी बनेंगे?” में आगे चर्चा की थी।
समग्र रूप से, Intel Lab का शोध अर्धचालक नवाचार के अग्रभाग में है, जिसमें AI, क्वांटम कंप्यूटिंग, न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग आदि शामिल हैं।
हमने अपने लेखों “क्वांटम कंप्यूटिंग की वर्तमान स्थिति” और सितंबर 2024 के “सप्ताह का स्टॉक: इंटेल (INTC)” में इंटेल की क्वांटम कंप्यूटिंग में प्रगति पर चर्चा की।
2. IBM
(IBM )
एक अन्य ऐतिहासिक अग्रणी, जो कंप्यूटिंग, अर्धचालक और चिप डिजाइन में अग्रणी रहा है, International Business Machines Corporation (IBM) भी न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग की जांच कर रहा है।
यह SyNAPSE: स्केलेबल ऊर्जा‑कुशल न्यूरो‑सिनैप्टिक कंप्यूटिंग विकसित कर रहा है, जिसे Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) द्वारा समर्थन मिला है, ताकि “नैनोविज्ञान, न्यूरोसाइंस, और सुपरकम्प्यूटिंग को मिलाकर मस्तिष्क की संवेदना, धारणा, क्रिया, इंटरैक्शन और संज्ञान क्षमताओं का अनुकरण और अनुकरण किया जा सके।”
यह क्वांटम कंप्यूटर के विकास में भी अग्रणी है। उदाहरण के लिए, इसने अपना 127‑क्यूबिट “Eagle” क्वांटम कंप्यूटर विकसित किया, जिसके बाद 433‑क्यूबिट सिस्टम “Osprey” और 1,121 सुपरकंडक्टिंग क्यूबिट क्वांटम प्रोसेसर ‘Condor’ आया।
स्रोत: All About Circuits
इंटेल के साथ, IBM उन कंपनियों में से है जो क्वांटम और न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग जैसी नई कंप्यूटिंग तकनीकों को सबसे अधिक सक्रियता से आगे बढ़ा रही हैं। यह न्यूरोमोर्फिक ट्रांजिस्टर में उपयोग होने वाली सामग्रियों की बेहतर समझ में प्रगति से लाभान्वित होने की संभावना है।
संदर्भित अध्ययन:
1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. बहु‑कार्यात्मक 2D FETs जो फ्रीस्टैंडिंग SrTiO3 नैनोमेब्रेन में उप‑पर्यावरणीय तापमान पर प्रारम्भिक फेरोइलेक्ट्रिसिटी का उपयोग करते हैं। Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z
