प्रकाश-आधारित चिप AI की ऊर्जा दक्षता 100 गुना बढ़ाती है

फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने AI को नई ऊंचाइयों तक ले जाने के लिए प्रकाश से चलने वाली चिप प्रस्तुत की है। यह विशेष माइक्रोचिप इलेक्ट्रॉनों के बजाय फोटॉनों का उपयोग करके आज के उन्नत विकल्पों जैसा प्रदर्शन देती है, लेकिन ऊर्जा का केवल एक अंश खर्च करती है। यह चिप AI तकनीक को पहले से कहीं आगे ले जा सकती है।

AI को नई हार्डवेयर समाधान की आवश्यकता क्यों है

AI प्रणालियां उन्नत तकनीकों के लिए महत्वपूर्ण बन रही हैं, इसलिए मौजूदा रणनीति की सीमाएं स्पष्ट हो रही हैं। आज का तरीका लगातार विकसित होते एल्गोरिदम पर निर्भर है। पहले इंजीनियर हार्डवेयर बाधाओं के बिना अधिक कुशल और विशेष एल्गोरिदम बनाकर प्रदर्शन सुधार सकते थे।

गणनात्मक मांग

आज हार्डवेयर बढ़ती गणनात्मक मांग के साथ नहीं चल पा रहा है। इलेक्ट्रॉनों को चिप पार करने में लगने वाला समय जैसी छोटी तकनीकी सीमाएं भी AI प्रदर्शन बढ़ाने में बाधा बनती हैं।

ऊर्जा खपत

यह गणनात्मक भार ऊर्जा की मांग भी बढ़ाता है। AI प्रणाली में जितनी अधिक चिप लगती हैं, उतनी अधिक ऊर्जा खपत होती है। सबसे शक्तिशाली प्रणालियों को ऐसे विशाल डेटा केंद्र चाहिए जो पूरे शहर जितनी ऊर्जा इस्तेमाल कर सकते हैं।

स्केलेबिलिटी सीमाएँ

इन आवश्यकताओं ने मौजूदा AI की विस्तार क्षमता सीमित कर दी है। चिप गति में सुधार रुकने के कारण इंजीनियरों को AI कार्यों की गणनात्मक जरूरत घटानी होगी। इसी रणनीति के तहत वैज्ञानिक कॉन्वोल्यूशन ऑपरेशनों की मांग कम करने के तरीके खोज रहे हैं।

कॉन्वॉल्यूशन AI में इतनी ऊर्जा‑खपत क्यों करता है

कॉन्वोल्यूशन AI प्रणालियों का महत्वपूर्ण कार्य है, जिससे न्यूरल नेटवर्क पाठ, चित्र और वीडियो में पैटर्न पहचानते हैं। यह आधुनिक AI का मुख्य घटक और सबसे अधिक ऊर्जा लेने वाला भाग है। कुछ प्रणालियों में कुल बिजली खपत का लगभग 90% कॉन्वोल्यूशन में खर्च होता है।

प्रकाश-आधारित चिप अध्ययन

यह अध्ययन¹ Near-energy-free photonic Fourier transformation for convolution operation acceleration¹   ऐसी फोटॉनिक चिप का डिजाइन प्रस्तुत करता है जो कुशल, छोटे आकार और कम विलंब वाले कॉन्वोल्यूशन सक्षम करती है। सूक्ष्म प्रकाशीय घटक सिलिकॉन चिप पर जोड़े जाते हैं, जिससे कम ऊर्जा में तेज प्रसंस्करण संभव होता है।

Photonic Joint Transform Correlator (pJTC)

फोटॉनिक जॉइंट ट्रांसफॉर्म कोरिलेटर डेटा को कोड और भेजने के लिए लेजर प्रकाश का उपयोग करता है। इससे इलेक्ट्रॉनिक डेटा ट्रांसमिशन के बिना तेज गणनाएं हो सकती हैं। लेजर-कोडित संकेत विशेष ठंडे और कुशल लेंसों से भेजा तथा पकड़ा जाता है।

स्रोत – Advanced Photonics

फ्रेनल लेंस

इंजीनियरों ने इस कार्य के लिए सूक्ष्म, अत्यंत पतले लेंस बनाए और छोटे फ्रेनल लेंसों की एक जोड़ी सीधे चिप पर उकेरी। ये बाल से भी पतले और बड़े प्रकाशस्तंभों में प्रयुक्त लेंसों जैसे हैं। केंद्रित डिजाइन प्रकाशीय डेटा को सटीक दिशा देता है।

फूरियर ट्रांसफॉर्म

प्रक्रिया में चिप डेटा को लेजर प्रकाश में बदलती है, जिसे फ्रेनल लेंसों से गुजारा जाता है। लेंस प्रकाश पैटर्न को दर्ज कर डिजिटल संकेत बनाते हैं। इससे इलेक्ट्रॉन गति से होने वाला विलंब और संचालन लागत घटती है तथा नई क्षमताएं मिलती हैं।

तरंगदैर्घ्य मल्टीप्लेक्सिंग

चिप की वास्तविक विस्तार क्षमता तरंगदैर्घ्य मल्टीप्लेक्सिंग से आती है। अलग-अलग रंगों के लेजर एक ही चिप पर समानांतर गणना करते हैं। यह डेटा संचार और भंडारण सुधारने की प्रचलित तकनीक है।

इसे प्रकाश-आधारित AI चिप में जोड़ने से ऊर्जा मांग बढ़ाए बिना प्रदर्शन बढ़ता है। नई चिप ने समान प्रदर्शन वाली पारंपरिक AI चिप की तुलना में बिजली खपत 100 गुना घटाई।

प्रकाश-आधारित चिप परीक्षण

इंजीनियरों ने न्यूनतम ऊर्जा में उच्च प्रदर्शन सिद्ध करने के लिए कई परीक्षण किए। पहले परीक्षणों में AI ने हस्तलिखित अंकों का वर्गीकरण किया। टीम ने ऊर्जा मांग और डेटा थ्रूपुट भी मापा, जिनके परिणाम प्रभावशाली रहे।

प्रकाश-आधारित चिप के प्रदर्शन परिणाम

चिप का डेटा प्रसंस्करण पारंपरिक उच्च-प्रदर्शन इलेक्ट्रॉनिक चिप के बराबर है। हस्तलेखन वर्गीकरण में इसने 98% सटीकता हासिल की। इनपुट संकेतों में समय विलंब जोड़ने के बाद भी परिणाम समान रहे।

मल्टीप्लेक्सिंग क्षमता ने विश्वसनीय प्रदर्शन दिया। नई संरचना ने असाधारण थ्रूपुट के साथ लगभग शून्य ऊर्जा में उच्च-स्तरीय गणनाएं कीं। इससे बढ़ते AI उद्योग की जरूरतों के अनुसार विस्तार योग्य टिकाऊ डेटा केंद्र संभव हो सकते हैं।

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प्रकाश-आधारित चिप के लाभ

प्रकाश-आधारित चिप के कई लाभ हैं। इसका डिजाइन गणनात्मक जटिलता घटाता है। इलेक्ट्रॉन-आधारित चिप पहले से परमाणु स्तर के महंगे उपकरण इस्तेमाल करती हैं, जबकि प्रकाशीय चिप कम घटकों से बेहतर परिणाम दे सकती हैं।

कम‑लेटेंसी

इंजीनियरों ने AI कार्यों के लिए विशेष प्रकाश-आधारित कॉन्वोल्यूशन एक्सेलेरेटर बनाया। मल्टीप्लेक्सिंग वेवगाइड प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और अद्वितीय दक्षता देता है। यह तेज और अधिक सक्षम AI मॉडल की कुंजी बन सकता है।

दक्षता

संयुक्त राष्ट्र के शुद्ध-शून्य उत्सर्जन लक्ष्यों के लिए ऊर्जा खपत घटानी होगी। यह छोटा डिजाइन ऊर्जा उपयोग को 100 गुना तक कम करता है। यह अतिरिक्त बिजली के बिना महत्वपूर्ण प्रदर्शन हासिल करने वाली पहली AI-केंद्रित फोटॉनिक चिप है।

स्केलेबिलिटी

इस रणनीति की विस्तार क्षमता असाधारण है। दुनिया भर में डेटा केंद्र बढ़ने के साथ कुशल चिप की मांग बढ़ेगी। कई डेटा धाराओं को साथ संसाधित कर यह ट्रांसमिशन सीमाएं कम करती है और कम-ऊर्जा डेटा केंद्रों का मार्ग खोलती है।

प्रकाश-आधारित चिप वास्तविक‑विश्व अनुप्रयोग & टाइमलाइन:

चिप के कई उपयोग हैं और यह शोध व नवाचार को आगे बढ़ा सकती है। कम ऊर्जा, उच्च प्रदर्शन वाली पहली AI-केंद्रित फोटॉनिक चिप के रूप में यह स्थिरता और विस्तार क्षमता में बड़ा कदम है, जिससे भविष्य में अधिक शक्तिशाली एल्गोरिदम बन सकते हैं।

क्लाउड सेवाएँ

ये चिप सबसे पहले डेटा केंद्रों में पहुंच सकती हैं। क्लाउड सेवाओं को हजारों कंप्यूटर वाले बड़े केंद्र चाहिए, जो भंडारण और गणना देने के लिए अन्य स्थानों से जुड़ते हैं।

चिप इन केंद्रों की लागत और ऊर्जा मांग घटाकर न्यूनतम बिजली में उच्च प्रदर्शन वाली AI का नया युग शुरू करेगी। उपलब्ध होते ही कई डेटा केंद्र फोटॉनिक प्रणालियों पर जा सकते हैं।

संचार

यह तकनीक अंतिम-मील जैसी समस्याएं हल करके संचार बेहतर कर सकती है। इंजीनियर पहले ही AI से डेटा ट्रांसमिशन सिस्टम सुधार रहे हैं। अब ये घटक कम ऊर्जा लेंगे और समानांतर जुड़कर प्रसंस्करण शक्ति बढ़ा सकेंगे।

हाई‑परफ़ॉर्मेंस कंप्यूटिंग

यह तकनीक भविष्य के उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटरों को शक्ति देगी। चेहरे की पहचान और भाषा अनुवाद जैसी तकनीकों के साथ AI जोड़कर मानव-कंप्यूटर संपर्क बेहतर होगा। लक्ष्य अधिक शक्तिशाली और नए उपयोगकर्ताओं के लिए सरल कंप्यूटिंग है।

सैन्य

सेना भी तकनीक का अध्ययन कर रही है। खतरे पहचानने से विवादित हवाई क्षेत्र में ड्रोन चलाने तक AI का उपयोग सामान्य है, इसलिए प्रणालियों को लगातार उन्नत करना होगा। कम ऊर्जा मांग ऐसे स्वायत्त उपकरण संभव करती है जिन्हें केंद्रीय प्रणाली से संपर्क की जरूरत नहीं होती।

चिकित्सा

AI चिकित्सा क्षेत्र में बदलाव जारी रखता है। आज की प्रणालियां रोगों का पता लगाना, रिकवरी, उपचार सुझाने और सर्जरी करने में सहायता करती हैं। बेहतर चिप चिकित्सा उपकरणों को सुरक्षित और कुशल बनाकर जीवन बचा सकती है। भविष्य के उपकरण कम ऊर्जा में अधिक समय चलकर अतिरिक्त सुविधाएं दे सकते हैं।

वियरेबल्स

पहनने योग्य उपकरणों को भी प्रकाश-आधारित चिप से बड़ा प्रदर्शन लाभ मिलेगा। डिजाइनर छोटे, अधिक सक्षम और कम बैटरी वाले उपकरण बना सकेंगे। कम ऊर्जा खपत छोटी बैटरी या अतिरिक्त सुविधाएं संभव करती है।

टाइमलाइन

चिप को बाजार तक पहुंचने में तीन से पांच वर्ष लग सकते हैं। मांग बहुत अधिक है, लेकिन डिजाइन और निर्माण सुधारने के लिए औद्योगिक भागीदार चाहिए। संभावित देरी के बावजूद AI कंपनियां इसके लाभों के कारण भारी निवेश कर सकती हैं।

प्रकाश-आधारित चिप शोधकर्ता

अध्ययन फ्लोरिडा विश्वविद्यालय में हुआ, जिसमें Florida Semiconductor Institute, UCLA और George Washington University के प्रतिभागी शामिल थे। Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell L. T. Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta और Volker J. Sorger मुख्य योगदानकर्ता हैं। Office of Naval Research ने आंशिक वित्तपोषण किया।

प्रकाश-आधारित चिप भविष्य

प्रकाश-आधारित चिप का भविष्य उज्ज्वल है। यह शोध अधिक चिप-आधारित प्रकाशिकी का रास्ता खोल सकता है। भविष्य में यह AI अनुप्रयोगों का उद्योग मानक बनकर पर्यावरणीय आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद कर सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निवेश

अगली पीढ़ी की AI क्षमता बढ़ाने में कई कंपनियां उल्लेखनीय हैं—चिप निर्माताओं से एल्गोरिदम डेवलपर तक। उनका काम नवाचार और AI उपयोगों की जागरूकता बढ़ाता है। निम्न कंपनी ने रचनात्मकता और AI की कठिन समस्याओं को हल करने की प्रतिबद्धता से प्रतिष्ठा बनाई है।

NVIDIA

सिलिकॉन वैली स्थित NVIDIA (NVDA ) ने 1993 में बाजार में प्रवेश किया। Jensen Huang, Chris Malachowsky और Curtis Priem ने उन्नत ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट देने के लिए कंपनी बनाई। आज यह प्रमुख GPU प्रदाता और सबसे नवाचारी AI कंपनियों में से एक है।

NVIDIA में शुरू से नवाचार की भावना रही है। 1995 में NV1 ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर के बाद उपभोक्ताओं और निवेशकों का समर्थन बढ़ा। कंपनी 1999 में सार्वजनिक हुई और एक वर्ष के भीतर Microsoft के साथ रणनीतिक साझेदारी की (MSFT ) , जिसके तहत XBOX के लिए ग्राफिक्स चिप दी गई।

2019 में NVIDIA ने डेटा केंद्र बाजार में विस्तार के लिए Mellanox का अधिग्रहण किया। आज यह बाजार में अग्रणी है और प्रतिष्ठित ग्राफिक्स कार्ड व AI प्रणालियां देता है।

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प्रकाश-आधारित चिप | निष्कर्ष

यह अध्ययन अधिक टिकाऊ भविष्य का रास्ता खोलता है, जहां प्रदर्शन बढ़ाने का अर्थ हमेशा ऊर्जा मांग बढ़ाना नहीं है। चिप बिजली संयंत्रों पर अत्यधिक भार डाले बिना AI-स्तरीय गणना का बेहतर तरीका दिखाती है। इस उपलब्धि के लिए टीम प्रशंसा की पात्र है।

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संदर्भ:

^{1. Hangbo Yang, Nicola Peserico, Shurui Li, Xiaoxuan Ma, Russell L. T. Schwartz, Mostafa Hosseini, Aydin Babakhani, Chee Wei Wong, Puneet Gupta, Volker J. Sorger. सन्निकट-ऊर्जा-रहित फोटॉनिक फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्मेशन द्वारा कॉन्वॉल्यूशन ऑपरेशन को तेज करना. Advanced Photonics, 2025; 7 (05) DOI: 10.1117/1.AP.7.5.056007}