न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग क्या है?

नवाचार अत्याधुनिक तकनीकों की सीमाओं को सुलझाने या सुधारने के लिए नए वैज्ञानिक तरीकों की तलाश है। यदि हम AI की वर्तमान स्थिति पर नज़र डालें, तो यह बेहद शक्तिशाली है और ऐसे काम करने में सक्षम है जो कुछ साल पहले तक असंभव लगते थे। हालांकि, इनमे से कई सिस्टम अल्प-क्षमतावान और संसाधन-गहन हैं। 

जैसा कि हमने सस्टेनेबल AI पर एक अलग लेख में समझाया, आधुनिक AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए अत्यधिक मात्रा में बिजली, पानी और संसाधनों की ज़रूरत होती है, जिससे पर्यावरणीय पदचिह्न तेजी से बढ़ रहा है। इसी परिप्रेक्ष्य में, यह आश्चर्यजनक नहीं है कि ChatGPT और अन्य सफल जनरेटिव AI मॉडलों के पीछे की कंपनी OpenAI के CEO सैम ऑल्टमैन ने कहा कि AI का भविष्य ऊर्जा में बड़े ब्रेकथ्रू पर निर्भर करता है। 

हालांकि, जब तक (स्वच्छ) ऊर्जा के नए स्रोतों का लंबे समय से प्रतीक्षित आगमन नहीं हो जाता, शोधकर्ता नई, अधिक कुशल कंप्यूटिंग विधियों के जरिए मौजूदा AI तकनीकों की ऊर्जा खपत को घटाने के नए रास्ते खोज रहे हैं।

यहीं पर न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग काम आती है। न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग का ऐसा दृष्टिकोण है जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यप्रणाली से प्रेरित है। यह सूचना संसाधन के लिए मस्तिष्क के न्यूरल और सिनेप्टिक ढांचों तथा कार्यों का अनुकरण करने वाला एक पैरेडाइम शिफ्ट है। उद्देश्य ऐसे नए AI सिस्टम बनाना है जो आज के डीप लर्निंग मॉडलों से क्षमताओं और दक्षता दोनों में आगे हों।

यह लेख आपको न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के रोमांचक और आशाजनक क्षेत्र में शुरुआत करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी देगा। हम इस कंप्यूटिंग पैरेडाइम की मूल बातें, इसके मुख्य अनुप्रयोग, साथ ही इसके फायदे और चुनौतियों को कवर करेंगे।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग क्या है?

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर डिजाइन करने का एक क्रांतिकारी तरीका है जो मानव मस्तिष्क की नकल करता है, और उन्नत AI सिस्टम को चलाने के लिए पारंपरिक कंप्यूटिंग की तुलना में अधिक कुशल और टिकाऊ विकल्प प्रदान करता है।

पिछले कुछ दशकों में कंप्यूटर क्षमताओं में निरंतर सुधार हुआ है। साधारण कैलकुलेटर से लेकर जटिल सिस्टम तक जो AI और मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग करके अभूतपूर्व सटीकता से हर तरह की घटनाओं की भविष्यवाणी करते हैं और सामग्री पैदा करते हैं (जैसे, ChatGPT), कंप्यूटरों का विकास आधुनिक समाज और हमारी यात्रा के बारे में बहुत कुछ बताता है।

फिर भी, आधुनिक कंप्यूटर अपनी सीमाओं तक पहुँच रहे हैं। AI के बढ़ते प्रभाव के साथ, मौजूदा कंप्यूटिंग तरीके अल्प-क्षमतावान, धीमे और ऊर्जा-गहन साबित हुए हैं। AI सिस्टम को हर जगह सुलभ बनाने के लिए जितने संसाधनों की जरूरत होती है, वह पर्यावरणीय दृष्टिकोण से अत्यधिक और वहनीय नहीं है। 

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग एक नया दृष्टिकोण है जो मौजूदा मशीनों की सीमाओं से निपटने की कोशिश करता है। भले ही यह शब्द नया न हो (यह 1980 के दशक का है, जब शोधकर्ताओं मिषा माहोवाल्ड और कार्वर मीड ने पहला सिलिकॉन रेटिना और कॉक्लिया, तथा पहले सिलिकॉन न्यूरॉन और सिनेप्स विकसित किए, जिन्होंने न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग पैरेडाइम की नींव रखी), यह तेजी से गति पकड़ रहा है। 

यह हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की अवधारणा और विकास की पूरी तरह से पुनर्कल्पना का प्रस्ताव रखता है। लक्ष्य ऐसे कंप्यूटर घटक डिजाइन करना है जो मानव मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र का अनुकरण करें। 

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कैसे काम करती है?

समझने के लिए कि न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कैसे काम करती है, पहले हमें समझना होगा कि मानव मस्तिष्क कैसे काम करता है। 

सरल शब्दों में, प्रोसेसिंग और मेमोरी के कार्य न्यूरॉन और सिनेप्स करते हैं। ये न्यूरॉन और सिनेप्स मस्तिष्क से जानकारी भेजते और ले जाते हैं—लगभग तात्कालिक गति से और लगभग शून्य ऊर्जा खपत के साथ। उदाहरण के लिए, यही कार्य हमें बिल्ली और कुत्ते में तेज़ी से फर्क बताने या सड़क के बीचोंबीच पैदल यात्री दिखते ही कार रोकने में सक्षम बनाते हैं।  

वास्तविकता की जटिलताओं में हमारी अद्भुत नेविगेशन क्षमता की कुंजी यह है कि प्रोसेसिंग और मेमोरी के कार्य एक ही स्थान पर होते हैं। यह पारंपरिक कंप्यूटरों से मौलिक रूप से भिन्न है, जिनमें मेमोरी और प्रोसेसिंग यूनिट्स अलग-अलग होती हैं। 

हालांकि यह डिज़ाइन जटिल कार्यों, जैसे यह भविष्यवाणी करना कि कल बारिश होगी या नहीं, में बेहद प्रभावी साबित होता है, लेकिन कुछ विशिष्ट कार्यों—जैसे छवि पहचान, तर्क, या चलना—में यह आदर्श नहीं है, जिन्हें मनुष्य आसानी से कर लेते हैं।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग में क्रांति का वादा है कि ये कार्य एक ही चिप पर किए जाएंगे, जिसे विशेष रूप से तथाकथित स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNNs) चलाने के लिए डिजाइन किया गया है—जो स्पाइकिंग न्यूरॉनों और सिनेप्स से बने कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क का एक प्रकार है। विस्तार से जानने के लिए हमारा समर्पित लेख देखें: न्यूरल नेटवर्क क्या हैं।

SNNs पारंपरिक न्यूरल नेटवर्क से अलग हैं क्योंकि वे मेमोरी (RAM) और प्रोसेसिंग यूनिट्स (CPU या GPU) के बीच डेटा ट्रांसफर की आवश्यकता को कम कर देते हैं। वे इवेंट-ड्रिवन भी होते हैं, यानी वे केवल तब जानकारी प्रोसेस करते हैं जब प्रासंगिक घटनाएँ होती हैं (एक स्पाइकिंग मेकैनिज़्म के आधार पर जो न्यूरॉनों को सक्रिय करने के लिए थ्रेशहोल्ड पर निर्भर करता है)। 

नतीजतन, SNNs प्रोसेसिंग समय को तेज कर सकते हैं और ऊर्जा उपयोग को घटा सकते हैं। लेटेंसी में ऐसे सुधार विशेष रूप से उन कार्यों में बड़ा अंतर ला सकते हैं जहाँ कंप्यूटर रियल-टाइम सेंसर डेटा पर निर्भर करते हैं, जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कारों में कैमरे।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के अनुप्रयोग

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग उद्योग के लिए गहरी परिणति वाली क्रांति को आगे बढ़ा सकती है। यदि अभूतपूर्व दक्षता लाभ के वादे सच होते हैं और मुख्यधारा बनते हैं, तो न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कई एप्लिकेशनों के लिए गेम-चेंजर हो सकती है, उनके विकास और कार्यान्वयन को गति दे सकती है।

नीचे आप सबसे सम्मोहक अनुप्रयोगों की सूची देख सकते हैं जो न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग से लाभान्वित हो सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग

AI उन सबसे विघटनकारी और रूपांतरकारी तकनीकों में से एक है जिन्हें हमने विकसित किया है। AI के उपयोग अनंत हैं, लेकिन जैसा कि हम पहले ही उल्लेख कर चुके हैं, मौजूदा कंप्यूटर AI की पूरी क्षमता का दोहन करने के लिए उपयुक्त स्थिति में नहीं हैं। 

सौभाग्य से, न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग एक नवीन कंप्यूटिंग दृष्टिकोण प्रदान करती है, जो पहले से ही विशेष रूप से उन कार्यों और समस्याओं के लिए उपयुक्त साबित हुई है जिनमें ऊर्जा दक्षता, समानांतर प्रोसेसिंग और अनुकूलनशीलता की आवश्यकता होती है, जैसे पैटर्न पहचान और संवेदी प्रोसेसिंग। उदाहरण के लिए, न्यूरोमोर्फिक मशीन लर्निंग का उपयोग नेचुरल लैंग्वेज में पैटर्न पहचानने या चेहरे की पहचान के उद्देश्य से किया गया है।

स्वचालित वाहन

संवेदी प्रोसेसिंग की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों में न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कैसे गेम-चेंजर हो सकती है, इसका बेहतरीन उदाहरण स्वचालित कारें हैं। स्वचालित कारों के निर्माता परिवेश से छवियाँ प्राप्त करने के लिए कई कैमरे और बुद्धिमान सेंसर का उपयोग करते हैं, ताकि उनकी कारें वस्तुओं, लेन मार्किंग और ट्रैफिक संकेतों का पता लगा सकें और सुरक्षित रूप से चल सकें। 

उच्च प्रदर्शन और कम लेटेंसी के चलते, न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटर स्वचालित वाहनों की नैविगेशन क्षमताओं में सुधार कर सकते हैं, जिससे तेज़ और अधिक सटीक निर्णय संभव होंगे—जो संभावित दुर्घटनाओं को कम करने के लिए आवश्यक हैं—साथ ही ऊर्जा उपयोग में उल्लेखनीय कमी लाते हुए। अंततः इससे कारों की बैटरी लाइफ बढ़ेगी।

यदि आप स्वचालित वाहनों की तकनीकी बारीकियों में रुचि रखते हैं, तो क्षेत्र में शुरुआत के लिए यह DataCamp प्रोजेक्ट देखें: डीप लर्निंग से ट्रैफिक संकेतों का पता लगाएँ।

रोबोटिक्स

स्वचालित वाहनों की तर्ज पर, रोबोटिक्स को अगले विकास चरण तक ले जाने वाली एक प्रमुख तकनीक के रूप में न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग को देखा जाता है। न्यूरोमोर्फिक सेंसरों से संचालित नए रोबोट क्षेत्र की क्लासिक चुनौतियों—जैसे वास्तविक जीवन परिदृश्यों में बैटरी संबंधी बाधाओं को ध्यान में रखते हुए रियल-टाइम लर्निंग और निर्णय-लेने को सक्षम करना—का बेहतर समाधान दे सकते हैं। 

मशीनें अपने परिवेश के साथ कैसे इंटरैक्ट करती हैं, इसमें रुचि है? यह लेख पढ़ें: मशीन परसेप्शन और स्मार्ट सेंसर।

एज कंप्यूटिंग

अधिकांश उन्नत AI सिस्टम अक्सर अपने भारी-भरकम काम के लिए रिमोट क्लाउड सर्वर पर निर्भर होते हैं। यह तरीका उन एप्लिकेशनों के लिए समस्या पैदा कर सकता है जिन्हें तेज़ प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, जैसे स्वचालित कारें, या सीमित संसाधनों वाले डिवाइसों पर चलने वाले ऐप्स। एज कंप्यूटिंग इसका समाधान डिवाइस पर ही AI क्षमताएँ लाकर करने की कोशिश करती है।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग में प्रगति एज कंप्यूटिंग में क्रांति ला सकती है। न्यूरोमोर्फिक चिप्स की कम ऊर्जा खपत के कारण, स्मार्टफोन और हर तरह के स्मार्ट वियरेबल—जिनकी बैटरी लाइफ सामान्यतः कम होती है—वे कई नए कार्य कर पाएँगे, जिनके लिए पहले बहुत अधिक ऊर्जा की ज़रूरत होती थी। 

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के फायदे

यहाँ, हम उन सबसे उल्लेखनीय कारणों को कवर करते हैं जिनकी वजह से PwC ने हाल ही में न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग को इस समय की आठ आवश्यक उभरती तकनीकों में से एक कहा है। 

ऊर्जा दक्षता

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग स्मार्ट कंप्यूटिंग के एक नए चरण की नींव हो सकती है। नए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर घटक डेटा प्रोसेसिंग और ऊर्जा खपत दोनों में दक्षता में तब्दील होंगे। ऐसे सुधार कंपनियों को संचालन लागत घटाने, तेज़ और अधिक सटीक AI सिस्टम विकसित करने और उम्मीद है कि, उनके कार्बन फुटप्रिंट को कम करने में मदद करेंगे। 

समानांतर प्रोसेसिंग

समानांतर प्रोसेसिंग का मतलब है एक कंप्यूटिंग कार्य को कई सर्वरों पर छोटे-छोटे कार्यों में बाँटना, जो फिर इन कार्यों को एक साथ और तेज़ी से पूरा करते हैं। SNNs की विशेषताएँ उन्हें पैटर्न पहचान जैसे समानांतर प्रोसेसिंग की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाती हैं। 

रियल-टाइम लर्निंग और अनुकूलनशीलता

SNN-आधारित न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटर रियल-टाइम लर्निंग और अनुकूलनशीलता में बेहतरीन हैं। यह लचीलापन और बहुमुखी प्रतिभा उन AI अनुप्रयोगों में अहम हो सकता है जिनमें सतत् सीख और तेज़ निर्णय-लेना ज़रूरी है, जैसे रोबोट या स्वचालित वाहन।

चुनौतियाँ और सीमाएँ

भले ही न्यूरोमोर्फिक के लाभ स्पष्ट हैं, यह तकनीक अपेक्षाकृत नवजात है और अभी व्यापक उपयोग के लिए तैयार नहीं है। आगे कुछ प्रमुख चुनौतियाँ हैं।

मानकों का अभाव

हालाँकि न्यूरोमोर्फिक प्रोजेक्ट्स की संख्या बढ़ रही है, उनका बड़ा हिस्सा अच्छी तरह से वित्तपोषित रिसर्च लैब्स और विश्वविद्यालयों तक सीमित है। यह संकेत देता है कि तकनीक अभी बाज़ार तक पहुँचने के लिए तैयार नहीं है। हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर मानकों का अभाव अब भी बना हुआ है, जिनके बिना स्केलेबिलिटी लगभग असंभव है।

सीमित सुलभता

मानकों की कमी का मूल अर्थ है कि हमारे पास अभी भी न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटरों के घटकों और गुणों को नाम देने और वर्णित करने के लिए साझा शब्दावली का अभाव है। यही वजह है कि दुनिया भर में केवल गिने-चुने विशेषज्ञ ही न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग से परिचित हैं। जैसा कि Accenture Lab में एसोसिएट डायरेक्टर, एंड्रिया डेनियलस्कू कहती हैं: