Neuromorphic Chip: साधारण तार से बना दिमाग जैसा सस्ता न्यूरॉन
कल्पना कीजिए: क्या आपका साधारण कंप्यूटर भी किसी दिन आपकी बिल्ली की तरह सोचने लगेगा?
- ►साधारण चिप को इंसानी दिमाग के न्यूरॉन की तरह काम करना सिखाया गया
- ►एक 'भूले हुए तार' (forgotten wire) ने इस बड़ी खोज को संभव बनाया
- ►यह तकनीक बेहद कम बिजली में जटिल एआई टास्क पूरे कर सकती है
- ►भारतीय छात्रों और रिसर्चर्स के लिए सस्ती लैब टेस्टिंग का रास्ता खुला
- ►भविष्य में बिना इंटरनेट के काम करने वाले एआई डिवाइस बनाना होगा आसान
दोस्तों, जरा सोचिए। जब हम और आप अपने स्मार्टफोन पर चैटजीपीटी (ChatGPT) या किसी अन्य एआई टूल का इस्तेमाल करते हैं, तो पर्दे के पीछे क्या होता है? हमारे एक छोटे से सवाल का जवाब देने के लिए, हजारों मील दूर बने किसी बड़े डेटा सेंटर में सैकड़ों सुपरकंप्यूटर्स और जीपीयू (GPU) एक साथ काम कर रहे होते हैं। ये मशीनें इतनी बिजली खाती हैं कि उनसे एक छोटा-मोटा भारतीय कस्बा आसानी से रोशन किया जा सकता है। लेकिन वहीं दूसरी तरफ, हमारा और आपका दिमाग केवल 20 वॉट बिजली (एक बेहद कमजोर घरेलू एलईडी बल्ब से भी कम!) पर काम करता है और दुनिया के सबसे जटिल फैसले पलक झपकते ही ले लेता है।
वैज्ञानिक सालों से यह सोच रहे थे कि क्या हम कंप्यूटर चिप्स को भी इंसानी दिमाग की तरह बेहद कम बिजली पर काम करने वाला बना सकते हैं? इसे विज्ञान की भाषा में 'न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग' (Neuromorphic Computing) कहा जाता है। हाल ही में, तकनीकी जगत की प्रतिष्ठित पत्रिका IEEE Spectrum में प्रकाशित एक रिपोर्ट ने इस क्षेत्र में एक नया रास्ता खोल दिया है। वैज्ञानिकों ने एक बेहद अनोखी और हैरान करने वाली खोज की है। उन्होंने किसी नए, महंगे सुपरकंप्यूटर या किसी जटिल सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल नहीं किया, बल्कि एक साधारण और सस्ते सिलिकॉन चिप में मौजूद एक 'भूले हुए तार' (Forgotten Wire) की मदद से उसे इंसानी दिमाग के न्यूरॉन की तरह व्यवहार करने पर मजबूर कर दिया! आइए इस अद्भुत तकनीक को गहराई से समझते हैं और जानते हैं कि यह हमारे भविष्य को कैसे बदलने वाली है।
पारंपरिक कंप्यूटर बनाम इंसानी दिमाग: आखिर समस्या कहाँ थी?
इस खोज की गहराई में जाने से पहले, हमारे लिए यह समझना जरूरी है कि हमारे आज के कंप्यूटर और हमारे दिमाग के काम करने के तरीके में क्या बुनियादी अंतर है। आज का सबसे ताकतवर कंप्यूटर भी 'वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर' (Von Neumann Architecture) पर काम करता है। आसान शब्दों में कहें तो, कंप्यूटर में डेटा को प्रोसेस करने के लिए एक प्रोसेसर (CPU) होता है और डेटा को स्टोर करने के लिए एक अलग मेमोरी (RAM) होती है। जब भी कंप्यूटर को कोई काम करना होता है, तो डेटा को बार-बार मेमोरी से प्रोसेसर के पास जाना पड़ता है और फिर वापस आना पड़ता है। इस आने-जाने की प्रक्रिया में बहुत सारी बिजली बर्बाद होती है और इसे वैज्ञानिक 'मेमोरी वॉल' (Memory Wall) कहते हैं।
इसके विपरीत, हमारे दिमाग के पास ऐसी कोई सीमा नहीं है। हमारे दिमाग में लगभग 86 अरब 'न्यूरॉन्स' (Neurons) होते हैं, जो आपस में खरबों 'सिनैप्स' (Synapses) के जरिए जुड़े होते हैं। हमारे दिमाग में प्रोसेसिंग और मेमोरी अलग-अलग नहीं होती, बल्कि न्यूरॉन खुद ही प्रोसेसिंग भी करता है और खुद ही याद भी रखता है। सबसे खास बात यह है कि न्यूरॉन्स हर समय चालू नहीं रहते। वे केवल तभी सक्रिय होते हैं जब उन्हें कोई जानकारी मिलती है। इसे विज्ञान की भाषा में 'स्पाइकिंग' (Spiking) कहा जाता है, यानी जब वोल्टेज का स्तर एक खास सीमा से ऊपर जाता है, तो न्यूरॉन एक इलेक्ट्रिकल 'स्पाइक' (झटका) पैदा करता है।
सालों से वैज्ञानिक सिलिकॉन चिप्स पर इन न्यूरॉन्स की नकल करने की कोशिश कर रहे थे, लेकिन इसके लिए बेहद जटिल और महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता होती थी। यहीं पर काम आई वैज्ञानिकों की यह नई और अनोखी तरकीब।
'भूले हुए तार' (Forgotten Wire) का कमाल: आखिर यह कैसे काम करता है?
IEEE Spectrum की रिपोर्ट के अनुसार, शोधकर्ताओं ने इस समस्या का एक बेहद सरल और अनूठा तोड़ निकाला है। उन्होंने पाया कि एक आम, सस्ते और बाजार में आसानी से मिलने वाले इलेक्ट्रॉनिक चिप के भीतर एक ऐसा फीडबैक लूप या कनेक्शन मौजूद होता है, जिसे इंजीनियर सामान्य रूप से 'शोर' (Noise) या अवांछित खराबी मानकर छोड़ देते थे। इसी को 'भूले हुए तार' (Forgotten Wire) के रूप में संदर्भित किया गया है।
शोधकर्ताओं ने इस अवांछित फीडबैक लूप को हटाने के बजाय, इसका उपयोग एक बेहद खास तरीके से करने का फैसला किया। उन्होंने इसके जरिए चिप के भीतर एक खास तरह का सर्किट बनाया जो बिल्कुल एक जैविक न्यूरॉन की तरह काम करता है। इसे वैज्ञानिकों ने 'इंटीग्रेट-एंड-फायर' (Integrate-and-Fire) मॉडल का नाम दिया है।
इसे आप एक आसान घरेलू उपमा (Analogy) से समझ सकते हैं। कल्पना कीजिए कि आपके पास एक प्लास्टिक की बाल्टी है जिसके नीचे एक छोटा सा छेद है। आप उस बाल्टी में धीरे-धीरे पानी भर रहे हैं। बाल्टी धीरे-धीरे पानी को इकट्ठा करती है (यह 'इंटीग्रेट' करने का चरण है)। जैसे ही पानी का स्तर बाल्टी के बिल्कुल किनारे तक पहुंचता है, बाल्टी अचानक पूरी तरह से पलट जाती है और सारा पानी एक बार में बाहर गिर जाता है (यह 'फायर' या स्पाइक पैदा करने का चरण है)। इसके बाद बाल्टी फिर से सीधी हो जाती है और दोबारा पानी इकट्ठा करना शुरू कर देती है।
वैज्ञानिकों ने इस सस्ते चिप के भीतर मौजूद उस भूले हुए तार के जरिए ठीक यही काम किया। इस अनुसंधान में शोधकर्ताओं ने जिस घटक का उपयोग किया, वह वास्तव में सिलिकॉन वेफर पर बनने वाली परजीवी धारिता (Parasitic Capacitance) और आंतरिक प्रतिरोध (Internal Resistance) का एक अनूठा संगम है। साधारण परिस्थितियों में, चिप डिजाइनर्स इन परजीवी तत्वों को कम करने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं क्योंकि ये सर्किट की गति को धीमा करते हैं। लेकिन यहाँ, इन 'नुकसानदेह' समझे जाने वाले गुणों को ही वरदान बना लिया गया। जब बाहरी विद्युत धारा (Input Current) सर्किट में प्रवाहित होती है, तो यह इस परजीवी संधारित्र (Capacitor) को तब तक चार्ज करती है जब तक कि यह एक विशिष्ट थ्रेशोल्ड वोल्टेज तक नहीं पहुँच जाता। थ्रेशोल्ड पर पहुँचते ही सर्किट में लगा ट्रांजिस्टर तेजी से खुलता है और एक तीखा पल्स (Spike) उत्पन्न करता है। इसके तुरंत बाद, पूरी प्रणाली स्वतः ही डिस्चार्ज हो जाती है और अगली स्पाइक के लिए तैयार हो जाती है। वैज्ञानिकों ने पाया कि यह चक्र ठीक उसी प्रकार काम करता है जैसे जैविक न्यूरॉन में सोडियम और पोटेशियम चैनलों के खुलने और बंद होने से एक्शन पोटेंशियल उत्पन्न होता है।
क्यों यह खोज पारंपरिक न्यूरोमॉर्फिक चिप्स से अलग और बेहतर है?
अब आप सोच रहे होंगे कि इंटेल (Intel) का 'लोइही' (Loihi) या आईबीएम (IBM) का 'ट्रूनॉर्थ' (TrueNorth) जैसे न्यूरोमॉर्फिक चिप्स तो पहले से ही मौजूद हैं, तो फिर इस नई खोज में ऐसा क्या खास है? इसका सीधा और सरल जवाब है—लागत और उपलब्धता (Cost and Accessibility)।
इंटेल या आईबीएम जैसी दिग्गज कंपनियों द्वारा बनाए गए न्यूरोमॉर्फिक चिप्स बेहद जटिल होते हैं। उन्हें बनाने के लिए दुनिया के सबसे महंगे और अत्याधुनिक नैनोमीटर फैब्रिकेशन प्लांट्स (Fab Labs) की जरूरत होती है। इन चिप्स की कीमत आसमान छूती है और ये केवल दुनिया की चुनिंदा बड़ी रिसर्च लैब्स तक ही सीमित हैं।
लेकिन इस नई खोज ने इस पूरे समीकरण को ही बदल कर रख दिया है। वैज्ञानिकों ने साबित कर दिया है कि हमें न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के फायदे उठाने के लिए अरबों डॉलर की फैक्ट्रियों में बने अत्याधुनिक चिप्स की जरूरत नहीं है। हम अपने मौजूदा, पुराने और बेहद सस्ते चिप्स में केवल वायरिंग के तरीकों को बदलकर या उनके छुपे हुए फीडबैक मैकेनिज्म का इस्तेमाल करके उन्हें 'ब्रेन-लाइक' बना सकते हैं। यह ठीक वैसा ही है जैसे एक पुरानी और साधारण मारुति कार में एक छोटा सा बदलाव करके उसे एक रेसिंग कार की तरह चलाना शुरू कर दिया जाए।
भारतीय संदर्भ में इसके मायने: हमारे छात्रों और वैज्ञानिकों के लिए क्यों है यह खास?
इस खोज के भारत के लिए बेहद गहरे और सकारात्मक मायने हैं। विशेष रूप से हमारे देश के वैज्ञानिकों, इंजीनियरिंग छात्रों और सेमीकंडक्टर उद्योग के लिए यह एक बड़ा अवसर साबित हो सकता है। आइए इसके दो सबसे बड़े प्रभावों को समझते हैं:
1. भारतीय कॉलेजों और प्रयोगशालाओं के लिए किफायती रिसर्च
भारत में आईआईटी (IITs), एनआईटी (NITs) और अन्य प्रमुख इंजीनियरिंग संस्थानों में पढ़ने वाले लाखों प्रतिभावान छात्र अक्सर बजट सीमाओं के कारण महंगे न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर पर काम नहीं कर पाते हैं। विदेशी कंपनियों से एडवांस एआई चिप्स इम्पोर्ट करना बहुत खर्चीला होता है। लेकिन इस नई खोज के बाद, भारतीय छात्र और शोधकर्ता केवल कुछ सौ रुपयों में मिलने वाले साधारण आईसी (ICs) और ट्रांजिस्टर्स का उपयोग करके अपनी प्रयोगशालाओं में ही खुद का न्यूरोमॉर्फिक नेटवर्क तैयार कर सकते हैं। यह भारत में हार्डवेयर स्तर पर एआई रिसर्च को लोकतांत्रिक (Democratize) बना देगा। अब एक छोटे शहर के कॉलेज का छात्र भी अत्याधुनिक न्यूरोमॉर्फिक कोडिंग का प्रैक्टिकल टेस्ट कर सकेगा।2. भारत के सेमीकंडक्टर मिशन (India Semiconductor Mission) को नई दिशा
भारत इस समय सेमीकंडक्टर निर्माण के क्षेत्र में खुद को एक वैश्विक शक्ति के रूप में स्थापित करने के लिए अरबों डॉलर का निवेश कर रहा है। हालांकि, दुनिया के सबसे अत्याधुनिक 2nm या 3nm चिप्स के फैब्रिकेशन प्लांट लगाने में काफी समय और भारी निवेश लगता है। यह खोज हमें दिखाती है कि हम भारत में ही मौजूद परिपक्व और पुराने फैब्रिकेशन नोड्स (जैसे 28nm या उससे भी पुराने, जिन्हें बनाना काफी सस्ता और आसान है) पर भी एडवांस और पावर-एफिशिएंट एआई चिप्स का निर्माण कर सकते हैं। भारतीय स्टार्टअप्स इस तकनीक का उपयोग करके कम लागत वाले स्मार्ट सेंसर और एज-एआई डिवाइसेस विकसित कर सकते हैं, जो हमारे 'मेक इन इंडिया' अभियान को एक मजबूत बूस्ट देगा।भविष्य की राह: हमारे हाथ में कब तक होगा 'दिमाग जैसा' फोन?
इस खोज के व्यावहारिक अनुप्रयोग (Real-world applications) बेहद रोमांचक हैं। आज जब हम अपने फोन पर वॉयस असिस्टेंट जैसे सिरी या गूगल असिस्टेंट का उपयोग करते हैं, तो हमारे फोन को हमारी आवाज को प्रोसेस करने के लिए इंटरनेट के जरिए डेटा क्लाउड सर्वर पर भेजना पड़ता है। अगर इंटरनेट धीमा हो, तो ये काम नहीं करते और फोन हैंग होने लगता है।
लेकिन अगर भविष्य में हमारे स्मार्टफोन्स और स्मार्ट डिवाइसेस के भीतर ये सस्ते और बेहद कम बिजली खाने वाले न्यूरोमॉर्फिक न्यूरॉन्स लगे होंगे, तो सारा काम फोन के भीतर ही हो जाएगा। इसके लिए किसी भारी-भरकम इंटरनेट या क्लाउड सर्वर की जरूरत नहीं होगी। आपके हाथ में मौजूद एक साधारण बजट फोन भी बिल्कुल इंसानी दिमाग की तरह बिना किसी इंटरनेट के भी हमारी स्थानीय भाषा को समझ सकेगा, हमारे चेहरे को पहचान सकेगा और हमारी आदतों से सीख सकेगा।
इसके अलावा, इसका सबसे बड़ा फायदा हमारे पर्यावरण को होगा। वर्तमान में दुनिया भर के डेटा सेंटर्स जितना कार्बन उत्सर्जन करते हैं, वह पर्यावरण के लिए एक गंभीर संकट बनता जा रहा है। अगर हम बड़े पैमाने पर इन लो-पावर न्यूरोमॉर्फिक चिप्स का इस्तेमाल शुरू कर देते हैं, तो ग्लोबल वार्मिंग और भारी बिजली की खपत जैसी समस्याओं से काफी हद तक निपटा जा सकेगा।
निष्कर्ष: विज्ञान का असली जादू सादगी में है
अक्सर हमें लगता है कि विज्ञान की सबसे बड़ी खोजें केवल बड़ी-बड़ी मशीनों और अरबों डॉलर के प्रोजेक्ट्स से ही आ सकती हैं। लेकिन वैज्ञानिकों की इस 'भूले हुए तार' वाली खोज ने यह साबित कर दिया है कि असली रचनात्मकता पुरानी चीजों को एक नए नजरिए से देखने में है। एक साधारण चिप को बिना किसी अतिरिक्त खर्च के दिमाग की तरह संवेदनशील न्यूरॉन में बदल देना वाकई चमत्कारी है। यह खोज इस बात का जीता-जागता उदाहरण है कि कैसे भविष्य की सबसे एडवांस तकनीकें हमारे पास पहले से मौजूद संसाधनों के भीतर ही छुपी हुई हो सकती हैं।
प्यारे पाठकों, क्या आपको भी लगता है कि भविष्य में हमारे घर के सामान्य गैजेट्स भी बिना इंटरनेट के हमारे दिमाग की तरह खुद फैसले ले सकेंगे? या फिर आपको लगता है कि एआई का हमारे डिवाइस के भीतर इस तरह समा जाना हमारी प्राइवेसी के लिए एक नया खतरा बन सकता है? अपनी राय नीचे कमेंट बॉक्स में हमसे जरूर शेयर करें!
क्या एक मामूली तार की मदद से साधारण चिप को इंसानी दिमाग की तरह सोचने वाला न्यूरॉन बनाया जा सकता है? जानिए IEEE Spectrum की इस हैरान करने वाली रिपोर्ट के बारे में।
