मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटिंग, जिसे न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के रूप में भी जाना जाता है, एक क्रांतिकारी क्षेत्र है जो अधिक कुशल और बुद्धिमान कंप्यूटिंग सिस्टम बनाने के लिए मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य को दोहराने का प्रयास करता है। पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत जो स्मृति और प्रसंस्करण (वॉन न्यूमन आर्किटेक्चर) को अलग करते हैं, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम इन कार्यों को एकीकृत करते हैं, बहुत कुछ मस्तिष्क के न्यूरॉन्स और सिनेप्स की तरह। यह प्रतिमान बदलाव प्रौद्योगिकी के भविष्य के लिए अपार वादा रखता है, विशेष रूप से पारंपरिक एआई की बढ़ती ऊर्जा मांगों के सामने। यहां मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटिंग के भविष्य को आकार देने वाले प्रमुख पहलुओं का टूटना है: प्रमुख ड्राइवर और अवसर

ऊर्जा दक्षता: मानव मस्तिष्क एक उल्लेखनीय कम बिजली बजट (लगभग 20 वाट) पर संचालित होता है। आधुनिक एआई में ऊर्जा की खपत की महत्वपूर्ण चिंता को संबोधित करते हुए न्यूरोमॉर्फिक चिप्स को इस दक्षता की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उन्हें एज एआई में अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है, जहां स्मार्ट सेंसर और वियरेबल जैसे उपकरणों को निरंतर बिजली स्रोत के बिना स्थानीय रूप से डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता होती है।

वास्तविक समय प्रसंस्करण और कम विलंबता: मस्तिष्क की समानांतर प्रसंस्करण क्षमताएं इसे तुरंत जटिल जानकारी को संभालने की अनुमति देती हैं। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम का उद्देश्य एक समान कम विलंबता प्रदर्शन को प्राप्त करना है, जो स्वायत्त वाहनों, रोबोटिक्स और औद्योगिक स्वचालन जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जहां त्वरित, वास्तविक समय का निर्णय लेना आवश्यक है।

अनुकूलनशीलता और स्व-शिक्षण: अनुभव से सीखने और अनुकूलन करने की मस्तिष्क की क्षमता न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए एक मुख्य प्रेरणा है। स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (एसएनएन) और मस्तिष्क से प्रेरित अन्य एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले सिस्टम लगातार अपने मॉडल का अनुकूलन कर सकते हैं और अस्पष्ट या खराब परिभाषित डेटा के साथ भी समय के साथ अपनी सटीकता में सुधार कर सकते हैं।

उपन्यास कम्प्यूटिंग प्रतिमान: मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटिंग नए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के विकास को बढ़ावा दे रहा है। इसमें शामिल है:

एनालॉग बनाम डिजिटल न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग: शोधकर्ता दोनों एनालॉग सिस्टम की खोज कर रहे हैं जो निरंतर सिग्नल प्रोसेसिंग और डिजिटल सिस्टम का उपयोग करते हैं जो पारंपरिक बाइनरी सर्किट के माध्यम से एसएनएन को लागू करते हैं।

मेमोरिस्टर्स: ये उभरते हुए मेमोरी डिवाइस हैं जो न्यूरॉन्स के सिनेप्टिक प्लास्टिसिटी की नकल कर सकते हैं, जिससे इन-सीटू प्रोसेसिंग और मेमोरी की अनुमति मिल सकती है।

अनुप्रयोग ड्राइविंग विकास: न्यूरोमॉर्फिक बाजार में महत्वपूर्ण विकास देखने का अनुमान है, जिसमें प्रमुख अनुप्रयोग शामिल हैं:

एज एआई और आईओटी: स्थानीय स्तर पर डेटा को संसाधित करने के लिए स्मार्ट सेंसर और पहनने योग्य जैसे उपकरणों को डालना, क्लाउड पर निर्भरता को कम करना।

रोबोटिक्स: स्वायत्त रोबोट के लिए कम विलंबता नेविगेशन और नियंत्रण को सक्षम करना।

हेल्थकेयर: चिकित्सा इमेजिंग, निदान और व्यक्तिगत उपचार योजनाओं में सहायता करना।

ब्रेन साइंस रिसर्च: वैज्ञानिकों को तंत्रिका प्रक्रियाओं का अधिक सटीक अध्ययन करने में मदद करने के लिए जानवरों के दिमाग (“डार्विन बंदर” प्रणाली की तरह) के बड़े पैमाने पर सिमुलेशन बनाना। चुनौतियां और भविष्य के निर्देश जबकि क्षमता विशाल है, मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटिंग कई चुनौतियों का सामना करता है:

मानकों और टूलचेन की कमी: क्षेत्र अभी भी अपने शुरुआती चरणों में है, और न्यूरोमॉर्फिक तकनीक को मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करने के लिए अधिक सुलभ और आसान बनाने के लिए मानकीकृत हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर टूलचेन की आवश्यकता है।

हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिजाइन: न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लाभों को पूरी तरह से महसूस करने के लिए, शोधकर्ताओं को एक सामंजस्यपूर्ण दृष्टिकोण विकसित करने की आवश्यकता है जो अग्रानुक्रम में काम करने के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर परतों को सह-डिजाइन करता है, जैसे मस्तिष्क की परस्पर प्रणाली न्यूरॉन्स और सूचना प्रसंस्करण।

स्केलिंग और जटिलता: जबकि अरबों न्यूरॉन्स के साथ न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम बनाने में प्रभावशाली प्रगति की गई है, वे अभी भी मानव मस्तिष्क के 100 ट्रिलियन सिनेप्टिक कनेक्शन से एक लंबा रास्ता तय कर रहे हैं। इन प्रणालियों को कुशलतापूर्वक और लागत प्रभावी ढंग से स्केल करना एक महत्वपूर्ण चुनौती बनी हुई है।

सामग्री विज्ञान: नई सामग्रियों का विकास, जैसे दो आयामी वैनवाला सामग्री और स्मृति उपकरणों, ऊर्जा कुशल और कॉम्पैक्ट न्यूरोमॉर्फिक चिप्स की अगली पीढ़ी के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है। अंत में, मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटिंग का भविष्य पारंपरिक वॉन न्यूमन वास्तुकला की सीमाओं से परे जाने के लिए तैयार है। मस्तिष्क की अविश्वसनीय दक्षता और अनुकूलनशीलता के सिद्धांतों का उपयोग करके, यह क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता को फिर से परिभाषित करने और रोबोटिक्स और एज कंप्यूटिंग से लेकर चिकित्सा और वैज्ञानिक अनुसंधान तक हर चीज में नवाचार की अगली लहर को चलाने के लिए तैयार है।

 विजय गर्ग सेवानिवृत्त प्रिंसिपल, शैक्षिक स्तंभकार, प्रख्यात शिक्षाविद्, गली कौर चंद एमएचआर मलोट पंजाब

++-+++++++