কখনও প্রশ্ন করেছেন কিভাবে মানুষের মস্তিষ্ক এত কার্যকরভাবে তথ্য যোগাযোগ ও প্রক্রিয়া করে?
নিউরোমরফিক কম্পিউটেশন কম্পিউটিংয়ের একটি শাখা যা মানুষের মস্তিষ্ক থেকে অনুপ্রেরণা নেয়।
এই নিবন্ধটি নিউরোমরফিক গণনার ক্ষেত্রে যাবে।
এবং, এটি আপনাকে এটি কীভাবে কাজ করে তার একটি ধারণা দেবে। আপনি এটি কিভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, সেইসাথে এর সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি আবিষ্কার করবেন।
আমরা আপনার যা জানা দরকার তা সংগ্রহ করেছি।
মানব মস্তিষ্ক থেকে অনুপ্রেরণা গ্রহণ
সার্জারির মানুষের মস্তিষ্ক একটি অত্যন্ত পরিশীলিত তথ্য প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেম. এটি সিন্যাপ্স দ্বারা সংযুক্ত কোটি কোটি নিউরন দ্বারা গঠিত। নিউরন একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে। নিউরন এবং সিন্যাপসের একটি নেটওয়ার্ক নিদর্শন সনাক্ত করে।
এই সিস্টেমের জন্য ধন্যবাদ, আমরা ভাষা প্রক্রিয়া করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারি।
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং মানব মস্তিষ্কের গঠন এবং কার্যকারিতা অনুকরণ করে।
ডিজিটাল লজিক এবং বাইনারি কোডের উপর ভিত্তি করে সাধারণ কম্পিউটিং সিস্টেমের পরিবর্তে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং কৃত্রিম নিউরন এবং সিন্যাপসের নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে গণনা করে। এবং, এই কৃত্রিম নিউরন এবং সিন্যাপ্সগুলি তাদের জৈবিক সমকক্ষের মতোই কাজ করে।
এখানে লক্ষ্য হল এমন কম্পিউটার সিস্টেম তৈরি করা যা স্ট্যান্ডার্ড কম্পিউটিং সিস্টেমের চেয়ে বেশি দক্ষ এবং মাপযোগ্য। বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা বিদ্যমান কম্পিউটিং সিস্টেমের সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করার চেষ্টা করেন।
এটা কিভাবে কাজ করে?
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক মানব মস্তিষ্কের নিউরনের নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে। তথ্য একটি বিতরণ উপায়ে পরিচালিত হয়.
এটি দ্রুত এবং দক্ষ প্রক্রিয়াকরণ সম্ভব করে তোলে। ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিংয়ের বিপরীতে, যা গণনা পরিচালনার জন্য একটি কেন্দ্রীয় প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট ব্যবহার করে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং একটি বড় সংখ্যক ক্ষুদ্র, বিশেষায়িত প্রসেসর নিয়োগ করে। এবং, এই প্রসেসরগুলি জটিল সমস্যার সমাধান করতে সহযোগিতা করে।
নিউরোমরফিক কম্পিউটেশন অ্যাপ্লিকেশন
ইমেজ এবং স্পিচ রিকগনিশন
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ইমেজ এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি রূপান্তর করার সম্ভাবনা আছে। সুতরাং, বিজ্ঞানীরা প্যাটার্ন প্রক্রিয়াকরণ এবং স্বীকৃতির জন্য একটি নতুন পদ্ধতি চালু করার চেষ্টা করছেন। নিউরোমরফিক সিস্টেম, উদাহরণস্বরূপ, প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে বস্তু সনাক্ত করা ফটোতে
অথবা, আমরা এটিকে আরও নির্ভুলতার সাথে পাঠ্যে ভয়েস প্রতিলিপি করতে পারি।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি)
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং নতুন এবং আরও শক্তিশালী এনএলপি পদ্ধতি তৈরি করার চেষ্টা করছে। যোগাযোগ করা তথ্যের অর্থ এবং প্রেক্ষাপট বোঝার জন্য, এই অ্যালগরিদমগুলি পাঠ্য, ভয়েস এবং যোগাযোগের অন্যান্য রূপগুলি মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
স্বায়ত্বশাসিত যানবাহন
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং স্ব-চালিত গাড়ির বিকাশে ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। নিউরোমরফিক সিস্টেম রিয়েল-টাইমে সেন্সর ডেটা সংগ্রহ এবং ব্যাখ্যা করতে পারে। সুতরাং, স্বায়ত্তশাসিত গাড়িগুলি রায় দিতে পারে। এবং, তারা তাদের পরিবেশের প্রতিক্রিয়া হিসাবে কর্ম পরিচালনা করতে পারে।
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর সুবিধা
অসংগঠিত এবং গোলমাল ডেটার সাথে কাজ করার ক্ষমতা
এটি অসংগঠিত ডেটা পরিচালনা করতে পারে। প্রথাগত কম্পিউটার সিস্টেমের বিপরীতে, যার জন্য কাঠামোগত এবং পরিষ্কার ডেটা প্রয়োজন, নিউরোমরফিক সিস্টেমগুলি নোংরা এবং অসংগঠিত ডেটার সাথে মানিয়ে নিতে তৈরি করা হয়। এটি তাদের বাস্তব-বিশ্বের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যাখ্যা করার জন্য নিখুঁত করে তোলে।
চরম সমান্তরালতা
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং সিস্টেম একই সাথে বিভিন্ন গণনা করতে পারে। এটি রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য তাদের আদর্শ করে তোলে। তাই, ইমেজ এবং স্পিচ রিকগনিশন এবং বৈজ্ঞানিক সিমুলেশনের মতো অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এটি আদর্শ।
কম শক্তি খরচ
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর একটি প্রধান সুবিধা হল এটি খুব কম বিদ্যুৎ খরচ করে। নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং সিস্টেমগুলি অনেক কম শক্তি ব্যবহার করে কাজ করার উদ্দেশ্যে করা হয়। এটি প্রচলিত কম্পিউটারের তুলনায় অনেক ভালো, যা প্রচুর পরিমাণে শক্তি ব্যবহার করে। এগুলি তাই সেন্সর এবং ড্রোনের মতো এমবেডেড সিস্টেমের জন্য উপযুক্ত।
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর ত্রুটি
এর অসংখ্য সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং এখনও তার প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। এবং, এটি বিভিন্ন বাধার সম্মুখীন হয় যা এর মূলধারার ব্যবহারকে ধীর করে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, বর্তমানে প্রমিত অ্যালগরিদম এবং সরঞ্জামের অভাব রয়েছে। এটি শিক্ষাবিদ এবং বিকাশকারীদের জন্য নিউরোমরফিক সিস্টেমের সাথে কাজ করা সমস্যাযুক্ত করে তোলে।
তদুপরি, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার এখনও বেশ ব্যয়বহুল। এটা অনেক ব্যক্তির নাগালের বাইরে হতে পারে। এছাড়াও, নিউরোমরফিক সিস্টেমগুলি বর্তমান কম্পিউটার প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে বেমানান।
এটি বিদ্যমান অবকাঠামোর সাথে ইন্টারফেসের তাদের সম্ভাবনাকে সীমিত করছে।
এই সীমাবদ্ধতার কারণে, নিউরোমরফিক কম্পিউটিং সম্প্রদায়কে অবশ্যই প্রমিত অ্যালগরিদম তৈরি করতে হবে। এটি প্রত্যেকের জন্য নিউরোমরফিক কম্পিউটিংকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং ব্যবহারিক করে তুলবে।
নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং-এ বাস্তব-জীবনের অগ্রগতি
সুতরাং, আমরা এখন অগ্রগতির সাথে কোথায় আছি?
ওয়েল, আমরা TrueNorth আছে. এটি রিয়েল টাইমে কঠিন গণনা চালানোর জন্য আইবিএম দ্বারা নির্মিত এক ধরণের নিউরোমরফিক প্রসেসর। এটি একটি অনন্য নকশা নিযুক্ত করে যা কম শক্তি খরচের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এছাড়াও, এটি মানুষের মস্তিষ্কের গঠন প্রতিলিপি করে।
কোয়ালকমের জেরোথ প্ল্যাটফর্ম এই ক্ষেত্রে আরেকটি উদাহরণ।
এটি একটি AI প্ল্যাটফর্ম যা নিম্ন-শক্তি, উচ্চ-পারফরম্যান্স এআই তৈরি করতে নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং পদ্ধতি ব্যবহার করে। এই প্ল্যাটফর্মটি হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যারকে একত্রিত করে AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য মাপযোগ্য সমাধান অফার করে। এটা তৈরি করার উদ্দেশ্যে করা হয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আরো অ্যাক্সেসযোগ্য।
ভবিষ্যতে কী হবে?
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এর ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল বলে মনে হচ্ছে। এটি কম্পিউটার ব্যবহারের জন্য একটি উদ্ভাবনী পদ্ধতি। আমরা আশা করি এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপ্লব ঘটাবে। এছাড়াও, এটি আরও দ্রুত এবং কার্যকরভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে।
বিজ্ঞানীরা এই প্রযুক্তির সাথে একীভূত করতে পারেন প্রান্ত কম্পিউটিং. এর মানে আমরা একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে যাওয়ার পরিবর্তে স্থানীয়ভাবে প্রক্রিয়া করতে পারি।
এজ কম্পিউটিং-এর সাথে নিউরোমরফিক কম্পিউটিং-এর এই একীকরণের ফলে এআই এবং রোবোটিক্সে উত্তেজনাপূর্ণ অগ্রগতি হবে। রোবট, উদাহরণস্বরূপ, রিয়েল-টাইমে তাদের আশেপাশের বিষয়ে রায় দিতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম হবে।
এই প্রযুক্তিটি ব্যাংকিং, গবেষণা এবং স্বাস্থ্যের মতো শিল্পগুলিতেও মূল্যবান হবে, যেখানে রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণ এবং সিদ্ধান্ত নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
শেষ করি
উপসংহারে, নিউরোমরফিক গণনা একটি দ্রুত-বিস্তৃত শৃঙ্খলা। এটি কম্পিউটিংয়ে মানব মস্তিষ্কের কার্যকারিতা প্রতিলিপি করতে পারে।
যদিও ক্ষেত্রটি এখনও বিকশিত হচ্ছে, এটি ইতিমধ্যে কিছু অসুবিধার সম্মুখীন হয়েছে।
নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিং আরও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়ার জন্য, সম্প্রদায়ের জন্য স্ট্যান্ডার্ডাইজড অ্যালগরিদম এবং আরও ব্যবহারকারী-বান্ধব হার্ডওয়্যারের জন্য চাপ চালিয়ে যাওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন