कभी सवाल किया है कि मानव मस्तिष्क सूचना को इतने प्रभावी ढंग से कैसे संप्रेषित और संसाधित करता है?
न्यूरोमॉर्फिक संगणना कंप्यूटिंग की एक शाखा है जो मानव मस्तिष्क से प्रेरणा लेती है।
यह लेख neuromorphic संगणना के क्षेत्र में जाएगा।
और, यह आपको एक विचार देगा कि यह कैसे काम करता है। आपको पता चल जाएगा कि इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है, साथ ही इसके लाभ और कमियां भी।
हमने वह सब कुछ एकत्र किया जो आपको जानने की जरूरत है।
मानव मस्तिष्क से प्रेरणा लेना
RSI मानव मस्तिष्क एक बेहद परिष्कृत सूचना-प्रसंस्करण प्रणाली है। यह सिनैप्स से जुड़े अरबों न्यूरॉन्स से बना है। न्यूरॉन्स एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं। न्यूरॉन्स और सिनैप्स का एक नेटवर्क पैटर्न की पहचान करता है।
इस प्रणाली के लिए धन्यवाद, हम भाषा को संसाधित कर सकते हैं और निर्णय ले सकते हैं।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य का अनुकरण करती है।
डिजिटल लॉजिक और बाइनरी कोड पर आधारित विशिष्ट कंप्यूटिंग सिस्टम के बजाय, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग कृत्रिम न्यूरॉन्स और सिनैप्स के नेटवर्क का उपयोग करके गणना करता है। और, ये कृत्रिम न्यूरॉन्स और सिनैप्स अपने जैविक समकक्षों के समान कार्य करते हैं।
यहाँ लक्ष्य कंप्यूटर सिस्टम बनाना है जो मानक कंप्यूटिंग सिस्टम की तुलना में अधिक कुशल और स्केलेबल हैं। वैज्ञानिक और इंजीनियर मौजूदा कंप्यूटिंग सिस्टम की बाधाओं को दूर करने का प्रयास करते हैं।
यह कैसे काम करता है?
कृत्रिम तंत्रिका जाल मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के नेटवर्क पर आधारित हैं। सूचनाओं को वितरित तरीके से संभाला जाता है।
यह त्वरित और कुशल प्रसंस्करण को संभव बनाता है। शास्त्रीय कंप्यूटिंग के विपरीत, जो संगणना करने के लिए एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई का उपयोग करता है, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग बड़ी संख्या में छोटे, विशेष प्रोसेसर का उपयोग करती है। और, ये प्रोसेसर जटिल समस्याओं को हल करने के लिए सहयोग करते हैं।
न्यूरोमॉर्फिक संगणना अनुप्रयोग
छवि और भाषण मान्यता
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में छवि और वाक् पहचान को बदलने की क्षमता है। इसलिए, वैज्ञानिक पैटर्न प्रोसेसिंग और पहचान के लिए एक नई विधि शुरू करने की कोशिश कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम को प्रशिक्षित किया जा सकता है वस्तुओं का पता लगाएं तस्वीरों में।
या, हम इसे अधिक सटीकता के साथ आवाज को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब कर सकते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग नए और अधिक शक्तिशाली एनएलपी तरीकों का निर्माण करने की कोशिश कर रही है। संप्रेषित की जा रही जानकारी के अर्थ और संदर्भ को समझने के लिए, इन एल्गोरिदम का उपयोग पाठ, आवाज और संचार के अन्य रूपों का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।
स्वायत्त वाहन
सेल्फ-ड्राइविंग कारों के विकास में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम वास्तविक समय में सेंसर डेटा एकत्र और व्याख्या कर सकते हैं। तो, स्वायत्त कारें निर्णय ले सकती हैं। और, वे अपने पर्यावरण के जवाब में कार्रवाई कर सकते हैं।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लाभ
असंरचित और शोरगुल वाले डेटा के साथ काम करने की क्षमता
यह असंरचित डेटा का प्रबंधन कर सकता है। पारंपरिक कंप्यूटर प्रणालियों के विपरीत, जिन्हें संरचित और स्वच्छ डेटा की आवश्यकता होती है, गंदे और असंरचित डेटा से निपटने के लिए न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम बनाए जाते हैं। यह उन्हें वास्तविक दुनिया के डेटा को संसाधित करने और व्याख्या करने के लिए एकदम सही बनाता है।
अत्यधिक समानता
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सिस्टम एक साथ कई गणना कर सकते हैं। यह उन्हें रीयल-टाइम डाटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है। इसलिए, यह छवि और भाषण पहचान और वैज्ञानिक सिमुलेशन जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है।
कम बिजली की खपत
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का एक मुख्य लाभ यह है कि यह बहुत कम बिजली की खपत करता है। न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सिस्टम का उद्देश्य बहुत कम शक्ति का उपयोग करके कार्य करना है। यह पारंपरिक कंप्यूटरों से कहीं बेहतर है, जो भारी मात्रा में ऊर्जा का उपयोग करते हैं। इसलिए वे एम्बेडेड सिस्टम जैसे सेंसर और ड्रोन के लिए एकदम सही हैं।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग की कमियां
इसके कई लाभों के बावजूद, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग अभी भी अपने शुरुआती चरण में है। और, इसे कई बाधाओं का सामना करना पड़ता है जो इसके मुख्यधारा के उपयोग को धीमा कर देती हैं। उदाहरण के लिए, वर्तमान में मानकीकृत एल्गोरिदम और उपकरणों की कमी है। यह शिक्षाविदों और डेवलपर्स के लिए न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम के साथ काम करना समस्याग्रस्त बनाता है।
इसके अलावा, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक हार्डवेयर अभी भी महंगा है। यह कई लोगों की पहुंच से बाहर हो सकता है। इसके अलावा, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम वर्तमान कंप्यूटर प्लेटफॉर्म के साथ असंगत हैं।
यह मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ इंटरफेस करने की उनकी क्षमता को सीमित कर रहा है।
इन सीमाओं के कारण, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग समुदाय को मानकीकृत एल्गोरिदम का निर्माण करना चाहिए। यह न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग को सभी के लिए अधिक सुलभ और व्यावहारिक बना देगा।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में रियल-लाइफ एडवांसमेंट्स
तो, अभी हम उन्नति के साथ कहाँ हैं?
ठीक है, हमारे पास TrueNorth है। यह वास्तविक समय में कठिन संगणनाओं को निष्पादित करने के लिए आईबीएम द्वारा निर्मित एक प्रकार का न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर है। यह एक अद्वितीय डिजाइन का उपयोग करता है जिसे कम बिजली की खपत के लिए डिज़ाइन किया गया है। साथ ही, यह मानव मस्तिष्क की संरचना की नकल करता है।
क्वालकॉम का ज़ीरोथ प्लेटफॉर्म इस मामले में एक और उदाहरण है।
यह एक एआई प्लेटफॉर्म है जो कम-शक्ति, उच्च-प्रदर्शन एआई बनाने के लिए न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है। यह प्लेटफॉर्म एआई अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबल समाधान प्रदान करने के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को जोड़ता है। इसे बनाने का इरादा है कृत्रिम बुद्धिमत्ता ज्यादा पहुंच संभव।
भविष्य में क्या है?
न्यूरोमॉर्फिक कम्प्यूटिंग का भविष्य उज्ज्वल प्रतीत होता है। यह कंप्यूटर के उपयोग के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण है। हमें उम्मीद है कि यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा। साथ ही, यह सूचनाओं को अधिक तेज़ी से और प्रभावी ढंग से संसाधित कर सकता है।
वैज्ञानिक इस तकनीक को एकीकृत कर सकते हैं बढ़त कंप्यूटिंग. इसका मतलब है कि हम केंद्रीय स्थान पर जाने के बजाय स्थानीय रूप से प्रक्रिया कर सकते हैं।
एज कंप्यूटिंग के साथ न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के इस विलय से एआई और रोबोटिक्स में रोमांचक प्रगति होगी। उदाहरण के लिए, रोबोट वास्तविक समय में निर्णय लेने और अपने परिवेश के प्रति प्रतिक्रिया करने में सक्षम होंगे।
यह तकनीक बैंकिंग, अनुसंधान और स्वास्थ्य जैसे उद्योगों में भी मूल्यवान होगी, जहां रीयल-टाइम प्रोसेसिंग और निर्णय लेना महत्वपूर्ण है।
लपेटें
अंत में, न्यूरोमॉर्फिक संगणना एक तेजी से फैलने वाला अनुशासन है। यह कंप्यूटिंग में मानव मस्तिष्क की प्रभावशीलता को दोहरा सकता है।
हालाँकि यह क्षेत्र अभी भी विकसित हो रहा है, यह पहले से ही कुछ कठिनाइयों का सामना कर रहा है।
न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के अधिक व्यापक रूप से उपयोग और सुलभ होने के लिए, समुदाय के लिए मानकीकृत एल्गोरिदम और अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल हार्डवेयर पर जोर देना महत्वपूर्ण है।
एक जवाब लिखें