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Sunday, March 3, 2024

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Neuromorphic Supercomputer: मानव मस्तिष्क की बारीकी से नकल कर दिमाग के रहस्य खोलेगा सुपरकंप्यूटर

दुनिया का सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर, हेवलेट पैकर्ड एंटरप्राइज फ्रंटियर, प्रति सेकंड केवल एक कुइनटिलियन (एक के बाद 18 शून्य) से अधिक ऑपरेशन कर सकता है. यह 680 वर्ग मीटर (7,300 वर्ग फुट) जगह में समाता है और इसे चलाने के लिए 22.7 मेगावाट (मेगावाट) की आवश्यकता होती है.

एक सुपरकंप्यूटर अप्रैल 2024 में ऑनलाइन होने वाला है, जिसके बारे में ऑस्ट्रेलिया के शोधकर्ताओं का कहना है कि यह मानव मस्तिष्क में गतिविधियों की अनुमानित दर को टक्कर देगा. डीपसाउथ नामक मशीन प्रति सेकंड 228 खरब गतिविधियां करने में सक्षम है. यह दुनिया का पहला सुपर कंप्यूटर है जो मानव मस्तिष्क के पैमाने पर न्यूरॉन्स और सिनैप्स (प्रमुख जैविक संरचनाएं जो हमारे तंत्रिका तंत्र को बनाते हैं) के नेटवर्क का अनुकरण करने में सक्षम है. डीपसाउथ न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग नामक एक दृष्टिकोण से संबंधित है, जिसका उद्देश्य मानव मस्तिष्क की जैविक प्रक्रियाओं की नकल करना है. इसे वेस्टर्न सिडनी यूनिवर्सिटी में इंटरनेशनल सेंटर फॉर न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स से चलाया जाएगा. हमारा मस्तिष्क सबसे अद्भुत कंप्यूटिंग मशीन है. अपनी कंप्यूटिंग शक्ति को अरबों छोटी इकाइयों (न्यूरॉन्स) में वितरित करके, जो खरबों कनेक्शनों (सिनैप्स) के माध्यम से परस्पर क्रिया करती हैं, मस्तिष्क दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटरों को टक्कर दे सकता है, जबकि इसके लिए केवल एक फ्रिज लैंप बल्ब द्वारा उपयोग की जाने वाली समान शक्ति की आवश्यकता होती है. इस बीच, सुपर कंप्यूटर आम तौर पर बहुत अधिक जगह लेते हैं और उन्हें चलाने के लिए बड़ी मात्रा में विद्युत शक्ति की आवश्यकता होती है.

दुनिया का सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर हेवलेट पैकर्ड एंटरप्राइज फ्रंटियर

दुनिया का सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर, हेवलेट पैकर्ड एंटरप्राइज फ्रंटियर, प्रति सेकंड केवल एक कुइनटिलियन (एक के बाद 18 शून्य) से अधिक ऑपरेशन कर सकता है. यह 680 वर्ग मीटर (7,300 वर्ग फुट) जगह में समाता है और इसे चलाने के लिए 22.7 मेगावाट (मेगावाट) की आवश्यकता होती है. हमारा दिमाग सिर्फ 20 वॉट बिजली के साथ प्रति सेकंड समान संख्या में ऑपरेशन कर सकता है, जबकि वजन सिर्फ 1.3 किलोग्राम-1.4 किलोग्राम होता है. अन्य बातों के अलावा, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का लक्ष्य इस अद्भुत दक्षता के रहस्यों को उजागर करना है. सीमा पर ट्रांजिस्टर 30 जून 1945 को, गणितज्ञ और भौतिक विज्ञानी जॉन वॉन न्यूमैन ने एक नई मशीन, इलेक्ट्रॉनिक डिस्क्रीट वेरिएबल ऑटोमैटिक कंप्यूटर (एडवैक) के डिजाइन का वर्णन किया. इसने आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर को प्रभावी ढंग से परिभाषित किया जैसा कि हम जानते हैं. मेरा स्मार्टफोन, वह लैपटॉप जिसका उपयोग मैं इस लेख को लिखने के लिए कर रहा हूं और दुनिया का सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर, सभी में लगभग 80 साल पहले वॉन न्यूमैन द्वारा पेश की गई एक ही मौलिक संरचना है. इन सभी में अलग-अलग प्रोसेसिंग और मेमोरी इकाइयाँ होती हैं, जहाँ डेटा और निर्देश मेमोरी में संग्रहीत होते हैं और एक प्रोसेसर द्वारा गणना की जाती है.

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ट्रांजिस्टर की संख्या लगभग हर दो साल में दोगुनी

दशकों तक, माइक्रोचिप पर ट्रांजिस्टर की संख्या लगभग हर दो साल में दोगुनी हो जाती थी, इस अवलोकन को मूर के नियम के रूप में जाना जाता है. इससे हमें छोटे और सस्ते कंप्यूटर बनाने में मदद मिली. हालाँकि, ट्रांजिस्टर का आकार अब परमाणु पैमाने के करीब पहुँच रहा है. इन छोटे आकारों में, अत्यधिक गर्मी उत्पादन एक समस्या है, जैसा कि क्वांटम टनलिंग नामक एक घटना है, जो ट्रांजिस्टर के कामकाज में हस्तक्षेप करती है. यह धीमा हो रहा है और अंततः ट्रांजिस्टर लघुकरण को रोक देगा. इस समस्या को दूर करने के लिए, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के नए तरीकों की खोज कर रहे हैं, जिसकी शुरुआत उस शक्तिशाली कंप्यूटर से हो रही है जिसे हम सभी ने अपने सिर, यानी मानव मस्तिष्क में छिपा रखा है. हमारा दिमाग जॉन वॉन न्यूमैन के कंप्यूटर मॉडल के अनुसार काम नहीं करता है. उनके पास अलग-अलग कंप्यूटिंग और मेमोरी क्षेत्र नहीं हैं. इसके बजाय वे अरबों तंत्रिका कोशिकाओं को जोड़कर काम करते हैं जो विद्युत आवेगों के रूप में जानकारी संचारित करते हैं. सूचना को एक न्यूरॉन से दूसरे न्यूरॉन तक एक जंक्शन के माध्यम से पारित किया जा सकता है जिसे सिनैप्स कहा जाता है. मस्तिष्क में न्यूरॉन्स और सिनैप्स का स्वरूप लचीला, स्केलेबल और कुशल है. तो मस्तिष्क में – और कंप्यूटर के विपरीत – मेमोरी और गणना समान न्यूरॉन्स और सिनैप्स द्वारा नियंत्रित होती हैं.

जीवन की नकल न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर सरल

1980 के दशक के उत्तरार्ध से, वैज्ञानिक इस मॉडल को कंप्यूटिंग में आयात करने के इरादे से इसका अध्ययन कर रहे हैं. जीवन की नकल न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर सरल, प्राथमिक प्रोसेसर (जो मस्तिष्क के न्यूरॉन्स और सिनैप्स की तरह कार्य करते हैं) के जटिल नेटवर्क पर आधारित होते हैं. इसका मुख्य लाभ यह है कि ये मशीनें स्वाभाविक रूप से समानांतर हैं. इसका मतलब यह है कि, न्यूरॉन्स और सिनैप्स की तरह, कंप्यूटर में लगभग सभी प्रोसेसर संभावित रूप से एक साथ काम कर सकते हैं, एक साथ संचार कर सकते हैं. इसके अलावा, चूंकि पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और सिनैप्स द्वारा की गई गणनाएं बहुत सरल हैं, इसलिए ऊर्जा की खपत बहुत कम होती है. हालांकि, कभी-कभी न्यूरॉन्स को प्रसंस्करण इकाइयों के रूप में और सिनैप्स को मेमोरी इकाइयों के रूप में माना जाता है, वे प्रसंस्करण और भंडारण दोनों में योगदान करते हैं. दूसरे शब्दों में, डेटा पहले से ही वहां स्थित है जहां गणना के लिए इसकी आवश्यकता होती है. यह सामान्य रूप से मस्तिष्क की कंप्यूटिंग को गति देता है क्योंकि मेमोरी और प्रोसेसर के बीच कोई अलगाव नहीं होता है, जो शास्त्रीय (वॉन न्यूमैन) मशीनों में मंदी का कारण बनता है. लेकिन यह मुख्य मेमोरी घटक से डेटा तक पहुंचने के विशिष्ट कार्य को करने की आवश्यकता से भी बचाता है, जैसा कि पारंपरिक कंप्यूटिंग सिस्टम में होता है और काफी मात्रा में ऊर्जा की खपत होती है.

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जिन सिद्धांतों का हमने अभी वर्णन किया है वे डीपसाउथ के लिए मुख्य प्रेरणा

जिन सिद्धांतों का हमने अभी वर्णन किया है वे डीपसाउथ के लिए मुख्य प्रेरणा हैं. यह वर्तमान में सक्रिय एकमात्र न्यूरोमॉर्फिक प्रणाली नहीं है. यूरोपीय संघ की पहल के तहत वित्त पोषित मानव मस्तिष्क परियोजना (एचबीपी) का उल्लेख करना उचित है. एचबीपी 2013 से 2023 तक चालू था, और इसने जर्मनी में हीडलबर्ग में स्थित एक मशीन ब्रेनस्केलएस का नेतृत्व किया, जो न्यूरॉन्स और सिनैप्स के काम करने के तरीके का अनुकरण करता है. ब्रेनस्केलएस उस तरीके का अनुकरण कर सकता है जिस तरह से न्यूरॉन्स स्पाइक करते हैं, जिस तरह से एक विद्युत आवेग हमारे मस्तिष्क में एक न्यूरॉन के साथ यात्रा करता है. यह ब्रेनस्केलएस को संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के यांत्रिकी और भविष्य में, गंभीर न्यूरोलॉजिकल और न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों के अंतर्निहित तंत्र की जांच करने के लिए एक आदर्श उम्मीदवार बना देगा. चूंकि वे वास्तविक मस्तिष्क की नकल करने के लिए इंजीनियर किए गए हैं, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर एक महत्वपूर्ण मोड़ की शुरुआत हो सकते हैं. टिकाऊ और किफायती कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करना और शोधकर्ताओं को न्यूरोलॉजिकल सिस्टम के मॉडल का मूल्यांकन करने में मदद देना, वे कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श मंच हैं. उनमें मस्तिष्क के बारे में हमारी समझ को आगे बढ़ाने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नए दृष्टिकोण पेश करने की क्षमता है.

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