क्रांतिकारी कृत्रिम सिनैप्टिक चिप जैविक मस्तिष्क की नकल करती है: सूचना प्रौद्योगिकी में एक सफलता

एक अभूतपूर्व वैज्ञानिक प्रगति में, मोहाली के नैनो विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान (INST) के शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम सिनैप्टिक चिप विकसित की है जो कंप्यूटिंग के भविष्य को बदल सकती है। यह चिप, जैविक सिनैप्स के व्यवहार की नकल करते हुए, मानव मस्तिष्क के जटिल कामकाज का अनुकरण करने वाले अधिक कुशल कंप्यूटिंग मॉडल पेश करके सूचना प्रौद्योगिकी में क्रांति लाने का वादा करती है।

पारंपरिक कंप्यूटिंग की सीमाओं को पार करना

आज के कंप्यूटर वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर पर काम करते हैं, एक ऐसी प्रणाली जो मेमोरी और कम्प्यूटेशनल इकाइयों को स्वतंत्र भौतिक घटकों में अलग करती है। जबकि यह सेटअप दशकों से आधुनिक कंप्यूटिंग की नींव रहा है, यह महत्वपूर्ण सीमाएँ प्रस्तुत करता है। इस प्रणाली में, डेटा को एक इकाई में संसाधित किया जाना चाहिए और दूसरे में संग्रहीत किया जाना चाहिए, जिससे एक “अड़चन” पैदा होती है जो प्रदर्शन को धीमा कर देती है – खासकर जब कंप्यूटर एक साथ बड़ी मात्रा में डेटा को संभाल रहा हो।

इसके विपरीत, मानव मस्तिष्क मेमोरी और कम्प्यूटेशन को सहजता से एकीकृत करता है। मस्तिष्क में न्यूरॉन्स दोनों कार्य एक साथ करते हैं, जिससे अत्यधिक बेहतर दक्षता, अनुकूलनशीलता और गति प्राप्त होती है। वैज्ञानिक लंबे समय से कृत्रिम प्रणालियों में न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के इस मॉडल को दोहराने की कोशिश कर रहे हैं। भारतीय शोधकर्ताओं द्वारा विकसित कृत्रिम सिनैप्टिक डिवाइस उस लक्ष्य को प्राप्त करने की दिशा में एक बड़ा कदम है।

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग: सूचना प्रसंस्करण का भविष्य

मानव मस्तिष्क से प्रेरित एक मॉडल, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग, पारंपरिक कंप्यूटरों की सीमाओं को दूर करने की क्षमता प्रदान करता है। मेमोरी और कंप्यूटेशन को एकीकृत करके, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम कम ऊर्जा खपत के साथ सूचना को तेज़ी से और अधिक कुशलता से संसाधित कर सकते हैं। न्यूरोमॉर्फिक डिज़ाइन में यह सफलता कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के नए रूपों और अधिक अनुकूली, उत्तरदायी तकनीकों का मार्ग प्रशस्त कर सकती है।

प्रोफ़ेसर सुवनकर चक्रवर्ती के नेतृत्व में INST टीम ने इस चिप को विकसित करने के लिए EuO-KTaO3 ऑक्साइड हेटरोस्ट्रक्चर के भीतर दो-आयामी इलेक्ट्रॉन गैस (2DEG) का उपयोग किया। यह संरचना न्यूरोमॉर्फिक गुणों, जैसे प्रतिरोधक स्विचिंग व्यवहार की अनुमति देती है, जो जैविक सिनेप्स की प्लास्टिसिटी की नकल करती है। उल्लेखनीय रूप से, यह चिप लॉजिक गेट ऑपरेशन कर सकती है – कम्प्यूटेशनल सिस्टम में एक मौलिक प्रक्रिया – जबकि मस्तिष्क में होने वाले मेमोरी फ़ंक्शन के समान मेमोरी फ़ंक्शन भी प्रदर्शित करती है।

चिप कैसे काम करती है: प्रकाश और मेमोरी का एक संयोजन

कृत्रिम सिनैप्टिक डिवाइस के प्रमुख नवाचारों में से एक EuO-KTaO3 इंटरफ़ेस पर प्रकाश के संपर्क में आने पर करंट उत्पन्न करने की इसकी क्षमता है। प्रकाश बंद होने के बाद भी, चिप में लगातार फोटोकंडक्टिविटी का उच्च स्तर बना रहता है। यह अद्वितीय ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक गुण स्मृति, सीखने और संवेदी धारणा जैसे संज्ञानात्मक कार्यों को दोहराने के लिए आवश्यक है।

इसके अलावा, चिप अल्पकालिक और दीर्घकालिक प्लास्टिसिटी दोनों की नकल करती है, जिसका अर्थ है कि यह समय के साथ अनुकूलन और “सीख” सकती है। यह विशेषता, अस्थिर से गैर-अस्थिर अवस्थाओं में स्विच करने की इसकी क्षमता के साथ मिलकर इसे कई तरह के अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए बहुमुखी बनाती है। अवस्थाओं के बीच स्विच करने की चिप की क्षमता उसी तरह है जैसे जैविक सिनैप्स उत्तेजनाओं के जवाब में मजबूत या कमजोर होते हैं, जिससे यह अधिक जटिल कम्प्यूटेशनल कार्य करने में सक्षम होता है।

भविष्य की AI और प्रौद्योगिकी का समर्थन

विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग (DST) के नैनोमिशन और वैज्ञानिक और औद्योगिक अनुसंधान परिषद (CSIR) द्वारा समर्थित, यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा और यहाँ तक कि पर्यावरणीय स्थिरता में प्रगति को बढ़ावा देने का वादा करता है। डिवाइस के लघुकरण और ऊर्जा दक्षता में सुधार करके, यह न्यूरोमॉर्फिक चिप अधिक व्यक्तिगत और उत्तरदायी तकनीक का नेतृत्व कर सकती है, जो लचीली और दोष-सहिष्णु दोनों है।

इस तकनीक के संभावित अनुप्रयोगों में AI सिस्टम शामिल हैं जो अनुकूलन और विकास कर सकते हैं, बुद्धिमान डिवाइस जो मानव सीखने की नकल करते हैं, और उन्नत कंप्यूटिंग सिस्टम जो अभूतपूर्व गति और दक्षता के साथ जटिल कार्यों को संसाधित करने में सक्षम हैं।

भविष्य के लिए एक दृष्टि

इस कृत्रिम सिनैप्टिक चिप का विकास कंप्यूटिंग की दुनिया में एक रोमांचक क्षण को चिह्नित करता है। जैसे-जैसे न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम अधिक उन्नत होते जाते हैं, उनमें स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में क्रांति लाने की क्षमता होती है, जहाँ वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग और लर्निंग एल्गोरिदम डायग्नोस्टिक्स और रोगी देखभाल में सुधार कर सकते हैं। इसी तरह, शिक्षा के क्षेत्र में, व्यक्तिगत AI ट्यूटर प्रत्येक छात्र की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के आधार पर अनुरूप शिक्षण अनुभव प्रदान कर सकते हैं।

यह नवाचार प्रौद्योगिकी में ऊर्जा की खपत को कम करने के वैश्विक प्रयासों के साथ भी संरेखित है। डेटा प्रोसेसिंग की बढ़ती मांग के साथ, ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग सिस्टम सतत विकास सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। कंप्यूटिंग चिप्स में न्यूरोमॉर्फिक डिज़ाइन की शुरूआत एक ऐसा समाधान हो सकता है जो कम ऊर्जा आवश्यकताओं के साथ तेज़ प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है, जिससे प्रौद्योगिकी और पर्यावरण दोनों को लाभ होता है।

निष्कर्ष

कृत्रिम सिनैप्टिक चिप का विकासभारतीय वैज्ञानिकों द्वारा विकसित यह चिप कंप्यूटिंग के परिदृश्य को बदलने के लिए तैयार है। जैविक मस्तिष्क की नकल करके, यह न्यूरोमॉर्फिक चिप तेज़, अधिक कुशल सूचना प्रसंस्करण का वादा करती है, जो अगली पीढ़ी की तकनीक का मार्ग प्रशस्त करती है। जैसे-जैसे दुनिया भर के उद्योग इस क्रांतिकारी चिप के संभावित अनुप्रयोगों का पता लगाना शुरू करते हैं, हम कंप्यूटिंग के एक नए युग में प्रवेश कर सकते हैं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानव मस्तिष्क की अविश्वसनीय क्षमताओं के बीच की खाई को पाटता है।

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Revolutionary Artificial Synaptic Chip Mimics Biological Brain: A Breakthrough in Information Technology

In a groundbreaking scientific advancement, researchers from the Institute of Nano Science and Technology (INST), Mohali, have developed an artificial synaptic chip that could transform the future of computing. This chip, mimicking the behavior of biological synapses, promises to revolutionize information technology by introducing more efficient computing models that emulate the complex workings of the human brain.

Overcoming the Limitations of Traditional Computing

Today’s computers operate on the von Neumann architecture, a system that separates memory and computational units into independent physical components. While this setup has been the foundation of modern computing for decades, it poses significant limitations. In this system, data must be processed in one unit and stored in another, creating a “bottleneck” that slows down performance—particularly when the computer is handling large amounts of data simultaneously.

In contrast, the human brain integrates memory and computation seamlessly. Neurons in the brain conduct both functions simultaneously, leading to vastly superior efficiency, adaptability, and speed. Scientists have long sought to replicate this model of neuromorphic computing in artificial systems. The artificial synaptic device developed by the Indian researchers represents a major step toward achieving that goal.

Neuromorphic Computing: The Future of Information Processing

Neuromorphic computing, a model inspired by the human brain, offers the potential to overcome the limitations of traditional computers. By integrating memory and computation, neuromorphic systems can process information faster and more efficiently, with reduced energy consumption. This breakthrough in neuromorphic design can pave the way for new forms of artificial intelligence (AI) and more adaptive, responsive technologies.

The INST team, led by Professor Suvankar Chakraverty, utilized two-dimensional electron gas (2DEG) within the EuO-KTaO3 oxide heterostructure to develop this chip. This structure allows for neuromorphic properties, such as resistive switching behavior, which mimics the plasticity of biological synapses. Notably, this chip can perform logic gate operations—a fundamental process in computational systems—while also demonstrating memory functions similar to those in the brain.

How the Chip Works: A Fusion of Light and Memory

One of the key innovations of the artificial synaptic device is its ability to generate current when exposed to light at the EuO-KTaO3 interface. Even after the light is turned off, the chip retains a high level of persistent photoconductivity. This unique optoelectronic property is essential for replicating cognitive functions like memory, learning, and sensory perception.

Moreover, the chip mimics both short-term and long-term plasticity, meaning it can adapt and “learn” over time. This feature, combined with its ability to switch from volatile to non-volatile states, makes it versatile for use in a wide range of applications. The chip’s ability to switch between states is similar to how biological synapses strengthen or weaken in response to stimuli, allowing it to perform more complex computational tasks.

Supporting Future AI and Technology

Supported by the Department of Science and Technology’s (DST) Nanomission and the Council of Scientific and Industrial Research (CSIR), this research promises to propel advancements in artificial intelligence, healthcare, education, and even environmental sustainability. By improving device miniaturization and energy efficiency, this neuromorphic chip can lead to more personalized and responsive technology, which is both resilient and fault-tolerant.

Potential applications of this technology include AI systems that can adapt and evolve, intelligent devices that mimic human learning, and enhanced computing systems capable of processing complex tasks with unprecedented speed and efficiency.

A Vision for the Future

The development of this artificial synaptic chip marks an exciting moment in the world of computing. As neuromorphic systems become more advanced, they have the potential to revolutionize industries such as healthcare, where real-time data processing and learning algorithms could improve diagnostics and patient care. Similarly, in the field of education, personalized AI tutors could provide tailored learning experiences based on each student’s individual needs.

This innovation also aligns with global efforts to reduce energy consumption in technology. With the increasing demand for data processing, energy-efficient computing systems are critical for ensuring sustainable growth. The introduction of neuromorphic design in computing chips could be the solution that enables faster processing with lower energy requirements, benefiting both technology and the environment.

Conclusion

The artificial synaptic chip developed by Indian scientists is poised to change the landscape of computing. By emulating the biological brain, this neuromorphic chip holds the promise of faster, more efficient information processing, paving the way for the next generation of technology. As industries worldwide begin to explore the potential applications of this revolutionary chip, we may be entering a new era of computing, one that bridges the gap between artificial intelligence and the incredible capabilities of the human brain.