संयुक्त हाइब्रिड सामग्री ने कंप्यूटिंग में क्रांति लाने वाले मस्तिष्क-समान कृत्रिम सिनेप्स को सक्षम बनाया
Taking inspiration from nature, a group of scientists have amalgamated hybrid materials to form a robust biomimetic system that closely mimics the behavior of biological synapses. This can pave the path towards a new wave of innovation in computing with breakthroughs in robotics, machine learning, and real-time data processing. The human brain, known for its remarkable energy efficiency, is serving as a model for developing advanced technologies. At the forefront of these efforts are solution-processed memristor (a non-volatile electrical component that regulates the flow of current in a circuit) devices, which are designed to replicate the brain’s synaptic functions. These devices are not only efficient but also scalable and cost-effective, making them ideal for creating neuromorphic systems-computers that function like the human brain. By mimicking how neurons communicate and process information, memristors have immense potential to revolutionize artificial intelligence, enabling smarter, faster, and more energy-efficient AI systems.
-Translated by -Usha Rawat-
प्रकृति से प्रेरणा लेते हुए, वैज्ञानिकों के एक समूह ने संयुक्त हाइब्रिड सामग्री को मिलाकर एक मजबूत बायोमिमेटिक (जैव-अनुकरणीय) प्रणाली विकसित की है, जो जैविक सिनेप्स (synapses) के व्यवहार को करीब से दोहराती है। यह कंप्यूटिंग के क्षेत्र में नवाचार की एक नई लहर लाने में सहायक हो सकता है, जिससे रोबोटिक्स, मशीन लर्निंग और रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग में महत्वपूर्ण प्रगति होगी।
मानव मस्तिष्क, जो अपनी असाधारण ऊर्जा दक्षता के लिए जाना जाता है, उन्नत प्रौद्योगिकियों के विकास के लिए एक मॉडल के रूप में कार्य कर रहा है। इस दिशा में, समाधान-आधारित मेमरेस्टर (memristor) उपकरण सबसे आगे हैं। यह एक गैर-वाष्पशील विद्युत घटक है, जो एक सर्किट में विद्युत प्रवाह को नियंत्रित करता है और मस्तिष्क के सिनेप्सी कार्यों को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये उपकरण न केवल कुशल हैं बल्कि इन्हें आसानी से स्केल किया जा सकता है और ये किफायती भी हैं, जिससे मस्तिष्क-समान (neuromorphic) कंप्यूटिंग सिस्टम बनाने के लिए आदर्श हैं। न्यूरॉनों के बीच संचार और सूचना प्रसंस्करण की नकल करके, मेमरेस्टर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में क्रांति ला सकते हैं, जिससे अधिक स्मार्ट, तेज और ऊर्जा-कुशल एआई सिस्टम संभव हो सकते हैं।
हाल ही में, एस. एन. बोस राष्ट्रीय मूलभूत विज्ञान केंद्र (SNBNCBS) के वैज्ञानिकों ने राष्ट्रीय तकनीकी शिक्षक प्रशिक्षण एवं अनुसंधान संस्थान (NITTTR) के सहयोग से एक संयुक्त हाइब्रिड सामग्री विकसित की है, जो नैनो-स्तरीय प्रवाहकीय क्लस्टर्स को शामिल करके मेमरेस्टर परत में धात्विक पथों (metallic pathways) के निर्माण को सक्षम बनाती है। इस तकनीक का आधार मेसोपोरस ग्रेफिटिक कार्बन नाइट्राइड (g-C₃N₄ या CN) नैनोशीट्स का विकास है, जिन्हें सिल्वर नैनोपार्टिकल्स (Ag NPs) के साथ जोड़ा गया है। यह संयोजन विद्युत क्षेत्र-प्रेरित इलेक्ट्रोकेमिकल मेटलाइजेशन के माध्यम से प्रतिरोध में क्रमिक परिवर्तन को सक्षम बनाता है। विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग के तहत स्वायत्त संस्थान SNBNCBS द्वारा विकसित इस तकनीक को AgCN कहा जाता है, जो जैविक सिनेप्स के व्यवहार को करीब से दोहराने वाली एक मजबूत जैव-अनुकरणीय प्रणाली है। यह शोध ‘Advanced Functional Materials’ पत्रिका में प्रकाशित हुआ है।
AgCN प्रणाली में प्रतिरोध में क्रमिक और सतत परिवर्तन की क्षमता होती है, जो ऊर्जा-कुशल और अनुकूलन योग्य कंप्यूटिंग सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण है। न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग उपकरणों में बायोमिमिक्री (जैव-अनुकरण) सिद्धांतों के उपयोग ने अभूतपूर्व क्षमताएँ प्रदान की हैं। पारंपरिक कंप्यूटिंग सिस्टम कठोर एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जबकि न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम मस्तिष्क की सीखने और अनुकूलन करने की क्षमता की नकल करते हैं। AgCN-आधारित मेमरेस्टर इस क्षेत्र में उल्लेखनीय बहुमुखी प्रतिभा और अनुकूलन क्षमता प्रदर्शित करते हैं।
इन उपकरणों ने अपने विद्युत प्रवाह को मॉड्युलेट करके मॉर्स कोड को प्रभावी ढंग से दोहराया, जिससे वास्तविक समय में कोड डिटेक्शन अनुप्रयोगों के लिए उनकी क्षमता उजागर हुई। इस तकनीक का मुख्य नवाचार प्रवाहकीय क्लस्टर्स के माध्यम से विद्युत क्षेत्र-प्रेरित धात्विक पथों की मजबूती या कमजोरी को नियंत्रित करने में निहित है, जो सिनेप्टिक प्लास्टिसिटी (synaptic plasticity) को नियंत्रित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
ये उपकरण विभिन्न वोल्टेज पल्स संख्या, आयाम और चौड़ाई को समायोजित करके सीख सकते हैं, अनुकूलित हो सकते हैं और पैटर्न को उच्च सटीकता के साथ पहचान सकते हैं। एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन में, इन उपकरणों ने पावलोव के कुत्ते के प्रयोग को दोहराने की क्षमता दिखाई, जिससे उनका सहसंबंधी (associative) शिक्षण के लिए उपयोगी होना प्रमाणित हुआ, जो जैविक शिक्षण प्रक्रिया के अनुरूप है।
इन उपकरणों का प्रभाव केवल सिनेप्सी व्यवहार की नकल तक सीमित नहीं है, बल्कि यह मशीनों को अधिक कुशलता से सीखने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जिससे वे जैविक सिनेप्स के समान सूचना को संसाधित और प्रसारित कर सकती हैं।
यह क्षमता अगली पीढ़ी की एआई प्रणालियों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, जिन्हें छवि पहचान (image recognition) और वास्तविक समय निर्णय लेने (real-time decision-making) के लिए उच्च गति और कम-शक्ति समाधान की आवश्यकता होती है। प्रवाहकीय-द्वीप-सहायता प्राप्त सिनेप्टिक उपकरणों (conductive-island-assisted synaptic devices) का विकास कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम है, जहाँ बायोमिमिक्री नवाचार को आगे बढ़ा रही है।