निकल ऑक्साइड की सीखने की क्षमता नए AI क्षेत्रों को बढ़ावा दे सकती है

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। एक अनूठी सामग्री, निकल ऑक्साइड अपने पर्यावरण के बारे में चीजों को सीखने की क्षमता को इस तरह से प्रदर्शित करती है जो जानवरों की सबसे बुनियादी सीखने की क्षमताओं का अनुकरण करती है, जैसा कि मेरे सहयोगियों और मैंने एक नए पेपर में वर्णित किया है।

आधी सदी से भी अधिक समय से, न्यूरोसाइंटिस्टों ने जानवरों की बुनियादी शिक्षा को समझने के लिए समुद्री स्लग का अध्ययन किया है। सीखने की दो मूलभूत अवधारणाएँ हैं आदत और संवेदीकरण। आदत तब होती है जब किसी जीव की बार-बार होने वाली उत्तेजना के प्रति प्रतिक्रिया लगातार घटती जाती है।

जब शोधकर्ता पहली बार किसी समुद्री स्लग को छूते हैं, तो उसके गलफड़े पीछे हट जाते हैं। लेकिन जितना अधिक वे स्लग को छूते हैं, उतना ही कम वह अपने गलफड़ों को पीछे हटाता है। संवेदीकरण एक हानिकारक या अप्रत्याशित उत्तेजना के लिए एक जीव की अत्यधिक प्रतिक्रिया है। यदि शोधकर्ता तब समुद्री स्लग को झटका देते हैं, तो यह अपने गलफड़ों को उस समय की तुलना में कहीं अधिक नाटकीय रूप से पीछे हटा देगा, जब इसे केवल छुआ गया था। यह संवेदीकरण है।

ट्यूबों के साथ धातु के एक परीक्षण कक्ष के अंदर सामग्री का एक छोटा वर्ग।

जब निकेल ऑक्साइड को हाइड्रोजन गैस और वायु में बारी-बारी से नहलाया जाता है, तो उसका व्यवहार बदल जाता है। पर्ड्यू विश्वविद्यालय/कायला विल्स, सीसी BY-ND

निकेल ऑक्साइड में ऐसी विशेषताएं हैं जो इस सीखने के व्यवहार के समान ही हैं। गलफड़ों के पीछे हटने के बजाय, हमने सामग्री की विद्युत चालकता में परिवर्तन को मापा। उत्तेजना, एक उंगली प्रहार के बजाय, सामान्य हवा और हाइड्रोजन गैस के बीच निकल ऑक्साइड के वातावरण को बार-बार बदल रही थी।

निकल ऑक्साइड दिलचस्प है क्योंकि जब आप इसे हाइड्रोजन गैस के संपर्क में लाते हैं, तो इसकी क्रिस्टलीय संरचना सूक्ष्म रूप से बदल जाती है और विद्युत प्रवाह उत्पन्न करने के लिए अधिक इलेक्ट्रॉन उपलब्ध हो जाते हैं। अपने प्रयोग में, हम केवल हाइड्रोजन और नियमित वायु वातावरण के बीच स्विच करते रहे।

आप हाइड्रोजन या वायु के संपर्क के संबंध में विद्युत चालकता के सीधे ऊपर और नीचे दोलन करने की अपेक्षा करेंगे। लेकिन जैसे समुद्री स्लग के साथ, निकेल ऑक्साइड की चालकता में परिवर्तन धीरे-धीरे कम होता गया जितना हमने इसे उत्तेजित किया। इसे हाइड्रोजन की आदत हो गई।

जब हमने सामग्री को उज्ज्वल प्रकाश या ओजोन के संपर्क में लाया, हालांकि, इसने अपनी चालकता को तेजी से बदल दिया - उसी तरह एक स्लग हमेशा एक छोटे से झटके के लिए नाटकीय रूप से प्रतिक्रिया करेगा।

किसी भी जानवर या मशीन के लिए आवश्यकतानुसार जानकारी सीखने, याद रखने या भूलने की क्षमता एक शक्तिशाली कौशल है। अब तक, कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में अनुसंधान के विशाल बहुमत ने मशीन सीखने के लिए सॉफ्टवेयर-आधारित दृष्टिकोणों पर ध्यान केंद्रित किया है, सामग्री की सीखने की क्षमताओं का अध्ययन करने के लिए समर्पित बहुत कम प्रयास के साथ।

अनुसंधान के इन दो संबंधित क्षेत्रों के केंद्र में मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटर का क्षेत्र है। बुद्धि को हार्डवेयर में एन्कोड करने के लिए, वैज्ञानिकों को अर्धचालकों की आवश्यकता होती है जो पिछले अनुभव से सीख सकते हैं और जानवरों के दिमाग में न्यूरॉन्स के समान भौतिक तरीके से गतिशील वातावरण के अनुकूल हो सकते हैं।

हमारा नया शोध दिखा रहा है कि कैसे निकल ऑक्साइड सीखने की विशेषताओं को प्रदर्शित करता है कि यह या इसी तरह की सामग्री भविष्य के कंप्यूटरों के लिए बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में कैसे काम कर सकती है।

इससे पहले कि ऐसी सामग्री को कंप्यूटर चिप्स में शामिल किया जा सके, कुछ ज्ञान अंतराल हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि विद्युत प्रणालियों में उपयोगी होने के लिए किसी सामग्री को किस समय सीखने की आवश्यकता है।

उपयोगी होने के लिए कुछ सीखने या भूलने की कितनी जल्दी आवश्यकता होती है? एक और अज्ञात यह है कि विभिन्न सीखने के व्यवहारों को उत्पन्न करने के लिए निकल ऑक्साइड की संरचना को कैसे बदलना संभव है या नहीं।

सामग्री पर आगे के प्रयोगों के अलावा, तलाशने के लिए सैद्धांतिक सबक भी हैं। प्रकृति में जानवरों के सामूहिक व्यवहार के अवलोकन - जैसे पक्षियों के झुंड और मछलियों के स्कूल - ने शोधकर्ताओं को एआई के क्षेत्रों को झुंड की बुद्धि के रूप में विकसित करने के लिए प्रेरित किया है।

इसी तरह, सामग्री में परमाणुओं और इलेक्ट्रॉनों की दिलचस्प सामूहिक गति भविष्य में एआई और हार्डवेयर डिजाइन को प्रेरित कर सकती है।

जैसे-जैसे मोबाइल परमाणुओं को समायोजित करने वाली नई सामग्री की खोज की जाती है, मैं आशावादी हूं कि हम आगे की सफलताओं को देखेंगे जो शोधकर्ताओं को जानवरों के दिमाग का अनुकरण करने वाले कंप्यूटरों को डिजाइन करने के करीब एक कदम आगे ला सकते हैं।