विज्ञान
शोधकर्ताओं ने ऐसे उपकरण की खोज की है जो मानव दृष्टि, स्मृति क्षमताओं की नकल
मेलबोर्न (एएनआई): शोधकर्ताओं ने ऐसे छोटे उपकरण विकसित किए हैं जो लोगों की तरह ही देखते और याद रखते हैं, एक दिन ऐसे ऐप की ओर एक आशाजनक कदम है जो त्वरित, जटिल निर्णय ले सकते हैं, जैसे कि स्व-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल।
न्यूरोमॉर्फिक डिवाइस एक एकल चिप है जो एक डोप्ड इंडियम ऑक्साइड सेंसिंग तत्व द्वारा संचालित होता है जो मानव बाल की तुलना में सैकड़ों गुना पतला होता है और कार्य करने के लिए किसी अतिरिक्त हिस्से की आवश्यकता नहीं होती है।
ऑस्ट्रेलिया में आरएमआईटी विश्वविद्यालय के इंजीनियरों ने डीकिन विश्वविद्यालय और मेलबर्न विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के योगदान के साथ काम का नेतृत्व किया।
टीम का शोध एक कार्यशील डिवाइस को प्रदर्शित करता है जो दृश्य जानकारी को कैप्चर, प्रोसेस और स्टोर करता है। डोप किए गए इंडियम ऑक्साइड की सटीक इंजीनियरिंग के साथ, डिवाइस प्रकाश को कैप्चर करने की मानव आंख की क्षमता की नकल करता है, एक ऑप्टिकल तंत्रिका की तरह प्री-पैकेज और ट्रांसमिट करता है, और इसे एक मेमोरी सिस्टम में स्टोर और वर्गीकृत करता है, जिस तरह से हमारा दिमाग कर सकता है।
सामूहिक रूप से, ये कार्य अल्ट्रा-फास्ट निर्णय लेने में सक्षम हो सकते हैं, टीम का कहना है।
टीम के नेता प्रोफेसर सुमीत वालिया ने कहा कि नया उपकरण बाहरी ऊर्जा-गहन संगणना पर निर्भर रहने के बजाय सभी आवश्यक कार्य कर सकता है - सूचनाओं को संवेदन करना, बनाना और संसाधित करना और यादों को बनाए रखना, जो वास्तविक समय में निर्णय लेने से रोकता है।
आरएमआईटी के स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग से वालिया ने कहा, "इन सभी कार्यों को एक छोटे उपकरण पर करना अब तक एक बड़ी चुनौती साबित हुई थी।"
"हमने अपने आविष्कार के साथ रीयल-टाइम निर्णय लेने की संभावना बनाई है, क्योंकि इसे बड़ी मात्रा में अप्रासंगिक डेटा संसाधित करने की आवश्यकता नहीं है और इसे अलग-अलग प्रोसेसर में डेटा ट्रांसफर द्वारा धीमा नहीं किया जा रहा है।"
मेमोरी को रीफ्रेश करने के लिए बार-बार विद्युत संकेतों की आवश्यकता के बिना, पहले से रिपोर्ट किए गए उपकरणों की तुलना में नया उपकरण लंबे समय तक जानकारी को बनाए रखने की क्षमता प्रदर्शित करने में सक्षम था। यह क्षमता महत्वपूर्ण रूप से ऊर्जा की खपत को कम करती है और डिवाइस के प्रदर्शन को बढ़ाती है।
उनके निष्कर्ष और विश्लेषण उन्नत कार्यात्मक सामग्री में प्रकाशित हैं।
पहले लेखक और आरएमआईटी पीएचडी शोधकर्ता ऐशानी मजूमदार ने कहा कि मानव मस्तिष्क ने एनालॉग प्रोसेसिंग का इस्तेमाल किया, जिसने इसे न्यूनतम ऊर्जा का उपयोग करके सूचनाओं को जल्दी और कुशलता से संसाधित करने की अनुमति दी।
"इसके विपरीत, डिजिटल प्रसंस्करण ऊर्जा और कार्बन गहन है, और तेजी से जानकारी एकत्र करने और प्रसंस्करण को रोकता है," उसने कहा।
"न्यूरोमॉर्फिक विजन सिस्टम को मानव मस्तिष्क के समान एनालॉग प्रोसेसिंग का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो आज की तकनीकों की तुलना में जटिल दृश्य कार्यों को करने के लिए आवश्यक ऊर्जा की मात्रा को बहुत कम कर सकता है।
टीम ने अपने प्रयोगों के हिस्से के रूप में पराबैंगनी प्रकाश का उपयोग किया, और दृश्य और अवरक्त प्रकाश के लिए इस तकनीक का और भी विस्तार करने के लिए काम कर रहे हैं - बायोनिक दृष्टि, खतरनाक वातावरण में स्वायत्त संचालन, भोजन के शेल्फ-जीवन आकलन और उन्नत फोरेंसिक जैसे कई संभावित अनुप्रयोगों के साथ .
"एक स्व-ड्राइविंग कार की कल्पना करें जो सड़क पर वस्तुओं को उसी तरह देख और पहचान सकती है जैसे एक मानव चालक अंतरिक्ष कबाड़ का तेजी से पता लगाने और ट्रैक करने में सक्षम हो सकता है। यह न्यूरोमॉर्फिक दृष्टि प्रौद्योगिकी के साथ संभव होगा।"
वालिया ने कहा कि न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम समय के साथ नई परिस्थितियों के अनुकूल हो सकता है, और अधिक अनुभव के साथ और अधिक कुशल हो सकता है।
"पारंपरिक कंप्यूटर विज़न सिस्टम - जिसे न्यूरोमॉर्फिक तकनीक की तरह छोटा नहीं किया जा सकता है - आमतौर पर विशिष्ट नियमों के साथ प्रोग्राम किया जाता है और इसे आसानी से अनुकूलित नहीं किया जा सकता है," उन्होंने कहा।
"न्यूरोमॉर्फिक रोबोट में खतरनाक स्थितियों में लंबे समय तक स्वायत्त रूप से चलने की क्षमता होती है, जहां श्रमिकों को संभावित गुफा-इन, विस्फोट और जहरीली हवा के संपर्क में लाया जाता है।"
मानव आँख में एक एकल रेटिना होता है जो एक संपूर्ण छवि को कैप्चर करता है, जिसे तब मस्तिष्क द्वारा वस्तुओं, रंगों और अन्य दृश्य विशेषताओं की पहचान करने के लिए संसाधित किया जाता है।
वालिया ने कहा कि टीम के डिवाइस ने सिंगल-एलिमेंट इमेज सेंसर का उपयोग करके रेटिना की क्षमताओं की नकल की, जो एक प्लेटफॉर्म पर दृश्य जानकारी को कैप्चर, स्टोर और प्रोसेस करता है।
उन्होंने कहा, "मानव आंख असाधारण रूप से आसपास के वातावरण में बदलावों का जवाब देने में कैमरे और कंप्यूटर की तुलना में तेजी से और अधिक कुशल तरीके से जवाब देने में सक्षम है।"
"आंखों से प्रेरणा लेते हुए, हम न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग की प्रक्रिया के माध्यम से एक ऐसा कैमरा बनाने के लिए कई वर्षों से काम कर रहे हैं जिसमें समान क्षमताएं हों।" (एएनआई)
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