New लेजर-आधारित कृत्रिम न्यूरॉन उच्च गति पर विशाल डेटा सेट

SCIENCE: वैज्ञानिकों ने एक नए प्रकार का लेजर-आधारित कृत्रिम न्यूरॉन विकसित किया है जो जैविक तंत्रिका कोशिका की नकल करता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि यह कृत्रिम न्यूरॉन उच्च गति वाली कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को बढ़ावा दे सकता है।

कृत्रिम न्यूरॉन्स एक निश्चित सूचना सीमा तक पहुँचने पर सक्रिय होकर तंत्रिका कोशिकाओं की नकल करते हैं। जब एक जैविक न्यूरॉन पर्याप्त मात्रा में सही प्रकार की जानकारी ग्रहण करता है, तो यह आस-पास के न्यूरॉन्स के साथ संचार करने के लिए एक विद्युत पल्स उत्पन्न करता है। इसी तरह, कृत्रिम न्यूरॉन्स कम्प्यूटेशनल जानकारी को तभी संसाधित और संचारित करते हैं जब वे एक निश्चित मात्रा में प्रासंगिक इलेक्ट्रॉनिक डेटा ग्रहण करते हैं।

मौजूदा कृत्रिम न्यूरॉन्स, जिन्हें फोटोनिक स्पाइकिंग न्यूरॉन्स के रूप में जाना जाता है, इन इनपुट संकेतों पर ऑल-ऑर-नथिंग, ऑन-एंड-ऑफ स्पाइक्स के साथ प्रतिक्रिया करके जैविक स्पाइकिंग न्यूरॉन्स की नकल करते हैं। लेकिन जिस तरह से न्यूरॉन्स उन इनपुट संकेतों को प्राप्त करते हैं, उसका मतलब है कि प्रत्येक स्पाइक के बाद थोड़े समय के लिए, वे नए इनपुट पर प्रतिक्रिया नहीं कर सकते हैं। यह संक्षिप्त रीसेट अवधि कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन्स के साथ किए गए कंप्यूटेशन पर एक गति सीमा लगाती है।

लेकिन नए कृत्रिम न्यूरॉन्स परिवर्तनशील तीव्रता वाले "ग्रेडेड" संकेतों के माध्यम से जानकारी संचारित करते हैं। 19 दिसंबर, 2024 को ऑप्टिका पत्रिका में प्रकाशित नए अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने स्पाइकिंग न्यूरॉन्स की गति सीमा को पार करने के लिए एक ग्रेडेड न्यूरॉन सिस्टम का उपयोग किया। जैविक ग्रेडेड या "नॉन-स्पाइकिंग" न्यूरॉन की तरह, लेजर-आधारित सिस्टम ने लगातार उत्तेजनाओं के जवाब में तेजी से मजबूत आउटपुट सिग्नल उत्पन्न किए, इसलिए इसे स्पाइकिंग न्यूरॉन्स के समान रीसेट अवधि की आवश्यकता नहीं थी। नतीजतन, नए कृत्रिम न्यूरॉन ने कृत्रिम स्पाइकिंग न्यूरॉन्स की तुलना में 100,000 गुना अधिक तेजी से डेटा प्रसारित किया।

शोधकर्ताओं ने ग्रेडेड न्यूरॉन को एक जलाशय कंप्यूटिंग सिस्टम में शामिल किया - एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो समय-निर्भर डेटा को संसाधित करता है। उन्होंने इस प्रणाली का उपयोग अतालता के लिए 700 दिल की धड़कन के नमूनों को स्कैन करने के लिए किया। जलाशय ने इन दिल की धड़कनों को 100 मिलियन दिल की धड़कन प्रति सेकंड की गति से संसाधित किया - जो स्पाइकिंग तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में बहुत तेज़ है। नई प्रणाली ने 98% से अधिक सटीकता के साथ अतालता पैटर्न का पता लगाया। एक अलग प्रयोग में, सिस्टम ने 92% सटीकता के साथ लगभग 35 मिलियन अंक प्रति सेकंड की दर से हस्तलिखित संख्याओं का विश्लेषण और वर्गीकरण किया।

"शक्तिशाली मेमोरी प्रभाव और उत्कृष्ट सूचना प्रसंस्करण क्षमताओं के साथ, एक एकल लेजर ग्रेडेड न्यूरॉन एक छोटे तंत्रिका नेटवर्क की तरह व्यवहार कर सकता है," अध्ययन के सह-लेखक चाओरन हुआंग, जो हांगकांग के चीनी विश्वविद्यालय में एक इंजीनियर हैं, ने एक बयान में कहा। "इसलिए, अतिरिक्त जटिल कनेक्शन के बिना भी एक एकल लेजर ग्रेडेड न्यूरॉन उच्च प्रदर्शन के साथ मशीन लर्निंग कार्य कर सकता है।"

कई ग्रेडेड न्यूरॉन्स को जोड़ने से और भी अधिक कंप्यूटिंग शक्ति मिल सकती है। हुआंग ने कहा, "इस काम में, हमने एक एकल लेजर ग्रेडेड न्यूरॉन का उपयोग किया, लेकिन हमारा मानना ​​है कि कई लेजर ग्रेडेड न्यूरॉन्स को कैस्केडिंग करने से उनकी क्षमता और अधिक बढ़ जाएगी, ठीक वैसे ही जैसे मस्तिष्क में अरबों न्यूरॉन्स नेटवर्क में एक साथ काम करते हैं।"