वेस्टर्न सिडनी यूनी और इंटेल संयुक्त रूप से मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटर प्रणाली विकसित करेंगे

वेस्टर्न सिडनी यूनिवर्सिटी (डब्ल्यूएसयू) में इंटरनेशनल सेंटर फॉर न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स (आईसीएनएस) के शोधकर्ताओं ने इंटेल के साथ मिलकर एक नई तकनीक विकसित की है। स्केलेबल, ओपन-सोर्स और कॉन्फ़िगर करने योग्य न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर सिस्टम प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट, ताकि वे मस्तिष्क कैसे काम करता है और कैसे निर्माण किया जाए, इसके बारे में अधिक जान सकें बेहतर एआई.

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का लक्ष्य एआई हार्डवेयर विकसित करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान का उपयोग करना है जो अधिक लचीला है और अनुकरण कर सकता है प्रासंगिक व्याख्या, संवेदी अनुप्रयोग और स्वायत्त सहित मानव मस्तिष्क के कार्य अनुकूलन.

देखना: न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग क्या है? यह कंप्यूटिंग के भविष्य को कैसे बदल रहा है, इसके बारे में आपको जो कुछ जानने की जरूरत है

"हम वास्तव में नहीं जानते कि मस्तिष्क हमारे शरीर के सेंसरों से संकेत कैसे लेता है और इसे कैसे संसाधित करता है, और इसके आसपास की दुनिया को कैसे समझता है। इसका एक कारण यह है कि हम नियमित कंप्यूटर पर मस्तिष्क का अनुकरण नहीं कर सकते - यह बहुत धीमा है, यहाँ तक कि मस्तिष्क के एक घन मिलीमीटर की तरह अनुकरण भी नहीं कर सकता केवल कुछ सेकंड के लिए अनुकरण करने में कई सप्ताह लग जाते हैं - और इससे मस्तिष्क कैसे काम करता है इसकी समझ में कुछ रुकावट आ रही है," आईसीएनएस के निदेशक आंद्रे वान शाइक ने बताया ZDNet.

"इसलिए, हमें एक ऐसी मशीन बनाने की ज़रूरत है जो मस्तिष्क का अनुकरण करने के बजाय उसका अनुकरण कर सके अंतर यह है कि, यह एक हार्डवेयर कार्यान्वयन है जहां ये चीजें तेजी से चलती हैं समानांतर।"

उन्होंने कहा कि मस्तिष्क को समझने में सक्षम होना "विज्ञान की अंतिम सीमाओं" में से एक है।

"आप मनुष्यों में मानव मस्तिष्क का विस्तार और पैमाने के सही स्तर पर अध्ययन नहीं कर सकते... या जहां आपको मिलता है वहां ईईजी नहीं कर सकते मस्तिष्क तरंगें लेकिन किसी के मस्तिष्क में व्यक्तिगत न्यूरॉन्स क्या कर रहे हैं इसका कोई समाधान नहीं मिलता है, लेकिन इस प्रणाली से आप ऐसा कर सकते हैं वो करें। उम्मीद है कि हम यह पता लगा सकते हैं कि दिमाग कैसे काम करता है और फिर स्केल कैसे करता है, लेकिन यह भी कि वे कैसे विफल होते हैं," वैन शाइक ने कहा।

साथ ही, वैन शाइक का मानना ​​है कि समाधान एआई सिस्टम के निर्माण के तरीके में सुधार कर सकता है, एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली मौजूदा विधियों को "बहुत क्रूर बल विधियों" के रूप में वर्णित किया गया है।

"वे वास्तव में बहुत सारे उदाहरणों से सीख रहे हैं... [लेकिन] मस्तिष्क के बारे में सीखना उस चीज़ से बहुत अलग तरीके से काम करता है जिसे हम इस समय एआई कहते हैं। फिर, हम बिल्कुल नहीं जानते कि यह कैसे काम करता है और फिर, हमें पीछे धकेलने वाली बात यह है कि हम किसी भी पैमाने पर मौजूदा कंप्यूटरों पर इसका अनुकरण करने में असमर्थ हैं," उन्होंने कहा।

वैन शाइक के अनुसार, टीम की कल्पना है कि प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट सेटअप वर्तमान डेटा केंद्रों की तरह दिखेगा। इसमें ठंडे वातावरण में तीन कंप्यूट रैक होंगे, जिसमें इंटेल कॉन्फ़िगर करने योग्य नेटवर्क प्रोटोकॉल एक्सेलेरेटर शामिल होगा (सीओपीए)-सक्षम फ़ील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (एफपीजीए), और एक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) नेटवर्क द्वारा जुड़ा हुआ है कपड़ा। इसके बाद सिस्टम को कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, न्यूरोएनाटॉमी और न्यूरोफिज़ियोलॉजी जैसी जानकारी दी जाएगी।

यह सिस्टम इंटेल के न्यूरोमॉर्फिक रिसर्च कम्युनिटी (आईएनआरसी) द्वारा किए जा रहे काम के आधार पर शुरू होगा लोइही न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग प्रक्रिया.

वान शाइक ने कहा कि लोइही चिप बहुत ऊर्जा कुशल है, लेकिन यह कम लचीली भी है क्योंकि यह एक कस्टम-डिज़ाइन है चिप और इसलिए गैर-कॉन्फ़िगर करने योग्य, एफपीजीए का उपयोग करने की तुलना में जिसे कॉन्फ़िगर और पुन: कॉन्फ़िगर किया जा सकता है सॉफ़्टवेयर।

उन्होंने कहा, "हम इस अधिक लचीली प्रणाली और अधिक बिजली की खपत करने वाली प्रणाली को उस समुदाय के लिए एक अलग रास्ते के रूप में पेश करना चाहते हैं।"

"हम वर्तमान में उस प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में कहीं अधिक बड़े नेटवर्क का अनुकरण करने में सक्षम हैं।"

अनुसंधान में एक स्थिरता पहलू भी है, वैन शाइक ने बताया कि बनाया जाने वाला सिस्टम कम बिजली के साथ अधिक डेटा संसाधित करने में सक्षम होगा। पूर्ण लोड पर सिस्टम की अनुमानित थर्मल डिज़ाइन शक्ति 38.8 किलोवाट है।

"[एआई और मशीन लर्निंग और स्मार्ट उपकरणों के आगमन में... हम बहुत सारा डेटा एकत्र कर रहे हैं... जब वह डेटा क्लाउड पर जाता है, तो यह बिजली की खपत होती है... और हम वास्तव में एक प्रक्षेप पथ पर हैं... [जहां] डेटा दुनिया में बाकी सभी चीजों जितनी ही बिजली की खपत करता है," उन्होंने कहा कहा।

"अगर हम इस समय डेटा केंद्रों को देखें जो डेटा संसाधित करते हैं... तो वे भारी मात्रा में बिजली की खपत करते हैं। मानव चोकर लगभग 25 वाट का होता है... हमें उम्मीद है कि एआई और डेटा प्रक्रिया को दिमाग की तरह बनाकर, हम इसे बहुत कम बिजली पर कर सकते हैं।"

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