मस्तिष्क से प्रेरित चिप्स एआई की बढ़ती ऊर्जा भूख को कम कर सकता है

जैसा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बिजली की खपत 2026 तक दोगुनी होने की धमकी देती है, शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग तकनीक के लिए एक महत्वाकांक्षी रोडमैप का अनावरण किया है जो अपनी क्षमताओं को बढ़ाते हुए एआई के पर्यावरणीय पदचिह्न को नाटकीय रूप से कम कर सकता है।

व्यापक समीक्षा, एकेडमिया और उद्योग के 23 प्रमुख विशेषज्ञों द्वारा प्रकृति में 22 जनवरी को प्रकाशित की गई, यह बताती है कि कैसे न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग- टीएचआईपी जो मस्तिष्क की वास्तुकला की नकल करते हैं – पारंपरिक प्रणालियों की ऊर्जा के एक अंश का उपयोग करते हुए स्मार्टफोन से स्मार्ट शहरों तक सब कुछ क्रांति कर सकते हैं।

“न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग आज विशेष रूप से प्रासंगिक है, जब हम पावर- ​​और संसाधन-भूख ​​एआई सिस्टम के अस्थिर स्केलिंग को देख रहे हैं,” यूसी सैन डिएगो के बायोइंजीनियरिंग विभाग में प्रतिष्ठित प्रोफेसर और पेपर के कोएथर्स में से एक गर्ट कॉवेनबर्ग्स बताते हैं।

क्षेत्र एक महत्वपूर्ण क्षण तक पहुंचता हुआ प्रतीत होता है। “अब हम एक ऐसे बिंदु पर हैं, जहां नए आर्किटेक्चर और खुले ढांचे बनाने का एक जबरदस्त अवसर है, जिसे वाणिज्यिक अनुप्रयोगों में तैनात किया जा सकता है,” टेक्सास सैन एंटोनियो और पेपर विश्वविद्यालय में रॉबर्ट एफ। मैकडर्मोट एंडेड कुर्सी धिरेशा कुदिथिपुडी कहते हैं। अनुरूपी लेखक।

संभावित अनुप्रयोग वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लेकर संवर्धित वास्तविकता, पहनने योग्य उपकरणों, स्मार्ट खेती और शहरी बुनियादी ढांचे तक एक प्रभावशाली रेंज का विस्तार करते हैं। हाल की सफलताओं ने पहले ही प्रौद्योगिकी के वादे का प्रदर्शन कर दिया है – 2022 में, Cauwenberghs के नेतृत्व में एक टीम ने एक चिप विकसित की, जो समान सटीकता को बनाए रखते हुए पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में नाटकीय रूप से कम ऊर्जा का उपयोग करके विविध AI अनुप्रयोगों को चला सकती है।

लेकिन व्यापक रूप से गोद लेने के लिए, शोधकर्ताओं का तर्क है कि न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम को मस्तिष्क की प्रमुख विशेषताओं में से एक का बेहतर अनुकरण करने की आवश्यकता है: तंत्रिका कनेक्शनों की चयनात्मक छंटाई। मानव मस्तिष्क शुरू में रणनीतिक रूप से उनमें से अधिकांश को समाप्त करने से पहले कई कनेक्शन बनाता है, एक प्रक्रिया जो स्थानिक दक्षता और सूचना प्रतिधारण दोनों का अनुकूलन करती है।

कैवेनबर्ग्स ने कहा, “न्यूरल प्रतिनिधित्व में बड़े पैमाने पर समानता और पदानुक्रमित संरचना से विस्तार योग्य स्केलेबिलिटी और बेहतर दक्षता,” कावेनबर्ग्स नोट करते हैं कि कैसे सिस्टम कोर इकाइयों (जैसे मस्तिष्क के ग्रे मैटर) के भीतर घने स्थानीय कनेक्शनों को संयोजित करते हैं। मामला)।

प्रभाव पर्याप्त हो सकता है। सैन डिएगो सुपरकंप्यूटर सेंटर में, जहां नए कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर का नियमित रूप से मूल्यांकन किया जाता है, शोधकर्ताओं को अपार क्षमता दिखाई देती है। “यह प्रकाशन वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों के लिए पैमाने पर न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के उपयोग की ओर जबरदस्त क्षमता दिखाता है,” केंद्र में डेटा-सक्षम वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के निदेशक अमितावा मजूमदार कहते हैं और कागज के एक सह-लेखक।

रोडमैप इस बात पर जोर देता है कि सफलता को शिक्षाविदों और उद्योग के बीच व्यापक सहयोग की आवश्यकता होगी, साथ ही अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रोग्रामिंग टूल के विकास के लिए प्रौद्योगिकी को डेवलपर्स और शोधकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बनाने के लिए।

एक एकल समाधान का प्रस्ताव करने के बजाय, लेखक विभिन्न अनुप्रयोगों के अनुरूप न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर डिजाइनों के एक स्पेक्ट्रम की कल्पना करते हैं। यह लचीला दृष्टिकोण स्वास्थ्य सेवा और रोबोटिक्स से लेकर पर्यावरण निगरानी और स्वायत्त प्रणालियों तक, विभिन्न क्षेत्रों में गोद लेने में तेजी लाने में मदद कर सकता है।

प्रगति पहले से ही चल रही है। पिछले साल, Cauwenberghs और Kudithipudi ने नेशनल साइंस फाउंडेशन से THOR लॉन्च करने के लिए $ 4 मिलियन हासिल किए: न्यूरोमॉर्फिक कॉमन्स, एक अग्रणी अनुसंधान नेटवर्क जो इस तेजी से विकसित क्षेत्र में सहयोगी नवाचार को बढ़ावा देने के लिए न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग हार्डवेयर और उपकरणों के लिए खुली पहुंच प्रदान करेगा।