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शोधकर्ताओं ने ब्रेन जैसी कम्प्यूटिंग चिप बनाने के शुरुआती चरणों की शुरुआत की

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अपने साथियों के बीच लोकप्रिय धारणा के विपरीत, मानव मस्तिष्क दुनिया के सबसे उन्नत कंप्यूटरों से भी आगे है, क्योंकि हमारी जानकारी को उसी स्थान पर संसाधित और संग्रहीत करने की अद्वितीय क्षमता है। हमारे मस्तिष्क में एक मिलियन-बिलियन सिनैप्स या न्यूरॉन्स के बीच संबंध होते हैं।

मानव मस्तिष्क के सदृश कंप्यूटर अब केवल एक प्लॉट पॉइंट नहीं है जो आपको अपने विज्ञान कथा फिल्मों में से एक में मिल सकता है। यद्यपि एक मस्तिष्क के रूप में कार्य करने वाली तकनीक बनाने की यात्रा अभी भी बहुत लंबी है, यूनिवर्सिटी ऑफ मुंस्टर के शोधकर्ताओं ने एक प्रकाश-आधारित मस्तिष्क जैसी कंप्यूटिंग चिप विकसित की है जो इस भविष्य की मस्तिष्क-आधारित तकनीक के लिए रूपरेखा तैयार कर सकती है।

एक मस्तिष्क की तरह कार्य करने वाली प्रौद्योगिकी

फिर भी, यूनिवर्सिटी ऑफ मुंस्टर, ऑक्सफोर्ड और एक्सेटर के एक अंतरराष्ट्रीय दल ने एक चिप विकसित करने में कामयाबी हासिल की है जिसमें कृत्रिम न्यूरॉन्स का एक नेटवर्क होता है जो प्रकाश के साथ काम करता है और न्यूरॉन्स और उनके सिनेप्स के व्यवहार की नकल कर सकता है।

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मजे की बात यह है कि शोधकर्ता यह प्रदर्शित करने में सक्षम थे कि यह ऑप्टिकल न्यूरोसाइनेटिक नेटवर्क जानकारी से सीखने में सक्षम है और पैटर्न की पहचान और पहचान के लिए उसी जानकारी का उपयोग करता है।

जैसा कि मुंस्टर विश्वविद्यालय के प्रो। वोल्फराम पर्निस और अध्ययन में प्रमुख भागीदार द्वारा उल्लेख किया गया है, "यह एकीकृत फोटोनिक सिस्टम एक प्रायोगिक मील का पत्थर है। दृष्टिकोण को बाद में कई अलग-अलग क्षेत्रों में बड़ी मात्रा में डेटा के पैटर्न के मूल्यांकन के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। निदान करता है। "

एक लाइट-आधारित चिप

हालाँकि तकनीक अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में बहुत अधिक है, लेकिन इसके कई अलग-अलग कारणों से शोधकर्ताओं ने इसे उत्साहित किया है। अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने पहली बार कई नैनोस्ट्रक्चर चरण-परिवर्तन सामग्री को एक न्यूरोसाइनेप्टिक नेटवर्क में विलय करने में सफलता हासिल की। इसका क्या मतलब है?

उनके प्रकाश आधारित चिप में चार कृत्रिम न्यूरॉन्स और कुल शामिल हैं 60 सिनैप्स। चिप का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मशीन सीखने के दो अलग-अलग एल्गोरिदम के साथ प्रकाश दालों का उपयोग करके चिप की जानकारी दी। फिर से सिस्टम उदाहरण के माध्यम से सीखने और उन्हें सामान्य बनाने में सक्षम था।

"हमारी प्रणाली ने हमें कंप्यूटर हार्डवेयर बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाने में सक्षम बनाया है जो मस्तिष्क में न्यूरॉन्स और समानताओं के समान व्यवहार करता है और जो वास्तविक दुनिया के कार्यों पर काम करने में सक्षम है," प्रो वोल्फ्राम कहते हैं।

"इलेक्ट्रॉनों के बजाय फोटॉन के साथ काम करके हम ऑप्टिकल प्रौद्योगिकियों की पूर्ण ज्ञात क्षमता का दोहन कर सकते हैं - न केवल डेटा स्थानांतरित करने के लिए, जैसा कि अब तक मामला रहा है, लेकिन उन्हें एक स्थान पर संसाधित करने और संग्रहीत करने के लिए भी। "


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