ایم آئی ٹی کے محققین حیاتیاتی سے 10,000x تیز مصنوعی Synapses بناتے ہیں۔

محققین انسانی دماغ کی بے مثال کمپیوٹیشنل کارکردگی کے قریب پہنچنے کی امید میں سالوں سے مصنوعی Synapses بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔ ایک نیا طریقہ اب ایسے ڈیزائن کرنے میں کامیاب ہو گیا ہے جو اپنے حیاتیاتی ہم منصبوں سے 1,000 گنا چھوٹے اور 10,000 گنا تیز ہیں۔

کی بھگوڑی کامیابی کے باوجود گہری سیکھنے پچھلی دہائی کے دوران، دماغ سے متاثر اس نقطہ نظر کو AI اس چیلنج کا سامنا ہے کہ یہ ہارڈ ویئر پر چل رہا ہے جو حقیقی دماغوں سے بہت کم مشابہت رکھتا ہے۔ یہ اس وجہ کا ایک بڑا حصہ ہے کہ صرف تین پاؤنڈ وزنی انسانی دماغ ایک لائٹ بلب کے برابر پاور کا استعمال کرتے ہوئے سیکنڈوں میں نئے کام اٹھا سکتا ہے، جب کہ سب سے بڑے نیورل نیٹ ورک کی تربیت میں ہفتوں، میگا واٹ گھنٹے بجلی اور ریک لگتے ہیں۔ خصوصی پروسیسرز کی.

یہ بنیادی ہارڈ ویئر AI کو دوبارہ ڈیزائن کرنے کی کوششوں میں بڑھتی ہوئی دلچسپی کو فروغ دے رہا ہے۔ خیال یہ ہے کہ کمپیوٹر چپس بنا کر جن کے اجزاء قدرتی نیوران اور Synapses کی طرح کام کرتے ہیں، ہم انسانی دماغ کی انتہائی جگہ اور توانائی کی کارکردگی تک پہنچنے کے قابل ہو سکتے ہیں۔ امید یہ ہے کہ یہ نام نہاد "نیورومورفک" پروسیسرز آج کے مقابلے میں AI چلانے کے لیے بہت بہتر ہو سکتے ہیں۔ کمپیوٹر چپس.

اب MIT کے محققین نے یہ ظاہر کیا ہے کہ ایک غیر معمولی مصنوعی Synapse ڈیزائن جو ارد گرد کے آئنوں کو شٹل کرنے پر دماغ کے انحصار کی نقل کرتا ہے دراصل حیاتیاتی چیزوں کو نمایاں طور پر پیچھے چھوڑ سکتا ہے۔ اہم پیش رفت ایک ایسا مواد تلاش کرنا تھا جو انتہائی برقی شعبوں کو برداشت کرتا ہے، جس نے ڈرامائی طور پر اس رفتار کو بہتر بنایا جس کے ساتھ آئن حرکت کر سکتے تھے۔

"رفتار یقینی طور پر حیران کن تھی،" مرات اونن، جنہوں نے تحقیق کی قیادت کی، ایک پریس ریلیز میں کہا. "عام طور پر، ہم آلات پر اس طرح کے انتہائی فیلڈز کا اطلاق نہیں کریں گے، تاکہ انہیں راکھ میں تبدیل نہ کیا جا سکے۔ لیکن اس کے بجائے، پروٹون [جو ہائیڈروجن آئنوں کے برابر ہیں] نے آلے کے اسٹیک میں بے پناہ رفتار سے شٹلنگ ختم کی، خاص طور پر اس سے پہلے کے مقابلے میں دس لاکھ گنا زیادہ تیز۔

اگرچہ ہیں a نیورومورفک انجینئرنگ کے مختلف طریقوں میں سے ایک سب سے زیادہ امید افزا اینالاگ کمپیوٹنگ ہے۔ یہ ایسے اجزاء کو ڈیزائن کرنے کی کوشش کرتا ہے جو معلومات پر کارروائی کرنے کے لیے ان کی داخلی طبیعیات کا استحصال کر سکتے ہیں، جو روایتی چپس کی طرح پیچیدہ منطقی کارروائیوں کو انجام دینے سے کہیں زیادہ موثر اور براہ راست ہے۔

اب تک، بہت ساری تحقیق ڈیزائننگ پر مرکوز رہی ہے۔یادگار"-الیکٹرانک اجزاء جو کرنٹ کے بہاؤ کو کنٹرول کرتے ہیں اس بنیاد پر کہ اس سے پہلے کتنا چارج بہہ چکا ہے۔ed ڈیوائس کے ذریعے. یہ اس طرح کی نقل کرتا ہے کہ حیاتیاتی نیوران کے درمیان رابطے کی طاقت میں اضافہ یا کمی اس فریکوئنسی پر منحصر ہے جس کے ساتھ وہ بات چیت کرتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ ان آلات کو اصولی طور پر حیاتیاتی اعصابی نیٹ ورکس سے ملتی جلتی خصوصیات کے ساتھ نیٹ ورک بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

شاید حیرت کی بات نہیں، یہ آلات اکثر میموری ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے بنائے جاتے ہیں۔ لیکن ایک نئے انداز میں کاغذ میں سائنس, ایم آئی ٹی کے محققین کا استدلال ہے کہ طویل مدتی معلومات کے ذخیرہ کے لیے موزوں اجزاء درحقیقت مصنوعی عصبی نیٹ ورک میں کنکشن کی طاقتوں کو مسلسل ٹیون کرنے کے لیے درکار باقاعدہ ریاستی تبدیلیوں کو انجام دینے کے لیے موزوں نہیں ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ جسمانی خصوصیات جو طویل برقرار رکھنے کے اوقات کو یقینی بناتی ہیں وہ عام طور پر ان لوگوں کے لئے اعزازی نہیں ہیں جو تیز رفتار سوئچنگ کی اجازت دیتے ہیں۔

یہی وجہ ہے کہ محققین نے اس کے بجائے ایک ایسا جزو ڈیزائن کیا ہے جس کی چالکتا فاسفوسیلیکیٹ شیشے (PSG) سے بنے چینل میں پروٹون کے داخل یا ہٹانے سے منظم ہوتی ہے۔ ایک خاص حد تک، یہ حیاتیاتی synapses کے رویے کی نقل کرتا ہے، جو دو نیورانوں کے درمیان فرق کو سگنل منتقل کرنے کے لیے آئنوں کا استعمال کرتے ہیں۔

تاہم، یہ وہ جگہ ہے جہاں مماثلت ہے۔مطالعہ اختتام ڈیوائس میں دو ٹرمینلز ہیں جو بنیادی طور پر Synapse کا ان پٹ اور آؤٹ پٹ ہیں۔ ایک تیسرا ٹرمینل الیکٹرک فیلڈ کو لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جو پروٹون کو ذخائر سے PSG چینل میں منتقل کرنے کے لیے تحریک دیتا ہے یا اس کے برعکس برقی میدان کی سمت پر منحصر ہوتا ہے۔ چینل میں زیادہ پروٹون اس کی مزاحمت کو بڑھاتے ہیں۔

محققین آیا اس کے ساتھ 2020 میں واپس عام ڈیزائن، لیکن ان کے پہلے والے آلے میں ایسا مواد استعمال کیا گیا تھا جو چپ ڈیزائن کے عمل سے مطابقت نہیں رکھتے تھے۔ لیکن زیادہ اہم بات یہ ہے کہ PSG میں سوئچ نے ان کے آلے کی سوئچنگ کی رفتار کو ڈرامائی طور پر بڑھا دیا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس کی ساخت میں نینو سائز کے سوراخ پروٹون کو مواد کے ذریعے بہت تیزی سے حرکت کرنے کے قابل بناتے ہیں، اور اس لیے بھی کہ یہ انتہائی مضبوط برقی میدان کی دالوں کو بغیر کسی کمی کے برداشت کر سکتا ہے۔

زیادہ طاقتور الیکٹریکل فیلڈز پروٹونوں کو بہت زیادہ رفتار فراہم کرتے ہیں اور یہ آلہ کی حیاتیاتی synapses کو پیچھے چھوڑنے کی صلاحیت کی کلید ہیں۔ دماغ میں الیکٹرک فیلڈز کو نسبتاً کمزور رکھنا پڑتا ہے کیونکہ 1.23 وولٹ (V) سے زیادہ کی کوئی بھی چیز پانی کا سبب بنتی ہے۔s ہائیڈروجن اور آکسیجن گیس میں تقسیم ہونے کے لیے خلیوں کا بڑا حصہ۔ یہی وجہ ہے کہ اعصابی عمل ملی سیکنڈ کے پیمانے پر ہوتے ہیں۔

اس کے برعکس، MIT ٹیم کا آلہ دالوں میں 10 وولٹ تک 5 نینو سیکنڈ تک کام کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ مصنوعی Synapse کو اپنے حیاتیاتی ہم منصب سے 10,000 گنا زیادہ تیزی سے کام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔s. اس کے اوپری حصے میں، آلات صرف نینو میٹر کے آر پار ہیں، جو انہیں حیاتیاتی synapses سے 1,000 گنا چھوٹے بناتے ہیں۔

ماہرین بتایا نئی سائنسی کہ ڈیوائس کا تھری ٹرمینل سیٹ اپ، جیسا کہ زیادہ تر نیوران ماڈلز میں پائے جانے والے دو کے برعکس، بعض قسم کے نیورل نیٹ ورکس کو چلانا مشکل بنا سکتا ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ پروٹون کو ہائیڈروجن گیس کا استعمال کرتے ہوئے متعارف کرایا جانا ہے ٹیکنالوجی کو بڑھاتے وقت بھی چیلنج پیش کرتا ہے۔

انفرادی مصنوعی ہم آہنگی سے بڑے نیٹ ورکس تک جانے کا ایک طویل راستہ ہے جو سنجیدہ معلومات کی پروسیسنگ کرنے کے قابل ہیں۔ لیکن اجزاء کی غیر معمولی رفتار اور چھوٹے سائز سے پتہ چلتا ہے کہ یہ نئے ہارڈ ویئر کی تلاش میں ایک امید افزا سمت ہے جو انسانی دماغ کی طاقت سے میل کھا سکتا ہے یا اس سے بھی زیادہ ہے۔

تصویری کریڈٹ: ایلا مارو اسٹوڈیو/مورات اونن