मानव मस्तिष्क की नकल करती न्युरोमॉर्फ़िक चिप्स: सिलिकॉन और तंत्रिकाओं के संगम से रचित नई कंप्यूटिंग क्रांति

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग (Neuromorphic computing) कंप्यूटर विज्ञान का एक ऐसा उभरता हुआ क्षेत्र है जो मानव मस्तिष्क की जटिल संरचना और उसकी कार्यप्रणाली से प्रेरणा लेता है। इस तकनीक में आर्टिफिशियल न्यूरोन्स (artificial neurons) यानी कृत्रिम तंत्रिका कोशिकाओं का उपयोग करके गणनाएं की जाती हैं। विकिपीडिया की रिपोर्ट के अनुसार, ये सिस्टम्स मस्तिष्क की नकल करके देखने की क्षमता, मांसपेशियों का नियंत्रण और विभिन्न संवेदनाओं के एकीकरण जैसे कार्य अत्यधिक कार्यक्षमता के साथ कर सकते हैं। यह मात्र एक नए प्रकार की चिप नहीं है, बल्कि कंप्यूटिंग के बुनियादी सिद्धांतों में एक बड़ा बदलाव है।

आधुनिक कंप्यूटर्स सामान्य तौर पर 'वॉन न्यूमैन' आर्किटेक्चर पर काम करते हैं, जहां प्रोसेसर और मेमोरी अलग-अलग होते हैं। इसके कारण डेटा को लगातार एक जगह से दूसरी जगह ले जाना पड़ता है, जिसमें काफी ऊर्जा खर्च होती है। इसके विपरीत, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स मस्तिष्क की तरह ही डिस्ट्रीब्यूटेड प्रोसेसिंग (distributed processing) पद्धति अपनाते हैं। यहां छोटे-छोटे कंप्यूटिंग तत्वों में ही डेटा संग्रहित होता है और वहीं उसकी प्रोसेसिंग होती है। यह दृष्टिकोण जीवविज्ञान, भौतिकी, गणित और इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग का समन्वय करके मस्तिष्क की मोर्फोलॉजी (morphology) यानी उसकी आकारिकी संरचना की नकल करने का प्रयास करता है।

न्यूरोमॉर्फिक तकनीक का उद्भव और इतिहास

न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग का विचार सबसे पहले 1980 के दशक के अंत में कार्वर मीड (Carver Mead) द्वारा प्रस्तुत किया गया था। तब से लेकर अब तक इस क्षेत्र में कई महत्वपूर्ण मील के पत्थर हासिल किए गए हैं। 2006 में जॉर्जिया टेक के शोधकर्ताओं ने सिलिकॉन आधारित चिप विकसित की थी जो न्यूरॉन चैनल-आयन विशेषताओं का मॉडलिंग करती थी। इसके बाद 2011 में MIT के शोधकर्ताओं ने 400 ट्रांजिस्टर (transistor) और स्टैंडर्ड CMOS तकनीक का उपयोग करके एक ऐसी चिप बनाई जो सिनेप्टिक कम्युनिकेशन (synaptic communication) यानी दो तंत्रिका कोशिकाओं के बीच के संवाद की नकल कर सकती थी।

विकिपीडिया के स्रोत के अनुसार, 2012 में HP लैब्स के शोधकर्ताओं ने मोट मेमरिस्टर्स (Mott memristors) के बारे में रिपोर्ट दी थी, जो न्यूरोन्स के व्यवहार की नकल करने में सक्षम थे। उसी वर्ष पर्ड्यू यूनिवर्सिटी ने लेटरल स्पिन वाल्व और मेमरिस्टर्स का उपयोग करके अत्यधिक ऊर्जा-कार्यक्षम चिप का डिज़ाइन प्रस्तुत किया था। 2013 में ब्लू ब्रेन प्रोजेक्ट (Blue Brain Project) द्वारा चूहे के मस्तिष्क का विस्तृत डिजिटल मॉडल बनाया गया था, जिसने इस क्षेत्र में अनुसंधान की नई दिशाएं खोल दी थीं।

वर्ष 2014 में स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के 'ब्रेइंस इन सिलिकॉन' ग्रुप द्वारा न्यूरोग्रिड (Neurogrid) विकसित किया गया था। इस सिस्टम में 16 न्यूरोकोर (NeuroCore) चिप्स का उपयोग करके 65,536 न्यूरोन्स की नकल की गई थी। इसी समयावधि में IBM द्वारा TrueNorth चिप प्रस्तुत की गई, जिसे न्यूरोमॉर्फिक क्षेत्र में एक बड़ी सफलता माना जाता है। 2016 में यूनिवर्सिटी ऑफ हाइडेलबर्ग में ब्रेनस्केलएस (BrainScaleS) प्रोजेक्ट के तहत एक हाइब्रिड सुपरकंप्यूटर बनाया गया, जो जैविक न्यूरोन्स की तुलना में 864 गुना गति से काम कर सकता था।

मस्तिष्क की कार्यप्रणाली और सिलिकॉन के बीच का सेतु

न्यूरोमॉर्फ़िक इंजीनियरिंग का मुख्य उद्देश्य मस्तिष्क की एनालॉग (analog) प्रकृति को समझना है। हमारा मस्तिष्क रासायनिक संकेतों द्वारा सूचना पर प्रक्रिया करता है, जिसे गणितीय कार्यों में रूपांतरित किया जा सकता है। न्यूरोमॉर्फ़िक सिस्टम्स इन्हीं जैविक प्रक्रियाओं को इलेक्ट्रॉनिक सर्किट में उतारने का प्रयास करती हैं। इसके लिए इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी द्वारा प्राप्त मस्तिष्क के नक्शों का उपयोग किया जाता है, ताकि न्यूरॉन्स के बीच के संबंधों को सटीकता से समझा जा सके।

इन सिस्टम्स में हार्डवेयर के रूप में ऑक्साइड-आधारित मेमरिस्टर्स (memristors), स्पिंट्रोनिक मेमरीज (spintronic memories) और ट्रांजिस्टर का उपयोग होता है। मेमरिस्टर एक ऐसा घटक है जो बिजली का प्रवाह बंद होने के बाद भी अपनी पिछली स्थिति याद रख सकता है, जो मस्तिष्क की याददाश्त या न्यूरोप्लास्टिसिटी (neuroplasticity) जैसा ही काम करता है। सॉफ्टवेयर की बात करें तो, इन सिस्टम्स में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क्स (spiking neural networks) का उपयोग होता है, जो भूल सुधार (error backpropagation) पद्धति द्वारा सीखते हैं।

न्यूरोमेमरिस्टिव सिस्टम्स (Neuromemristive systems) विशेष रूप से न्यूरोप्लास्टिसिटी लागू करने के लिए मेमरिस्टर्स का उपयोग करती हैं। इन सिस्टम्स का उपयोग स्पीच रिकग्निशन (speech recognition), फेस रिकग्निशन और ऑब्जेक्ट रिकग्निशन जैसे जटिल कार्यों में हो सकता है। यह पारंपरिक डिजिटल लॉजिक गेट्स का स्थान ले सकती हैं और मल्टीलेयर लर्निंग एल्गोरिदम्स को अधिक तेज बना सकती हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, यह तकनीक भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अधिक मानवीय और कार्यक्षम बनाएगी।

न्यूरोमॉर्फ़िक सेंसर्स और उनकी विशेषता

न्यूरोमॉर्फ़िक सिद्धांत केवल प्रोसेसिंग तक सीमित नहीं हैं, बल्कि वे सेंसर्स में भी लागू किए जाते हैं। इसका श्रेष्ठ उदाहरण रेटिनोमॉर्फ़िक सेंसर (retinomorphic sensor) या इवेंट कैमरा (event camera) है। सामान्य कैमरा पूरे दृश्य की प्रत्येक फ्रेम को रिकॉर्ड करता है, जबकि इवेंट कैमरा मानव आँख की तरह केवल उन्हीं पिक्सेल्स की सूचना भेजता है जहाँ प्रकाश में परिवर्तन हुआ हो। इससे डेटा की मात्रा में और ऊर्जा की खपत में जबरदस्त कमी आती है।

विकिपीडिया की रिपोर्ट के अनुसार, 2024 में शोधकर्ताओं ने यह भी खोज निकाला है कि तरल घोल में मौजूद रासायनिक सिस्टम्स विभिन्न तरंग लंबाई की आवाज को खोज सकती हैं। यह खोज न्यूरोमॉर्फ़िक एप्लीकेशंस के लिए नई संभावनाएं खोलती है। इसके अलावा, फेरोइलेक्ट्रिक FETs (Ferroelectric FETs) का उपयोग भी जैविक न्यूरॉन्स की नकल करने के लिए किया जा रहा है, जो अत्यंत कम ऊर्जा की खपत के साथ काम कर सकते हैं। इस प्रकार के सेंसर्स रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों (autonomous vehicles) के लिए क्रांतिकारी साबित हो सकते हैं।

आधुनिक चिप्स और उनकी क्षमताएं

२०१७ में इंटेल (Intel) द्वारा पेश की गई Loihi चिप इस क्षेत्र में एक बड़ा कदम थी। यह असिंक्रोनस (asynchronous) आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करती है, जो सीखने और अनुमान लगाने की प्रक्रिया को अत्यंत कुशल बनाती है। उसी वर्ष IMEC द्वारा एक स्व-शिक्षित चिप (self-learning chip) बनाई गई थी, जिसने संगीत के टुकड़े सुनकर खुद संगीत कंपोज करने की क्षमता दर्शाई थी। यह दर्शाता है कि न्युड़ोमॉर्फिक सिस्टम्स न केवल गणनाएँ ही, बल्कि रचनात्मक कार्य भी कर सकते हैं।

२०१८ में ETH ज्यूरिख और यूनिवर्सिटी ऑफ ज्यूरिख द्वारा DYNAP-SE नामक मिक्स-सिग्नल न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर विकसित किया गया था। इसमें चार कोर (core) हैं और प्रत्येक कोर में २५६ एडेप्टिव एक्सपोनेंशियल इंटीग्रेट-एंड-फायर न्यूरॉन्स (adaptive exponential integrate-and-fire neurons) हैं। यह प्रोसेसर एनालॉग सर्किट का उपयोग करके जैविक न्यूरॉन्स की गतिशीलता की नकल करता है और रीअल-टाइम फीडबैक द्वारा सीखने की क्षमता रखता है। २०२२ में MIT के शोधकर्ताओं ने प्रोटॉन (protons) का उपयोग करके आर्टिफिशियल सिनेप्स बनाए थे, जो एनालॉग डीप लर्निंग के लिए नए द्वार खोलते हैं।

नैतिक प्रश्न और भविष्य की चिंताएँ

जैसे-जैसे न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स अधिक उन्नत बन रही हैं, वैसे-वैसे कई नैतिक प्रश्न भी खड़े हो रहे हैं। डैनियल लिम नामक विशेषज्ञ ने तर्क दिया है कि यदि ये सिस्टम्स दिमाग की इतनी करीब से नकल करेंगे, तो यह मशीन कॉन्शसनेस (machine consciousness) यानी यंत्र की सचेतनता की ओर ले जा सकता है। यदि मशीनें सचेत बनती हैं, तो क्या उन्हें नागरिक अधिकार देने चाहिए? यह एक गंभीर चर्चा का विषय है।

इसके अलावा, कानूनी पेंचदियां भी सामने आ रही हैं। विकिपीडिया के स्रोत के अनुसार, 'Acohs Pty Ltd v. Ucorp Pty Ltd' जैसे केस में ऐसा प्रश्न उठाया गया था कि न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स द्वारा बनाई गई कृतियों पर किसका स्वामित्व हक माना जाए। यदि कोई कार्य मानव द्वारा जनरेट नहीं किया गया हो, तो उस पर कॉपीराइट मिल सकता है या नहीं यह अभी स्पष्ट नहीं है। इस प्रकार के कानूनी और नैतिक पड़ाव इस तकनीक के व्यापक स्वीकार में अवरोध बन सकते हैं।

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग केवल प्रयोगशाला तक सीमित नहीं रही है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, रोबोटिक्स और सेंसरी प्रोसेसिंग जैसे क्षेत्रों में क्रांति लाने के लिए तैयार है। भारत जैसे देशों के लिए, जहाँ ऊर्जा की बचत और कुशल तकनीक की आवश्यकता अधिक है, वहाँ इस प्रकार की चिप्स भविष्य में गेम-चेंजर साबित हो सकती हैं। हालांकि, यह तकनीक अभी भी विकास के चरण में है और इसकी पूरी क्षमता का उपयोग करने के लिए अभी और शोध की आवश्यकता है।