नवीन नई चिप तकनीक डेटा भंडारण और प्रसंस्करण कार्यों को एकीकृत करती है, जिससे दक्षता और प्रदर्शन में काफी सुधार होता है। मानव मस्तिष्क से प्रेरित चिप्स के तीन से पांच वर्षों के भीतर व्यावसायिक रूप से उपलब्ध होने की उम्मीद है और उद्योग सुरक्षा मानकों को पूरा करने के लिए अंतःविषय सहयोग की आवश्यकता होगी।
हुसाम अमरोच ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक आर्किटेक्चर विकसित किया है जो तुलनीय इन-मेमोरी कंप्यूटिंग विधियों से दोगुना शक्तिशाली है। नेचर पत्रिका के अनुसार, टेक्निकल यूनिवर्सिटी ऑफ म्यूनिख (टीयूएम) के प्रोफेसर ने फेरोइलेक्ट्रिक फील्ड-इफेक्ट ट्रांजिस्टर (FeFETs) नामक विशेष सर्किट का उपयोग करके एक नया कंप्यूटिंग प्रतिमान लागू किया। कुछ वर्षों के भीतर, यह जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डीप लर्निंग एल्गोरिदम और रोबोटिक्स अनुप्रयोगों पर लागू साबित हो सकता है।
मूल विचार सरल है: जहां पिछले चिप्स केवल ट्रांजिस्टर पर गणना करते थे, अब वे वहां भी हैं जहां डेटा संग्रहीत किया जाता है। इससे समय और मेहनत दोनों की बचत होती है। म्यूनिख के तकनीकी विश्वविद्यालय (टीयूएम) में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोसेसर डिजाइन के प्रोफेसर हुसाम अमरोच ने कहा, "परिणामस्वरूप, चिप के प्रदर्शन में भी सुधार हुआ है।"
भविष्य के चिप्स पहले के चिप्स की तुलना में तेज़ और अधिक कुशल होने चाहिए। इसलिए, वे बहुत जल्दी गर्म नहीं हो सकते। यदि आप ड्रोन उड़ान जैसे परिदृश्यों में वास्तविक समय कंप्यूटिंग जैसे अनुप्रयोगों का समर्थन करना चाहते हैं तो यह महत्वपूर्ण है। कंप्यूटर के लिए ऐसा कार्य अत्यंत जटिल और ऊर्जा-खपत वाला होता है।
चिप के लिए इन प्रमुख आवश्यकताओं को गणितीय पैरामीटर TOPS/W द्वारा संक्षेपित किया जा सकता है: "टेराहर्ट्ज़ संचालन प्रति सेकंड प्रति वाट"। इसे भविष्य के चिप्स के एक महत्वपूर्ण तकनीकी संकेतक के रूप में देखा जा सकता है: एक वाट (डब्ल्यू) बिजली प्रदान किए जाने पर एक प्रोसेसर प्रति सेकंड (एस) कितने टेराफ्लॉप ऑपरेशन (टीओपी) कर सकता है।
फ्रौनहोफर आईएमपीएस के सहयोग से बॉश द्वारा विकसित नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिप उत्पादन प्रक्रिया के दौरान अमेरिकी कंपनी ग्लोबलफाउंड्रीज द्वारा समर्थित है और 885TOPS/W प्रदान कर सकती है। यह इसे सैमसंग के एमआरएएम चिप्स सहित समान एआई चिप्स से दोगुना शक्तिशाली बनाता है। वर्तमान में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले CMOS चिप्स की चलने की गति 10-20TOPS/W के बीच है। नेचर जर्नल में प्रकाशित एक हालिया अध्ययन के नतीजे यह साबित करते हैं।
चिप वास्तुकला मानव मस्तिष्क से प्रेरित है
शोधकर्ताओं ने आधुनिक चिप वास्तुकला के सिद्धांत मनुष्यों से उधार लिए। "मस्तिष्क में, न्यूरॉन्स संकेतों को संसाधित करते हैं और सिनैप्स इस जानकारी को याद रखते हैं," अमरुची ने कहा, यह बताते हुए कि मनुष्य कैसे जटिल रिश्तों को सीखने और याद करने में सक्षम हैं।
इस उद्देश्य के लिए, चिप "फेरोइलेक्ट्रिक" (FeFET) ट्रांजिस्टर का उपयोग करती है। इस इलेक्ट्रॉनिक स्विच में एक विशेष अतिरिक्त गुण है (वोल्टेज लागू होने पर ध्रुवता का उलट होना) जो इसे बिजली आपूर्ति बंद होने पर भी जानकारी संग्रहीत करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, वे ट्रांजिस्टर के भीतर डेटा के एक साथ भंडारण और प्रसंस्करण को सक्षम करते हैं।
अमरुची का मानना है, "अब हम डीप लर्निंग, जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या रोबोटिक्स जैसे अनुप्रयोगों के लिए कुशल चिपसेट बना सकते हैं, उदाहरण के लिए, जहां डेटा उत्पन्न होने पर उसे संसाधित किया जाना चाहिए।"
बाज़ार-उन्मुख चिप्स की राह
शोधकर्ताओं का लक्ष्य चिप का उपयोग गहन शिक्षण एल्गोरिदम को चलाने के लिए करना है जो अंतरिक्ष में वस्तुओं की पहचान करता है या समय अंतराल का अनुभव किए बिना उड़ान के दौरान ड्रोन द्वारा उत्पन्न डेटा को संसाधित करता है। हालाँकि, म्यूनिख के तकनीकी विश्वविद्यालय में म्यूनिख इंस्टीट्यूट फॉर इंटीग्रेटेड रोबोटिक्स एंड मशीन इंटेलिजेंस (MIRMI) के प्रोफेसरों का मानना है कि इस लक्ष्य को हासिल करने में कई साल लगेंगे। उनका मानना है कि व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त पहली मेमोरी चिप जल्द से जल्द तीन से पांच साल पहले उपलब्ध नहीं होगी।
एक कारण उद्योग की सुरक्षा आवश्यकताएँ हैं। उदाहरण के लिए, जब तक ऑटोमोटिव उद्योग इस तकनीक को नहीं अपनाता, तब तक केवल विश्वसनीय कार्यक्षमता ही पर्याप्त नहीं होगी। इसे उद्योग के विशिष्ट मानकों को भी पूरा करना होगा। हार्डवेयर विशेषज्ञ अमरुची ने कहा, "यह एक बार फिर कंप्यूटर विज्ञान, सूचना विज्ञान और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग जैसे विभिन्न विषयों के शोधकर्ताओं के साथ अंतःविषय सहयोग के महत्व पर प्रकाश डालता है।" वह इसे MIRMI के एक बड़े लाभ के रूप में देखते हैं।