ऑस्ट्रेलिया में वेस्टर्न सिडनी यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता दुनिया की सबसे कुशल शिक्षण मशीन का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक सुपर कंप्यूटर को असेंबल कर रहे हैं - एक न्यूरोमॉर्फिक राक्षस जो मानव मस्तिष्क के समान प्रति सेकंड 228 ट्रिलियन सिनैप्टिक ऑपरेशन करने में सक्षम है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग शुरू हो रहा है, यह स्पष्ट है कि यह पागल तकनीकी छलांग पृथ्वी के इतिहास में सबसे महत्वपूर्ण में से एक है और जल्द ही हमारे जीवन के हर पहलू में प्रवेश करेगी। लेकिन यह सब बिल्कुल विशाल कंप्यूटिंग शक्ति पर निर्भर करता है।
वास्तव में, वर्तमान रुझानों पर, अकेले NVIDIA द्वारा बेचे जाने वाले AI सर्वर कई छोटे देशों की तुलना में हर साल अधिक ऊर्जा की खपत कर सकते हैं। ऐसी दुनिया में जो डीकार्बोनाइजेशन का प्रयास करती है, इस तरह का ऊर्जा भार एक बहुत बड़ा बोझ है।
हालाँकि, प्रकृति ने इस समस्या का समाधान कर दिया है। मानव मस्तिष्क अभी भी सबसे उन्नत है, जो केवल 20 वाट ऊर्जा की खपत करते हुए, छोटी मात्रा में गंदे, शोर वाले डेटा से तेज़ी से सीखने या प्रति सेकंड एक अरब अरब गणितीय संचालन के बराबर प्रसंस्करण करने में सक्षम है।
यही कारण है कि वेस्टर्न सिडनी यूनिवर्सिटी की एक टीम डीपसाउथ न्यूरोमॉर्फिक सुपरकंप्यूटर का निर्माण कर रही है - पहली मशीन जो मानव मस्तिष्क के पैमाने पर स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क का अनुकरण करने में सक्षम है।
इंटरनेशनल सेंटर फॉर न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स के निदेशक प्रोफेसर आंद्रे वैन शाइक ने कहा: "मस्तिष्क जैसे नेटवर्क को बड़े पैमाने पर अनुकरण करने में हमारी असमर्थता ने यह समझने में हमारी प्रगति में बाधा उत्पन्न की है कि मस्तिष्क गणना करने के लिए न्यूरॉन्स का उपयोग कैसे करता है।"
डीपसाउथ के अप्रैल 2024 में ऑनलाइन होने की उम्मीद है। शोध टीम को उम्मीद है कि यह स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क विधि के कारण अन्य सुपर कंप्यूटरों की तुलना में बहुत छोटा और बहुत कम ऊर्जा खपत करते हुए उच्च गति पर भारी मात्रा में डेटा संसाधित करने में सक्षम होगा।
इसमें व्यावसायिक रूप से उपलब्ध हार्डवेयर का उपयोग करके एक मॉड्यूलर और स्केलेबल डिज़ाइन है, इसलिए इसे भविष्य में विभिन्न कार्यों के अनुरूप विस्तारित या अनुबंधित किया जा सकता है। उद्यम का उद्देश्य एआई प्रसंस्करण को मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके के करीब लाना है, साथ ही मस्तिष्क के बारे में और अधिक सीखना और अन्य क्षेत्रों के लिए प्रासंगिक प्रगति करने की उम्मीद करना है।
उल्लेखनीय रूप से, अन्य शोधकर्ता विपरीत दिशा से उसी समस्या का सामना कर रहे हैं, और कुछ टीमों ने अब प्रभावशाली परिणामों के साथ अर्ध-यांत्रिक कंप्यूटर चिप्स के हिस्से के रूप में वास्तविक मानव मस्तिष्क ऊतक का उपयोग करना शुरू कर दिया है।
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