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A network of spiking neurons demonstrated


IIT बॉम्बे की टीम ने 45 नैनोमीटर सिलिकॉन-ऑन-इन्सुलेटर तकनीक पर पहला स्पाइकिंग न्यूरो-सिनैप्टिक कोर डिजाइन किया है

IIT बॉम्बे की टीम ने 45 नैनोमीटर सिलिकॉन-ऑन-इन्सुलेटर तकनीक पर पहला स्पाइकिंग न्यूरो-सिनैप्टिक कोर डिजाइन किया है

क्वांटम टनलिंग की घटना का उपयोग करते हुए, IIT बॉम्बे के शोधकर्ताओं ने पहली बार, एक स्पाइकिंग न्यूरॉन नेटवर्क का प्रदर्शन किया है जो अत्यधिक कॉम्पैक्ट है और मस्तिष्क के पैमाने पर कार्यान्वयन की क्षमता दिखाता है। जर्नल में प्रकाशित शोध सर्किट और सिस्टम पर आईईईई लेनदेन, स्पीच रिकग्निशन मॉड्यूल में स्पाइकिंग न्यूरॉन्स के 36-सदस्यीय नेटवर्क के उपयोग को दर्शाता है।

ऊर्जा कुशल मोड

सर्किट डिजाइन में विशेषज्ञता लाने वाली मरियम शोजाई बाघिनी और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), बॉम्बे के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग से प्रौद्योगिकी और एल्गोरिदम ज्ञान प्रदान करने वाले प्रोफेसर उदयन गांगुली के नेतृत्व में अंतर-अनुशासनात्मक कार्य ने दिखाया कि एक न्यूरॉन की उनकी अवधारणा को महसूस किया जा सकता है और यह कम बिजली की आवश्यकता के साथ ऊर्जा कुशल मोड में काम करता है, जो मस्तिष्क का अनुकरण करने के लिए उपयुक्त है।

“यह विशिष्ट कार्य 2020 में शुरू हुआ, हालांकि प्रासंगिक ज्ञान कई वर्षों में और टीम के कई लोगों द्वारा बनाया गया है … हमारा लक्ष्य एक नेटवर्क में एक न्यूरॉन को कुछ उपयोगी दिखाना था। इसलिए, हमने एक प्रोटोटाइपिकल स्पोकन वर्ड रिकग्निशन प्रॉब्लम को लिया, यानी श्रवण प्रांतस्था की नकल करना, ”श्री गांगुली कहते हैं।

दूसरी पीढ़ी में, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, न्यूरॉन्स आठ-बिट परिशुद्धता में अपने राज्य का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह जैविक प्रणालियों की नकल नहीं करता है।

स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के बजाय, अगला चरण, न्यूरॉन की आउटपुट स्थिति “स्पाइक” (“एक” के बराबर) या “नो स्पाइक” (“शून्य” के बराबर) है। इसका एक द्विआधारी प्रतिनिधित्व है और यह मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के प्राकृतिक कामकाज के करीब है। यदि इस तरह के तंत्रिका नेटवर्क को भी कम जगह घेरनी चाहिए और कम बिजली की खपत करनी चाहिए, तो यह ब्रेन स्केल कंप्यूटिंग की दशकीय चुनौती को पूरा कर सकता है।

श्री गांगुली कहते हैं, “हमने एक बहुत ही कॉम्पैक्ट और अत्यधिक ऊर्जा कुशल न्यूरॉन की अवधारणा और प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित किया है – एक तंत्रिका नेटवर्क का एक महत्वपूर्ण निर्माण खंड।”

हार्डवेयर सर्किट बनाना

सबसे पहले, (ऑडियो) प्रोसेसिंग का एल्गोरिथम विकसित किया जाना था। जबकि गणितीय रूप से एल्गोरिथम को एक आदर्श स्थिति में तैयार किया जा सकता है, वास्तव में, डेवलपर को गैर-रैखिकता और अन्य चर का सामना करना पड़ता है। विकास के इस हिस्से को विभाग में स्नातक छात्र विवेक सारस्वत ने संभाला था।

अगले चरण में जिसमें हार्डवेयर सर्किट विकसित करना शामिल था, शोधकर्ताओं ने क्वांटम-टनलिंग-प्रमुख शासन में प्रौद्योगिकी को संचालित करने के लिए एक अलग लागू वोल्टेज पैटर्न के साथ मानक तकनीक का उपयोग किया।

“इस व्यवस्था को आम तौर पर पारंपरिक अनुप्रयोगों में टाला जाता है और मॉडल बहुत सटीक नहीं हो सकते हैं। इसलिए, हमने आंशिक रूप से अंधे में सर्किट विकसित किया, ”विभाग में स्नातक छात्र अजय सिंह कहते हैं।

जबकि समूह उम्मीद कर रहा था कि कम से कम एक न्यूरॉन अच्छी तरह से काम करेगा, पूरा नेटवर्क जीवन में आ गया। “यह एक अद्भुत आश्चर्य था। विशेष रूप से क्योंकि यह सब दूर से COVID-19 के शुरुआती दिनों में किया गया था, काम करने का एक बहुत ही ‘अपरिचित’ तरीका, जो तब से आदर्श बन गया है, ”श्री गांगुली कहते हैं।

इस स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क की मौजूदा अत्याधुनिक तकनीक से तुलना करना उत्साहजनक है। इस साल मई में प्रकाशित एक प्रकाशन में, सर्किट और सिस्टम का आईईईई लेनदेन, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि उन्होंने एक समान क्षेत्र में 5,000 गुना कम ऊर्जा-प्रति-स्पाइक हासिल किया है, समान ऊर्जा-प्रति-स्पाइक पर 50 गुना कम क्षेत्र, और समान क्षेत्र में दस गुना कम स्टैंडबाय पावर और ऊर्जा-प्रति-स्पाइक की तुलना में अत्याधुनिक बेंचमार्क के लिए।

“इस तरह के समग्र प्रदर्शन में सुधार हमारे न्यूरॉन को ब्रेन-स्केल कंप्यूटिंग को सक्षम करने के लिए एक आशाजनक उम्मीदवार बनाता है,” श्री गांगुली कहते हैं।



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Written by afilmywaps

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