न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग (Neuromorphic Computing)(it and computer)

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग: मस्तिष्क-प्रेरित अगली पीढ़ी की कंप्यूटिंग

• न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग एक अत्याधुनिक कंप्यूटिंग तकनीक है, जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यप्रणाली की नकल करके अधिक कुशल, बुद्धिमान और ऊर्जा-संवेदनशील कंप्यूटर सिस्टम विकसित करने पर केंद्रित है। 
• यह न्यूरोसाइंस, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और अर्धचालक (सेमीकंडक्टर) प्रौद्योगिकी के सिद्धांतों को मिलाकर हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर तैयार करता है, जो जैविक न्यूरॉन नेटवर्क (Biological Neural Network) की तरह काम करते हैं।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग की प्रमुख विशेषताएँ

मस्तिष्क जैसी संरचना और कार्यप्रणाली

• स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNNs) का उपयोग, जो परंपरागत कंप्यूटर आर्किटेक्चर से अलग है।
• सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी, जो न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन को समय के साथ मजबूत या कमजोर करने की क्षमता देती है।

ऊर्जा दक्षता

• GPU और पारंपरिक AI हार्डवेयर की तुलना में बहुत कम ऊर्जा की खपत करता है।
• समानांतर (Parallel) और इवेंट-ड्रिवन (Event-Driven) डेटा प्रोसेसिंग के कारण ऊर्जा की बचत होती है।

रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग

• कम विलंबता (Low Latency) के साथ तेज़ और वास्तविक समय में निर्णय लेने की क्षमता।
• बड़े और जटिल डेटा सेट को कुशलतापूर्वक संभालने की योग्यता।

हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर का समन्वय

• न्यूरोमोर्फिक चिप्स, जैसे इंटेल लोही (Loihi) और आईबीएम ट्रू नॉर्थ (TrueNorth) का उपयोग।
• विशेष एल्गोरिदम, जो न्यूरोमोर्फिक सिस्टम के लिए इवेंट-ड्रिवन प्रोसेसिंग का समर्थन करते हैं।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के मुख्य घटक

न्यूरोमोर्फिक चिप्स

• ये विशेष प्रोसेसर न्यूरॉन्स और सिनैप्स को हार्डवेयर में अनुकरण (simulate) करते हैं।
• प्रमुख उदाहरण:
• इंटेल लोही (Intel Loihi) – एक स्व-शिक्षण (Self-learning) न्यूरोमोर्फिक प्रोसेसर।
• आईबीएम ट्रू नॉर्थ (IBM TrueNorth) – 10 लाख न्यूरॉन्स वाला एक समानांतर प्रोसेसिंग चिप।

स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNNs)

• परंपरागत कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANNs) की तुलना में अधिक जैविक रूप से सटीक।
• घटनाओं (Events) के आधार पर सूचना संसाधित करता है, जिससे तेज़ और कुशल कंप्यूटिंग संभव होती है।

सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी

• समय के साथ न्यूरॉन्स के बीच संबंधों को समायोजित करने की क्षमता, जिससे सिस्टम स्वयं सीख सकता है।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के अनुप्रयोग

रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियाँ (Autonomous Systems)

• रोबोट्स को अनुभव से सीखने और वास्तविक समय में निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

स्वास्थ्य और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (Brain-Computer Interface - BCI)

• न्यूरोप्रोस्थेटिक्स, मस्तिष्क संकेतों की रीयल-टाइम प्रोसेसिंग और मेडिकल डायग्नोसिस में उपयोगी।

एज AI और IoT उपकरण

• कम ऊर्जा पर तेज़ AI प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है, जिससे स्मार्ट कैमरा, ड्रोन और सेंसर अधिक प्रभावी होते हैं।

साइबर सुरक्षा और असामान्यता पहचान (Anomaly Detection)

• धोखाधड़ी और साइबर हमलों का वास्तविक समय में पता लगाने में मदद करता है।

अंतरिक्ष और एयरोस्पेस

• कम ऊर्जा खपत करने वाले और विकिरण प्रतिरोधी AI सिस्टम, जो अंतरिक्ष अभियानों और स्वायत्त अंतरिक्ष यान के लिए उपयोगी हैं।

न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग के लाभ

• ऊर्जा कुशलता – IoT और पोर्टेबल डिवाइसेस के लिए आदर्श।
• तेज़ और समानांतर प्रोसेसिंग – परंपरागत कंप्यूटरों की तुलना में अधिक जटिल गणनाएँ कर सकता है।
• स्व-शिक्षण (Self-learning) क्षमता – बिना किसी बाहरी प्रोग्रामिंग के नई जानकारी को आत्मसात कर सकता है।

चुनौतियाँ और भविष्य की संभावनाएँ

• हार्डवेयर विकास – न्यूरोमोर्फिक चिप्स अभी भी बड़े पैमाने पर अपनाने की प्रक्रिया में हैं।
• सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम – कुशल न्यूरोमोर्फिक एल्गोरिदम के लिए नए प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण की आवश्यकता है।
• स्केलेबिलिटी – न्यूरोमोर्फिक सिस्टम को बड़े पैमाने पर तैनात करना अभी भी एक चुनौती है।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता, न्यूरोसाइंस और सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकी में हो रहे विकास से न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग भविष्य में AI, रोबोटिक्स और वास्तविक समय में निर्णय लेने वाले सिस्टम में क्रांति ला सकती है।