डेटा को संसाधित करने के लिए पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक्स और एल्गोरिदम पर आधुनिक कंप्यूटिंग बैंक। लेकिन क्योंकि हार्डवेयर के अनुसार संचालित होता है भौतिकी नियमडेटा प्रोसेसिंग में एक भौतिक गति सीमा होती है। शक्ति की उपलब्धता इस गति को और अधिक बाधित करती है, खासकर अगर सॉफ्टवेयर चलाया जा रहा है तो एक पावर-गुज़लिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल है। इस प्रकार दुनिया भर में वैज्ञानिकों का एक प्रमुख पूर्वाग्रह नए प्रकार के कंप्यूटरों के साथ आ रहा है जो अलग तरह से संचालित करके गति सीमा को बढ़ाते हैं।
एक होनहार प्रकार प्रकाश-आधारित, उर्फ ऑप्टिकल, कंप्यूटिंग है। ये कंप्यूटर इलेक्ट्रॉनों के बजाय फोटॉन, प्रकाश के कणों का उपयोग करते हैं। क्योंकि प्रकाश और फोटोनिक उपकरणों की गति से फोटॉन यात्रा करते हैं, इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की तुलना में कम गर्मी उत्पन्न करते हैं, ऑप्टिकल कंप्यूटिंग तेजी से होने का वादा करता है, अधिक बैंडविड्थ होता है, और अधिक ऊर्जा-कुशल होता है।
एक ऑप्टिकल कंप्यूटर का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ऑप्टिकल फाइबर होगा जो मशीन के भीतर एक घटक से दूसरे घटक में डेटा प्रसारित करता है। यह विशेष तकनीक पहले से ही दुनिया भर में उपयोग में है: यह देशों और महाद्वीपों के बीच अरबों बाइट्स डेटा को प्रसारित करती है और सुपरफास्ट इंटरनेट सेवाओं को सक्षम करती है।
एक नया दरवाजा
लेकिन इससे पहले कि वैज्ञानिक सुपरचार्ज एआई मॉडल को ऑप्टिकल कंप्यूटिंग का उपयोग कर सकें, उन्हें प्रकाश के कुछ भौतिक गुणों को नियंत्रित करने के लिए कुछ हैंडल की आवश्यकता होती है। प्रकाश आमतौर पर एक नियमित, अनुमानित तरीके से व्यवहार करता है जब यह कांच या पानी जैसे मीडिया से होकर गुजरता है। वैज्ञानिक इसे लाइट की रैखिक प्रतिक्रिया के रूप में जानते हैं।
हालांकि, जब प्रकाश दालें बहुत तीव्र होती हैं, जैसे कि एक शक्तिशाली लेजर द्वारा जारी किए गए, वे उस सामग्री से एक अलग प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं जो वे गुजर रहे हैं। यह गैर-रैखिक शासन है। अन्य लोगों के बीच, इस शासन में हल्की दालें एक -दूसरे के साथ हस्तक्षेप कर सकती हैं, फैल सकती हैं या अभिसरण कर सकती हैं, और प्रकाश की नई आवृत्तियों (रंग) उत्पन्न कर सकती हैं।
रैखिक v। nonlinear शासन
हाल ही में, दो शोध टीमों – फिनलैंड में टैम्पेरे विश्वविद्यालय से और फ्रांस में यूनिवर्सिटे मैरी एट लुईस पाश्चर – ने पतले ग्लास फाइबर से गुजरने वाले तीव्र प्रकाश दालों के बीच नॉनलाइनियर इंटरैक्शन का अध्ययन किया और कुछ असामान्य को उजागर किया। शोधकर्ताओं ने बताया कि ऑप्टिकल फाइबर में प्रकाश की भौतिकी का उपयोग करना संभव है ताकि जटिल एआई कार्यों को संभावित रूप से बहुत तेजी से और पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में कम ऊर्जा के साथ किया जा सके।
काम ने नए प्रकार के एआई हार्डवेयर के लिए एक दरवाजा खोल दिया है जिसका उपयोग उन क्षेत्रों में किया जा सकता है जहां गति और दक्षता महत्वपूर्ण हैं। निष्कर्षों में प्रकाशित किया गया था प्रकाश -पत्र जून में।
संख्या और पीछे की छवि
अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एक एआई मॉडल पर ध्यान केंद्रित किया जिसे एक चरम सीखने की मशीन (ईएलएम) कहा जाता है। पारंपरिक कंप्यूटर चिप्स का उपयोग करने के बजाय, उन्होंने गणना करने के लिए ऑप्टिकल फाइबर के माध्यम से यात्रा करने वाले प्रकाश के भौतिक गुणों का उपयोग किया। उनका मुख्य लक्ष्य यह समझना था कि इस दृष्टिकोण ने छवियों को पहचानने के लिए कितनी अच्छी तरह काम किया और किन कारकों ने इसकी सटीकता को प्रभावित किया।
एक एल्म एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जो तेज और सरल है। इसमें केवल एक छिपी हुई परत (इनपुट और आउटपुट लेयर्स के बीच) है, और केवल आउटपुट वेट प्रशिक्षित हैं। ईएलएम गहरे तंत्रिका नेटवर्क की तरह बार -बार समायोजन के माध्यम से सीखने के बजाय एक गणितीय विधि का उपयोग करके एक ही चरण में इन वजन को पाता है।
इस सेटअप में, एक छवि की तरह इनपुट डेटा, संख्याओं के एक डेटासेट में बदल दिया गया था। इसने नेटवर्क को विभिन्न प्रकार के इनपुटों को अलग और वर्गीकृत करना आसान बना दिया। फिर, एल्म ने एक सरल रैखिक गणना का उपयोग किया, जो परिवर्तित डेटा को सही लेबल से मेल खाने के लिए, जैसे कि एक छवि दिखाता है।
चरम शिक्षण मशीनें
शोधकर्ता ईएलएम के लिए आवश्यक परिवर्तन करने के लिए ऑप्टिकल फाइबर में प्रकाश के अनूठे गुणों का उपयोग करते हैं।प्रत्येक छवि को पहले डाउनसाइज़ किया गया था – जैसे 28 × 28 पिक्सेल से 10 × 10 तक – प्रकाश पल्स की सीमित बैंडविड्थ को फिट करने के लिए। छवि डेटा को तब प्रकाश की एक बहुत छोटी नाड़ी पर एन्कोड किया गया था, या तो चरण को बदलकर (प्रकाश तरंग दोलन कैसे) या विभिन्न आवृत्तियों पर आयाम (प्रकाश कितना मजबूत है)।
रंगों में फिंगरप्रिंट
एन्कोडेड लाइट पल्स को तब ऑप्टिकल फाइबर की लंबाई के माध्यम से भेजा गया था। पल्स फाइबर इंटरैक्शन नॉनलाइनियर शासन में थे। शोधकर्ताओं ने ट्रैक किया कि कैसे फाइबर ने दालों का जवाब दिया और विभिन्न गति से प्रकाश के विभिन्न रंगों की यात्रा कैसे होती है, एक संपत्ति जिसे फैलाव कहा जाता है। इन परिवर्तनों ने प्रकाश दालों में जानकारी को इस तरह से मिलाया जो कि उल्टा करना कठिन था – लेकिन एल्म के परिवर्तन कदम के लिए उपयोगी था।
फाइबर के अंत में, टीम ने मापा कि प्रत्येक रंग का कितना प्रकाश था। इस स्पेक्ट्रम में मूल छवि का एक ‘फिंगरप्रिंट’ था, जिसे फाइबर के नॉनलाइनियर प्रभावों द्वारा बदल दिया गया था। टीम ने इसे ईएलएम में छिपी हुई परत के रूप में इस्तेमाल किया – इनपुट और आउटपुट के बीच कंप्यूटिंग परत जिसने मशीन की ‘इंटेलिजेंस’ को जन्म दिया।
इस तरह, टीम ने हजारों लेबल वाली छवियों पर ईएलएम को प्रशिक्षित किया। फिर उन्होंने नई छवियों पर मॉडल का परीक्षण किया कि यह देखने के लिए कि यह उन्हें कैसे वर्गीकृत कर सकता है।
इष्टतम सेटिंग्स के साथ, टीम ने पाया कि ईएलएम ऑप्टिकल फाइबर के विसंगतिपूर्ण फैलाव शासन का उपयोग करके हस्तलिखित अंकों को पहचानने में 91% से अधिक सटीक था और सामान्य फैलाव शासन में 93% से अधिक सटीकता। ये परिणाम पारंपरिक कंप्यूटर-आधारित ईएलएम द्वारा प्राप्त किए गए लोगों के करीब थे, लेकिन इलेक्ट्रॉनिक्स के बजाय प्रकाश के भौतिकी का उपयोग करके प्राप्त किए गए थे।
छवियों के साथ परीक्षण करें
वहाँ प्रकाश होने दो
प्रकाशित पेपर के अनुसार, नॉनलाइनियर प्रभावों और फाइबर फाइबर की लंबाई की ताकत में वृद्धि हुई सटीकता में सुधार हुआ, लेकिन केवल एक बिंदु तक। बहुत अधिक वृद्धि के कारण प्रणाली अस्थिर और कम सटीक हो गई। इस प्रकार इन मापदंडों के लिए एक इष्टतम सीमा है।
संक्षेप में, अध्ययन ने प्रदर्शित किया कि ऑप्टिकल फाइबर को मशीन लर्निंग के लिए शक्तिशाली उपकरण के रूप में उपयोग किया जा सकता है, विशेष रूप से छवि मान्यता जैसे कार्यों के लिए। सिस्टम के मापदंडों को सावधानीपूर्वक ट्यून करके और शोर और एन्कोडिंग के प्रभावों को समझकर, प्रकाश के प्राकृतिक गुणों का उपयोग करके उच्च सटीकता प्राप्त करना संभव है। यह दृष्टिकोण भविष्य में नए, तेज और अधिक कुशल एआई सिस्टम को जन्म दे सकता है।
अध्ययन के पीछे टीमों का नेतृत्व करने वाले वैज्ञानिकों ने एक बयान में कहा: “यह काम दर्शाता है कि नॉनलाइनियर फाइबर ऑप्टिक्स में मौलिक शोध कैसे गणना के लिए नए दृष्टिकोण चला सकते हैं।”
अध्ययन पत्र ने कहा कि भविष्य के अनुसंधान में कुछ सीमाओं को दूर किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, टीम के मॉडल में सभी संभव वास्तविक दुनिया के प्रभाव शामिल नहीं थे, जैसे कि प्रकाश के ध्रुवीकरण में परिवर्तन (वह दिशा जिसमें इसका विद्युत क्षेत्र दोलन करता है)। इसने कहा कि भविष्य का काम विभिन्न ध्रुवीकरण राज्यों पर एन्कोडिंग जानकारी का पता लगा सकता है या अधिक जटिल ऑप्टिकल फाइबर का उपयोग कर सकता है। न केवल स्पेक्ट्रम की तीव्रता को बल्कि इसके चरण को भी मापकर सिस्टम को बेहतर बनाने की एक क्षमता भी है।
इसने कहा, अध्ययन ने तेजी से और साथ ही होशियार एआई के लिए बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए ऑप्टिकल फाइबर के साथ प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग के भीतर अवसरों पर प्रकाश डाला। प्रकाश की गति और दक्षता का उपयोग करके, भविष्य के कंप्यूटर उन तरीकों से सोच सकते हैं और सीख सकते हैं जो आज हमारे लिए उपलब्ध एआई मॉडल को कच्चा लग सकते हैं। लेकिन इसमें विशेषज्ञों और व्यवसायियों के डिजाइन और फोटोनिक इंटीग्रेटेड सर्किट और ऑप्टिकल तंत्रिका नेटवर्क जैसी नई तकनीकों का परीक्षण करने के लिए कई और साल लगेंगे।
प्रतिमान विस्थापन
Qudsia Gani भौतिकी विभाग, गवर्नमेंट डिग्री कॉलेज पट्टन, बारामुल्ला में एक सहायक प्रोफेसर हैं।
