जैविक मस्तिष्क, विशेष रूप से मानव मस्तिष्क, एक वांछनीय कंप्यूटिंग प्रणाली है जो कम ऊर्जा की खपत करती है और उच्च दक्षता पर चलती है।एक कंप्यूटिंग प्रणाली को उतना ही अच्छा बनाने के लिए, कई न्यूरोमॉर्फिक वैज्ञानिक मस्तिष्क के मायावी शिक्षण तंत्र की नकल करने के उद्देश्य से हार्डवेयर घटकों को डिजाइन करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

हाल ही में, एक शोध दल ने मापने पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक अलग कोण से लक्ष्य की ओर रुख किया हैजानकारी अंतरणबजाय।उनकी पद्धति जैविक और सिमुलेशन प्रयोगों से गुज़री और फिर इलेक्ट्रॉनिक न्यूरोमॉर्फिक प्रणाली में प्रभावी साबित हुई।में प्रकाशित किया गया थाइंटेलिजेंट कंप्यूटिंग.

हालांकिइलेक्ट्रॉनिक सिस्टमसिनैप्स और न्यूरॉन्स के बीच जटिल सूचना हस्तांतरण को पूरी तरह से दोहराया नहीं गया है, टीम ने प्रदर्शित किया है कि हस्तांतरित जानकारी की मात्रा को बनाए रखते हुए जैविक सर्किट को इलेक्ट्रॉनिक सर्किट में बदलना संभव है।लेखकों का कहना है, "यह मस्तिष्क-प्रेरित कम-शक्ति कृत्रिम प्रणालियों की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है।"

सूचना हस्तांतरण की दक्षता का मूल्यांकन करने के लिए, टीम ने प्रेरणा लीसूचना सिद्धांत.उन्होंने एकल न्यूरॉन्स में सिनैप्स द्वारा बताई गई जानकारी की मात्रा निर्धारित की, फिर पारस्परिक जानकारी का उपयोग करके मात्रा को मापा, जिसके विश्लेषण से इनपुट उत्तेजनाओं और न्यूरॉन प्रतिक्रियाओं के बीच संबंध का पता चलता है।

सबसे पहले, टीम ने जैविक न्यूरॉन्स के साथ प्रयोग किए।उन्होंने चूहों के मस्तिष्क के टुकड़ों का उपयोग किया, अनुमस्तिष्क ग्रेन्युल कोशिकाओं में जैविक सर्किट की रिकॉर्डिंग और विश्लेषण किया।फिर उन्होंने मॉसी फाइबर न्यूरॉन्स से सेरेबेलर ग्रेन्युल कोशिकाओं तक सिनैप्स पर प्रसारित जानकारी का मूल्यांकन किया।

सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी को प्रेरित करने के लिए काई के रेशों को समय-समय पर विद्युत स्पाइक्स से उत्तेजित किया जाता था, यह एक मौलिक जैविक विशेषता है जहां बार-बार होने वाली न्यूरोनल गतिविधि के साथ सिनेप्स पर सूचना हस्तांतरण लगातार मजबूत या कमजोर होता है।

नतीजे बताते हैं कि पारस्परिक सूचना मूल्यों में परिवर्तन काफी हद तक सिनैप्टिक प्लास्टिसिटी द्वारा प्रेरित जैविक सूचना हस्तांतरण में परिवर्तनों के अनुरूप हैं।सिमुलेशन और इलेक्ट्रॉनिक न्यूरोमॉर्फिक प्रयोगों के निष्कर्षों ने जैविक परिणामों को प्रतिबिंबित किया।

दूसरा, टीम ने अनुरूपित न्यूरॉन्स के साथ प्रयोग किए।उन्होंने एक स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क मॉडल लागू किया, जिसे उसी अनुसंधान समूह द्वारा विकसित किया गया था।स्पाइकिंगतंत्रिका - तंत्रजैविक न्यूरॉन्स की कार्यप्रणाली से प्रेरित थे और कुशल न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग प्राप्त करने के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण माना जाता है।

मॉडल में, चार मॉसी फाइबर एक अनुमस्तिष्क ग्रेन्युल सेल से जुड़े होते हैं, और प्रत्येक कनेक्शन को एक यादृच्छिक वजन दिया जाता है, जो सूचना हस्तांतरण दक्षता को प्रभावित करता हैसूत्रयुग्मक सुनम्यताजैविक सर्किट में करता है.प्रयोगों में, टीम ने सभी काई वाले तंतुओं पर आठ उत्तेजना पैटर्न लागू किए और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में सूचना हस्तांतरण का मूल्यांकन करने के लिए प्रतिक्रियाएं दर्ज कीं।

तीसरा, टीम ने इलेक्ट्रॉनिक न्यूरॉन्स के साथ प्रयोग किए।जैविक और सिमुलेशन प्रयोगों के समान एक सेटअप का उपयोग किया गया था।पहले से विकसित अर्धचालक उपकरण न्यूरॉन के रूप में कार्य करता था, और चार विशेष मेमोरीस्टर्स सिनैप्स के रूप में कार्य करते थे।

टीम ने प्रतिरोध मूल्यों को कम करने के लिए 20 स्पाइक अनुक्रम लागू किए, फिर उन्हें बढ़ाने के लिए अन्य 20 लागू किए।न्यूरोमोर्फिक प्रणाली के भीतर सूचना हस्तांतरण दक्षता का आकलन करने के लिए प्रतिरोध मूल्यों में परिवर्तन की जांच की गई।

जैविक, सिम्युलेटेड और इलेक्ट्रॉनिक में स्थानांतरित की गई जानकारी की मात्रा को सत्यापित करने के अलावान्यूरॉन्सटीम ने स्पाइक टाइमिंग के महत्व पर भी प्रकाश डाला, जैसा कि उन्होंने देखा, सूचना हस्तांतरण से निकटता से संबंधित है।यह अवलोकन न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के विकास को प्रभावित कर सकता है, यह देखते हुए कि अधिकांश डिवाइस स्पाइक-फ़्रीक्वेंसी-आधारित एल्गोरिदम के साथ डिज़ाइन किए गए हैं।

अधिक जानकारी:डेनिएला गंडोल्फी एट अल, न्यूरोनल सर्किट में सूचना हस्तांतरण: जैविक न्यूरॉन्स से न्यूरोमॉर्फिक इलेक्ट्रॉनिक्स तक,इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग(2024)।डीओआई: 10.34133/आईकंप्यूटिंग.0059