আইবিএম ৪৮টি চিপ দিয়ে কৃত্রিম মস্তিষ্ক তৈরি করেছে

সান জোসে-র নিকটবর্তী তার ল্যাবরেটরিতে, আইবিএম ৪৮টি ট্রু নর্থ পরীক্ষামূলক চিপ থেকে একটি ইলেকট্রনিক রোডারের মস্তিষ্ক তৈরি করেছে, যার প্রত্যেকটি মস্তিষ্কের একটি মৌলিক বিল্ডিং ব্লকের অনুকরণ করতে পারে।

আইবিএম ৪৮টি চিপ দিয়ে কৃত্রিম মস্তিষ্ক তৈরি করেছে

প্রকল্পের নেতা ধর্মেন্দ্র মোদের নেতৃত্বে আমরা পুরো প্রকল্পের সঙ্গে ঘনিষ্ঠভাবে পরিচিত হয়েছি।যা স্বচ্ছ প্লাস্টিকের প্যানেল দিয়ে আবৃতএটা দেখতে ৭০ এর দশকের বিজ্ঞান কল্পকাহিনী মুভির মত, কিন্তু মোদা বলে, "আপনি দেখতে পাচ্ছেন একটি ছোট্ট গণ্ডগোল। "

তিনি একটা ছোট্ট ভৃগুর মস্তিষ্ক নিয়ে কথা বলছেন, অথবা অন্তত এই চিপগুলো মস্তিষ্কের ভিতরে লাগতে পারে। এই চিপগুলো নিউরন হিসেবে কাজ করে, মস্তিষ্কের মৌলিক বিল্ডিং ব্লক।মোদা বলছে সিস্টেমটি ৪৮ মিলিয়ন স্নায়ু কোষের অনুকরণ করতে পারে, যা প্রায় একটি ক্ষুদ্র রোডারের মস্তিষ্কের স্নায়ু কোষের সংখ্যার সমান।

আইবিএম-এ, মোদা জ্ঞানীয় কম্পিউটিং গ্রুপ চালাচ্ছিলেন, যেটা "নিউরোচিপ" আবিষ্কার করেছিল। যখন তিনি এবং তার দল প্রথম তাদের আবিষ্কারের উন্মোচন করেন, তারা এটি তিন সপ্তাহের জন্য পরীক্ষা চালায়,সিলিকন ভ্যালিতে আইবিএম এর গবেষণা ও উন্নয়ন ল্যাবরেটরিতে একাডেমিক এবং সরকারি গবেষকদের সমর্থনডিজিটাল মাউস মস্তিষ্কের সাথে তাদের নিজস্ব কম্পিউটার সংযোগ করার পর, গবেষকরা এর কাঠামো অনুসন্ধান করে এবং TrueNorth চিপের জন্য প্রোগ্রাম লিখতে শুরু করেন।

গত মাসে, কিছু গবেষক এই লোকটিকে কলোরাডোতে দেখেছিলেন, তাই তারা এটিকে ছবি এবং বক্তৃতা চিনতে এবং কিছু প্রাকৃতিক ভাষা বুঝতে প্রোগ্রাম করেছিল।চিপটি "ডিপ লার্নিং" অ্যালগরিদম চালায় যা এখন ইন্টারনেটের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিষেবাদিতে আধিপত্য বিস্তার করে, ফেসবুকের জন্য মুখের স্বীকৃতি এবং মাইক্রোসফটের স্কাইপের জন্য রিয়েল-টাইম ভাষা অনুবাদ প্রদান করে।আইবিএম এর এখানে একটি অগ্রগতি আছে কারণ এর গবেষণা স্থান এবং শক্তি সরবরাহের প্রয়োজন কমাতে পারেভবিষ্যতে, আমরা এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে মোবাইল ফোন এবং অন্যান্য ছোট ডিভাইস যেমন শ্রবণ এইডস এবং ঘড়িগুলিতে রাখতে সক্ষম হতে পারি।

"সিনাপটিক কাঠামো থেকে আমরা কি পাবো? আমরা খুব কম শক্তি খরচ করে চিত্র শ্রেণীবদ্ধ করতে পারি, এবং আমরা নতুন পরিবেশে ক্রমাগত নতুন সমস্যা সমাধান করতে পারি।" ব্রায়ান ভ্যান এসেন,লরেন্স লিভারমোর ন্যাশনাল ল্যাবরেটরির একজন কম্পিউটার বিজ্ঞানী যিনি জাতীয় নিরাপত্তার জন্য গভীর শেখার অ্যালগরিদম প্রয়োগের জন্য দায়ী.

ট্রু নর্থ হচ্ছে সর্বশেষ প্রযুক্তি যা ভবিষ্যতে গভীর শিক্ষা এবং অন্যান্য এআই পরিষেবা চালাবে।ফেসবুক এবং মাইক্রোসফট এখনও পৃথক গ্রাফিক্স প্রসেসর প্রয়োজন, কিন্তু তারা সবাই FPgas-এর দিকে এগোচ্ছে (চিপ যা নির্দিষ্ট কাজে প্রোগ্রাম করা যায়) ।পিটার ডিল (পলিটেকনিক ইউনিভার্সিটি জুরিখের কর্টেক্স কম্পিউটিং গ্রুপের পিএইচডি) বিশ্বাস করেন যে TrueNorth স্বতন্ত্র গ্রাফিক্স চিপ এবং FPgas উভয়ের তুলনায় উচ্চতর কারণ এটির কম শক্তি খরচ.

মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞান বিভাগের অধ্যাপক জেসন মার্স বলেন, মূল পার্থক্য হচ্ছে, ট্রু নর্থ ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে নিখুঁতভাবে কাজ করে।উভয়ই গভীরতার সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেট করে এবং মস্তিষ্কে নিউরন এবং সিনাপ্স তৈরি করে"চিপটি নিউরাল নেটওয়ার্কের কমান্ড কার্যকরভাবে সম্পাদন করতে পারে। " তিনি পরীক্ষায় অংশগ্রহণ করেননি, কিন্তু চিপের অগ্রগতি ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণ করেছেন।

তবুও, ট্রু নর্থ এখনও গভীর শেখার অ্যালগরিদমের সাথে সম্পূর্ণরূপে সিঙ্ক্রোনাইজড নয়। তবে, আইবিএম চ্যাপ উন্নত করতে বাইরের গবেষকদের জড়িত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে,কারণ এটি এখনও প্রকৃত বাজার থেকে কিছু দূরত্বমোদের জন্য, এটিও একটি প্রয়োজনীয় প্রক্রিয়া ছিল, যেমন তিনি বলেছিলেনঃ "আমাদের একটি বড় রূপান্তরের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি স্থাপন করা দরকার ছিল"।

ফোনের মস্তিষ্ক

পিটার ডিল সম্প্রতি চীন ভ্রমণ করেছেন, কিন্তু কোনো কারণে, আপনি জানেন, তার ফোন গুগলের সাথে কাজ করে না, এবং তিনি হঠাৎ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে তার মূল রূপে ফিরিয়ে এনেছেন।কারণ বেশিরভাগ ক্লাউড কম্পিউটিং এখন গুগলের সার্ভারের উপর নির্ভর করে, তাই নেটওয়ার্ক ছাড়া, সবকিছু নিরর্থক.

ডিপ লার্নিং এর জন্য বিপুল পরিমাণ প্রসেসিং পাওয়ার প্রয়োজন, যা সাধারণত বিশাল ডেটা সেন্টার দ্বারা সরবরাহ করা হয়, এবং আমাদের ফোনগুলি সাধারণত ইন্টারনেটের মাধ্যমে তাদের সাথে সংযুক্ত থাকে।অন্যদিকে, কমপক্ষে তার কিছু প্রসেসিং পাওয়ার আপনার ফোন বা অন্য ডিভাইসে স্থানান্তর করতে পারে, যা এআই ব্যবহারের ফ্রিকোয়েন্সিকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে তুলতে পারে।

কিন্তু এটা বোঝার জন্য, আপনাকে প্রথমে বুঝতে হবে কিভাবে গভীর শিক্ষা কাজ করে। এটা দুইটি ধাপে কাজ করে। প্রথমত,গুগল এবং ফেসবুকের মতো কোম্পানিগুলোকে নির্দিষ্ট কাজগুলো পরিচালনা করার জন্য তাদের নিজস্ব নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে হবেযদি তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিড়ালের ছবি চিনতে সক্ষম হতে চায়, তাহলে তাদের নিউরাল নেটওয়ার্কে বিড়ালের ছবি দেখাতে হবে।অন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের এই কাজটি সম্পাদন করতে হবেযখন আপনি একটি ছবি তুলবেন, তখন সিস্টেমকে নির্ধারণ করতে হবে যে এতে বিড়াল আছে কিনা, এবং TrueNorth আছে দ্বিতীয় ধাপকে আরো কার্যকর করার জন্য।

একবার আপনি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিলে, চিপটি আপনাকে বিশাল ডেটা সেন্টারকে বাইপাস করতে এবং সরাসরি দ্বিতীয় ধাপে যেতে সাহায্য করতে পারে।এটি হ্যান্ডহেল্ড ডিভাইসে ফিট করতে পারে. এটি সামগ্রিক দক্ষতা বৃদ্ধি করে কারণ আপনি আর নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ডেটা সেন্টার থেকে ফলাফল ডাউনলোড করতে হবে না. যদি এটি জনপ্রিয় করা যেতে পারে,এটি ডাটা সেন্টারের উপর চাপকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করতে পারে"এটা শিল্পের ভবিষ্যৎ, যেখানে ডিভাইসগুলি স্বাধীনভাবে জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। "মার্স বলেন।

নিউরন, অ্যাক্সন, সিনাপ্স এবং স্নায়ু প্রেরণ

গুগল সম্প্রতি মোবাইল ফোনে নিউরাল নেটওয়ার্ক আনতে চেষ্টা করছে, কিন্তু ডিল মনে করেন ট্রু নর্থ তার প্রতিযোগীদের থেকে অনেক এগিয়ে, কারণ এটি গভীর শিক্ষার সাথে আরও সিঙ্ক্রোনাইজড।প্রতিটি চিপ লক্ষ লক্ষ নিউরনের অনুকরণ করতে পারে, এবং এই নিউরনগুলো একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে পারে "মস্তিষ্কের সিনাপ্সিসের মাধ্যমে"।

এটিই TrueNorth কে বাজারের অনুরূপ পণ্যগুলির থেকে আলাদা করে তোলে, এমনকি গ্রাফিক্স প্রসেসরগুলির তুলনায় এবং FPgas এর যথেষ্ট সুবিধা রয়েছে। TrueNorth চিপগুলি "নার্ভ ইমপ্লান্ট" গঠন করতে পারে," মস্তিষ্কের বৈদ্যুতিক আবেগের অনুরূপনার্ভ ইমপ্লান্ট একজন ব্যক্তির বক্তৃতার স্বর পরিবর্তন বা একটি ছবির রঙের পরিবর্তন দেখাতে পারে। "আপনি এটাকে নিউরনের মধ্যে ছোট ছোট বার্তা হিসেবে ভাবতে পারেন।" রড্রিগো আলভারেজ-ইকাজা,চিপের প্রধান ডিজাইনারদের একজন.

যদিও চিপে ৫.৪ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর আছে, তার শক্তি খরচ মাত্র ৭০ মিলিওয়াট। স্ট্যান্ডার্ড ইন্টেল প্রসেসর সম্পর্কে কি? এর ১.২ বিলিয়ন ট্রানজিস্টর আছে,কিন্তু এর শক্তি খরচ ৩৫ থেকে ১৪০ ওয়াট পর্যন্ত।এমনকি স্মার্টফোনে ব্যবহৃত এআরএম চিপগুলোও ট্রু নর্থ চিপগুলোর তুলনায় কয়েকগুণ বেশি শক্তি খরচ করে।

অবশ্যই, চিপটি কাজ করার জন্য, এর জন্য নতুন সফটওয়্যার প্রয়োজন, যা ডিল এবং অন্যান্য ডেভেলপাররা পরীক্ষার সময় করতে চেষ্টা করেছে। অন্য কথায়,ডেভেলপাররা বিদ্যমান কোডকে এমন একটি ভাষায় রূপান্তর করছে যা চিপ চিনতে পারে এবং এতে ফিড করে, কিন্তু তারা ট্রু নর্থের জন্য নেটিভ কোড লেখার উপরও কাজ করছে।

বর্তমান

অন্যান্য ডেভেলপারদের মতো, মোডাও জীববিজ্ঞানের ক্ষেত্রে নিউরন, অ্যাক্সন, সিনাপ্স, স্নায়ু ইমপ্লান্ট ইত্যাদির মতো বিষয় নিয়ে আলোচনা করার দিকে মনোনিবেশ করে।চিপটি নিঃসন্দেহে মানব স্নায়ুতন্ত্রের কিছু অনুকরণ করে"এই ধরনের আলোচনা প্রায়ই খুব সতর্কতামূলক হয়। সব পরে, সিলিকন মানুষের মস্তিষ্ক যা তৈরি করা হয় না। " ক্রিস নিকলসন,স্কাইমাইন্ড নামের একটি কোম্পানির সহ-প্রতিষ্ঠাতা.

মোদা এই দাবিগুলো স্বীকার করে। যখন তিনি ২০০৮ সালে এই প্রকল্প শুরু করেছিলেন, যখন ডারপা (প্রতিরক্ষা মন্ত্রণালয়ের গবেষণা শাখা) থেকে ৫৩.৫ মিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করা হয়েছিল,লক্ষ্য ছিল সম্পূর্ণ ভিন্ন উপকরণ থেকে একটি সম্পূর্ণ নতুন চিপ তৈরি করা এবং মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণ করাকিন্তু তিনি জানেন এটা দ্রুত হবে না, এবং "আমরা আমাদের স্বপ্ন পূরণের পথে বাস্তবতা উপেক্ষা করতে পারি না", তিনি বলেন।

২০১০ সালে, তিনি সোয়াইন ফ্লুতে আক্রান্ত হয়ে বিছানায় শুয়ে ছিলেন, এই সময়ে তিনি বুঝতে পেরেছিলেন যে এই সমস্যা দূর করার সর্বোত্তম উপায় হল চিপ কাঠামো দিয়ে শুরু করা এবং মস্তিষ্কের সিমুলেশন করা।"আপনার মৌলিক পদার্থবিজ্ঞানের অনুকরণ করতে স্নায়ু কোষের প্রয়োজন নেইতিনি বলেন, 'আমাদের মস্তিষ্কের মতো হয়ে উঠতে যথেষ্ট নমনীয় হতে হবে।

এটি ট্রু নর্থ চিপ। এটি ডিজিটাল মস্তিষ্ক নয়, কিন্তু এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, এবং আইবিএম এর ট্রায়াল রান দিয়ে, পরিকল্পনাটি ঠিক পথে রয়েছে।পুরো মেশিনটি আসলে ৪৮টি পৃথক মেশিন দিয়ে গঠিত।পরের সপ্তাহে, ট্রায়াল শেষ হওয়ার সাথে সাথে, মোদা এবং তার দল গবেষকদের জন্য মেশিনটি ভেঙে ফেলবে যাতে তারা আরও গবেষণার জন্য বাড়ি নিয়ে যেতে পারে।মানুষ প্রযুক্তি ব্যবহার করে সমাজকে পরিবর্তন করেএবং এই গবেষকরা আমাদের প্রচেষ্টার মেরুদণ্ড।