सन्दर्भ:
हाल ही में, फ़िनलैंड के टैम्पियर विश्वविद्यालय और फ़्रांस के मैरी एट लुई पाश्चर विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने एक शोध में पाया कि ऑप्टिकल फ़ाइबर, पतली कांच की तारें जो प्रकाश को ले जाती हैं, का उपयोग विशेष तरीकों से एआई कार्यों (जैसे छवि पहचान) को करने के लिए किया जा सकता है।
प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग के बारे में:
प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग गणना करने का एक नया तरीका है, जिसमें विद्युत् (इलेक्ट्रॉनों) के बजाय प्रकाश कणों (फोटॉनों) का उपयोग किया जाता है। यह विधि डेटा को तेज़ी से, अधिक कुशलता से और एक साथ कई कार्यों को संभाल सकती है, जो वर्तमान इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों के लिए कठिन है।
प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग के फायदे:
- तेज़ सिग्नल प्रसार: फोटॉन प्रकाश की गति से चलते हैं और इलेक्ट्रॉनों की तरह प्रतिरोध (ओमिक लॉसेस) का सामना नहीं करते। इससे विलंबता (latency) काफी कम हो सकती है।
- उच्च बैंडविड्थ / समानांतरता: ऑप्टिकल सिस्टम कई तरंग दैर्ध्यों (wavelengths), ध्रुवण (polarizations) आदि का उपयोग कर सकते हैं, जिससे एक ही माध्यम से कई डेटा धाराएं समानांतर में भेजी जा सकती हैं। यह बैच प्रोसेसिंग और एआई कंपोनेंट्स के बीच संचार के लिए उपयोगी है।
- कम ऊर्जा हानि और कम गर्मी: चूँकि फोटॉन प्रतिरोध से गर्मी उत्पन्न नहीं करते, इसलिए ऑप्टिकल डेटा ट्रांसमिशन, इंटरकनेक्ट और गणना में ऊर्जा की खपत और कूलिंग की आवश्यकता कम हो सकती है।
- इंटरकनेक्ट बाधाओं को दूर करना: ऑप्टिकल इंटरकनेक्ट (जैसे सिलिकॉन फोटॉनिक्स) चिप्स और मॉड्यूल्स के बीच तेज़ और कुशल संचार की अनुमति देते हैं। एआई क्लस्टरों में, जहाँ डेटा स्थानांतरण अक्सर बाधा बनता है, यह बड़ी सुविधा है।
चुनौतियाँ:
- कई एआई मॉडल्स को ग़ैर-रेखीय सक्रियण (nonlinear activations) और लॉजिस्टिक फ़ंक्शंस की आवश्यकता होती है। ऑप्टिकल सिस्टम रेखीय कार्यों (जैसे मैट्रिक्स गुणन, फूरियर ट्रांसफॉर्म) में अच्छे हैं, लेकिन गैर-रेखीयताओं को पूरी तरह से प्रकाशीय रूप से लागू करना कठिन है; अक्सर इसे विद्युत क्षेत्र में बदलना पड़ता है या विशेष सामग्रियों का उपयोग करना पड़ता है।
- ऑप्टिकल मेमोरी अभी इलेक्ट्रॉनिक RAM या फ्लैश की तुलना में बहुत कम विकसित है। डेटा को प्रकाशीय रूप में संग्रहीत करना, विश्वसनीय रूप से बनाए रखना और बिना इलेक्ट्रॉनिक रूपांतरण के पढ़ना कठिन है।
- प्रकाश जब ऑप्टिकल माध्यम से गुजरता है तो उसे हानि, प्रसरण (पल्स का फैलाव) और शोर का सामना करना पड़ता है। ऑप्टिकल इंटरकनेक्ट्स और कंप्यूटिंग यूनिट्स में सिग्नल गुणवत्ता को उच्च बनाए रखना चुनौतीपूर्ण है।
अनुप्रयोग और उपयोग:
- छवि पहचान
ऑप्टिकल फ़ाइबर का उपयोग कर एक्सट्रीम लर्निंग मशीन (ELM) मॉडल में क्रमशः 91% और 93% सटीकता प्राप्त की गई। - न्यूरल नेटवर्क गणना
प्रकाश-आधारित सिस्टम मैट्रिक्स गुणन, डेटा वर्गीकरण और सिग्नल ट्रांसफ़ॉर्मेशन को इलेक्ट्रॉनिक्स के बिना कर सकते हैं। - उच्च गति एआई इन्फ़रेंस
ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क्स (ONNs) भविष्य में GPU को बदल सकते हैं या उसके पूरक बन सकते हैं, जिससे रीयल-टाइम विश्लेषण और भी तेज़ हो सकता है।
निष्कर्ष:
प्रकाश-आधारित कंप्यूटिंग एआई को ऊर्जा खपत, गर्मी और गति जैसी इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों की सीमाओं से आगे ले जाकर अत्यधिक बढ़ावा दे सकती है। हालाँकि, डिज़ाइन, सामग्रियों और लागत से संबंधित चुनौतियाँ बनी हुई हैं। निकट भविष्य में, संकर प्रणालियाँ—जिनमें प्रकाशीय और इलेक्ट्रॉनिक दोनों हिस्से होंगे—अधिक उपयुक्त मानी जा रही हैं। जैसे-जैसे फोटॉनिक तकनीक में सुधार होगा, एआई के और अधिक हिस्से प्रकाश-आधारित प्रोसेसिंग की ओर स्थानांतरित हो सकते हैं।
