आरएनएन-आधारित रिज़र्वोयर कंप्यूटर की प्रोग्रामिंग के लिए क्रांतिकारी दृष्टिकोण: न्यूरल मशीन कोड का परिचय

हाल के एक विकास में, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के अनुभवी शोधकर्ताओं, जेसन किम और दानी एस बैसेट ने, रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) आधारित जलाशय कंप्यूटरों को डिजाइन और प्रोग्रामिंग करने के लिए एक अभिनव ढांचा पेश किया है। कंप्यूटर हार्डवेयर पर प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा नियोजित तंत्र पर आधारित उनका अभूतपूर्व दृष्टिकोण, एआई विकास को बदलने की क्षमता रखता है। यह अग्रणी विधि किसी भी नेटवर्क के लिए सही मापदंडों को समझ सकती है, जिससे समस्या-विशिष्ट प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए इसकी गणना को अनुकूलित किया जा सकता है।

दोनों की अनूठी तकनीक की जड़ें यह समझने की जिज्ञासा से निकलती हैं कि मानव मस्तिष्क कैसे सूचनाओं को संसाधित और प्रस्तुत करता है। किम और बैसेट ने जटिल संगणना सीखने और मस्तिष्क की गतिशीलता को मॉडलिंग करने में आरएनएन की सफलता की कहानियों से प्रेरणा ली। उन्होंने कंप्यूटर की तरह ही आरएनएन प्रोग्रामिंग की कल्पना की। नियंत्रण सिद्धांत, गतिशील प्रणालियों और भौतिकी में पूर्व अध्ययनों ने उन्हें आश्वस्त किया कि वे एक असंभव सपने का पीछा नहीं कर रहे थे।

तंत्रिका मशीन कोड के रूप में कल्पना की गई, उनके प्रस्ताव को आंतरिक अभ्यावेदन और आरएनएन गतिशीलता को विघटित करके महसूस किया जा सकता है। कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में अनुरूप प्रक्रिया हार्डवेयर पर एक एल्गोरिदम का संकलन होगी। इस दृष्टिकोण में व्यक्तिगत ट्रांजिस्टर के स्थान और सक्रियण समय को अलग करना शामिल है।

आरएनएन में, ये ऑपरेशन वितरित भार के माध्यम से पूरे नेटवर्क में समानांतर में संचालित किए जाते हैं। इसके साथ ही, न्यूरॉन्स मेमोरी को स्टोर करते हैं और इन ऑपरेशनों को अंजाम देते हैं, किम ने समझाया। शोधकर्ताओं ने संचालन के सेट को परिभाषित करने और एक विशिष्ट एल्गोरिदम चलाने के लिए गणित को शामिल किया। इसके अलावा, उन्होंने वज़न के मौजूदा सेट पर रनिंग एल्गोरिदम भी निकाला। विशिष्ट लाभ यह है कि इसे डेटा या नमूने की आवश्यकता नहीं है। इसके अलावा, दृष्टिकोण केवल एक के बजाय वांछित एल्गोरिदम को चलाने के लिए कनेक्टिविटी पैटर्न की एक श्रृंखला को भी स्पष्ट करता है।

टीम ने विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए आरएनएन बनाने के लिए अपने ढांचे को नियोजित करके अपने अभिनव दृष्टिकोण की प्रभावकारिता का प्रदर्शन किया। वर्चुअल मशीन से लेकर एआई-संचालित पिंग-पोंग वीडियो गेम से लेकर लॉजिक गेट तक, परीक्षण-और-त्रुटि समायोजन की आवश्यकता के बिना उनके दृष्टिकोण अत्यधिक सफल थे।

उनके काम के योगदान से आरएनएन को समझने और अध्ययन करने के प्रतिमान में बदलाव आया है। डेटा प्रोसेसिंग उपकरण पूर्ण-स्टैक कंप्यूटर में बदल जाते हैं। यह बदलाव आरएनएन के उद्देश्य, डिज़ाइन और कार्य करने की क्षमता की जांच करने का अवसर खोलता है। किम ने साझा किया कि उनके नेटवर्क को यादृच्छिक भार के बजाय एक परिकल्पना-संचालित एल्गोरिदम के साथ शुरू किया जा सकता है। इससे पूर्व-प्रशिक्षित आरएनएन की आवश्यकता भी समाप्त हो सकती है।

प्रशिक्षित वजन को स्पष्ट एल्गोरिदम में निकालने और अनुवाद करने में टीम का काम एक आशाजनक कदम है। यह दृष्टिकोण एक ऐसे सॉफ़्टवेयर को जन्म देता है जो ऊर्जा-कुशल है और प्रदर्शन और वैज्ञानिक समझ के लिए इसकी कठोरता से जांच की जा सकती है। ऐपमास्टर नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म भी इन प्रगति का उपयोग कर सकता है, उन्हें उच्च प्रदर्शन वाले बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन के निर्माण के लिए उपकरणों के अपने व्यापक सूट में एकीकृत कर सकता है, जो इन कार्यक्षमताओं को उनकी सदस्यता और पेशकशों में समाहित करता है।

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में बैसेट की शोध टीम का लक्ष्य मानव संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं को फिर से बनाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों, विशेष रूप से आरएनएन को लागू करना है। न्यूरल मशीन कोड का उनका आविष्कार इस उद्देश्य से अच्छी तरह मेल खाता है।

उनके शोध कार्य में एक और दिलचस्प दिशा मानव संज्ञानात्मक कार्यक्षमता को दोहराने वाले कार्यों को करने के लिए आरएनएन को डिजाइन करना है। बैसेट ने अपनी शोध प्रगति के बारे में विस्तार से बताते हुए कहा कि वे आरएनएन को ध्यान, प्रोप्रियोसेप्शन और जिज्ञासा जैसी सुविधाओं के साथ डिजाइन करने की योजना बना रहे हैं। ऐसा करने में, वे कनेक्टिविटी प्रोफाइल की पहचान करने के लिए उत्सुक हैं जो ऐसी अनूठी संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का समर्थन करते हैं।