ब्रेनवेयर

• 03 Feb 2024

प्रिलिम्स के लिये:

ब्रेनवेयर, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग, टिश्यू इंजीनियरिंग, ऑर्गेनॉइड न्यूरल नेटवर्क, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क

मेन्स के लिये:

ऑर्गेनॉइड न्यूरल नेटवर्क (ONN) की अवधारणा, ऑर्गेनॉइड और उनका नैतिक उपयोग, IT तथा कंप्यूटर

स्रोत: द हिंदू

चर्चा में क्यों? 

हाल ही में वैज्ञानिकों ने ब्रेनवेयर, एक 'ऑर्गनॉइड न्यूरल नेटवर्क (ONN)' बनाने के लिये इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ मस्तिष्क जैसे ऊतक को सहजता से एकीकृत किया है, जो आवाज़ों को पहचानने और जटिल गणितीय समस्याओं को हल करने में सक्षम है।

• यह नवोन्मेषी प्रणाली मस्तिष्क के ऊतकों को सीधे कंप्यूटर में एकीकृत करके न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग को एक नए स्तर तक बढ़ाती है।

ब्रेनवेयर क्या है?

• परिचय:
  • ब्रेनवेयर एक अभिनव कंप्यूटिंग प्रणाली है जो मस्तिष्क जैसे ऊतकों को इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ जोड़ती है।
  • ब्रेनोवेयर मस्तिष्क ऑर्गेनॉइड को माइक्रोइलेक्ट्रोड के साथ एकीकृत करता है, जिससे एक 'ऑर्गनॉइड न्यूरल नेटवर्क (ONN)' बनता है जो सीधे कंप्यूटिंग प्रक्रिया में जीवित मस्तिष्क ऊतक को शामिल करता है।
    • ब्रेन ऑर्गेनॉइड 3D ऊतक हैं जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य का अनुकरण करते हैं। वे मानव भ्रूण स्टेम सेल से प्राप्त होते हैं और स्व-संगठित होने में सक्षम होते हैं।
    • मस्तिष्क ऑर्गेनॉइड (Brain Organoids) मस्तिष्क की कोशिका संरचना के समान होते हैं और मस्तिष्क की विकासात्मक प्रक्रिया को प्रतिबिंबित कर सकते हैं। इन्हें मानव मस्तिष्क के विकास तथा मस्तिष्क से संबंधित बीमारियों का अध्ययन करने के लिये मॉडल के रूप में उपयोग किया जाता है।
  • ONN कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से भिन्न होते हैं, जो सिलिकॉन चिप्स से बने होते हैं क्योंकि वे जैविक न्यूरॉन्स का उपयोग करते हैं जो अपने पर्यावरण से अनुकूलन और सीख सकते हैं।

• परिचालन तंत्र: 
  • तीन-स्तरीय वास्तुकला: इनपुट, जलाशय और आउटपुट
    • इनपुट सिग्नल प्रोसेसिंग:
      • विद्युत उत्तेजना के रूप में इनपुट सिग्नल, ONN के माध्यम से संसाधित होते हैं।
    • जलाशय (Reservoir): 
      • जलाशय, एक ब्लैक-बॉक्स के रूप में कार्य करते हुए, संकेतों को गणितीय इकाइयों में परिवर्तित करता है जिन्हें कंप्यूटर कुशलतापूर्वक संसाधित कर सकता है, जिससे निरंतर आगे-पीछे डेटा स्थानांतरण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
    • आउटपुट रीडआउट: 
      • आउटपुट परत, संशोधित पारंपरिक कंप्यूटर हार्डवेयर, ब्रेनवेयर की तंत्रिका गतिविधि की व्याख्या करती है, जो एक ठोस परिणाम प्रदान करती है।
• पारंपरिक न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग पर लाभ:
  • मेमोरी और प्रोसेसिंग पृथक्करण:
    • पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क को एक चुनौती का सामना करना पड़ता है जहाँ मेमोरी इकाइयाँ और डेटा प्रोसेसिंग इकाइयाँ अलग-अलग होती हैं, जिससे जटिल समस्या-समाधान के लिये समय तथा ऊर्जा की मांग बढ़ जाती है।
    • दक्षता में सुधार के पिछले प्रयासों में अल्पकालिक स्मृति के साथ न्यूरोमॉर्फिक चिप्स शामिल थे। हालाँकि ये चिप्स केवल आंशिक रूप से मस्तिष्क के कार्यों की नकल कर सकते हैं और प्रसंस्करण क्षमता तथा ऊर्जा दक्षता में और वृद्धि की आवश्यकता है।
  • जैविक तंत्रिका नेटवर्क को एकीकृत करना: 
    • पारंपरिक न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग में अक्षमताओं को दूर करने के लिये ब्रेनोवेयर एक जैविक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसमें मस्तिष्क कोशिकाएँ शामिल होती हैं।
      • AI हार्डवेयर के विपरीत मस्तिष्क कोशिकाएँ मेमोरी को संग्रहीत करती हैं और डेटा को भौतिक रूप से अलग किये बिना संसाधित करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप ऊर्जा की खपत काफी कम होती है।
• चुनौतियाँ एवं विचार: 
  • प्रक्रिया को चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसमें जैविक तंत्रिका नेटवर्क को बनाए रखने के लिये आवश्यक तकनीकी विशेषज्ञता और बुनियादी ढाँचा शामिल है।
    • कोशिकाओं के यंत्रवत उपयोग के अतिरिक्त उनकी चेतना के संबंध में नैतिक प्रश्न भी सामने आते हैं।
• भविष्य की संभावनाएँ:
  • जबकि ब्रेनोवेयर अपने प्रारंभिक चरण में है, 'ऑर्गनॉइड न्यूरल नेटवर्क' का निरंतर अध्ययन सीखने के तंत्र, तंत्रिका विकास और न्यूरोडीजेनरेटिव रोगों के संज्ञानात्मक प्रभावों में मूलभूत अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
    • यह संभावित रूप से तंत्रिका विज्ञान और चिकित्सा अनुसंधान में प्रगति में योगदान दे सकता है।
    • यह ऊतक इंजीनियरिंग, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी और तंत्रिका संगणना के प्रतिच्छेदन पर संभावनाएँ खोलता है।

मुख्य शर्तें

• न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग:
  • यह एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) है। यह पारंपरिक कंप्यूटर की तुलना में डेटा को अधिक कुशलता से संसाधित करने के लिये न्यूरॉन्स और सिनैप्स का अनुकरण करने के लिये विशेष हार्डवेयर तथा सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
    • न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग डेटा को संसाधित करने के लिये कृत्रिम न्यूरॉन्स एवं सिनैप्स का उपयोग उसी तरह करता है जैसे मानव मस्तिष्क करता है।
    • यह समानांतर प्रसंस्करण पर निर्भर करता है, जिससे कई कार्यों को एक साथ संभाला जा सकता है। इसकी अनुकूलनीय प्रकृति वास्तविक समय में सीखने और निर्णय लेने में सक्षम बनाती है।
  • वर्तमान न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग बाज़ार मुख्य रूप से संज्ञानात्मक एवं मस्तिष्क रोबोट में उपयोग किये जाने वाले AI तथा मस्तिष्क चिप्स की बढ़ती मांग से प्रेरित है।
• ऊतक इंजीनियरिंग:
  • यह एक बायोमेडिकल इंजीनियरिंग क्षेत्र है जो जैविक विकल्प निर्माण के लिये इंजीनियरिंग के साथ जीवन विज्ञान का उपयोग करता है जो ऊतक प्रकार्य को बहाल एवं बनाए रख सकता है या सुधार कर सकता है।
    • ऊतक इंजीनियरिंग का लक्ष्य कार्यात्मक संरचनाओं को एकत्रित करना है जो क्षतिग्रस्त ऊतकों या संपूर्ण अंगों को पुनर्स्थापित, रखरखाव या सुधार करते हैं।
• मस्तिष्क आधारित कंप्यूटिंग:
  • यह न्यूरॉन्स के नेटवर्क द्वारा सूचना का प्रसंस्करण है। यह एक प्रकार की मस्तिष्क गतिविधि है जिसका उद्देश्य यह समझना है कि जानकारी को संसाधित करने के लिये न्यूरॉन्स एक साथ कैसे कार्य करते हैं।
• इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी:
  • यह शरीर क्रिया विज्ञान की एक शाखा है जो जैविक कोशिकाओं और ऊतकों के विद्युत गुणों का अध्ययन करती है। यह जीवित न्यूरॉन्स की विद्युत गतिविधि के साथ उनके सिग्नलिंग को नियंत्रित करने वाली आणविक एवं सेलुलर प्रक्रियाओं का भी पता लगाता है।