একটি কৃত্রিম, মাল্টিসেন্সরি ইন্টিগ্রেটেড নিউরন দিয়ে AI-কে আরও স্মার্ট করে তোলা

একটি কৃত্রিম, মাল্টিসেন্সরি ইন্টিগ্রেটেড নিউরন দিয়ে AI-কে আরও স্মার্ট করে তোলা

উত্স নোড: 2884706
সেপ্টেম্বর 16, 2023 (নানোওয়ার্ক নিউজ) একটি বিড়ালের পশমের অনুভূতি কিছু তথ্য প্রকাশ করতে পারে, কিন্তু বিড়ালটিকে দেখে সমালোচনামূলক বিবরণ প্রদান করে: এটি কি ঘরের বিড়াল নাকি সিংহ? যদিও আগুনের ক্র্যাকিংয়ের শব্দটি অস্পষ্ট হতে পারে, তবে এর গন্ধটি জ্বলন্ত কাঠকে নিশ্চিত করে। আমাদের ইন্দ্রিয়গুলি একটি ব্যাপক বোঝার জন্য সমন্বয় করে, বিশেষ করে যখন পৃথক সংকেত সূক্ষ্ম হয়। জৈবিক ইনপুটগুলির সমষ্টিগত যোগফল তাদের ব্যক্তিগত অবদানের চেয়ে বেশি হতে পারে। রোবটগুলি আরও সহজবোধ্য সংযোজন অনুসরণ করে, তবে পেন স্টেটের গবেষকরা এখন প্রয়োগের জন্য জৈবিক ধারণাটি ব্যবহার করেছেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রথম কৃত্রিম, মাল্টিসেন্সরি ইন্টিগ্রেটেড নিউরন বিকাশ করতে। পেন স্টেটের ইঞ্জিনিয়ারিং সায়েন্স অ্যান্ড মেকানিক্সের সহযোগী অধ্যাপক সপ্তর্ষি দাসের নেতৃত্বে, দলটি তাদের কাজ প্রকাশ করে প্রকৃতি যোগাযোগ ("মাল্টিসেন্সরি ইন্টিগ্রেশনের জন্য একটি জৈব-অনুপ্রাণিত ভিসুওট্যাক্টাইল নিউরন"). সেন্সর চিপ একটি পেন স্টেট গবেষণা দল একটি জৈব-অনুপ্রাণিত কৃত্রিম নিউরন তৈরি করেছে যা ভিজ্যুয়াল এবং স্পর্শকাতর সংবেদনশীল ইনপুট একসাথে প্রক্রিয়া করতে পারে। (চিত্র: টাইলার হেন্ডারসন, পেন স্টেট) "রোবটরা যে পরিবেশে আছে তার উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেয়, কিন্তু তাদের সেন্সর সাধারণত একে অপরের সাথে কথা বলে না," বলেছেন দাস, যার বৈদ্যুতিক প্রকৌশল এবং পদার্থ বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলে যৌথ নিয়োগ রয়েছে। . "একটি সেন্সর প্রসেসিং ইউনিটের মাধ্যমে একটি যৌথ সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে, তবে এটি কি সবচেয়ে কার্যকর বা কার্যকর পদ্ধতি? মানুষের মস্তিষ্কে, একটি ইন্দ্রিয় অন্যটিকে প্রভাবিত করতে পারে এবং ব্যক্তিকে একটি পরিস্থিতিকে আরও ভালভাবে বিচার করতে দেয়।" উদাহরণস্বরূপ, একটি গাড়ির একটি সেন্সর বাধাগুলির জন্য স্ক্যান করতে পারে, যখন অন্যটি হেডলাইটের তীব্রতা পরিবর্তন করতে অন্ধকার অনুভব করে। স্বতন্ত্রভাবে, এই সেন্সরগুলি একটি কেন্দ্রীয় ইউনিটে তথ্য রিলে করে যা গাড়িটিকে ব্রেক করতে বা হেডলাইটগুলি সামঞ্জস্য করার নির্দেশ দেয়। দাসের মতে, এই প্রক্রিয়ায় বেশি শক্তি খরচ হয়। সেন্সরগুলিকে একে অপরের সাথে সরাসরি যোগাযোগ করার অনুমতি দেওয়া শক্তি এবং গতির পরিপ্রেক্ষিতে আরও দক্ষ হতে পারে - বিশেষ করে যখন উভয়ের ইনপুটগুলি অস্পষ্ট হয়। "জীববিদ্যা ছোট জীবকে সীমিত সম্পদ সহ পরিবেশে উন্নতি করতে সক্ষম করে, প্রক্রিয়ায় শক্তি খরচ কমিয়ে দেয়," বলেছেন দাস, যিনি ম্যাটেরিয়াল রিসার্চ ইনস্টিটিউটের সাথেও যুক্ত। "বিভিন্ন সেন্সরগুলির প্রয়োজনীয়তাগুলি প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে - একটি অন্ধকার বনে, আপনি দেখার চেয়ে শোনার উপর বেশি নির্ভর করবেন, কিন্তু আমরা শুধুমাত্র একটি অর্থের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিই না৷ আমাদের পারিপার্শ্বিক অবস্থা সম্পর্কে আমাদের সম্পূর্ণ ধারণা আছে এবং আমরা যা দেখছি, শুনছি, স্পর্শ করছি, গন্ধ পাচ্ছি ইত্যাদির একীকরণের উপর ভিত্তি করে আমাদের সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। ইন্দ্রিয়গুলি জীববিজ্ঞানে একসাথে বিবর্তিত হয়েছে, কিন্তু এআই-তে আলাদাভাবে। এই কাজে, আমরা সেন্সরগুলিকে একত্রিত করতে এবং আমাদের মস্তিষ্ক আসলে কীভাবে কাজ করে তা অনুকরণ করতে চাই।" দলটি একটি স্পর্শকাতর সেন্সর এবং একটি ভিজ্যুয়াল সেন্সরকে একীভূত করার দিকে মনোনিবেশ করেছিল যাতে একটি সেন্সরের আউটপুট ভিজ্যুয়াল মেমরির সাহায্যে অন্যটিকে পরিবর্তন করে। ইঞ্জিনিয়ারিং সায়েন্স এবং মেকানিক্সের তৃতীয় বর্ষের ডক্টরাল ছাত্র মুহতাসিম উল করিম সাদাফের মতে, এমনকি অল্প সময়ের আলোর ঝলক একটি অন্ধকার ঘরে সফল চলাচলের সম্ভাবনাকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে তুলতে পারে। "এর কারণ হল ভিজ্যুয়াল মেমরি পরবর্তীতে নেভিগেশনের জন্য স্পর্শকাতর প্রতিক্রিয়াগুলিকে প্রভাবিত করতে এবং সহায়তা করতে পারে," সাদাফ বলেছেন। "এটি সম্ভব হবে না যদি আমাদের চাক্ষুষ এবং স্পর্শকাতর কর্টেক্স তাদের নিজ নিজ স্বতন্ত্র ইঙ্গিতের প্রতি একাই সাড়া দেয়। আমাদের একটি ফটো মেমরি প্রভাব আছে, যেখানে আলো জ্বলে এবং আমরা মনে রাখতে পারি। আমরা সেই ক্ষমতাটিকে একটি ট্রানজিস্টরের মাধ্যমে একটি ডিভাইসে অন্তর্ভুক্ত করেছি যা একই প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।" গবেষকরা মলিবডেনাম ডিসালফাইডের মনোলেয়ারের উপর ভিত্তি করে একটি স্পর্শকাতর সেন্সরের সাথে একটি স্পর্শকাতর সেন্সর সংযুক্ত করে মাল্টিসেন্সরি নিউরন তৈরি করেছেন, একটি যৌগ যা আলো সনাক্তকরণ এবং সমর্থন করার জন্য দরকারী অনন্য বৈদ্যুতিক এবং অপটিক্যাল বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করে। ট্রানজিস্টর. সেন্সরটি এমনভাবে বৈদ্যুতিক স্পাইক তৈরি করে যা নিউরন প্রক্রিয়াকরণের তথ্যের স্মরণ করিয়ে দেয়, এটি ভিজ্যুয়াল এবং স্পর্শকাতর সংকেত উভয়ই একীভূত করতে দেয়। এটি চুলার উপর একটি "চালু" আলো দেখা এবং বার্নার থেকে তাপ নিভে যাওয়া অনুভব করার সমতুল্য - আলো জ্বালানোর অর্থ এই নয় যে বার্নারটি এখনও গরম আছে, তবে একটি হাতকে কেবলমাত্র একটি ন্যানোসেকেন্ড তাপ অনুভব করতে হবে শরীর প্রতিক্রিয়া দেখায় এবং সম্ভাব্য বিপদ থেকে হাত সরিয়ে নেয়। আলো এবং তাপের ইনপুট সংকেতকে ট্রিগার করে যা হাতের প্রতিক্রিয়াকে প্ররোচিত করে। এই ক্ষেত্রে, গবেষকরা ভিজ্যুয়াল এবং স্পর্শকাতর ইনপুট সংকেতের ফলে সংকেত আউটপুট দেখে এর কৃত্রিম নিউরনের সংস্করণটি পরিমাপ করেছেন। স্পর্শ ইনপুট অনুকরণ করার জন্য, স্পর্শকাতর সেন্সর ট্রাইবোইলেক্ট্রিক প্রভাব ব্যবহার করে, যেখানে দুটি স্তর একে অপরের বিপরীতে স্লাইড করে বিদ্যুৎ উৎপাদন করে, যার অর্থ স্পর্শ উদ্দীপনা বৈদ্যুতিক আবেগে এনকোড করা হয়েছিল। ভিজ্যুয়াল ইনপুট অনুকরণ করার জন্য, গবেষকরা মোনোলেয়ার মলিবডেনাম ডিসালফাইড ফটো মেমট্রানজিস্টর - বা একটি ট্রানজিস্টর যা ভিজ্যুয়াল ইনপুট মনে রাখতে পারে, যেমন একটি দ্রুত ফ্ল্যাশ আলোকিত করার পরে একজন ব্যক্তি কীভাবে একটি ঘরের সাধারণ বিন্যাস ধরে রাখতে পারে তার মধ্যে একটি আলো জ্বালিয়েছেন৷ তারা দেখতে পান যে নিউরনের সংবেদনশীল প্রতিক্রিয়া - বৈদ্যুতিক আউটপুট হিসাবে অনুকরণ করা - যখন চাক্ষুষ এবং স্পর্শকাতর সংকেত উভয়ই দুর্বল ছিল তখন বৃদ্ধি পায়। "আশ্চর্যজনকভাবে, এই প্রভাবটি তার জৈবিক প্রতিরূপের সাথে অসাধারণভাবে অনুরণিত হয় - একটি চাক্ষুষ স্মৃতি স্বাভাবিকভাবেই স্পর্শকাতর উদ্দীপনার সংবেদনশীলতা বাড়ায়," বলেছেন সহ-প্রথম লেখক নাজাম উ সাকিব, ইঞ্জিনিয়ারিং সায়েন্স অ্যান্ড মেকানিক্সের তৃতীয় বর্ষের ডক্টরাল ছাত্র। "যখন ইঙ্গিতগুলি দুর্বল হয়, তখন আপনাকে তথ্যটি আরও ভালভাবে বোঝার জন্য তাদের একত্রিত করতে হবে এবং আমরা ফলাফলগুলিতে এটিই দেখেছি।" দাস ব্যাখ্যা করেছেন যে একটি কৃত্রিম মাল্টিসেন্সরি নিউরন সিস্টেম সেন্সর প্রযুক্তির দক্ষতা বাড়াতে পারে, আরও পরিবেশ-বান্ধব এআই ব্যবহারের পথ প্রশস্ত করে। ফলস্বরূপ, রোবট, ড্রোন এবং স্ব-চালিত যানবাহন কম শক্তি ব্যবহার করে তাদের পরিবেশকে আরও কার্যকরভাবে নেভিগেট করতে পারে। "দুর্বল চাক্ষুষ এবং স্পর্শকাতর সংকেতের সুপার সংযোজন হল আমাদের গবেষণার মূল কৃতিত্ব," বলেছেন সহ-লেখক অ্যান্ড্রু প্যানোন, ইঞ্জিনিয়ারিং সায়েন্স এবং মেকানিক্সের চতুর্থ বর্ষের ডক্টরাল ছাত্র৷ “এই কাজের জন্য, আমরা কেবল দুটি ইন্দ্রিয়ের দিকে তাকিয়েছি। আমরা আরও সংবেদনগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য এবং তারা কী সুবিধা দিতে পারে তা দেখতে সঠিক পরিস্থিতি চিহ্নিত করার জন্য কাজ করছি।"

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো নানোওয়ার্ক