যন্ত্র কি মানুষের মতো মনে রাখতে পারে? মেমরিস্টর কেন মনোযোগ আকর্ষণ করছে?

এই ব্লগ পোস্টে আমরা মেমরিস্টরের মূলনীতি ও বৈশিষ্ট্য—যা মানুষের সিন্যাপ্সের অনুকরণকারী এক প্রকার ইলেকট্রনিক ডিভাইস—এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তিতে এর তাৎপর্য নিয়ে আলোচনা করব।

যখন আপনি প্রথমবার সাবওয়েতে চড়েন, তখন চাকার খটখট শব্দটা অস্বাভাবিক রকমের জোরে শোনায়। কিন্তু, ট্রেনটি একের পর এক স্টেশন পার হতে থাকলে, একটা সময় আসে যখন আমরা সেই শব্দটা আর প্রায় খেয়ালই করি না। এর কারণ হলো, একই উদ্দীপনার পুনরাবৃত্তির ফলে আমাদের ইন্দ্রিয়গুলো সংবেদনহীন হয়ে পড়ে। এর বিপরীতে, একটি যন্ত্রের ইন্দ্রিয়গুলো সহজে সংবেদনহীন হয় না। ধরা যাক, একটি পানীয় বিক্রির মেশিনের উদাহরণ। মেশিনটি সঠিকভাবে শনাক্ত করে কোন বোতামটি চাপা হয়েছে এবং তারপর সেই অনুযায়ী পানীয়টি সরবরাহ করে। এমনকি এই প্রক্রিয়াটি যদি সারাদিন ধরে চলতে থাকে, মেশিনটি পরের দিনও কোনো দ্বিধা ছাড়াই একই কাজ করে। বেশিরভাগ মেশিনের ক্ষেত্রে, এই ধরনের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের সময়েও তাদের কার্যকারিতা একই রকম থাকে। তাহলে, কেমন হতো যদি মানুষের মতোই যন্ত্রেরও ইন্দ্রিয়গুলো ভোঁতা হয়ে যাওয়ার বৈশিষ্ট্য থাকত?
সংবেদী নিস্তেজতা সিন্যাপ্সের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। সিন্যাপ্স হলো নিউরনের—যা মানব মস্তিষ্ক গঠনকারী স্নায়ুকোষ—মধ্যেকার সংযোগ এবং সংবেদী তথ্য নিউরন ও সিন্যাপ্সের মধ্য দিয়ে যাওয়ার সময় তড়িৎ-রাসায়নিক সংকেত আকারে সঞ্চারিত হয়। যখন একই সংকেত বারবার সঞ্চারিত হয়, তখন সিন্যাপ্সে স্নায়বিক সঞ্চালনের কার্যকারিতা সাময়িকভাবে হ্রাস পায়, যার ফলে সংবেদী নিস্তেজতা নামে পরিচিত একটি ঘটনা ঘটে। তাহলে, কম্পিউটারে সিন্যাপ্সের এই বৈশিষ্ট্যগুলো অনুকরণ করা কি সম্ভব?
প্রচলিত কম্পিউটারের মূল অংশ অগণিত ট্রানজিস্টর দিয়ে গঠিত। প্রকৃতপক্ষে, ট্রানজিস্টর ব্যবহার করে মানুষের সিন্যাপ্স অনুকরণ করার জন্য অতীতে গবেষণা করা হয়েছিল। তবে, এটা জানা গেছে যে মানুষের মস্তিষ্কে ১০০ ট্রিলিয়নেরও বেশি সিন্যাপ্স রয়েছে, এবং ট্রানজিস্টর দিয়ে সেগুলোর সবগুলোকে বাস্তবায়ন করতে গেলে ইন্টিগ্রেশন ডেনসিটি এবং বিদ্যুৎ খরচের দিক থেকে উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হতে হয়। ট্রানজিস্টর-ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্কের আকার যত বাড়তে থাকে, সেগুলোর জন্য প্রয়োজনীয় স্থান এবং বিদ্যুৎ খরচও তত নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পায়। এই কারণে, গবেষকরা মেমরিস্টর নামক একটি নতুন ইলেকট্রনিক ডিভাইসের দিকে মনোযোগ দিচ্ছেন, যা মানুষের সিন্যাপ্সের সাথে আরও বেশি সাদৃশ্যপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়ন করতে পারে।
“মেমরিস্টর” শব্দটি “মেমরি” এবং “রেজিস্টর” শব্দ দুটির একটি সংমিশ্রণ; এটি একটি অতি-ক্ষুদ্র ইলেকট্রনিক ডিভাইসকে বোঝায় যা পূর্ববর্তী বিদ্যুৎ প্রবাহের প্রভাব ধরে রাখে। যেখানে একটি রেজিস্টর সাধারণত বিদ্যুৎ প্রবাহের পরিমাণ নির্ধারণ করে, সেখানে একটি মেমরিস্টরের রোধের মান এর মধ্য দিয়ে প্রবাহিত মোট বিদ্যুতের পরিমাণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়। বিদ্যুৎ সরবরাহ বন্ধ করে দেওয়ার পরেও এটি তার সর্বশেষ রোধের অবস্থা ধরে রাখে। এই বৈশিষ্ট্যগুলোকে একটি বড় সুবিধা হিসেবে বিবেচনা করা হয়, কারণ এগুলো একটি পৃথক মেমরি ডিভাইসের প্রয়োজন ছাড়াই তথ্য সংরক্ষণ করতে সাহায্য করে। যদিও প্রচলিত ট্রানজিস্টরও তথ্য সংরক্ষণ করতে পারে, তবে সেগুলোর জন্য অতিরিক্ত সার্কিট্রির প্রয়োজন হয়, যা ডিভাইসের আকার বাড়িয়ে দেয় এবং বিদ্যুৎ খরচ বৃদ্ধি করে। এর বিপরীতে, মেমরিস্টরের গঠন সরল, এটি অল্প শক্তি খরচ করে এবং উচ্চ ইন্টিগ্রেশনের জন্য অত্যন্ত উপযুক্ত; ফলস্বরূপ, পরবর্তী প্রজন্মের মেমরি এবং নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্রে এটিকে একটি মূল প্রযুক্তি হিসেবে গবেষণা করা হচ্ছে।
যদিও মেমরিস্টরের ধারণাটি সর্বপ্রথম ১৯৭১ সালে অধ্যাপক লিওন ও. চুয়া প্রস্তাব করেছিলেন, তৎকালীন সময়ে এটি তেমন মনোযোগ পায়নি, কারণ তখন ট্রানজিস্টর প্রযুক্তি দ্রুত উন্নত হচ্ছিল। তবে, ২০০৮ সালে হিউলেট-প্যাকার্ডের গবেষকরা সফলভাবে একটি বাস্তব মেমরিস্টর তৈরি করার পর, এ সম্পর্কিত গবেষণা উল্লেখযোগ্য গতি লাভ করে এবং বর্তমানে এটিকে পরবর্তী প্রজন্মের সেমিকন্ডাক্টর ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হার্ডওয়্যারের ক্ষেত্রে অন্যতম প্রধান প্রযুক্তি হিসেবে গণ্য করা হয়।
একটি মেমরিস্টরের মূল গঠন হলো প্ল্যাটিনাম ইলেকট্রোডের মাঝে টাইটানিয়াম অক্সাইড (TiO₂) স্তর স্থাপন করা। অক্সিজেনের বন্টনের উপর নির্ভর করে টাইটানিয়াম ডাইঅক্সাইডকে ভিন্ন ভিন্ন বৈশিষ্ট্যযুক্ত দুটি অঞ্চলে বিভক্ত করা হয়। একটি অঞ্চল হলো টাইটানিয়াম ডাইঅক্সাইড (TiO₂), যা অক্সিজেন দ্বারা সম্পূর্ণরূপে সম্পৃক্ত থাকে এবং যেখানে অক্সিজেনের চলাচল প্রায় হয় না; অন্যটি হলো টাইটানিয়াম ডাইঅক্সাইড (TiO₂-x), যেখানে কিছু অক্সিজেনের অভাব থাকে, যা অক্সিজেনকে তুলনামূলকভাবে অবাধে চলাচল করতে দেয়। যেহেতু কম ভোল্টেজেও আংশিকভাবে অক্সিজেন-শূন্য অঞ্চলের মধ্য দিয়ে সহজেই বিদ্যুৎ প্রবাহিত হয়, তাই এই অঞ্চলের অনুপাত বাড়ার সাথে সাথে সামগ্রিক বৈদ্যুতিক রোধ হ্রাস পায়। ভোল্টেজ প্রয়োগের জন্য টাইটানিয়াম ডাইঅক্সাইড স্তরের উপরে এবং নিচে প্ল্যাটিনাম ইলেকট্রোড স্থাপন করা হয়।
এখন, উপরের ইলেকট্রোডে একটি ঋণাত্মক ভোল্টেজ প্রয়োগ করা হলে কী হবে তা বিবেচনা করা যাক। যেহেতু সমধর্মী চার্জ পরস্পরকে বিকর্ষণ করে, তাই ইন্টারফেসের কাছাকাছি থাকা অক্সিজেন আয়নগুলো বিপরীত অঞ্চলের দিকে চলে যায়। এর ফলে, অক্সিজেন বেরিয়ে যাওয়ায় পূর্বে অক্সিজেন দ্বারা পরিপূর্ণ থাকা অঞ্চলের একটি অংশ এমন একটি অঞ্চলে পরিণত হয় যেখানে বিদ্যুৎ সহজে প্রবাহিত হয়, এবং যে অঞ্চলে বিদ্যুৎ সহজে প্রবাহিত হয় তা ধীরে ধীরে প্রসারিত হয়। বিপরীতভাবে, যদি নিচের ইলেকট্রোডে একটি ঋণাত্মক ভোল্টেজ প্রয়োগ করা হয়, তাহলে অক্সিজেন আয়নগুলো তাদের মূল দিকে ফিরে যায়, যার ফলে উচ্চ বিদ্যুৎ পরিবাহিতা সম্পন্ন অঞ্চলটি সংকুচিত হয়, এবং পর্যাপ্ত অক্সিজেনযুক্ত অঞ্চলটি আবার প্রসারিত হয়। যতক্ষণ ভোল্টেজ প্রয়োগ করা থাকে, ততক্ষণ এই পরিবর্তনগুলো চলতে থাকে, যা একটি মেমরিস্টরের প্রথম বৈশিষ্ট্যটি প্রদর্শন করে: এর রোধের মান প্রবাহিত বিদ্যুতের পরিমাণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয়।
তাহলে বিদ্যুৎ সংযোগ বন্ধ করার পরেও রোধের মান কেন অপরিবর্তিত থাকে? ট্রানজিস্টরও ভোল্টেজের উপর নির্ভর করে তার অবস্থা পরিবর্তন করে, কিন্তু বিদ্যুৎ সংযোগ বিচ্ছিন্ন হয়ে গেলে তারা সাধারণত সেই অবস্থা বজায় রাখতে পারে না। এর বিপরীতে, মেমরিস্টরের ক্ষেত্রে টাইটানিয়াম অক্সাইডের ভেতরের পারমাণবিক বিন্যাসই পরিবর্তিত হওয়ায়, বিদ্যুৎ সংযোগ বিচ্ছিন্ন হওয়ার পরেও এর চূড়ান্ত অবস্থা বজায় থাকে।
যেসব অঞ্চলে অক্সিজেনের আংশিক ঘাটতি থাকে, সেখানে দুই ধরনের টাইটানিয়াম আয়ন (Ti³⁺, Ti⁴⁺) বিদ্যমান থাকে। যখন অক্সিজেন আয়ন চলাচল করে, তখন আধানের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য টাইটানিয়াম আয়নগুলোর মধ্যে ইলেকট্রনের স্থানান্তর ঘটে এবং এই প্রক্রিয়ায় কিছু Ti³⁺ আয়ন Ti⁴⁺ আয়নে রূপান্তরিত হয়। যেহেতু Ti⁴⁺ আয়ন, যা অধিক ধনাত্মক আধান বহন করে, ঋণাত্মক আধানযুক্ত অক্সিজেন আয়নকে আরও জোরালোভাবে আকর্ষণ করে, তাই এই আধান স্থানান্তর স্বাভাবিকভাবেই ঘটে। পরিশেষে, ভোল্টেজ সরিয়ে নেওয়ার পরেও পরমাণুগুলোর নতুন বিন্যাস অপরিবর্তিত থাকে, ফলে রোধও তার চূড়ান্ত অবস্থা বজায় রাখে।
সহজভাবে বলতে গেলে, এটি এমন একটি পরিস্থিতির মতো যেখানে একজন ব্যক্তি পাতাল রেলের একটি আসনে বসে আছেন এবং তার পাশের আসনটি খালি। প্রতিবার ট্রেন চলতে শুরু করলে, সেই ব্যক্তি এক আসন সরে খালি আসনটিতে বসেন, কিন্তু খালি আসনের সংখ্যা এক-ই থেকে যায়। ঠিক যেমন ব্যক্তির অবস্থান পরিবর্তিত হলেও আসনগুলোর সামগ্রিক কাঠামো একই থাকে, তেমনি একটি মেমরিস্টরে কেবল অক্সিজেন আয়ন এবং ইলেকট্রনের বিন্যাস পরিবর্তিত হয়, কিন্তু এর সামগ্রিক কাঠামো সংরক্ষিত থাকে, যা এটিকে তার পূর্ববর্তী অবস্থা "মনে রাখতে" সাহায্য করে।
বিজ্ঞানীরা লক্ষ্য করছেন যে এই বৈশিষ্ট্যটি মানুষের সিন্যাপ্সের বৈশিষ্ট্যের সাথে খুবই সাদৃশ্যপূর্ণ। সিন্যাপ্সে, একই সংকেতের পুনরাবৃত্তি ঘটলে স্নায়ু সংকেত প্রেরণের কার্যকারিতা পরিবর্তিত হয়; একইভাবে, মেমরিস্টরে বারবার তড়িৎ প্রবাহের ফলে এর রোধের মান পরিবর্তিত হয়। এই সাদৃশ্যগুলোর কারণে, মেমরিস্টরকে নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ের মূল উপাদান হিসেবে গবেষণা করা হচ্ছে, যা মানব মস্তিষ্কের অনুকরণ করে। বস্তুত, গবেষকরা নিউরন ও সিন্যাপ্সের আচরণের অনুকরণে মেমরিস্টরের সাথে সিএমওএস (কমপ্লিমেন্টারি মেটাল অক্সাইড সেমিকন্ডাক্টর) সার্কিট যুক্ত করে বিভিন্ন ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার হার্ডওয়্যার তৈরি করছেন এবং এ সংক্রান্ত গবেষণা বর্তমানে চলমান রয়েছে।
কয়েক দশকের মধ্যেই হয়তো পানীয়ের ভেন্ডিং মেশিনগুলোও মানব মস্তিষ্কের মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় সজ্জিত হয়ে যাবে। কল্পনা করুন, আপনি একটি ভেন্ডিং মেশিনের সামনে দাঁড়িয়ে একটি বোতাম চাপলেন, আর মেশিনটি আপনার আঙুলের ছাপ বা অন্যান্য বায়োমেট্রিক তথ্য শনাক্ত করে বলল, “আমি জানি গত গ্রীষ্মে আপনি কোন পানীয়টি পান করেছিলেন।” আপনি হয়তো উত্তরে বলবেন, “তাহলে আমাকে গতবারেরটাই দিন।”