इस ब्लॉग पोस्ट में, हम मेमरिस्टर के सिद्धांतों और विशेषताओं का पता लगाएंगे - ये ऐसे इलेक्ट्रॉनिक उपकरण हैं जो मानव सिनैप्स की नकल करते हैं - और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी में इनका महत्व जानेंगे।
जब आप पहली बार मेट्रो में सफर करते हैं, तो पहियों की खड़खड़ाहट असामान्य रूप से तेज़ लगती है। हालांकि, जैसे-जैसे ट्रेन एक स्टेशन से दूसरे स्टेशन पर जाती है, एक समय ऐसा आता है जब हमें वह आवाज़ मुश्किल से ही सुनाई देती है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि एक ही तरह की आवाज़ बार-बार सुनने से हमारी इंद्रियां उसके प्रति असंवेदनशील हो जाती हैं। इसके विपरीत, मशीनों की इंद्रियां इतनी आसानी से असंवेदनशील नहीं होतीं। आइए एक पेय पदार्थ बेचने वाली मशीन का उदाहरण लें। मशीन सटीक रूप से पता लगाती है कि कौन सा बटन दबाया गया है और फिर उसी के अनुसार पेय पदार्थ देती है। भले ही यह प्रक्रिया पूरे दिन दोहराई जाए, मशीन अगले दिन बिना किसी हिचकिचाहट के वही काम करती है। अधिकांश मशीनों के लिए, इस तरह के दोहराव वाले कार्यों के दौरान भी उनका प्रदर्शन एक जैसा रहता है। तो, क्या होगा यदि मशीनों में भी मनुष्यों की तरह उनकी इंद्रियों के मंद पड़ने की विशेषता हो?
संवेदी सुस्ती का सीधा संबंध सिनेप्स से है। सिनेप्स न्यूरॉन्स (मानव मस्तिष्क की तंत्रिका कोशिकाएं) के बीच के संबंध होते हैं, और संवेदी जानकारी न्यूरॉन्स और सिनेप्स से गुजरते हुए विद्युत रासायनिक संकेतों के रूप में संचारित होती है। जब एक ही संकेत बार-बार संचारित होता है, तो सिनेप्स पर तंत्रिका संचरण की दक्षता अस्थायी रूप से कम हो जाती है, जिसके परिणामस्वरूप संवेदी सुस्ती नामक घटना घटित होती है। तो, क्या कंप्यूटर में सिनेप्स की इन विशेषताओं की नकल करना संभव है?
परंपरागत कंप्यूटरों का मूल भाग असंख्य ट्रांजिस्टरों से बना होता है। वास्तव में, ट्रांजिस्टरों का उपयोग करके मानव सिनैप्स की नकल करने के लिए पहले भी शोध किए गए थे। हालांकि, यह ज्ञात है कि मानव मस्तिष्क में 100 ट्रिलियन से अधिक सिनैप्स होते हैं, और इन सभी को ट्रांजिस्टरों के साथ कार्यान्वित करने में एकीकरण घनत्व और बिजली की खपत के संदर्भ में महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं। ट्रांजिस्टर-आधारित न्यूरल नेटवर्क के आकार में वृद्धि के साथ, उनकी स्थान आवश्यकताएँ और बिजली की खपत नाटकीय रूप से बढ़ जाती हैं। इसी कारण से, शोधकर्ता मेमरिस्टर नामक एक नए इलेक्ट्रॉनिक उपकरण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जो मानव सिनैप्स के समान विशेषताओं को कार्यान्वित कर सकता है।
मेमरिस्टर शब्द "मेमोरी" और "रेसिस्टर" का मिलाजुला रूप है; यह एक अत्यंत सूक्ष्म इलेक्ट्रॉनिक उपकरण को संदर्भित करता है जो पिछले करंट प्रवाह के प्रभाव को बनाए रखता है। जबकि एक रेसिस्टर आमतौर पर करंट प्रवाह की मात्रा निर्धारित करता है, मेमरिस्टर का प्रतिरोध मान उससे प्रवाहित कुल करंट की मात्रा के आधार पर बदलता रहता है। करंट सप्लाई बंद होने के बाद भी यह अपनी पिछली प्रतिरोध स्थिति को बनाए रखता है। इन विशेषताओं को एक बड़ा लाभ माना जाता है क्योंकि ये अलग मेमोरी डिवाइस की आवश्यकता के बिना जानकारी को स्टोर करने की अनुमति देते हैं। हालांकि पारंपरिक ट्रांजिस्टर भी जानकारी स्टोर कर सकते हैं, लेकिन उन्हें अतिरिक्त सर्किट की आवश्यकता होती है, जिससे डिवाइस का आकार और बिजली की खपत बढ़ जाती है। इसके विपरीत, मेमरिस्टर की संरचना सरल होती है, यह कम बिजली की खपत करता है और उच्च एकीकरण के लिए उपयुक्त है; परिणामस्वरूप, अगली पीढ़ी की मेमोरी और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के क्षेत्रों में एक प्रमुख तकनीक के रूप में इस पर शोध किया जा रहा है।
मेमरिस्टर की अवधारणा सर्वप्रथम प्रोफेसर लियोन ओ. चुआ द्वारा 1971 में प्रस्तावित की गई थी, लेकिन उस समय ट्रांजिस्टर प्रौद्योगिकी में हो रही तीव्र प्रगति के कारण इस पर अधिक ध्यान नहीं दिया गया। हालांकि, 2008 में हेवलेट-पैकार्ड के शोधकर्ताओं द्वारा एक वास्तविक मेमरिस्टर को सफलतापूर्वक कार्यान्वित करने के बाद, संबंधित शोध को महत्वपूर्ण गति मिली और अब इसे अगली पीढ़ी के सेमीकंडक्टर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता हार्डवेयर के क्षेत्र में प्रमुख प्रौद्योगिकियों में से एक माना जाता है।
मेमरिस्टर की मूल संरचना प्लैटिनम इलेक्ट्रोड के बीच टाइटेनियम ऑक्साइड (TiO₂) की परत होती है। टाइटेनियम डाइऑक्साइड को ऑक्सीजन के वितरण के आधार पर अलग-अलग गुणों वाले दो क्षेत्रों में विभाजित किया जाता है। एक क्षेत्र टाइटेनियम डाइऑक्साइड (TiO₂) है, जो ऑक्सीजन से पूर्णतः संतृप्त होता है और जहाँ ऑक्सीजन लगभग गतिमान नहीं होती; दूसरा क्षेत्र टाइटेनियम डाइऑक्साइड (TiO₂-x) है, जहाँ कुछ ऑक्सीजन की कमी होती है, जिससे ऑक्सीजन अपेक्षाकृत स्वतंत्र रूप से गति कर सकती है। चूंकि कम वोल्टेज पर भी आंशिक रूप से ऑक्सीजन रहित क्षेत्र से धारा आसानी से प्रवाहित होती है, इसलिए इस क्षेत्र का अनुपात बढ़ने पर कुल विद्युत प्रतिरोध घट जाता है। वोल्टेज लगाने के लिए टाइटेनियम डाइऑक्साइड परत के ऊपर और नीचे प्लैटिनम इलेक्ट्रोड लगाए जाते हैं।
अब, मान लीजिए कि ऊपरी इलेक्ट्रोड पर ऋणात्मक वोल्टेज लगाया जाता है। चूंकि समान आवेश एक दूसरे को प्रतिकर्षित करते हैं, इसलिए इंटरफ़ेस के पास मौजूद ऑक्सीजन आयन विपरीत दिशा की ओर गति करते हैं। परिणामस्वरूप, ऑक्सीजन से संतृप्त क्षेत्र का एक भाग ऑक्सीजन के निकलने के कारण विद्युत प्रवाह में सुगम हो जाता है, और धारा प्रवाह में सुगम क्षेत्र धीरे-धीरे फैलता जाता है। इसके विपरीत, यदि निचले इलेक्ट्रोड पर ऋणात्मक वोल्टेज लगाया जाता है, तो ऑक्सीजन आयन अपनी मूल दिशा में वापस चले जाते हैं, जिससे उच्च विद्युत चालकता वाला क्षेत्र सिकुड़ जाता है, जबकि पर्याप्त ऑक्सीजन वाला क्षेत्र फिर से फैल जाता है। ये परिवर्तन वोल्टेज लगे रहने तक जारी रहते हैं, जो मेमरिस्टर की पहली विशेषता को प्रदर्शित करते हैं: इसका प्रतिरोध मान प्रवाहित धारा की मात्रा के अनुसार बदलता है।
तो बिजली बंद होने के बाद भी प्रतिरोध का मान अपरिवर्तित क्यों रहता है? ट्रांजिस्टर भी वोल्टेज के आधार पर अपनी अवस्था बदलते हैं, लेकिन बिजली कटने के बाद वे आमतौर पर उस अवस्था को बनाए नहीं रख पाते। इसके विपरीत, मेमरिस्टर में टाइटेनियम ऑक्साइड के भीतर परमाणु संरचना में परिवर्तन होने के कारण, बिजली कटने के बाद भी अंतिम अवस्था बनी रहती है।
जिन क्षेत्रों में ऑक्सीजन की आंशिक कमी होती है, वहां दो प्रकार के टाइटेनियम आयन (Ti³⁺, Ti⁴⁺) मौजूद होते हैं। जब ऑक्सीजन आयन गति करते हैं, तो आवेश संतुलन बनाए रखने के लिए इलेक्ट्रॉन टाइटेनियम आयनों के बीच स्थानांतरित होते हैं, और इस प्रक्रिया में, कुछ Ti³⁺ आयन Ti⁴⁺ आयनों में परिवर्तित हो जाते हैं। चूंकि Ti⁴⁺ आयन, जिन पर अधिक धनात्मक आवेश होता है, ऋणात्मक आवेशित ऑक्सीजन आयनों को अधिक मजबूती से आकर्षित करते हैं, इसलिए यह आवेश स्थानांतरण स्वाभाविक रूप से होता है। अंततः, वोल्टेज हटा दिए जाने के बाद भी, परमाणुओं की नई व्यवस्था अपरिवर्तित रहती है, इसलिए प्रतिरोध भी अपनी अंतिम स्थिति में बना रहता है।
सरल शब्दों में कहें तो, यह उस स्थिति के समान है जब एक व्यक्ति मेट्रो में बैठा है और उसके बगल वाली सीट खाली है। हर बार जब ट्रेन चलती है, तो वह व्यक्ति एक सीट खिसक कर खाली सीट पर बैठ जाता है, लेकिन खाली सीटों की संख्या एक ही रहती है। जिस प्रकार व्यक्ति की स्थिति बदलती है लेकिन सीटों की समग्र संरचना अपरिवर्तित रहती है, उसी प्रकार मेमरिस्टर में केवल ऑक्सीजन आयनों और इलेक्ट्रॉनों की व्यवस्था बदलती है जबकि समग्र संरचना संरक्षित रहती है, जिससे यह अपनी पिछली स्थिति को "याद" रख पाता है।
वैज्ञानिकों ने पाया है कि यह विशेषता मानव सिनेप्स की विशेषताओं से काफी मिलती-जुलती है। सिनेप्स में, एक ही सिग्नल के बार-बार दोहराए जाने पर तंत्रिका संचरण की दक्षता बदल जाती है; इसी प्रकार, मेमरिस्टर में, बार-बार करंट प्रवाहित होने पर प्रतिरोध मान बदल जाता है। इन समानताओं के कारण, मेमरिस्टर को न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के मुख्य घटकों के रूप में शोध किया जा रहा है, जो मानव मस्तिष्क की नकल करता है। वास्तव में, शोधकर्ता न्यूरॉन्स और सिनेप्स के व्यवहार की नकल करने के लिए मेमरिस्टर को CMOS (कॉम्प्लिमेंट्री मेटल ऑक्साइड सेमीकंडक्टर) सर्किट के साथ मिलाकर विभिन्न प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता हार्डवेयर विकसित कर रहे हैं, और इससे संबंधित शोध वर्तमान में जारी है।
कुछ दशकों में, पेय पदार्थ बेचने वाली वेंडिंग मशीनें भी मानव मस्तिष्क से मिलती-जुलती कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लैस हो सकती हैं। कल्पना कीजिए कि आप एक वेंडिंग मशीन के सामने खड़े हैं और एक बटन दबाते हैं, और मशीन आपके फिंगरप्रिंट या अन्य बायोमेट्रिक जानकारी को पहचानकर कहती है, "मुझे पता है कि आपने पिछली गर्मियों में कौन सा पेय पिया था।" आप शायद जवाब देंगे, "तो मुझे वही पेय दीजिए जो पिछली बार था।"
