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Neuromorphic Computing Based on Parametrically-Driven Oscillators and Frequency Combs

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि पैरामीट्रिक रेजोनेंस रिजीम के भीतर संचालित पैरामीट्रिकली-ड्रिवन टू-मोड ऑसिलेटर्स, अराजक प्रणालियों (केओटिक सिस्टम्स) की भविष्यवाणी करने के लिए अत्यधिक प्रभावी रिसर्वायर कंप्यूटर के रूप में कार्य करते हैं, जो गैररेखीय अंतःक्रियाओं और टेम्पोरल कोहेरेंस के बीच संतुलन बनाकर इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और कम्प्यूटेशनल क्षमता एवं सिस्टम की अंतर्निहित बाइफरकेशन संरचना के बीच एक सीधा संबंध प्रकट करते हैं।

मूल लेखक: Mahadev Sunil Kumar, Adarsh Ganesan

प्रकाशित 2026-04-24

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Mahadev Sunil Kumar, Adarsh Ganesan

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

मुख्य विचार: एक झूले को सोचना सिखाना

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक पार्क का झूला है। यदि आप इसे बिल्कुल सही समय पर धक्का देते हैं, तो यह बहुत कम प्रयास के साथ ऊँचा और ऊँचा जाता है। इसे अनुनाद (resonance) कहा जाता है। अब, कल्पना कीजिए कि एक झूला दूसरे, छोटे झूले से जुड़ा हुआ है। यदि आप बड़े झूले को बिल्कुल सही तरीके से धक्का देते हैं, तो वह छोटे झूले को अपने आप ज़ोर से हिला सकता है, भले ही आपने छोटे झूले को सीधे न छुआ हो।

यह शोध पत्र इसी भौतिक सिद्धांत—पैरामेट्रिक अनुनाद (parametric resonance)—का उपयोग करके एक नए प्रकार का कंप्यूटर बनाने के बारे में है। सिलिकॉन चिप्स और बाइनरी कोड (0 और 1) का उपयोग करने के बजाय, ये कंप्यूटर गणित करने के लिए भौतिक कंपन (ऑसिलेटर्स) का उपयोग करते हैं।

शोधकर्ताओं ने यह जानना चाहा कि: क्या हम इन कंपन करने वाली प्रणालियों का उपयोग भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं? विशेष रूप से, क्या वे मौसम के पैटर्न या शेयर बाजार जैसी अराजक (chaotic), अप्रत्याशित चीजों की भविष्यवाणी कर सकते हैं?

सेटअप: एक दो-मोड वाला झूला सेट

शोधकर्ताओं ने दो "मोड्स" (या झूलों) वाली एक डिजिटल प्रणाली का मॉडल बनाया:

ड्राइवर (The Driver): एक तेज़, उच्च ऊर्जा वाला झूला।
रिस्पॉन्डर (The Responder): एक धीमा झूला जो पहले वाले की आधी गति पर है।

वे ड्राइवर को एक सिग्नल के साथ धकेलते हैं जो डेटा (जैसे मौसम का अराजक पैटर्न) का प्रतिनिधित्व करता है। जादू तब होता है जब धक्का इतना तेज़ होता है कि वह 2:1 अनुनाद (resonance) को ट्रिगर कर देता है। ड्राइवर रिस्पॉन्डर को इतनी ज़ोर से हिलाने लगता है कि रिस्पॉन्डर अपने स्वयं के जटिल पैटर्न बनाने लगता है।

कंप्यूटर के तीन "मिजाज" (Moods)

शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए कि कौन सा मिजाज भविष्य बताने में सबसे अच्छा है, इस प्रणाली का तीन अलग-अलग "मिजाजों" (या गतिशील व्यवस्थाओं) में परीक्षण किया:

1. सुस्त मिजाज (Sub-threshold)

यह क्या है: धक्का बहुत कमजोर है। झूले मुश्किल से हिलते हैं।
परिणाम: कंप्यूटर सीखने के लिए बहुत शांत है। यह किसी छोटे बच्चे को फुसफुसाकर नाचना सिखाने जैसा है; कुछ नहीं होता।

2. सटीक स्थान (Parametric Resonance)

यह क्या है: धक्का इतना तेज़ है कि झूले एक आदर्श, लयबद्ध सामंजस्य में नाचने लगते हैं। ऊर्जा ड्राइवर से रिस्पॉन्डर में सुचारू रूप से स्थानांतरित होती है।
परिणाम: यह विजेता है। प्रणाली एक समृद्ध, जटिल पैटर्न बनाती है जो अपने पिछले इनपुट को याद रखती है जबकि व्यवस्थित भी रहती है। यह एक जैज़ बैंड की तरह है जहाँ हर संगीतकार सुधार (improvising) कर रहा है लेकिन फिर भी एक ही सुर में खेल रहा है। कंप्यूटर ने उच्च सटीकता के साथ अराजक प्रणालियों (जैसे लोरेन्ज़ अट्रैक्टर) की भविष्यवाणी की।

3. अराजक मिजाज (Frequency Combs)

यह क्या है: धक्का बहुत अधिक तेज़ है या थोड़ा बेसुरा है। झूले इतनी तेज़ी से हिलने लगते हैं कि वे अपनी लय खो देते हैं। एक साफ ताल के बजाय, आपको एक अस्त-व्यस्त, टेढ़ा-मेढ़ा शोर मिलता है। भौतिकी में, यह कई अलग-अलग आवृत्तियों (frequencies) का एक "कॉम्ब" (कंघी) जैसा दिखता है, लेकिन "अराजक" संस्करण में, कॉम्ब के दांत टेढ़े-मेढ़े और ताल से बाहर होते हैं।
परिणाम: कंप्यूटर भ्रमित हो जाता है। इसके पास बहुत सारा "डेटा" (कई आवृत्तियाँ) है, लेकिन क्योंकि लय टूट गई है, इसलिए यह इसका अर्थ नहीं निकाल पाता। यह एक ऐसे जैज़ बैंड की तरह है जहाँ हर कोई एक साथ अलग-अलग गाना बजा रहा है। भविष्यवाणी की सटीकता काफी गिर गई।

गुप्त सूत्र: रेडियो ट्यून करना

शोध पत्र बताता है कि सर्वोत्तम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, आपको सिस्टम को बिल्कुल वैसे ही ट्यून करना होगा जैसे रेडियो को एक स्पष्ट स्टेशन खोजने के लिए ट्यून किया जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि उनके पास चार "नॉब्स" (बटन) थे जिन्हें वे घुमा सकते थे:

कितनी ज़ोर से धक्का देना (Drive Amplitude): बहुत हल्का = कोई सीखना नहीं। बहुत तेज़ = अराजकता। बिल्कुल सही = जीनियस।
कितनी तेज़ी से धक्का देना (Data Rate): यदि आप बहुत धीरे धक्का देते हैं, तो झूला धक्कों के बीच रुक जाता है (यह भूल जाता है)। यदि आप बहुत तेज़ी से धक्का देते हैं, तो झूला तालमेल नहीं बिठा पाता। आपको एक ऐसी गति चाहिए जो झूले की प्राकृतिक लय से मेल खाती हो।
"ट्यूनिंग" (Detuning): आवृत्तियों में मामूली समायोजन एक स्पष्ट सिग्नल और शोर के बीच अंतर पैदा कर सकता है।
घर्षण (Damping): यदि झूले बहुत चिपचिपे (उच्च घर्षण) हैं, तो वे पर्याप्त नहीं हिलेंगे। यदि वे बहुत चिकने हैं, तो वे पागल हो सकते हैं।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

आज के अधिकांश कंप्यूटर कैलकुलेटर की तरह हैं: वे सख्त, कठोर नियमों का पालन करते हैं। यह नया दृष्टिकोण एक जैविक मस्तिष्क की तरह है। यह जानकारी को प्रोसेस करने के लिए कंपन के प्राकृतिक भौतिकी का उपयोग करता है।

गति: ये सिस्टम संभावित रूप से प्रकाश की गति (या उसके करीब) पर चल सकते हैं क्योंकि ये भौतिक तरंगें हैं, डिजिटल स्विच नहीं।
दक्षता: ये बहुत कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं क्योंकि ये ट्रांजिस्टर के माध्यम से बिजली को जबरन भेजने के बजाय प्राकृतिक अनुनाद पर निर्भर करते हैं।
सबक: आपको जटिल गणित करने के लिए एक अति-जटिल मशीन की आवश्यकता नहीं है। कभी-कभी, आपको बस एक सरल प्रणाली की आवश्यकता होती है जो बिल्कुल सही तरीके से कंपन कर रही हो।

निचोड़

शोधकर्ताओं ने पाया कि इस प्रकार की कंप्यूटिंग के लिए "गोल्डिलॉक्स ज़ोन" (सही संतुलन वाला क्षेत्र) पैरामेट्रिक अनुनाद (Parametric Resonance) है। यह वह सटीक स्थान है जहाँ प्रणाली सक्रिय और जटिल होने के लिए पर्याप्त है ताकि गणित कर सके, लेकिन अपनी स्मृति बनाए रखने के लिए पर्याप्त स्थिर भी है।

यदि आप इसे "केओटिक कॉम्ब" (अराजक कंघी) क्षेत्र में बहुत आगे धकेल देते हैं, तो प्रणाली अपना मानसिक संतुलन खो देती है और उपयोगी नहीं रह जाती। यह शोध पत्र इंजीनियरों को भविष्य के कंप्यूटर बनाने के लिए एक ब्लूप्रिंट देता है जो तेज़, छोटे और अधिक ऊर्जा-कुशल हों, जो इस बात की नकल करते हैं कि प्रकृति कैसे कंपन करती है।

यहाँ शोध पत्र "Neuromorphic Computing Based on Parametrically-Driven Oscillators and Frequency Combs" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

यद्यपि विभिन्न भौतिक प्लेटफार्मों (स्पिंट्रोनिक, रासायनिक और MEMS ऑसिलेटर्स) में दोलनी न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग (oscillatory neuromorphic computing) की खोज की गई है, लेकिन पैरामीट्रिकली-ड्रिवन ऑसिलेटर्स (parametrically-driven oscillators) की रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग (reservoir computing) के लिए विशिष्ट उपयोगिता अभी भी कम खोजी गई है। मौजूदा शोध ने दिखाया है कि ऑप्टिकल पैरामीट्रिक ऑसिलेटर्स (OPOs) और फ्रीक्वेंसी कॉम्ब्स (frequency combs) उच्च-आयामी कम्प्यूटेशनल संसाधनों के रूप में कार्य कर सकते हैं। हालाँकि, निम्नलिखित के संबंध में एक व्यवस्थित समझ की कमी है:

पैरामीट्रिकली संचालित सिस्टम के विभिन्न गतिशील शासन (dynamical regimes) — जैसे सब-थ्रेशोल्ड (sub-threshold), पैरामीट्रिक रेजोनेंस (parametric resonance), और फ्रीक्वेंसी-कॉम्ब स्टेट्स (frequency-comb states) — कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं।
क्या फ्रीक्वेंसी कॉम्ब द्वारा प्रदान किया गया बढ़ा हुआ स्पेक्ट्रल आयाम (spectral dimensionality) बेहतर भविष्यवाणी सटीकता में परिवर्तित होता है, या क्या अराजक (chaotic) कॉम्ब शासन में चरण सुसंगतता (phase coherence) की हानि प्रदर्शन को कम कर देती है।
भौतिक पैरामीटर (ड्राइव आयाम, डिट्यूनिंग, डैम्पिंग) कम्प्यूटेशनल क्षमता के साथ कैसे मैप होते हैं।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

सिस्टम मॉडल:
लेखक एक दो-मोड सिस्टम (two-mode system) का मॉडल प्रस्तुत करते हैं जो 2:1 पैरामीट्रिक रेजोनेंस प्रदर्शित करता है।

मोड 1: आवृत्ति $\omega_1$ पर सीधे संचालित (directly driven)।
मोड 2: $\omega_2 \approx \omega_1/2$ पर पैरामीट्रिक रूप से उत्तेजित।
गतिशीलता (Dynamics): यह 'स्लोली वेरिंग एनवेलप एप्रोक्सिमेशन' (slowly varying envelope approximation) का उपयोग करके व्युत्पन्न युग्मित विभेदक समीकरणों (Eqs. 1 & 2) द्वारा नियंत्रित है। सिस्टम तीन-तरंग मिश्रण (three-wave mixing) प्रदर्शित करता है, जो संचालित मोड से सबहारमोनिक मोड (subharmonic mode) में ऊर्जा हस्तांतरण को सक्षम बनाता है जब ड्राइव आयाम थ्रेशोल्ड से अधिक हो जाता है।
शासन (Regimes): सिस्टम इन चरणों से गुजरता है:
1. सब-थ्रेशोल्ड (Sub-threshold): स्थिर साम्यावस्था (static equilibrium)।
2. पैरामीट्रिक रेजोनेंस (Parametric Resonance): हॉप बाइफर्केशन (Hopf bifurcation) के माध्यम से आवधिक दोलन।
3. फ्रीक्वेंसी कॉम्ब (Frequency Comb): आवधिक आयाम मॉड्यूलेशन जो चरण-सुसंगत स्पेक्ट्रल रेखाएं (आवृत्तियों की सीढ़ी) बनाता है।
4. केओटिक कॉम्ब (Chaotic Comb): चरण सुसंगतता की हानि और अनियमित समय-डोमेन गतिशीलता।

रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग (RC) आर्किटेक्चर:

इनपुट एनकोडिंग: अराज समय श्रृंखला (मैकी-ग्लास, रोस्लर, लोरेंज़) को सामान्यीकृत किया जाता है और ऑसिलेटर के ड्राइव आयाम ( $f$ $f$ ) में एनकोड किया जाता है।
- $f(n) = F_{avg} + \Delta F \times (s(n) - 0.5)$
स्टेट रीडआउट: सिस्टम एक भौतिक रिज़र्वोइर के रूप में कार्य करता है। अवस्था को $N_v = 512$ वर्चुअल नोड्स के साथ टाइम-मल्टीप्लेक्सिंग के माध्यम से पढ़ा जाता है।
फीचर एक्सट्रैक्शन: फीचर वेक्टर (आयाम 2048) में शामिल हैं:
- दोनों मोड के समय-डोमेन पावर प्रक्षेपवक्र (trajectories) ( $|\psi_1|^2, |\psi_2|^2$ )।
- स्पेक्ट्रल डोमेन फीचर्स: प्रक्षेपवक्रों के डिस्क्रीट फूरियर ट्रांसफॉर्म (DFT) के पहले 512 परिमाण (magnitudes), जो सीधे कॉम्ब हार्मोनिक संरचना को कैप्चर करते हैं।
रीडआउट ट्रेनिंग: अराज सिग्नल के अगले टाइम स्टेप ( $s(n+1)$ ) की भविष्यवाणी करने के लिए एक लीनियर रीडआउट लेयर को रिज रिग्रेशन (Ridge Regression) का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

प्रायोगिक सेटअप:

बेंचमार्क्स: मैकी-ग्लास, रोस्लर और लोरेंज़ अराज प्रणालियों की एक-कदम-आगे (one-step-ahead) की भविष्यवाणी।
पैरामीटर स्पेस अन्वेषण: लेखकों ने व्यवस्थित रूप से निम्नलिखित को बदला:
- औसत ड्राइव आयाम ( $F_{avg}$ ) और मॉड्यूलेशन डेप्थ ( $\Delta F$ )।
- फ्रीक्वेंसी मैचिंग से डिट्यूनिंग ( $\kappa$ ) और मोड डिट्यूनिंग ( $\Delta_1$ )।
- डैम्पिंग अनुपात ( $\gamma_{21}$ )।
- इनपुट डेटा दर (सिस्टम रिलैक्सेशन समय के सापेक्ष प्रतीक अवधि)।
मेट्रिक: प्रदर्शन को नॉर्मलाइज्ड मीन स्क्वेर्ड एरर (NMSE) का उपयोग करके मापा जाता है।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

रीजीम मैपिंग (Regime Mapping): यह अध्ययन एक पैरामीट्रिकली संचालित ऑसिलेटर के बाइफर्केशन डायग्राम के माध्यम से कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन का एक व्यापक मानचित्र प्रदान करता है, जो सब-थ्रेशोल्ड, पैरामीट्रिक रेजोनेंस और फ्रीक्वेंसी-कॉम्ब अवस्थाओं के अनुरूप विशिष्ट प्रदर्शन क्षेत्रों की पहचान करता है।
प्रदर्शन बनाम जटिलता ट्रेड-ऑफ (Performance vs. Complexity Trade-off): यह प्रदर्शित करता है कि बढ़ा हुआ स्पेक्ट्रल आयाम बेहतर प्रदर्शन की गारंटी नहीं देता है। जबकि फ्रीक्वेंसी कॉम्ब्स उच्च-आयामी फीचर्स प्रदान करते हैं, पैरामीट्रिक रेजोनेंस शासन (बाइफर्केशन सीमा के पास) सबसे कम भविष्यवाणी त्रुटि प्रदान करता है।
सुसंगतता की भूमिका (Role of Coherence): यह शोध स्थापित करता है कि प्रभावी रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग के लिए टेम्पोरल फेज कोहेरेंस (temporal phase coherence) महत्वपूर्ण है। "केओटिक कॉम्ब" शासन, अपने समृद्ध स्पेक्ट्रल कंटेंट के बावजूद, चरण सुसंगतता की हानि और अनियमित समय-डोमेन गतिशीलता के कारण प्रदर्शन में गिरावट का शिकार होता है।
पैरामीटर नियंत्रण दिशानिर्देश: लेखक प्राप्त करते हैं कि कैसे इनपुट मॉड्यूलेशन ( $\Delta F$ ), डिट्यूनिंग ( $\kappa$ ), डैम्पिंग ( $\gamma_{21}$ ), और डेटा दर व्यवस्थित रूप से सुलभ गतिशील शासन को नियंत्रित करते हैं और कम्प्यूटेशनल आउटपुट को अनुकूलित करते हैं।

4. परिणाम (Results)

इष्टतम शासन (पैरामीट्रिक रेजोनेंस):
- सबसे कम NMSE मान लगातार पैरामीट्रिक रेजोनेंस शासन के भीतर पाए गए।
- उदाहरण परिणाम: मैकी-ग्लास सिस्टम के लिए, रेजोनेंस शासन में $\log_{10}(\text{NMSE}) \approx -3.19$ है, जबकि कोहेरेंट कॉम्ब शासन में $-2.41 $और केओटिक कॉम्ब शासन में$ -0.71$ है।
- तर्क: यह शासन मजबूत गैररेखीय (nonlinear) अंतःक्रियाओं को सक्रिय करता है जबकि मेमोरी रिटेंशन और संरचित रूपांतरण के लिए आवश्यक टेम्पोरल कोहेरेंस को बनाए रखता है।
फ्रीक्वेंसी कॉम्ब शासन:
- कोहेरेंट कॉम्ब (Coherent Comb): प्रदर्शन मध्यम था। हालांकि हार्मोनिक जनरेशन ने फीचर स्पेस की आयामीता को बढ़ाया, फिर भी भविष्यवाणी त्रुटि रेजोनेंस शासन की तुलना में अधिक थी।
- केओटिक कॉम्ब (Chaotic Comb): प्रदर्शन काफी गिर गया (उच्च NMSE)। समय-डोमेन सिग्नल अनियमित हो गया और स्पेक्ट्रम विस्तृत हो गया, जो रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक संरचित गैररेखीय रूपांतरण के टूटने का संकेत देता है।
पैरामीटर संवेदनशीलता (Parameter Sensitivity):
- डिट्यूनिंग ( $\kappa$ ): सीधे तौर पर रेजोनेंस क्षेत्र के आकार और विस्तार को नियंत्रित करता है। बड़ा $|\kappa|$ निम्न-त्रुटि वाले क्षेत्र को छोटा कर देता है।
- डैम्पिंग ( $\gamma_{21}$ ): उच्च डैम्पिंग पैरामीट्रिक अस्थिरता को दबा देती है, जिससे निम्न-NMSE वाला क्षेत्र सिकुड़ जाता है जब तक कि सिस्टम सब-थ्रेशोल्ड गतिशीलता तक सीमित न हो जाए। कम डैम्पिंग इस क्षेत्र को विस्तृत करती है लेकिन पैरामीटर विविधताओं के प्रति संवेदनशीलता बढ़ा देती है।
- डेटा दर: इष्टतम प्रदर्शन मध्यवर्ती डेटा दरों पर होता है जहाँ इनपुट का टाइमस्केल सिस्टम के आंतरिक रिलैक्सेशन समय से मेल खाता है। बहुत धीमा होने पर मेमोरी लॉस होता है; बहुत तेज़ होने पर सिस्टम प्रतिक्रिया देने में असमर्थ रहता है।
- मॉड्यूलेशन डेप्थ ( $\Delta F$ ): $\Delta F$ को बढ़ाने से आम तौर पर गैररेखीय रूपांतरण को बढ़ाकर सभी शासनों में मजबूती और भविष्यवाणी सटीकता में सुधार होता है।
बाइस्टेबिलिटी (Bistability): सब-थ्रेशोल्ड और पैरामीट्रिक रेजोनेंस के बीच एक बाइस्टेबल क्षेत्र मौजूद है। यहाँ प्रदर्शन इनिशियलाइजेशन-डिपेंडेंट (शुरुआती स्थिति पर निर्भर) है, जो यह दर्शाता है कि देखा गया निम्न त्रुटि पैरामीट्रिक ब्रांच के विशिष्ट इनिशियलाइजेशन के कारण है, न कि अंतर्निहित मजबूती के कारण।

5. महत्व (Significance)

हार्डवेयर के लिए डिजाइन सिद्धांत: यह पेपर न्यूरोमॉर्फिक अनुप्रयोगों के लिए भौतिक ऑसिलेटर सिस्टम (जैसे MEMS, OPOs, सुपरकंडक्टिंग सर्किट्स) को ट्यून करने के लिए ठोस दिशानिर्देश प्रदान करता है। यह सुझाव देता है कि नॉनलिनियरी और कोहेरेंस के बीच संतुलन बनाने के लिए फ्रीक्वेंसी-कॉम्ब शासन में गहराई तक जाने के बजाय पैरामीट्रिक रेजोनेंस सीमा के पास संचालित होना चाहिए।
भौतिक रिज़र्वोइर का सत्यापन: यह पुष्टि करता है कि भौतिक रिज़र्वोइर की कम्प्यूटेशनल क्षमता मौलिक रूप से सिस्टम की अंतर्निहित बाइफर्केशन संरचना (bifurcation structure) द्वारा शासित होती है।
ऊर्जा और गति दक्षता: पैरामीट्रिक रेजोनेंस का लाभ उठाकर, यह दृष्टिकोण स्पष्ट डिजिटल संचालन की आवश्यकता के बिना वास्तविक समय में अराज समय-श्रृंखला भविष्यवाणी करने में सक्षम कॉम्पैक्ट, ऊर्जा-कुशल और अल्ट्राफास्ट न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर के विकास का समर्थन करता है।
भविष्य की दिशाएं: यह कार्य हार्डवेयर में प्रायोगिक सत्यापन के लिए आधार तैयार करता है और कम्प्यूटेशनल क्षमता को और बढ़ाने के लिए इस ढांचे को उच्च-आयामी, स्थानिक रूप से वितरित पैरामीट्रिक सिस्टम तक विस्तारित करने का मार्ग प्रशस्त करता है।