Ising Acceleration for Multi-Robot Multi-Target Planning
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कॉम्पैक्ट CMOS इसिंग मशीनें मल्टी-रोबोट मल्टी-टारगेट प्लानिंग के विशिष्ट परतों के लिए प्रभावी कम-शक्ति वाले त्वरकों (एक्सेलेरेटर्स) के रूप में कार्य कर सकती हैं, जो एक नवीन हार्डवेयर-अवेयर मैपिंग पाइपलाइन के माध्यम से रूट की गुणवत्ता में न्यूनतम गिरावट के साथ टारगेट शेयरिंग में 8,000 गुना तक ऊर्जा बचत और कुल ऊर्जा में 130 गुना कमी प्राप्त करती हैं।
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कल्पना कीजिए कि आप नन्हे, बैटरी से चलने वाले रोबोटों के एक बेड़े के मस्तिष्क हैं। आपका काम उन्हें एक विशाल, बाधाओं से भरे गोदाम में छिपे हुए खजानों को खोजने के लिए भेजना है। आपको हर रोबोट के लिए तीन चीजें तय करनी होती हैं: कौन से खजाने उठाने हैं, किन खजानों के पास किस क्रम में जाना है, और बक्सों से टकराए बिना कैसे घूमना है। यह एक बहुत बड़ी पहेली है जिसे "कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन" (combinatorial optimization) कहा जाता है। यह एक सुडोकू (Sudoku) हल करने जैसा है जहाँ नंबर लगातार बदलते रहते हैं और ग्रिड भी बदलता रहता है।
आमतौर पर, रोबोट इन पहेलियों को मानक कंप्यूटर दिमागों का उपयोग करके हल करते हैं। लेकिन मानक दिमाग बहुत भूखे होते हैं; वे बिजली की भारी खपत करते हैं, जो छोटी बैटरी पर चलने वाले रोबोटों के लिए एक समस्या है। हाल ही में, वैज्ञानिकों ने एक नए प्रकार का छोटा, अत्यंत कुशल कंप्यूटर चिप बनाया है जिसे "आइसिंग मशीन" (Ising machine) कहा जाता है। इसे एक कैलकुलेटर के रूप में न सोचें जो चरण-दर-चरण गणना करता है, बल्कि एक भौतिक प्रणाली के रूप में सोचें जो निम्न-ऊर्जा अवस्था (low-energy state) में स्थिर हो जाती है, जैसे कि एक गेंद ढलान से नीचे गिरकर सबसे गहरी घाटी की तलाश में जाती है। ये चिप्स अविश्वसनीय रूप से तेज़ हैं और बहुत कम बिजली का उपयोग करते हैं, लेकिन वे बहुत छोटे हैं और उनके पास अपने भीतर रखने योग्य पहेली के आकार के लिए सख्त नियम हैं। बड़ा सवाल यह है: क्या हम इन जटिल रोबोट नियोजन समस्याओं को इन छोटे, नाजुक चिप्स में समाहित कर सकते हैं ताकि ऊर्जा बचाई जा सके, या क्या वे बहुत सीमित हैं?
यह शोध पत्र ठीक इसी प्रश्न की जांच करता है। शोधकर्ताओं ने एक वास्तविक, कॉम्पैक्ट CMOS आइसिंग चिप (एक भौतिक उपकरण जिसमें 45 छोटे स्विच हैं) का उपयोग करके कई रोबोटों के लिए मार्ग की योजना बनाने का प्रयास किया। उन्होंने पूरी विशाल पहेली को एक साथ चिप पर डालने की कोशिश नहीं की, क्योंकि चिप दबाव के कारण विफल हो जाती। इसके बजाय, उन्होंने एक चतुर "पाइपलाइन" का आविष्कार किया जो बड़ी समस्या को छोटे, खाने योग्य टुकड़ों में तोड़ देता है जो चिप पर फिट बैठते हैं, उन टुकड़ों को हल करता है, और फिर उत्तरों को वापस जोड़ देता है।
यहाँ उन्हें क्या पता चला:
- चिप एक विशेषज्ञ है, जनरल मैनेजर नहीं: चिप किसी समस्या के छोटे हिस्सों के लिए 'उम्मीदवार' (संभावित समाधान) उत्पन्न करने में अद्भुत है, लेकिन यह टूटे हुए समाधानों को खुद ठीक नहीं कर सकती। मुख्य रोबट कंप्यूटर ("होस्ट") को अभी भी भारी काम करना पड़ता है, जैसे यह जांचना कि उत्तर तर्कसंगत हैं या नहीं और उन्हें आपस में जोड़ना।
- तीन परतें, तीन अलग-अलग समस्याएं: नियोजन प्रक्रिया में तीन परतें हैं, और प्रत्येक परत चिप के सामने एक अलग दीवार खड़ी करती है:
- पाथफाइंडिंग (रास्ता खोजना): यदि आप एक बार में केवल रोबोट के आसपास के एक छोटे 5x5 वर्ग को देखते हैं, तो चिप इसे बहुत अच्छी तरह से हल कर सकती है। इस विंडो को आगे बढ़ाते हुए, रोबोट पूरे मानचित्र पर नेविगेट कर सकता है। इस पद्धति ने मानक कंप्यूटर विधि की तुलना में 37 गुना कम ऊर्जा का उपयोग किया।
- टारगेट शेयरिंग (किसको क्या मिलता है): चिप रोबोटों के बीच लक्ष्यों को विभाजित करने में बहुत अच्छी है। यह विधि एक बड़ी विजेता रही, जिसने मानक दृष्टिकोण की तुलना में 8,000 गुना कम ऊर्जा का उपयोग किया।
- टूर कंस्ट्रक्शन (यात्रा का क्रम): यह सबसे कठिन हिस्सा था। चिप के आंतरिक नियम (इसके "गुणांक रेंज") उस सख्त गणित को संभालने के लिए बहुत कमजोर थे जो यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि एक रोबोट बिना दोहराव के हर लक्ष्य पर ठीक एक बार जाए। शोधकर्ताओं को इस हिस्से के लिए चिप के कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करना पड़ा, जो अभी भी बहुत आशाजनक दिख रहा था लेकिन अभी तक सीधे भौतिक हार्डवेयर पर नहीं चल सका।
- "मल्टी-मैपिंग" का तरीका: चूंकि चिप नाजुक है, इसलिए शोधकर्ताओं ने केवल एक तरीके से समस्या को मैप करने की कोशिश नहीं की। उन्होंने एक साथ चार अलग-अलग तरीकों से मैपिंग करने की कोशिश की (जैसे कि एक चौकोर चीज़ को गोल छेद में फिट करने के लिए उसे दबाना, खींचना या घुमाना)। उन्होंने पाया कि कोई भी एक तरीका हर बार सबसे अच्छा काम नहीं करता है; विभिन्न दृष्टिकोणों के मिश्रण का उपयोग करने से सिस्टम बहुत अधिक विश्वसनीय बन गया।
अंत में, पूर्ण प्रणाली (Isis पाइपलाइन) ने ऐसे मार्ग बनाने में सफलता प्राप्त की जो सर्वोत्तम मानक कंप्यूटर विधियों से केवल 9% खराब थे, लेकिन इसने 130 गुना कम ऊर्जा का उपयोग किया। शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि ये छोटे चिप्स अभी मुख्य रोबोट मस्तिष्क की जगह नहीं ले सकते, लेकिन वे विशिष्ट, छोटे कार्यों के लिए "लो-पावर एक्सेलेरेटर्स" के रूप में एकदम सही हैं। यदि आप चाहते हैं कि आपका रोबोट बैटरी पर अधिक समय तक चले, तो आपको एक बड़ा दिमाग नहीं चाहिए; आपको बस एक छोटा, कुशल सहायक चिप (helper chip) चाहिए जो पहेली के छोटे, कठिन हिस्सों का भारी काम संभाल सके।
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