Coherent advantage in the computational expressivity of excitonic networks
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सुसंगति (coherence), संचालित-अपव्ययी (driven-dissipative) उत्तेजक नेटवर्कों की कम्प्यूटेशनल अभिव्यंजना शक्ति को बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन के रूप में कार्य करती है, जो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (artificial neural networks) के समान नेटवर्क के आकार के साथ प्रदर्शन को स्केल करने में सक्षम बनाती है, जबकि प्रबल विस्फीति (strong dephasing) इस स्केलिंग और समग्र अभिव्यंजना शक्ति दोनों को बाधित करती है।
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
स्मार्ट मशीनें बनाने की दौड़ में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बिजली का एक अत्यधिक उपभोग करने वाला कारक बन गया है। जैसे-जैसे डिजिटल मॉडल बेहतर प्रदर्शन करने के लिए बड़े होते जा रहे हैं, उन्हें चलाने के लिए आवश्यक ऊर्जा एक महत्वपूर्ण बोझ बन गई है। इस वास्तविकता ने गणना करने के नए तरीकों की खोज को प्रेरित किया है, जो हमारे वर्तमान कंप्यूटरों को शक्ति देने वाली सिलिकॉन चिप्स से परे देखते हैं। वैज्ञानिक अब उन भौतिक प्रणालियों की खोज कर रहे हैं जो केवल सॉफ्टवेयर निर्देशों के बजाय भौतिकी के प्राकृतिक नियमों का उपयोग करके गणना कर सकती हैं। एक आशाजनक मार्ग में अणुओं के ऐसे नेटवर्क का उपयोग करना शामिल है जो ऊर्जा को अवशोषित कर सकते हैं और आगे बढ़ा सकते हैं। ये प्रणालियाँ, जिन्हें एक्सिटोनिक नेटवर्क (excitonic networks) कहा जाता है, प्रकाश ऊर्जा के सूक्ष्म कणों के अणुओं के बीच घूमने पर निर्भर करती हैं। क्वांटम दुनिया में, यह गति एक तरंग (wave) की तरह व्यवहार कर सकती है, जो फैलती है और स्वयं के साथ हस्तक्षेप करती है, या यह एक साधारण कण की तरह एक स्थान से दूसरे स्थान पर कूदने जैसा व्यवहार कर सकती है। शोधकर्ता यह प्रश्न पूछ रहे हैं कि क्या तरंग-समान व्यवहार गणना के लिए एक विशेष लाभ प्रदान करता है जिसे कण-समान व्यवहार टक्कर नहीं दे सकता।
शिकागो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन आणविक नेटवर्क को एक प्रकार के कंप्यूटर के रूप में मानकर इस प्रश्न की जांच की है। उनके सेटअप में, सिस्टम का इनपुट डेटा का प्रवाह नहीं बल्कि अणुओं के बीच के भौतिक संबंध है। अणुओं को एक-दूसरे से कितनी मजबूती से जोड़ा गया है, इसे समायोजित करके वे नेटवर्क के माध्यम से ऊर्जा के प्रवाह को बदल सकते हैं। आउटपुट सिस्टम की अंतिम अवस्था है, विशेष रूप से यह कि सिस्टम के स्थिर होने के बाद किसी विशेष अणु पर ऊर्जा मिलने की कितनी संभावना है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब अणु एक तरंग-समान, सुसंगत (coherent) तरीके से परस्पर क्रिया करते हैं, तो सिस्टम उल्लेखनीय रूप से शक्तिशाली हो जाता है। जैसे-जैसे उन्होंने नेटवर्क में अधिक अणु जोड़े, सिस्टम द्वारा की जा सकने वाली गणनाओं की जटिलता लगातार बढ़ती गई। यह ऐसा था मानो मशीन में अधिक हिस्से जोड़ने से वह स्वतः ही कठिन समस्याओं को हल करने में सक्षम हो गया, ठीक वैसे ही जैसे डिजिटल न्यूरल नेटवर्क में अधिक परतें जोड़ने से पैटर्न पहचानने की उसकी क्षमता में सुधार होता है।
हालाँकि, यह शक्ति नाजुक है और पूरी तरह से वातावरण पर निर्भर करती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि यदि सिस्टम को बहुत अधिक शोर या गर्मी से बाधित किया जाता है, तो तरंग-समान व्यवहार ढह जाता है। अणु एक एकीकृत तरंग के रूप में कार्य करना बंद कर देते हैं और स्वतंत्र कणों की तरह यादृच्छिक रूप से कूदने लगते हैं। इस शोर वाले, असंगत (incoherent) अवस्था में, सिस्टम अपनी स्केलिंग (scaling) करने की क्षमता खो देता है। चाहे कितने भी अणु जोड़े जाएं, इसके द्वारा की जा सकने वाली गणना की जटिलता निम्न स्तर पर ही अटकी रहती है। अध्ययन दर्शाता है कि ऊर्जा की तरंग-समान प्रकृति केवल एक दुष्प्रभाव नहीं है बल्कि एक महत्वपूर्ण संसाधन है। यह सिस्टम को सभी अणुओं के बीच के संबंधों का उपयोग करके जटिल प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अनुमति देता है, जबकि शोर वाला संस्करण केवल कुछ सीधे कनेक्शनों का ही उपयोग कर सकता है।
इन विचारों का परीक्षण करने के लिए, टीम ने विभिन्न आकारों और शोर के स्तरों वाले आणविक नेटवर्क के मॉडल बनाने के लिए कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग किया। उन्होंने देखा कि शांत, सुसंगत अवस्था में, इनपुट कनेक्शन और आउटपुट ऊर्जा वितरण के बीच के संबंध को एक गणितीय वक्र (curve) द्वारा वर्णित किया जा सकता है जो नेटवर्क के बढ़ने के साथ तेजी से जटिल होता जाता है। यह वक्र कई बार मुड़ और घूम सकता है, जिससे यह बहुत जटिल कार्यों का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम होता है। इसके विपरीत, जब उन्होंने एक गर्म और अव्यवस्थित वातावरण का अनुकरण करने के लिए तीव्र शोर पेश किया, तो वक्र सपाट हो गया। यह एक सरल आकार बन गया जो अपनी जटिलता को नहीं बदल सका, चाहे नेटवर्क कितना भी बड़ा क्यों न हो जाए। यह पुष्टि करता है कि जटिल गणना करने की क्षमता सीधे क्वांटम सुसंगतता (quantum coherence) के संरक्षण से जुड़ी है।
इस कार्य के निहितार्थ इस बात तक विस्तृत हैं कि हम भविष्य के कंप्यूटरों का निर्माण कैसे कर सकते हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि इन आणविक नेटवर्क को विशिष्ट कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, ठीक वैसे ही जैसे आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षित किया जाता है। अणुओं को डीएनए (DNA) जैसे स्कैफोल्ड (scaffold) पर सावधानीपूर्वक व्यवस्थित करके, वैज्ञानिक उनके बीच के कनेक्शन को ट्यून कर सकते हैं ताकि एक भौतिक उपकरण बनाया जा सके जो समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करता है। अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालांकि ये प्रणालियाँ वर्तमान में सैद्धांतिक और सिम्युलेटेड हैं, लेकिन इनके सिद्धांत वास्तविक भौतिक रसायन विज्ञान पर आधारित हैं। मुख्य निष्कर्ष यह है कि सुसंगतता (coherence) कम्प्यूटेशनल शक्ति के लिए एक ईंधन के रूप में कार्य करती है। इसके बिना, सिस्टम शास्त्रीय भौतिकी की सीमाओं पर वापस आ जाता है, जहाँ अधिक हिस्से जोड़ने से मशीन अनिवार्य रूप से स्मार्ट नहीं बनती। इसके साथ, सिस्टम को सूचना संसाधित करने की एक अनूठी क्षमता प्राप्त होती है जो इसके आकार के साथ बढ़ती है, जो क्वांटम दुनिया के विचित्र और शक्तिशाली नियमों का लाभ उठाने वाले ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग की ओर एक संभावित मार्ग प्रदान करती है।
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