Sensing-storage-computing Integration of Multiterminal ReS2 Neuromorphic Transistors with Sequence-dependent Responses for Dual-mode Authentication Systems

आधुनिक कंप्यूटर संख्या गणना करने में अविश्वसनीय रूप से तेज़ हैं, लेकिन वे उन तरल, समय-संवेदनशील कार्यों में संघर्ष करते हैं जिन्हें जीवित मस्तिष्क सहजता से संभाल लेते हैं। एक मानक कंप्यूटर में, दुनिया को महसूस करने वाला हिस्सा, उसे याद रखने वाला हिस्सा और उसके बारे में सोचने वाला हिस्सा भौतिक रूप से अलग होता है। सूचना को इन अलग-अलग इकाइयों के बीच आना-जाना पड़ता है, जिससे एक बाधा उत्पन्न होती है जो गति को धीमा कर देती है और ऊर्जा बर्बाद करती है। ऐसी मशीनें बनाने के लिए जो वास्तविक समय में दुनिया के प्रति प्रतिक्रिया दे सकें—जैसे कि यातायात में अचानक बदलाव के दौरान नेविगेट करने वाली एक स्वायत्त कार या व्यवहार के विशिष्ट पैटर्न को पहचानने वाला एक सुरक्षा तंत्र—इंजीनियरों को एक नए प्रकार के उपकरण की आवश्यकता है। उन्हें कुछ ऐसा चाहिए जो एक साथ महसूस कर सके, संग्रहीत कर सके और गणना कर सके, जो जैविक न्यूरॉन्स द्वारा सूचना को एकीकृत करने के तरीके की नकल करता हो। चुनौती एक ऐसे एकल इलेक्ट्रॉनिक घटक को बनाने की रही है जो न केवल अतीत को याद रख सके बल्कि घटनाओं के क्रम को भी समझ सके, जो जटिल अनुक्रमों (sequences) को पहचानने के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है।

ज़ियामेन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नए प्रकार का इलेक्ट्रॉनिक ट्रांजिस्टर विकसित किया है जो इस दृष्टि को वास्तविकता के करीब लाता है। एक विशेष द्वि-आयामी (two-dimensional) सामग्री को फेरोइलेक्ट्रिक सिरेमिक के साथ जोड़कर, उन्होंने एक ऐसा उपकरण बनाया है जो प्रकाश और बिजली को महसूस कर सकता है, उस जानकारी को संग्रहीत कर सकता है, और उसे निर्णय में संसाधित कर सकता है, वह भी एक ही इकाई के भीतर। उनके आविष्कार का मुख्य आधार ReS2 नामक सामग्री की एक पतली परत है जो प्रकाश के प्रति संवेदनशील है, जिसे PZT नामक सिरेमिक सबस्ट्रेट के ऊपर रखा गया है। PZT अद्वितीय है क्योंकि यह दो अलग-अलग दिशाओं में विद्युत ध्रुवीकरण (polarization) बनाए रख सकता है: एक सीधा ऊपर और नीचे, और दूसरा सतह के साथ बगल में। जब शोधकर्ता उपकरण पर वोल्टेज लगाते हैं या उस पर प्रकाश डालते हैं, तो वे इन आंतरिक विद्युत क्षेत्रों को नियंत्रित करके इलेक्ट्रॉनों को फँसा या मुक्त कर सकते हैं, जिससे प्रभावी रूप से सामग्री के माध्यम से बिजली के प्रवाह की सुगमता बदल जाती है। यह उपकरण को एक ऐसी मेमोरी सेल की तरह कार्य करने की अनुमति देता है जिसे तुरंत फिर से लिखा जा सकता है, लेकिन एक मोड़ के साथ: इसका व्यवहार पूरी तरह से प्राप्त संकेतों के क्रम पर निर्भर करता है।

शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि यह उपकरण घटनाओं के विभिन्न क्रमों के बीच अंतर कर सकता है, जिसे वे 'अनुक्रम-निर्भर प्रतिक्रिया' (sequence-dependent response) कहते हैं। एक मानक मेमोरी चिप में, अंतिम अवस्था केवल भेजे गए संकेतों की कुल संख्या पर निर्भर करती है। इस नए ट्रांजिस्टर में, क्रम उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि संख्या। उदाहरण के लिए, यदि डिवाइस को एक बिजली की चमक (flash of light) के बाद एक विद्युत स्पंदन (electrical pulse) प्राप्त होता है, तो यह अलग तरह से प्रतिक्रिया देता है जैसा कि यदि विद्युत स्पंदन पहले और प्रकाश बाद में प्राप्त होता। ऐसा इसलिए है क्योंकि आंतरिक विद्युत क्षेत्र इनपुट के समय और प्रकार के आधार पर अलग-अलग विन्यासों में शिफ्ट होते और स्थिर होते हैं। टीम ने दिखाया कि वे इस गुण का उपयोग एक विशिष्ट क्रिया के क्रम को याद रखने वाले सिस्टम बनाने के लिए कर सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे एक पासवर्ड जिसे बिल्कुल सही क्रम में दर्ज किया जाना चाहिए। उन्होंने इसे एक सुरक्षा प्रणाली बनाकर परखा जिसमें उपयोगकर्ता को गेट खोलने के लिए प्रकाश और विद्युत संकेतों की एक विशिष्ट श्रृंखला को ट्रिगर करना आवश्यक था। यदि अनुक्रम गलत था, भले ही वह एक कदम भी गलत हो, तो डिवाइस नहीं खुलता और सिस्टम खुद को रीसेट कर देता, जिससे प्रयास का इतिहास मिट जाता।

सरल लॉकिंग तंत्रों से परे, यह उपकरण अधिक जटिल संज्ञानात्मक कार्यों को करने में सक्षम सिद्ध हुआ। शोधकर्ताओं ने इन ट्रांजिस्टरों का उपयोग करके एक कृत्रिम नेटवर्क को मानव चेहरों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया। उन्होंने सिस्टम को चेहरों की छवियां खिलाईं, दृश्य डेटा को प्रकाश और विद्युत स्पंदनों के पैटर्न में परिवर्तित किया। चूंकि डिवाइस अपने कनेक्शनों की शक्ति को संग्रहीत कर सकता था और इनपुट के क्रम के आधार पर उन्हें समायोजित कर सकता था, इसलिए सिस्टम ने उच्च सटीकता के साथ विशिष्ट व्यक्तियों की पहचान करना सीखा। अपने परीक्षणों में, सिस्टम ने तीस-पाँच अलग-अलग लोगों के डेटाबेस से चेहरों को सही ढंग से पहचाना, और प्रकाश एवं विद्युत संकेतों के संयोजन का उपयोग करते हुए लगभग चौरानवे प्रतिशत की सफलता दर प्राप्त की। यह प्रदर्शन केवल विद्युत संकेतों के उपयोग की तुलना में बेहतर था, जो यह सुझाव देता है कि प्रकाश और बिजली को एक साथ संसाधित करने की क्षमता डिवाइस को सीखने का एक समृद्ध तरीका प्रदान करती है। डिवाइस ने जैविक व्यवहारों की भी नकल की, जैसे कि लाइट एडेप्टेशन (light adaptation), जहाँ यह चमकीले या मंद वातावरण के प्रति अपनी संवेदनशीलता को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता था, और एसोसिएटिव लर्निंग (associative learning), जहाँ इसने बार-बार संपर्क के बाद एक तटस्थ संकेत को सार्थक संकेत से जोड़ना सीखा।

डिवाइस का भौतिक निर्माण उपयोग की गई सामग्रियों के अद्वितीय गुणों पर निर्भर करता है। ReS2 की परत अत्यंत पतली है, केवल कुछ परमाणुओं जितनी मोटी, जो इसे प्रकाश और बिजली के प्रति त्वरित प्रतिक्रिया करने की अनुमति देती है। इसके नीचे स्थित PZT सबस्ट्रेट एक गतिशील नियंत्रक के रूप में कार्य करता है, जो विशिष्ट स्थानों पर इलेक्ट्रॉनों को फँसाने के लिए अपने आंतरिक विद्युत संरेखण को बदलता है। जब शोधकर्ताओं ने डिवाइस पर वोल्टेज लगाया, तो वे इसे एक ऐसी स्थिति में स्विच कर सके जहाँ यह जानकारी को स्थायी रूप से रखता है और एक ऐसी स्थिति में जहाँ जानकारी जल्दी समाप्त हो जाती है, जो सिग्नल की शक्ति और अवधि पर निर्भर करता है। यह लचीलापन डिवाइस को अल्पकालिक कार्यों, जैसे कि प्रकाश की अचानक चमक के प्रति प्रतिक्रिया देना, और दीर्घकालिक कार्यों, जैसे कि पासवर्ड याद रखना, दोनों को संभालने की अनुमति देता है। टीम ने यह भी पाया कि डिवाइस तार्किक संचालन (logical operations) कर सकता है, जो एक स्विच के रूप में कार्य करता है जो केवल तभी चालू होता है जब दो विशिष्ट शर्तें एक साथ पूरी होती हैं, जिससे यह प्रभावी रूप से एक ही घटक के भीतर एक छोटा कंप्यूटर प्रोसेसर बन जाता है।

यह कार्य अधिक कुशल और बुद्धिमान इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों के निर्माण के लिए एक मार्ग सुझाता है। सामग्री की एक ही परत में सेंसिंग, मेमोरी और कंप्यूटिंग को एकीकृत करके, शोधकर्ताओं ने जटिल वायरिंग और कई घटकों की आवश्यकता को कम कर दिया है। घटनाओं के क्रम को समझने की डिवाइस की क्षमता का अर्थ है कि इसका उपयोग उन अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है जिनमें वास्तविक समय के निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, जैसे कि उन्नत सुरक्षा प्रणाली या अनुकूलन योग्य रोबोटिक्स। शोधकर्ताओं ने पुष्टि की कि डिवाइस स्थिर और विश्वसनीय है, जो कई चक्रों के उपयोग के बाद भी और विभिन्न पर्यावरणीय स्थितियों के तहत भी अपना प्रदर्शन बनाए रखता है। हालांकि यह तकनीक अभी विकास के शुरुआती चरणों में है, ड्युअल-मोड ऑथेंटिकेशन और फेशियल रिकग्निशन का सफल प्रदर्शन दिखाता है कि ये सामग्रियां अगली पीढ़ी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए आवश्यक जटिल, समय-संवेदनशील प्रसंस्करण का समर्थन कर सकती हैं। यह अध्ययन इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों के निर्माण के लिए एक ठोस ब्लूप्रिंट प्रदान करता है जो केवल गणना नहीं करते, बल्कि वास्तव में दुनिया को देखते और याद रखते हैं।