Oncomorphic computing: a bioinspired paradigm for decentralized adaptation across software and hardware
यह शोध पत्र "ऑनकोमॉर्फिक कंप्यूटिंग" (oncomorphic computing) का परिचय देता है, जो एक जैव-प्रेरित प्रतिमान (bioinspired paradigm) है जो कैंसर के उत्तरजीविता सिद्धांतों—जैसे कि विकेंद्रीकृत व्यवहार, फेनोटाइपिक प्लास्टिसिटी और संसाधन भर्ती—का पुनरुद्देश्य करता है ताकि शोर वाले, क्षतिग्रस्त या संसाधन-दुर्लभ वातावरणों में सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच स्वायत्त रूप से अनुकूलित और पुनर्गठित होने में सक्षम लचीली मशीन इंटेलिजेंस बनाई जा सके।
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एक ऐसी मशीन की कल्पना करें जो अपने हिस्सों के विफल होने पर टूटती नहीं है, बल्कि इसके बजाय नुकसान के साथ जीना सीख लेती है, अपने लक्ष्यों को बदल लेती है और अपने कार्यों को पुनर्गठित करती है ताकि काम जारी रह सके। यह अगली पीढ़ी के स्वायत्त तंत्रों (autonomous systems) के सामने मौजूद केंद्रीय चुनौती है, जैसे कि गहरे अंतरिक्ष में यात्रा करने वाले अंतरिक्ष यान या मानव शरीर के भीतर मेडिकल इम्प्लांट्स। वर्तमान आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है, लेकिन यह स्थिरता के आधार पर टिकी है: विश्वसनीय बिजली, निरंतर संचार और ऐसा हार्डवेयर जो खराब न हो। जब ये स्थितियाँ समाप्त हो जाती हैं, जैसा कि अक्सर चरम वातावरण या दीर्घकालिक जैविक निगरानी के दौरान होता है, तो मानक प्रणालियाँ ढह जाती हैं। वे पूर्ण होने के लिए बनाई गई हैं, और जब वे पूर्ण नहीं होतीं, तो वे रुक जाती हैं। इसे हल करने के लिए, शोधकर्ता एक ब्लूप्रिंट के लिए एक अप्रत्याशित स्रोत की ओर देख रहे हैं: कैंसर का जीव विज्ञान। जबकि कैंसर अनियंत्रित विकास की बीमारी है, यह विकेंद्रीकृत उत्तरजीविता (decentralized survival) का एक उत्कृष्ट उदाहरण भी है। ट्यूमर बिना किसी केंद्रीय मस्तिष्क के बने रहते हैं, भुखमरी के अनुकूल होते हैं, और यदि हिस्से नष्ट हो जाएं तो अपनी आंतरिक संरचना को पुनर्गठित करते हैं। कैंसर कोशिकाओं के अध्ययन से कि वे प्रतिकूल परिस्थितियों में कैसे जीवित रहती हैं और फलती-फूलती हैं, वैज्ञानिकों की एक टीम ने ऐसी मशीनें डिजाइन करने का एक नया तरीका प्रस्तावित किया है जो वैसा ही कर सकें।
शोधकर्ताओं ने, जो यूनाइटेड किंगडम, ऑस्ट्रिया, इटली और संयुक्त राज्य अमेरिका के विश्वविद्यालयों के विशेषज्ञों का एक समूह है, एक अवधारणा पेश की है जिसे वे "ऑनकोमॉर्फिक कंप्यूटिंग" (oncomorphic computing) कहते हैं। यह कोई एकल उपकरण या किसी विशिष्ट प्रकार का सॉफ्टवेयर नहीं है, बल्कि बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के लिए एक नया दर्शन है। मूल विचार यह है कि मशीनों को कठोर संरचनाओं के रूप में मानना बंद कर दिया जाए जिन्हें टूटने पर मरम्मत या बदलने की आवश्यकता होती है। इसके बजाय, वे ऐसी प्रणालियों को डिजाइन करने का प्रस्ताव देते हैं जहाँ प्रत्येक छोटा हिस्सा, चाहे वह एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम हो, एक सेंसर हो, या रोबोट का जोड़, एक स्वतंत्र एजेंट की तरह कार्य करता है। ये एजेंट लगातार अपने स्वयं के स्वास्थ्य और अपने स्थानीय वातावरण की निगरानी करते हैं। यदि सिस्टम का कोई हिस्सा क्षतिग्रस्त हो जाता है या बिजली की कमी हो रही होती है, तो एजेंट सुधार के लिए केंद्रीय कंप्यूटर के निर्देश का इंतजार नहीं करते। वे अपने पड़ोसियों के साथ बातचीत करते हैं, संसाधनों को साझा करते हैं और जिम्मेदारियों को बदलते हैं। यदि एक एजेंट अपना काम करने में असमर्थ है, तो वह अपने कार्यों को एक स्वस्थ पड़ोसी को सौंप सकता है, या पूरा सिस्टम सबसे महत्वपूर्ण कार्यों के लिए ऊर्जा बचाने हेतु कम महत्वपूर्ण कार्य को छोड़ने का निर्णय ले सकता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि यह दृष्टिकोण आवश्यक है क्योंकि स्वायत्तता का भविष्य अप्रत्याशित स्थानों में है। मंगल ग्रह पर घूम रहा एक रोवर पृथ्वी से निर्देश का इंतजार नहीं कर सकता यदि कोई सौर ज्वाला (solar flare) उसके संचार में बाधा डालती है। आपदा क्षेत्र में काम कर रहा एक रोबोट स्वार्म (robot swarm) केंद्रीय सर्वर पर भरोसा नहीं कर सकता यदि नेटवर्क खंडित हो जाए। रोगी के ट्यूमर का एक डिजिटल मॉडल बीमारी के बदलने के साथ अनुकूल होने में सक्षम होना चाहिए, भले ही आने वाला डेटा अधूरा या शोर युक्त (noisy) हो। इन परिदृश्यों में, लक्ष्य हर क्षण पूरी तरह से सटीक होना नहीं है, बल्कि लंबे समय तक उपयोगी बने रहना है। लेखक सुझाव देते हैं कि कैंसर जीव विज्ञान के सिद्धांतों को उधार लेकर—जैसे कि कोशिकाओं की अपनी पहचान बदलने, पड़ोसियों से संसाधन जुटाने और कार्यों को सुरक्षित क्षेत्रों में स्थानांतरित करने की क्षमता—इंजीनियर ऐसी मशीनें बना सकते हैं जो डिज़ाइन से ही लचीली (resilient) हों।
इस विचार को ठोस बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक गणितीय ढांचा तैयार किया है जो बताता है कि इन प्रणालियों को कैसे व्यवहार करना चाहिए। वे एजेंटों के एक नेटवर्क की कल्पना करते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी मेमोरी, शक्ति और प्रसंस्करण क्षमता होती है। एक स्वस्थ अवस्था में, ये एजेंट प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए मिलकर काम करते हैं। लेकिन जब तनाव आता है, तो सिस्टम बदल जाता है। क्षतिग्रस्त एजेंटों को त्रुटियों को फैलने से रोकने के लिए अलग किया जा सकता है, जबकि स्वस्थ एजेंट उनके कार्यों को संभाल लेते हैं। सिस्टम तुरंत टूटे हुए हिस्से को ठीक करने की कोशिश नहीं करता; इसके बजाय, यह क्षति के इर्द-गिर्द खुद को पुनर्गठित करता है, सबसे महत्वपूर्ण मिशन लक्ष्यों को सुरक्षित रखता है। यह पारंपरिक सोच से एक बदलाव है, जहाँ एक मशीन से लिखे गए विशिष्ट प्रोग्राम को ठीक से निष्पादित करने की अपेक्षा की जाती है। इस नए दृष्टिकोण में, मशीन एक जीवित नेटवर्क है जो अपने अस्तित्व के लिए बातचीत करती है, लगातार यह तय करती है कि कौन से कार्य बनाए रखने योग्य हैं और किन्हें छोड़ा जा सकता है।
यह शोध पत्र बताता है कि इस अवधारणा को विभिन्न क्षेत्रों में कैसे लागू किया जा सकता है। सॉफ्टवेयर में, यह बड़े आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडलों को छोटे, स्वतंत्र मॉड्यूल में तोड़ने का सुझाव देता जो स्थानीय विफलताओं के अनुकूल हो सकें। यदि रोबोट के मस्तिष्क का कोई हिस्सा विफल हो जाता है, तो शेष सिस्टम रोबोट को चलते रहने के लिए कार्यों को पुनर्वितरित कर सकता है। हार्डवेयर में, यह विचार नए प्रकार के कंप्यूटर चिप्स की ओर संकेत करता है जो क्षतिग्रस्त होने पर खुद को फिर से वायर (rewire) कर सकते हैं, ठीक वैसे ही जैसे एक ट्यूमर अपनी रक्त आपूर्ति को पुनर्गठित करता है। शोधकर्ता जैविक पक्ष को भी देखते हैं, यह सुझाव देते हुए कि यही ढांचा वैज्ञानिकों को कैंसर को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है। ट्यूमर को एक विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग सिस्टम के रूप में मानकर, वे सिमुलेट कर सकते हैं कि यह दवाओं और तनाव के प्रति कैसे अनुकूलित होता है, जिससे संभावित रूप से बेहतर उपचार मिल सकते हैं।
सबसे उल्लेखनीय अनुप्रयोगों में से एक डिजिटल मेडिसिन के क्षेत्र में है। लेखक मानव ट्यूमर के "डिजिटल ट्विन्स" (digital twins) बनाने के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग करने का प्रस्ताव देते हैं। ये कंप्यूटर मॉडल होंगे जो किसी विशिष्ट रोगी के कैंसर के व्यवहार की नकल करेंगे, जो व्यक्तिगत कोशिकाओं का प्रतिनिधित्व करने वाले हजारों आभासी एजेंटों से बना होगा। जैसे-जैसे रोगी से नया डेटा आता है, मॉडल खुद को अपडेट करता है, यह सीखता है कि ट्यूमर के विकसित होने की कितनी संभावना है। क्योंकि मॉडल उसी अनुकूलन के सिद्धांतों पर बना है जैसा कि वास्तविक ट्यूमर, यह भविष्यवाणी कर सकता है कि बीमारी विभिन्न उपचारों के प्रति कैसी प्रतिक्रिया देगी, यहाँ तक कि अनिश्चितता की स्थिति में भी। यह डॉक्टरों को ऐसी चिकित्सा पद्धतियाँ चुनने में मदद कर सकता है जो न केवल औसत रोगी के आधार पर, बल्कि उस विशिष्ट व्यक्ति की बीमारी के अद्वितीय, अराजक व्यवहार के आधार पर काम करने की अधिक संभावना रखती हैं।
शोधकर्ता सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि यह सोचने के एक नए तरीके का प्रस्ताव है, न कि एक तैयार उत्पाद का। वे स्वीकार करते हैं कि ऐसे सिस्टम बनाना कठिन है। इसके लिए निरंतर अनुकूलन की ऊर्जा लागत और स्थिरता की आवश्यकता के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है। यदि कोई सिस्टम खुद को पुनर्गठित करने में बहुत अधिक ऊर्जा खर्च करता है, तो वह अपना काम करने से पहले ही बिजली खत्म कर सकता है। सुरक्षा संबंधी चिंताएं भी हैं। एक मशीन जो अपनी संरचना और लक्ष्यों को बदल सकती है, उसे यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक नियंत्रित किया जाना चाहिए कि वह खतरनाक निर्णय न ले। शोध पत्र सुझाव देता है कि इन प्रणालियों में अंतर्निहित सुरक्षा परतें होनी चाहिए जो अनुकूलन प्रक्रिया को तब रोक सकें जब चीजें बहुत आगे निकल जाएं, यह सुनिश्चित करते हुए कि मशीन अपने मुख्य मिशन से कभी न भटके।
इन चुनौतियों के बावजूद, संभावित पुरस्कार महत्वपूर्ण हैं। शोध पत्र सुझाव देता है कि जैविक उत्तरजीविता की अव्यवस्थित, विकेंद्रीकृत प्रकृति को अपनाकर, हम ऐसी मशीनें बना सकते हैं जो आज की किसी भी मशीन की तुलना में कहीं अधिक मजबूत होंगी। ये प्रणालियाँ केवल क्षति से बचेंगी ही नहीं; वे इसका उपयोग एक संकेत के रूप में करेंगी कि खुद को पुनर्गठित करें और अपना काम जारी रखें। चाहे वह गुफा की खोज करने वाला रोबोट हो, रोगी के हृदय की निगरानी करने वाला सेंसर हो, या एक जटिल बीमारी का मॉडल बनाने वाला कंप्यूटर हो, लक्ष्य एक ही है: ऐसी बुद्धिमत्ता बनाना जो टिक सके। उनका मानना है कि परिपूर्ण मशीनें बनाने के बजाय लचीली मशीनें बनाने की ओर यह बदलाव तकनीक के भविष्य के लिए आवश्यक है। वे केवल एक नया एल्गोरिदम या एक नया चिप प्रस्तावित नहीं कर रहे हैं; वे यह सोचने का एक नया तरीका प्रस्तावित कर रहे हैं कि एक मशीन का जीवित, अनुकूलनशील और उपयोगी होना क्या है, एक ऐसी दुनिया में जो लगातार बदल रही है।
इस विचार से वास्तविकता तक का सफर लंबा होगा। शोधकर्ता एक मार्ग की रूपरेखा तैयार करते हैं, जो सिमुलेशन और छोटे पैमाने के परीक्षणों से शुरू होकर, अधिक जटिल हार्डवेयर की ओर बढ़ेगा, और अंततः पूर्ण-स्तरीय रोबोटिक और जैविक अनुप्रयोगों तक पहुँचेगा। वे एक ऐसे भविष्य को देखते हैं जहाँ सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बीच की रेखा धुंधली हो जाएगी, जहाँ मशीन की भौतिक संरचना उसके कोड जितनी ही अनुकूलनीय होगी। इस भविष्य में, एक मशीन जो अपना एक हिस्सा खो देती है, वह रुकती नहीं है; वह बस एक अलग तरह की मशीन बन जाती है, जो अभी भी वही करने में सक्षम है जो सबसे महत्वपूर्ण है। यही 'ऑनकोमॉर्फिक कंप्यूटिंग' का वादा है: तकनीक का एक ऐसा दृष्टिकोण जो विफलता से डरता नहीं है, बल्कि उससे सीखता है, ठीक वैसे ही जैसे जीवन ने अरबों वर्षों से किया है।
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