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जापानी टीम ने एज कंप्यूटिंग के लिए सेल्फ-पावर्ड एआई सिनैप्स विकसित किया

टोक्यो यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस के शोधकर्ताओं ने एक क्रांतिकारी सेल्फ-पावर्ड आर्टिफिशियल सिनैप्स विकसित किया है, जो लगभग मानव जैसी सटीकता के साथ रंगों की पहचान कर सकता है और अपनी खुद की बिजली भी उत्पन्न करता है। डाई-सेंसिटाइज्ड सोलर सेल्स को एकीकृत करने वाला यह डिवाइस मशीन विज़न के दो बड़े मुद्दों—उच्च-सटीकता रंग पहचान और ऊर्जा दक्षता—का समाधान करता है। यह नवाचार एज कंप्यूटिंग में क्रांति ला सकता है, जिससे सीमित संसाधनों वाले डिवाइस बिना बाहरी पावर स्रोत के विज़ुअल प्रोसेसिंग कर सकेंगे।
जापानी टीम ने एज कंप्यूटिंग के लिए सेल्फ-पावर्ड एआई सिनैप्स विकसित किया

टोक्यो यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस के एसोसिएट प्रोफेसर ताकाशी इकुनो के नेतृत्व में एक शोध टीम ने एक क्रांतिकारी सेल्फ-पावर्ड आर्टिफिशियल सिनैप्स विकसित किया है, जो मानव रंग दृष्टि की नकल करता है और न्यूनतम ऊर्जा की आवश्यकता के साथ एज एआई अनुप्रयोगों को बदल सकता है।

इस डिवाइस का विवरण 12 मई 2025 को साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित एक पेपर में दिया गया है। इसमें दो अलग-अलग डाई-सेंसिटाइज्ड सोलर सेल्स को एकीकृत किया गया है, जो प्रकाश की विभिन्न तरंगदैर्ध्य पर प्रतिक्रिया करते हैं। पारंपरिक प्रणालियों के विपरीत, जिन्हें बाहरी पावर की आवश्यकता होती है, यह आर्टिफिशियल सिनैप्स सौर ऊर्जा रूपांतरण के माध्यम से अपनी खुद की बिजली उत्पन्न करता है, जिससे यह उन एज कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाता है, जहाँ ऊर्जा दक्षता अत्यंत महत्वपूर्ण है।

यह सिनैप्स दृश्य स्पेक्ट्रम में रंगों को 10 नैनोमीटर की अद्वितीय रिज़ॉल्यूशन के साथ पहचान सकता है, जो मानव दृष्टि की क्षमताओं के करीब है। यह विभिन्न रंगों की रोशनी के तहत विपरीत वोल्टेज ध्रुवता उत्पन्न करता है—नीले रंग के लिए सकारात्मक और लाल रंग के लिए नकारात्मक—जिससे यह अतिरिक्त सर्किट्री के बिना जटिल लॉजिक ऑपरेशन कर सकता है।

"परिणाम दिखाते हैं कि यह अगली पीढ़ी का ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक डिवाइस दृश्य पहचान के साथ लो-पावर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम्स के लिए अत्यंत संभावनाशील है," प्रोफेसर इकुनो बताते हैं। जब इसे रेज़रवॉयर कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क में परखा गया, तो सिस्टम ने केवल एक डिवाइस का उपयोग करते हुए 18 विभिन्न रंग-गतिशीलता संयोजनों को वर्गीकृत करने में 82% सटीकता हासिल की, जबकि पारंपरिक तरीकों में कई फोटोडायोड्स की आवश्यकता होती है।

यह सफलता एज डिवाइसेज़ में उन्नत विज़न सिस्टम्स की तैनाती में एक महत्वपूर्ण चुनौती का समाधान करती है, जहाँ पावर और कंप्यूटेशनल सीमाओं के कारण क्षमताएँ अब तक सीमित रही हैं। यह तकनीक स्मार्टफोन, ड्रोन, पहनने योग्य स्वास्थ्य उपकरणों और स्वायत्त वाहनों में अधिक कुशल विज़ुअल प्रोसेसिंग को सक्षम कर सकती है।

शोधकर्ता अपनी इस खोज के लिए व्यापक अनुप्रयोगों की कल्पना करते हैं, जैसे कि स्टैंडअलोन स्मार्टवॉच और मेडिकल डिवाइसेज़ में लो-पावर ऑप्टिकल सेंसर के रूप में, जो मौजूदा तकनीकों की तुलना में लागत को काफी कम कर सकते हैं। मशीन विज़न आधुनिक तकनीकों के लिए लगातार महत्वपूर्ण होता जा रहा है, ऐसे में यह सेल्फ-पावर्ड सिनैप्स न्यूनतम ऊर्जा आवश्यकताओं के साथ रोजमर्रा के उपकरणों में उन्नत कंप्यूटर विज़न क्षमताएँ लाने की दिशा में एक बड़ा कदम है।

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