नई तकनीकों और उत्पादों के क्षेत्र में, हम इस तथ्य के आदी हैं कि "आकृति" उन्नत, आधुनिक और उच्च तकनीक की हर चीज का पर्याय है, और "एनालॉग" सभी प्रतिगामी, अप्रचलित और निम्न-तकनीकी के लिए है।

लेकिन अगर आपको लगता है कि एनालॉग की मृत्यु हो गई है, तो आप गलत हैं। एनालॉग प्रसंस्करण न केवल कई महत्वपूर्ण प्रणालियों का एक प्रमुख घटक है जिस पर हम भरोसा करते हैं, बल्कि कंप्यूटिंग और बुद्धिमान प्रणालियों की एक नई पीढ़ी के लिए भी मार्ग प्रशस्त करते हैं जो भविष्य की बहुत ही दिलचस्प तकनीकों को रेखांकित करते हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स।

इससे पहले कि हम एनालॉग के पुनरुत्थान पर चर्चा करें - और क्यों AI और रोबोट पर काम करने वाले इंजीनियरों और इनोवेटर्स को इस पर ध्यान देना चाहिए - हमें पुराने एनालॉग युग के महत्व और विरासत को समझने की आवश्यकता है।

एनालॉग के लिए प्यार

द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान, एनालॉग सर्किट ने पहली स्वचालित वायु रक्षा प्रणालियों के संचालन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई थी , और बाद के दशकों में रॉकेट और अंतरिक्ष यान के उड़ान मार्गों की गणना के लिए एनालॉग कंप्यूटर की आवश्यकता थी।

विमान, जहाजों और बिजली संयंत्रों में नियंत्रण और संचार प्रणालियों में एनालॉग की प्रबलता है। इनमें से कुछ प्रणालियाँ आज भी काम करती हैं। इतनी देर पहले, एनालॉग सर्किट ने दूरसंचार अवसंरचना के बड़े हिस्सों को नियंत्रित किया (डिस्क डायलर वाले फोन याद रखें?), और यहां तक कि कार्यालय में कॉपियर भी, जब शुरुआती फोटोकॉपी इकाइयों ने एक एकल डिजिटल बिट के बिना छवियों को पुन: पेश किया।

एनालॉग के लिए प्यार इतने लंबे समय से मौजूद है, क्योंकि इस तकनीक ने लगातार अपनी सटीकता, सादगी और गति साबित की है। उसने मिसाइलों का नेतृत्व किया, जहाजों का नेतृत्व किया, रिकॉर्ड किया और संगीत और वीडियो चलाए, कई दशकों तक हमें एकजुट किया। और फिर 1960 के दशक में, एक आंकड़ा दिखाई दिया और दुनिया को जल्दी से जीत लिया।

प्रतिक्रिया कार्बोरेटर ने निकास के आधार पर एक अधिक कुशल दहनशील मिश्रण बनाया। लेकिन उनकी जटिलता और असुरक्षा के कारण, उन्हें डिजिटल ईंधन इंजेक्शन प्रणालियों द्वारा जल्दी से बदल दिया गया था।

किंगडम के आंकड़े

एनालॉग की जगह नंबर क्यों आया? एनालॉग की सबसे बड़ी कमजोरी लचीलापन की कमी है। जब आप इसे लचीलापन देने की कोशिश करते हैं, तो सिस्टम की जटिलता तेजी से बढ़ती है। जटिलता विश्वसनीयता में कमी की ओर ले जाती है, और इंजीनियरों ने ध्यान देना शुरू किया कि मूर का कानून गणनाओं को विश्वसनीय और सस्ती बनाता है।

इस समय, एमईएमएस और माइक्रोफॉर्मिंग तकनीकें सेंसर फैलाती हैं जो भौतिक संकेतों को प्राप्त करते हैं और उन्हें डिजिटल में परिवर्तित करते हैं। काफी जल्दी, परिचालन एम्पलीफायरों ने तर्क फाटकों को रास्ता दिया जो तेजी से सस्ता हो रहे थे। यांत्रिक कनेक्शनों के बजाय, जानकारी तार द्वारा प्रेषित की गई थी , और डिजाइनरों ने हर चीज के डिजिटलीकरण को सीमा तक लाया।

उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स की आधुनिक दुनिया में, एक एनालॉग का उपयोग केवल लोगों के साथ बातचीत करने, ध्वनियों, छवियों और अन्य इंद्रियों को पकड़ने और उत्पादन करने के लिए किया जाता है। बड़ी प्रणालियों में, एक एनालॉग का उपयोग भौतिक रूप से मशीनों और स्टीयरिंग पहियों को चालू करने के लिए किया जाता है जो हमें हमारे एनालॉग दुनिया में ले जाते हैं। लेकिन अधिकांश अन्य प्रणालियों में, इंजीनियर डिजिटल सिग्नल का अधिकतम उपयोग करने की कोशिश करते हैं। डिजिटल लॉजिक के फायदे - कम लागत, गति, विश्वसनीयता, लचीलापन - ने इंजीनियरों को एनालॉग प्रसंस्करण के लिए एलर्जी प्रदान की है।

हालाँकि, अब, एक लंबे विराम के बाद, एनालॉग की वापसी के बारे में कार्वर मीड की भविष्यवाणी सच होने लगी है।

"बड़े पैमाने पर अनुकूली एनालॉग सिस्टम घटक की गिरावट और पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में त्रुटियों के लिए अधिक प्रतिरोधी हैं और कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं।"कैलटेक में प्रोफेसर और माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक में अग्रणी रहे मीड ने 1990 में IEEE की कार्यवाही के लिए एक पेपर में लिखा था। "इसलिए, अनुकूली एनालॉग तकनीक से सिलिकॉन चिप निर्माण की पूरी क्षमता का एहसास होने की संभावना है।"

हर कोई एक एनालॉग प्यार करता है

इलेक्ट्रॉनिक्स डेवलपर्स बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करने के लिए एनालॉग को एक आवश्यक बुराई मानते हैं। लेकिन यह पता चला है कि एआई और डीप लर्निंग एल्गोरिदम एनालॉग और न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर प्लेटफॉर्म पर बेहतर काम करते हैं।

मेरी कंपनी, लक्स कैपिटल में, हमने नर्वाना को प्रायोजित किया , जिसने विशेष एकीकृत परिपथों का निर्माण किया, जो जटिल तंत्रिका नेटवर्क ने गहन शिक्षण एल्गोरिदम के प्रशिक्षण को गति देने के लिए काम किया। और यद्यपि गणितीय संचालन डिजिटल रूप से किया जाता था, प्रणाली की वास्तुकला ने उच्च स्तर पर मानव मस्तिष्क की नकल की।

स्वभाव से प्रेरित

किसी से (यहां तक कि एक बच्चे से) रोबोट को स्केच करने के लिए कहें, और आपको संभवत: रोजी की याद ताजा हो जाएगी, द जेट्सन से रोबोट नौकरानी, या स्टार वार्स से सी -3 पीओ। और यह आश्चर्य की बात नहीं है - इस तरह के रोबोट को विज्ञान कथा पुस्तकों, टेलीविजन और फिल्मों में दशकों से वर्णित किया गया है। हाल ही में, रोबोट और उनके स्वरूप का विचार विकसित हो रहा है। सहस्त्राब्दी को एक रोबोट का उदाहरण देने के लिए कहें , और यह रोम्बा, अमेज़ॅन की इको, या यहां तक कि सिरी को भी बुला सकता है।

गैजेट्स और अन्य प्रणालियों की बढ़ती संख्या के बौद्धिककरण और रोबोटीकरण की दिशा में एक स्थिर प्रवृत्ति है जो हमारे जीवन में मौजूद हैं। इन प्रणालियों के लिए छोटे, पोर्टेबल और कम-शक्ति वाले कंप्यूटरों की आवश्यकता होगी; उन्हें किसी भी समय जवाब देने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी। यह आधुनिक प्रणालियों के लिए कार्यों का एक जटिल समूह है जो आमतौर पर ऊर्जा की एक सभ्य मात्रा का उपभोग करते हैं (जब तक कि वे स्टैंडबाय मोड में नहीं होते हैं) और उपयोगी कार्यों को करने के लिए क्लाउड सेवाओं से जुड़ा होना चाहिए। यहां एनालॉग भी मदद कर सकता है।

प्रकृति से प्रेरणा लेते हुए, वैज्ञानिक एनालॉग सर्किट का उपयोग करते हुए दृष्टि और श्रवण के साथ प्रयोग करते हैं जो ऊर्जा के एक छोटे अंश का उपभोग करते हैं। सिलिकॉन प्रोजेक्ट में स्टैनफोर्ड दिमाग और मिशिगन यूनिवर्सिटी की आईसी लैब , समर्थन प्राप्त कर रही हैDARPA SyNAPSE और U.S. नेवी रिसर्च लैब एनालॉग न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम के निर्माण की सुविधा के लिए उपकरण बना रहे हैं। अल्पज्ञात स्टार्टअप दिखाई देते हैं। पारंपरिक डिजिटल सर्किट पर गहरे नेटवर्क चलाने के बजाय, वे एनालॉग सिस्टम विकसित कर रहे हैं, जो कि हमारे एनालॉग अनाज से प्रेरित, बहुत कम ऊर्जा लागत के साथ समान गणना कर सकते हैं।

शोर एक समस्या नहीं है

हमें एनालॉग पर स्विच क्यों करना चाहिए? यह सरल है: हम प्रगति के एक अनूठे दौर में हैं, जहां हम जिस तंत्रिका नेटवर्क को विकसित करने की कोशिश कर रहे हैं, वह एनालॉग सिस्टम के लिए अधिक उपयुक्त है, जबकि ऐसे एआई सिस्टम के लिए विस्फोटक मांग की उम्मीद है।

पारंपरिक हार्ड एल्गोरिदम केवल तभी काम करते हैं जब गणना सटीक होती है। यदि सर्किट जिस पर पारंपरिक एल्गोरिदम काम नहीं करते हैं, तो त्रुटियां नियंत्रण से बाहर हो जाएंगी और सिस्टम के माध्यम से प्रचारित होंगी। तंत्रिका नेटवर्क में, आंतरिक स्थिति को सटीक और स्पष्ट नहीं होना पड़ता है, और सिस्टम इनपुट मापदंडों के आधार पर वांछित परिणाम का उत्पादन करने के लिए adapts करता है। हमारे दिमाग बहुत शोर प्रणाली हैं जो महान काम करते हैं। इंजीनियरों को पता चलता है कि वे भी इसी तरह के "शोर" दृष्टिकोण का उपयोग करके सिलिकॉन चिप्स पर गहरे नेटवर्क का निर्माण कर सकते हैं - सैकड़ों बार ऊर्जा की बचत प्राप्त करते हैं।

इसके निहितार्थ व्यापक हैं। कल्पना कीजिए कि भविष्य में, अमेज़ॅन इको जैसे पहनने योग्य डिवाइस या सहायक लगभग कभी ऊर्जा का उपयोग नहीं करते हैं, और यहां तक कि इसे पर्यावरण से भी निकाल सकते हैं, और बिजली के तारों या बैटरी की आवश्यकता नहीं है। या एक गैजेट की कल्पना करें जिसे स्मार्ट होने के लिए क्लाउड से कनेक्ट होने की आवश्यकता नहीं है। वाई-फाई और सेलुलर संचार के बिना भी उसकी "बुद्धिमत्ता" काम करने के लिए पर्याप्त है। और यह सिर्फ शुरुआत है, मुझे लगता है कि, AI और रोबोट की एक नई श्रेणी बन जाएगी, जो निकट भविष्य में दिखाई देगी - और सभी अच्छे पुराने समकक्ष के लिए धन्यवाद।

रोबोटिक्स के युग में एनालॉग और न्यूरोमॉर्फिक चिप्स खुद को कैसे दिखाएंगे

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