Living Cellular Computers : जैविक प्रणालियों ने जटिल सूचनाओं को संसाधित करने, अनुकूल करने, सीखने और वास्तविक समय में महत्वपूर्ण निर्णय लेने की अपनी उल्लेखनीय क्षमता के साथ दशकों से कंप्यूटर विज्ञान को आकर्षित किया है। इन प्राकृतिक प्रणालियों ने न्यूरल नेटवर्क और इवोल्यूशनरी एल्गोरिथम जैसे शक्तिशाली मॉडलों के विकास को प्रेरित किया है जिसने चिकित्सा वित्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक जैसे क्षेत्रों को बदलकर रख दिया है हालांकि इन प्रभावी प्रगति के बावजूद सिलिकॉन पर आधारित मशीनों पर जैविक प्रणालियों की दक्षता, मापनीयता और मजबूती को दोहराना एक महत्वपूर्ण चुनौती अभी भी बनी हुई है।
यदि हम इन प्राकृतिक प्रणालियों की नकल करने के बजाय सीधे उनकी शक्ति का उपयोग कर सकें और एक कंप्यूटिंग सिस्टम की कल्पना करें जहां जीवित कोशिकाएं- जैविक प्रणालियों का निर्माण खंड – Boolean Logic से लेकर बांटी गई संगणनाओं तक कठिन संगणनाएं करने के लिए प्रोग्राम की जाती है। इस धारणा ने संगणना के एक नए युग की शुरुआत की है : Cellular Computer।
शोधकर्ताओं के द्वारा इस बात की जांच की जा रही है कि हम कठिन गणनाओं को संभालने के लिए जीवित कोशिकाओं को कैसे प्रोग्राम कर सकते हैं जैविक कोशिकाओं की प्राकृतिक क्षमताओं का उपयोग करके हम पारंपरिक कंप्यूटिंग की कुछ सीमाओं को पार कर सकते हैं इस आर्टिकल में सेल्यूलर कंप्यूटर के उभरते प्रतिमान की खोज को बताया जा रहा है। Artificial Intelligence के लिए उनकी क्षमता और उनके द्वारा प्रस्तुत चुनौतियों की जांच के बारे में बताया जा रहा है।
Living Cellular Computers की उत्पत्ति
Leaving cellular computers का कॉन्सेप्ट सिंथेटिक जीव विज्ञान के अंतर विषय क्षेत्र में निहित है, जो जीव विज्ञान, इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के सिद्धांतों को जोड़ती है। इसके मूल में यह नवीनतम दृष्टिकोण कंप्यूटेशनल कार्यों को करने के लिए जीवित कोशिकाओं की इंटरनल कैपेबिलिटी का उपयोग करता है। पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत जो सिलिकॉन चिप्स और बाइनरी कोड पर निर्भर करते हैं लिविंग सेल्यूलर कंप्यूटर सूचना को संसाधित करने के लिए कोशिकाओं के भीतर जैव रासायनिक प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं।
इस क्षेत्र में आने वाले प्रयासों में से एक बैक्टीरिया की जेनेटिक इंजीनियरिंग है इन सूक्ष्म जीवों के भीतर जेनेटिक सर्किट में हेर फेर करके, वैज्ञानिक उन्हें विशेष कंप्यूटेशनल कार्यों को एग्जीक्यूट करने के लिए प्रोग्राम कर सकते हैं। उदाहरण : शोधकर्ताओं ने बहुत कठिन मैथमेटिकल प्रॉब्लम को हल करने के लिए बैक्टीरिया को सफलतापूर्वक इंजीनियर किया है जैसे की Hamiltonian Path Problem, उनके प्राकृतिक व्यवहार और Interactions का शोषण करके।
Living Cellular Computers के घटकों को डिकोड करना
Living Cellular Computers की क्षमता को समझने के लिए, उनके मूल सिद्धांतों का पता लगाना बहुत उपयोगी है जो उनके लिए काम करते हैं। इस जैविक कंप्यूटिंग सिस्टम के सॉफ्टवेयर के रूप में डीएनए की कल्पना करें। जैसे पारंपरिक कंप्यूटर बाइनरी कोड का उपयोग करते हैं सेल्यूलर कंप्यूटर डीएनए में पाए जाने वाले जेनेटिक कोड का उपयोग करते हैं। इस जेनेटिक कोड को संशोधित करके वैज्ञानिक कोशिकाओं को विशिष्ट कार्य करने के लिए निर्देश दे सकते हैं। इस मोडिफिकेशन में प्रोटीन हार्डवेयर के रूप में कार्य करता है। वे पारंपरिक कंप्यूटर के घटकों की तरह ही विभिन्न इनपुट का जवाब देने और आउटपुट का उत्पादन करने के लिए इंजीनियर का काम करते हैं।
Cellular Signaling Pathway का Complex Web, Information Processing System के रूप में कार्य करता है, जिससे कोशिका के भीतर बड़े पैमाने पर समानांतर सॉन्ग गणनाएं संभव हो पाती हैं।इसके अतिरिक्त, सिलिकॉन बेस्ड कंप्यूटर्स के विपरीत जिन्हें बाहरी ऊर्जा स्रोतों की आवश्यकता होती है सेल्यूलर कंप्यूटर ऊर्जा उत्पन्न करने के लिए कोशिका की अपनी मेटाबॉलिक प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं। डीएनए प्रोग्रामिंग, प्रोटीन कार्यक्षमता, Signaling Pathway और आत्मनिर्भर ऊर्जा का यह संयोजन एक अनूठी कंप्यूटिंग प्रणाली बनता है जो जीवित कोशिकाओं की प्राकृतिक क्षमताओं का लाभ उठाती है।
Living Cellular Computers कैसे काम करते हैं
Living Cellular Computers एक विशेष प्रकार के कंप्यूटर की तरह सोचने में मददगार है, जहां DNA वह “Tape” है जो जानकारी रखता है। रेगुलर कंप्यूटरों की तरह सिलिकॉन चिप्स का उपयोग करने के बजे यह सिस्टम कार्यों को करने के लिए कोशिकाओं में प्राकृतिक प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं।
इस अनुरूप में DNA में चार सिंबल होते हैं- A,C,G और T – जो निर्देशों को संग्रहित करते हैं। एंजाइम जो कोशिका में छोटी मशीनों की तरह होते हैं इस डीएनए को पढ़ते हैं और संशोधित करते हैं, ठीक वैसे ही जैसे कंप्यूटर डाटा को पड़ता है और लिखता है। लेकिन रेगुलर कंप्यूटरों के विपरीत यह एंजाइम कोशिका के भीतर स्वतंत्र रूप से घूम सकते हैं, अपना काम कर सकते हैं और फिर डीएनए से जुड़कर काम जारी रख सकते हैं।
For Example : Polymerase नमक एक एंजाइम DNA को पड़ता है और RNA बनाता है, जो निर्देशों की एक तरह की टेंपरेरी कॉपी है। एक और एंजाइम Helicase, DNA की कॉपी बनाने में मदद करता है। Transcription factor नामक विशेष प्रोटीन स्विच की तरह काम करते हुए Genes को चालू या बंद कर सकते हैं।
Living Cellular Computers को रोमांचक बनाने वाली यह बात है कि हम उन्हें प्रोग्राम कर सकते हैं। हम डीएनए “टेप” को बदल सकते हैं और एंजाइमों के व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं जिससे जटिल कार्य करना संभव हो जाता है और रेगुलर कंप्यूटर आसानी से यह नहीं कर सकते।
Living Cellular Computers के लाभ
Living Cellular Computers पारंपरिक सिलिकॉन बेस्ड प्रणालियों की तुलना में कई आकर्षक लाभ प्रदान करते हैं वे बड़े पैमाने पर समानांतर प्रोसेसिंग में उत्कृष्ट प्राप्त करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे एक साथ कई गणनाओं को संभाल सकते हैं। इस क्षमता में गणनाओं की गति और दक्षता दोनों को बहुत बढ़ाने की क्षमता है। इसके अतिरिक्त जैविक प्रणालियों स्वाभाविक रूप से ऊर्जा कुशल होती जो सिलिकॉन बेस्ड मशीनों की तुलना में न्यूनतम ऊर्जा के साथ काम करती हैं जो सेल्यूलर कंप्यूटिंग को अधिक टिकाऊ बनाती है।
एक और लाभ जीवित कोशिकाओं की स्व-प्रतिकृति और मरम्मत क्षमता है। यह विशेषता ऐसे कंप्यूटर सिस्टम को जन्म दे सकती है जो स्व उपचार करने में सक्षम है, जो वर्तमान तकनीकी बहुत अधिक बेहतर है। सेल्यूलर कंप्यूटर में अनुकूलन क्षमता का एक उच्च स्तर भी होता है जिससे वे आसानी से बदलते वातावरण और इनपुट के साथ समायोजित हो सकते हैं- कुछ ऐसा जो रेगुलर कंप्यूटर के लिए बहुत मुश्किल है। जैविक प्रणालियों के साथ उनकी अनुकूलता उन्हें चिकित्सा और पर्यावरण संवेदन जैसे क्षेत्रों में एप्लीकेशन के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाती है, जहां एक प्राकृतिक इंटरफेस फायदेमंद होता है।
Artificial Intelligence के लिए Living Cellular Computers की क्षमता
Living Cellular Computers आज के artificial Intelligence (AI) सिस्टम के सामने आने वाली कुछ बड़ी बढ़ाओ को दूर करने की आकर्षक क्षमता रखते हैं। वर्तमान AI जैविक रूप से प्रेरित न्यूरल नेटवर्क पर निर्भर करता है, लेकिन सिलिकॉन-बेस्ड हार्डवेयर पर इन मॉडलों को क्रियान्वित करना चुनौतियां प्रस्तुत करता है। सेंट्रलाइज्ड कार्यों के लिए डिजाइन किए गए सिलिकॉन प्रोसेसर समानांतर प्रोसेसिंग में काम प्रभावित होते हैं- एक समस्या जिसे ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) जैसी कई कंप्यूटेशनल इकाइयों का उपयोग करके आंशिक रूप से हल किया जाता है। बड़े डाटा सेट पर न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना भी गहन संसाधन है, जिससे लागत बढ़ जाती है और उच्च ऊर्जा खपत के कारण पर्यावरण प्रभाव बढ़ जाता है।
इसके विपरीत Living cellular computer समानांतर प्रोसेसिंग में बहुत बेहतर है, जिससे वे जटिल कार्यों के लिए संभावित रूप से अधिक कुशल बन जाते हैं, साथ ही तेज और अधिक इसके लेवल समाधान का वादा करते हैं, वे पारंपरिक प्रणालियों की तुलना में ऊर्जा का अधिक कुशलता से उपयोग करते हैं जो उन्हें एक हरित विकल्प बन सकता है।
इसके अलावा जीवित कोशिकाओं की स्व-मरम्मत और प्रतिकृति क्षमताएं अधिक लचीली AI प्रणालियों को जन्म दे सकती हैं जो न्यूनतम हस्तक्षेप के साथ स्वयं को ठीक करने और अनुकूलन करने में सक्षम है यह अनुकूलनशीलता गतिशील वातावरण में AI के प्रदर्शन को बढ़ा सकती है।
इन लाभों को पहचानते हुए शोधकर्ता सेल्यूलर कंप्यूटर का उपयोग करके परसेप्ट्रॉन और न्यूरल नेटवर्क को लागू करने की कोशिश कर रहे हैं। जबकि सैद्धांतिक मॉडल के साथ प्रगति हुई है प्रैक्टिकल एप्लीकेशन अभी भी काम में है।
