কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়নে বিভিন্ন প্রাণীদের মস্তিষ্ক থেকে অনুপ্রাণিত প্রযুক্তি ব্যবহারের সম্ভাবনা ক্রমশ বৃদ্ধি পাচ্ছে। বিশেষ করে, ছোট্ট কৃমি Caenorhabditis elegans-এর মস্তিষ্ক বিজ্ঞানীদের আকৃষ্ট করেছে, কারণ এটি অত্যন্ত দক্ষভাবে কাজ করতে পারে। এই ধারণা থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আরও কম শক্তি খরচে ও দ্রুতগতিতে কাজ করানোর পদ্ধতি নিয়ে কাজ করছেন।
বর্তমানে প্রচলিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পদ্ধতিগুলো তথ্য বিশ্লেষণ করতে প্রচুর পরিমাণে শক্তি এবং তথ্য ব্যবহার করে। অধিকাংশ মডেল বড় এবং জটিল, যা অনেক সময় অপ্রয়োজনীয় তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে। কিন্তু মানুষের মস্তিষ্ক অনেক বেশি দক্ষ। এটি অল্প তথ্য ব্যবহার করেই দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে পারে। এ কারণেই বিজ্ঞানীরা নিউরোমরফিক কম্পিউটিং নিয়ে গবেষণা করছেন, যা মানুষের মস্তিষ্কের মতো কাজ করতে পারে।
নিউরোমরফিক কম্পিউটিং এমন এক ধরনের প্রযুক্তি যা কৃত্রিম নিউরনের মাধ্যমে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে। সাধারণত প্রচলিত কম্পিউটিং সিস্টেমে প্রসেসিং ও মেমোরি আলাদা থাকে। কিন্তু নিউরোমরফিক সিস্টেমে মেমোরি ও প্রসেসিং একই জায়গায় থাকে, যার ফলে এটি দ্রুততর ও কম শক্তি খরচে কাজ করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, ব্রেনস্কেলএস-২ নামের এক চিপ তৈরি করা হয়েছে যা মানুষের মস্তিষ্কের মতো স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এটি প্রচলিত প্রসেসরের তুলনায় অনেক কম শক্তি ব্যবহার করে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে। এছাড়াও, আইবিএম এবং ইন্টেল-এর মতো প্রতিষ্ঠানগুলো নিউরোমরফিক প্রযুক্তি উন্নয়নে কাজ করছে।
এই প্রযুক্তি সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার তুলনায় অনেক বেশি কার্যকর হতে পারে কারণ এটি কম শক্তি ব্যবহার করেও ভালো ফলাফল দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গবেষণায় দেখা গেছে যে ব্রেনস্কেলএস-২ চিপ ব্যবহার করে লেখা চিনতে প্রচলিত প্রসেসরের তুলনায় শতগুণ কম শক্তি ব্যয় করা সম্ভব হয়েছে।
আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উদাহরণ হলো ইন্টেল-এর হালা পয়েন্ট, যা ১.১৫ বিলিয়ন নিউরনের সমান শক্তিশালী। এটি প্রচলিত গ্রাফিক্স প্রসেসরের তুলনায় অনেক বেশি দক্ষতার সাথে তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে।
নিউরোমরফিক প্রযুক্তির একটি বড় সুবিধা হলো এটি নিরবিচারে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে না, বরং পরিস্থিতি অনুযায়ী কার্যকর উপায়ে কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালানোর ক্ষেত্রে নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ব্যবহার করে গাড়িগুলো রাস্তার অবস্থা ও আশপাশের যানবাহনের গতি বিশ্লেষণ করতে পারে এবং তাৎক্ষণিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
এই প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ বেশ আশাব্যঞ্জক। গবেষকরা আশা করছেন যে এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আরও উন্নত করতে সাহায্য করবে। বিশেষ করে, স্বয়ংক্রিয় যানবাহন, রোবটিক্স এবং স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে এটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ছোট নিউরোমরফিক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় ড্রোনকে এমনভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে যাতে এটি নতুন পরিস্থিতির সঙ্গে মানিয়ে নিতে পারে, যা প্রচলিত এআই মডেলগুলোর পক্ষে করা কঠিন।
আরেকটি উদাহরণ হলো লিকুইড এআই, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আরও মস্তিষ্কসদৃশ করে তোলার জন্য কাজ করছে। এটি এমন এক ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছে যা পরিবর্তিত পরিস্থিতির সঙ্গে নিজেকে মানিয়ে নিতে পারে।
নিউরোমরফিক প্রযুক্তি চিকিৎসা ক্ষেত্রেও গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন আনতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি ব্যবহার করে কৃত্রিম স্মার্ট প্রস্থেটিক হাত তৈরি করা সম্ভব, যা মস্তিষ্কের সংকেত অনুযায়ী পরিচালিত হবে এবং স্বাভাবিক হাতের মতোই প্রতিক্রিয়া দেখাবে। এছাড়া, নিউরোমরফিক চিপ ব্যবহার করে রোগ নির্ণয় আরও দ্রুত ও নির্ভুলভাবে করা সম্ভব হতে পারে।
যদিও নিউরোমরফিক কম্পিউটিং-এর সম্ভাবনা অনেক, তবুও এটি এখনো প্রচলিত এআই মডেলের সাথে পুরোপুরি প্রতিযোগিতা করতে সক্ষম নয়। এই প্রযুক্তি এখনও তুলনামূলকভাবে ছোট আকারের সমস্যা সমাধানে ভালো কাজ করছে। বড় পরিসরে ব্যবহারের জন্য এটি আরও উন্নত করা দরকার।
এছাড়া, নিউরোমরফিক হার্ডওয়্যার তৈরির খরচ বেশি এবং এটি পরিচালনার জন্য বিশেষজ্ঞদের দরকার হয়। তবে গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে, সঠিক হার্ডওয়্যার ও অ্যালগরিদমের সমন্বয় করলে এই প্রযুক্তি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যৎ নির্ধারণ করতে পারে।
নিউরোমরফিক প্রযুক্তির আরও একটি চ্যালেঞ্জ হলো এটি প্রচলিত কম্পিউটিং অবকাঠামোর সঙ্গে সহজে একীভূত হয় না। অর্থাৎ, প্রচলিত সফটওয়্যার ও হার্ডওয়্যার সিস্টেমগুলোর সঙ্গে এটি ব্যবহারের উপযোগী করতে হলে নতুন ধরনের কম্পাইলার ও অ্যালগরিদম দরকার হবে।
এই প্রযুক্তির আরও উন্নয়ন হলে এটি শুধু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নয়, বরং বিভিন্ন ক্ষেত্রে মানবজীবনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে। ফলে, এটি প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ গঠনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে।
