नई गणितीय विधि AI मेमोरी की ऊर्जा खपत हज़ारों गुना घटा सकती है

एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने भविष्य की चुंबकीय मेमोरी में जानकारी लिखने के लिए ज़रूरी ऊर्जा को तेज़ी से घटाने के मकसद से एक गणितीय ढांचा तैयार किया है — जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की बढ़ती बिजली खपत को कम करने का एक तरीका हो सकता है। विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट फॉर कंडेंस्ड मैटर फिज़िक्स एंड कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स के डॉ. एल्टन सैंटोस के नेतृत्व में हुआ यह शोध जर्नल एडवांस्ड मटेरियल्स में प्रकाशित हुआ है।

चुंबकीय मेमोरी छोटे-छोटे चुंबकीय क्षेत्रों की दिशा को नियंत्रित कर जानकारी सहेजती है; दो अवस्थाओं के बीच बदलाव डिजिटल '0' या '1' दर्शाता है। यह बदलाव करने के लिए इस्तेमाल होने वाले पारंपरिक चुंबकीय क्षेत्र स्पंदन अक्सर अक्षम होते हैं — ज़्यादा ऊर्जा खर्च करते हैं और डिवाइस छोटे होने पर बेहद छोटे हिस्सों को सटीकता से निशाना बनाने में मुश्किल होती है। एडिनबर्ग की टीम ने 'ऑप्टिमल कंट्रोल थ्योरी' — किसी तंत्र को सबसे कारगर तरीके से वांछित अवस्था तक पहुंचाने की गणितीय विधि — का इस्तेमाल कर यह गणना की कि एक तय स्पंदन के बजाय, कम से कम ऊर्जा में बिट बदलने के लिए चुंबकीय क्षेत्र को हर पल कैसे बदलना चाहिए।

'वान डेर वाल्स चुंबक' कहलाने वाली तीन बेहद पतली सामग्रियों — Fe3GaTe2, Fe3GeTe2 और CrSBr — के कंप्यूटर सिमुलेशन में, अनुकूलित स्पंदनों ने लगभग 1 से 10 पिकोसेकंड (एक पिकोसेकंड यानी सेकंड का एक खरबवां हिस्सा) में चुंबकत्व को पलट दिया, और पारंपरिक तरीकों से 10 गुना से भी ज़्यादा कमज़ोर क्षेत्रों का इस्तेमाल किया। सिमुलेशन में बदलाव के लिए सिर्फ 0.94 नैनोजूल ऊर्जा चाहिए थी, जबकि पारंपरिक स्पंदनों के लिए यह 91.2 नैनोजूल तक पहुंच जाती थी। सामग्री के चुंबकीय स्पिन के घूमने के तरीके को नियंत्रित करने वाले गुणों को समायोजित कर, शोधकर्ताओं का अनुमान है कि स्विचिंग ऊर्जा आगे चलकर फेम्टोजूल (जूल का एक क्वाड्रिलियनवां हिस्सा) स्तर तक घट सकती है।

शोधकर्ताओं का कहना है कि व्यापक मॉडलिंग बताती है कि यह अनुकूलित स्विचिंग स्थापित मेमोरी तकनीकों की तुलना में ऊर्जा खपत को कई गुना घटा सकती है, और इसे 'लैंडावर सीमा' के करीब ले जा सकती है — यानी जानकारी के एक बिट को मिटाने पर भौतिकी जितनी न्यूनतम ऊर्जा की अनुमति देती है। सैंटोस ने बताया कि यही गणितीय तरीका भविष्य की मेमोरी और स्पिनट्रॉनिक्स डिवाइसों के लिए खोजी जा रही बिजली धाराओं और अल्ट्राफास्ट लेज़र स्पंदनों पर भी लागू किया जा सकता है।