কোরিয়া অ্যাডভান্সড ইনস্টিটিউট অফ সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজি (KAIST)-এর গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) হার্ডওয়্যারের উন্নয়নে এক যুগান্তকারী অগ্রগতি সাধন করেছেন। তারা 'ফ্রিকোয়েন্সি সুইচিং নিউরিস্টর' (Frequency Switching Neuristor) নামে একটি নতুন ডিভাইস তৈরি করেছেন, যা বিশেষভাবে শক্তি-সাশ্রয়ী এবং স্থিতিশীল AI সিস্টেম তৈরির ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। এই উদ্ভাবনটি মানুষের মস্তিষ্কের অভিযোজন ক্ষমতাকে অনুকরণ করতে সক্ষম, যা প্রচলিত AI সিস্টেমের জন্য একটি দীর্ঘদিনের চ্যালেঞ্জ ছিল।
এই নতুন নিউরিস্টরের মূল উদ্ভাবন হলো এর অন্তর্নিহিত নমনীয়তা (intrinsic plasticity), যা এটিকে পরিবর্তিত পরিস্থিতির সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে খাপ খাইয়ে নিতে এবং সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন করতে সাহায্য করে। ঠিক যেমন জৈবিক নিউরনগুলি তাদের সংবেদনশীলতা পরিবর্তন করে, তেমনই এই নিউরিস্টরও কাজ করে। এই অভিযোজন ক্ষমতা অর্জন করা হয়েছে পরিবর্তনশীল (volatile) এবং অপরিবর্তনশীল (non-volatile) মেমরিস্টর (memristor) উভয়কে একত্রিত করার মাধ্যমে। এর ফলে প্রোগ্রামযোগ্য মাল্টি-লেভেল ফ্রিকোয়েন্সি-ভোল্টেজ আচরণ সম্ভব হয়, যা আরও কার্যকর শিখন এবং স্থিতিশীলতা প্রদান করে।
গবেষণায় দেখা গেছে যে, এই ফ্রিকোয়েন্সি সুইচিং নিউরিস্টর ব্যবহার করে সিমুলেশনের মাধ্যমে প্রচলিত AI নেটওয়ার্কের তুলনায় প্রায় ২৭.৭% শক্তি সাশ্রয় করা সম্ভব হয়েছে, অথচ কম্পিউটেশনাল নির্ভুলতা বজায় ছিল। এই উল্লেখযোগ্য শক্তি সাশ্রয় বিদ্যুৎ-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI-এর প্রসারের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। শুধু তাই নয়, এই নিউরিস্টরটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিজের কর্মক্ষমতা পুনরুদ্ধার করতে পারে, এমনকি যদি এর নিউরাল উপাদানগুলির ক্ষতি হয়। এই বৈশিষ্ট্যটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অত্যন্ত মূল্যবান যেখানে দীর্ঘস্থায়ী স্থিতিশীলতা অপরিহার্য।
প্রফেসর কিউং মিন কিম (Professor Kyung Min Kim)-এর নেতৃত্বে এই গবেষণাটি 'অ্যাডভান্সড মেটেরিয়ালস' (Advanced Materials) জার্নালে ১৮ই আগস্ট, ২০২৫ তারিখে প্রকাশিত হয়েছে। এই উদ্ভাবনটি এজ কম্পিউটিং (edge computing) ডিভাইসগুলির জন্য বিশেষ সম্ভাবনাময়, যেখানে ডেটা স্থানীয়ভাবে প্রক্রিয়া করা হয় এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া ও উন্নত গোপনীয়তা নিশ্চিত করা হয়। এছাড়াও, স্বয়ংক্রিয় যানবাহন (autonomous vehicles)-এর মতো ক্ষেত্রেও এর ব্যাপক প্রয়োগ দেখা যাবে, যেখানে নিরাপত্তা ও কার্যকারিতার জন্য রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত গ্রহণ অপরিহার্য।
মেমরিস্টর-ভিত্তিক হার্ডওয়্যার, যেমন এই ফ্রিকোয়েন্সি সুইচিং নিউরিস্টর, প্রচলিত সিলিকন-ভিত্তিক সেমিকন্ডাক্টর প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করার পথে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি। মেমরিস্টরগুলি ইন-মেমরি অ্যানালগ কম্পিউটেশন এবং বিশাল সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের সম্ভাবনা প্রদান করে, যা AI-এর ভবিষ্যতের জন্য কম লেটেন্সি এবং কম শক্তি খরচের পথ প্রশস্ত করে। এই প্রযুক্তি AI হার্ডওয়্যারের ক্ষেত্রে এক নতুন যুগের সূচনা করতে চলেছে, যা আরও বুদ্ধিমান, দক্ষ এবং স্থিতিশীল সিস্টেমের বিকাশে সহায়তা করবে।