सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति के लिए न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग

विषय सूची

1. परिचय

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (एसएनएन) के माध्यम से मस्तिष्क की तंत्रिका गतिविधि की नकल करके पारंपरिक वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर से एक प्रतिमान परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करती है। यह शोध सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति (सीबीआईआर) के लिए इंटेल के लोइही न्यूरोमॉर्फिक चिप के अनुप्रयोग की खोज करता है, जो पारंपरिक प्रोसेसरों की तुलना में प्रतिस्पर्धी सटीकता बनाए रखते हुए ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

2. विधियाँ

2.1 एएनएन से एसएनएन रूपांतरण

इस पद्धति में दर-आधारित एन्कोडिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) को स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में परिवर्तित करना शामिल है। रूपांतरण प्रक्रिया न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर की इवेंट-संचालित प्रकृति के अनुकूल होते हुए नेटवर्क की कार्यात्मक क्षमताओं को बनाए रखती है।

2.2 लोइही तैनाती

इंटेल का लोइही चिप स्पाइकिंग न्यूरल कम्प्यूटेशन के लिए विशेष हार्डवेयर के साथ एसएनएन को लागू करता है। तैनाती प्रक्रिया में परिवर्तित एसएनएन को लोइही के न्यूरोकोर पर मैप करना और स्पाइक संचार प्रोटोकॉल को कॉन्फ़िगर करना शामिल है।

3. तकनीकी कार्यान्वयन

3.1 गणितीय ढांचा

स्पाइकिंग न्यूरॉन मॉडल लीकी इंटीग्रेट-एंड-फायर (एलआईएफ) गतिकी का अनुसरण करता है:

$\\tau_m \\frac{dV}{dt} = -[V(t) - V_{rest}] + R_m I(t)$

जहां $\\tau_m$ झिल्ली समय स्थिरांक है, $V(t)$ झिल्ली विभव है, $V_{rest}$ विश्राम विभव है, $R_m$ झिल्ली प्रतिरोध है, और $I(t)$ इनपुट धारा है।

3.2 नेटवर्क आर्किटेक्चर

कार्यान्वित एसएनएन आर्किटेक्चर में पूरी तरह से जुड़ी हुई परतों के बाद कनवल्शनल परतें शामिल हैं। इस नेटवर्क को फैशन-एमएनआईएसटी डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था और छवि पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन में फीचर निष्कर्षण के लिए अनुकूलित किया गया था।

4. प्रायोगिक परिणाम

4.1 प्रदर्शन मेट्रिक्स

सिस्टम ने बिजली की खपत को काफी कम करते हुए पारंपरिक सीएनएन-आधारित दृष्टिकोणों के बराबर पुनर्प्राप्ति सटीकता हासिल की। अस्थायी स्पाइक पैटर्न से उत्पन्न एम्बेडिंग दृश्य फीचर स्पेस में निकटतम पड़ोसी खोज के लिए प्रभावी साबित हुई।

4.2 ऊर्जा दक्षता विश्लेषण

तुलनात्मक विश्लेषण से पता चला कि न्यूरोमॉर्फिक समाधान बैचिंग के बिना अनुमान कार्यों के लिए ARM Cortex-A72 CPU की तुलना में 2.5 गुना अधिक ऊर्जा-कुशल और NVIDIA T4 GPU की तुलना में 12.5 गुना अधिक कुशल था।

5. कोड कार्यान्वयन

नीचे एसएनएन-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन के लिए एक सरलीकृत स्यूडोकोड दिया गया है:

# एसएनएन छवि पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन
class SNNImageRetrieval:
    def __init__(self):
        self.snn_model = load_snn_model()
        self.embedding_db = None
    
    def generate_embeddings(self, images):
        """स्पाइक पैटर्न से एम्बेडिंग उत्पन्न करें"""
        embeddings = []
        for img in images:
            spikes = self.snn_model.forward(img)
            embedding = self.extract_spike_features(spikes)
            embeddings.append(embedding)
        return embeddings
    
    def query_image(self, query_img, k=5):
        """क्वेरी छवि के लिए k निकटतम पड़ोसी खोजें"""
        query_embedding = self.generate_embeddings([query_img])[0]
        distances = cosine_distance(query_embedding, self.embedding_db)
        nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
        return nearest_indices

6. भविष्य के अनुप्रयोग

न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग एज एआई अनुप्रयोगों, रीयल-टाइम वीडियो विश्लेषण और कम-बिजली एम्बेडेड सिस्टम के लिए संभावना दिखाता है। भविष्य के शोध दिशाओं में शामिल हैं:

• मल्टीमॉडल पुनर्प्राप्ति के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के साथ एकीकरण
• गतिशील डेटासेट के लिए ऑनलाइन सीखने की क्षमताओं का विकास
• रीयल-टाइम दृश्य प्रसंस्करण की आवश्यकता वाली स्वायत्त प्रणालियों में अनुप्रयोग
• बेहतर प्रदर्शन के लिए क्वांटम-प्रेरित एल्गोरिदम के साथ संयोजन

7. मूल विश्लेषण

यह शोध कंप्यूटर विजन कार्यों के लिए न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। पारंपरिक प्रोसेसरों पर प्रदर्शित 2.5-12.5 गुना ऊर्जा दक्षता सुधार एआई हार्डवेयर विशेषज्ञता में व्यापक प्रवृत्ति के साथ मेल खाता है, जो गूगल के टीपीयू और ग्राफकोर के आईपीयू में देखे गए विकास के समान है। छवि पुनर्प्राप्ति कार्यों में लोइही की सफलता से पता चलता है कि न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर मौजूदा वॉन न्यूमैन सिस्टम के लिए पूरक बन सकते हैं, विशेष रूप से एज कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए जहां बिजली की बाधाएं महत्वपूर्ण हैं।

इस काम में प्रदर्शित के रूप में पूर्व-प्रशिक्षित एएनएन को एसएनएन में परिवर्तित करने का दृष्टिकोण इस क्षेत्र में स्थापित पद्धतियों का अनुसरण करता है। हालांकि, नवाचार विशेष रूप से सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति के लिए इस तकनीक को लागू करने में निहित है, एक ऐसा कार्य जिसे आमतौर पर पर्याप्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। महत्वपूर्ण ऊर्जा कमी हासिल करते हुए बनाए रखी गई सटीकता के स्तर वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए न्यूरोमॉर्फिक समाधानों की व्यावहारिक व्यवहार्यता को मान्य करते हैं।

क्वांटम मशीन लर्निंग या फोटोनिक कंप्यूटिंग जैसे अन्य उभरते कंप्यूटिंग प्रतिमानों की तुलना में, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग मौजूदा तंत्रिका नेटवर्क ढांचे के साथ निकटतम संगतता का लाभ प्रदान करता है। जैसा कि आईईईई ट्रांजैक्शन ऑन पैटर्न एनालिसिस एंड मशीन इंटेलिजेंस में उल्लेख किया गया है, न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम की ऊर्जा दक्षता उन्हें विशेष रूप से हमेशा-चालू एआई अनुप्रयोगों और आईओटी उपकरणों के लिए उपयुक्त बनाती है। एसएनएन में अस्थायी गतिशीलता का एकीकरण वीडियो प्रसंस्करण और अनुक्रमिक डेटा विश्लेषण के लिए संभावनाएं भी खोलता है जो स्थैतिक छवि पुनर्प्राप्ति से परे हैं।

भविष्य के विकास पारंपरिक डीप लर्निंग की ताकत को न्यूरोमॉर्फिक दक्षता के साथ जोड़ने वाले हाइब्रिड आर्किटेक्चर का पता लगा सकते हैं, जो नेचर मशीन इंटेलिजेंस में चर्चा दृष्टिकोण के समान हैं। बड़े डेटासेट और अधिक जटिल पुनर्प्राप्ति कार्यों के लिए इन प्रणालियों की स्केलेबिलिटी एक महत्वपूर्ण शोध दिशा बनी हुई है, साथ ही विशेष प्रशिक्षण एल्गोरिदम का विकास भी जो सीधे एएनएन-से-एसएनएन रूपांतरण पर निर्भर होने के बजाय न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर के लिए अनुकूलित होते हैं।

8. संदर्भ

1. Liu, T.-Y., et al. "Neuromorphic Computing for Content-based Image Retrieval." arXiv:2008.01380 (2021)
2. Davies, M., et al. "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning." IEEE Micro (2018)
3. Maass, W. "Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models." Neural Networks (1997)
4. Roy, K., et al. "Towards Spike-based Machine Intelligence with Neuromorphic Computing." Nature (2019)
5. Xiao, H., et al. "Fashion-MNIST: A Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms." arXiv:1708.07747 (2017)
6. Merolla, P. A., et al. "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface." Science (2014)