केंद्र फॉर कंप्यूटेशनल ब्रेन रिसर्च

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कम्प्यूटेशनल ब्रेन रिसर्च सेंटर (CCBR) एक शोध संस्थान है जो कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग में विशेषज्ञता रखता है। यह तंत्रिका नेटवर्क मॉडल विकसित करने और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को आगे बढ़ाने पर केंद्रित है।

कम्प्यूटेशनल ब्रेन रिसर्च सेंटर (CCBR) एक अंतःविषयक अनुसंधान संगठन है जो मस्तिष्क के कम्प्यूटेशनल सिद्धांतों को समझने और उन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता में लागू करने के लिए समर्पित है। 2010 के दशक की शुरुआत में स्थापित, यह केंद्र तंत्रिका तंत्र के तंत्रों की जांच करने और मस्तिष्क-प्रेरित एल्गोरिदम विकसित करने के लिए तंत्रिका वैज्ञानिकों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को एक साथ लाता है। इसका कार्य मौलिक तंत्रिका विज्ञान, मशीन लर्निंग और AI प्रणालियों में व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक फैला हुआ है।

CCBR एक सहयोगी केंद्र के रूप में कार्य करता है, जो शैक्षणिक संस्थानों और औद्योगिक प्रयोगशालाओं के साथ साझेदारी करता है। केंद्र के अनुसंधान ने तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर और सीखने के एल्गोरिदम में प्रगति में योगदान दिया है, जिसके निष्कर्ष प्रमुख वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित हुए हैं। केंद्र स्नातक छात्रों और पोस्टडॉक्टोरल फेलो को भी प्रशिक्षित करता है, जिससे कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान में शोधकर्ताओं की अगली पीढ़ी को बढ़ावा मिलता है।

स्थापना और प्रारंभिक वर्ष

केंद्र की स्थापना 2012 में डॉ. माइकल चेन द्वारा की गई थी, जो पहले स्टैनफोर्ड AI लैब से जुड़े एक कम्प्यूटेशनल तंत्रिका वैज्ञानिक थे, और डॉ. करेन सिमोनियन, जो बाद में गूगल डीपमाइंड चली गईं। प्रारंभिक वित्तपोषण विश्वविद्यालय के बंदोबस्ती और राष्ट्रीय अनुसंधान अनुदानों के संयोजन से आया। पहले पांच वर्ष कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे के निर्माण और दस प्रमुख अन्वेषकों की एक कोर टीम की भर्ती पर केंद्रित थे। 2015 तक, केंद्र ने एक उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर स्थापित कर लिया था और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण पर स्थिर परिणाम प्रकाशित करना शुरू कर दिया था।

प्रमुख अनुसंधान क्षेत्र

एक केंद्रीय फोकस यह समझना है कि जैविक तंत्रिका सर्किट सीखने और स्मृति को कैसे लागू करते हैं। शोधकर्ता प्लास्टिसिटी नियमों, सिनैप्टिक गतिशीलता और नेटवर्क दोलनों का अध्ययन करते हैं, इन निष्कर्षों को कम्प्यूटेशनल मॉडल में अनुवादित करते हैं। यह कार्य सीधे नवीन आर्किटेक्चर के विकास को सूचित करता है, जिसमें अवशिष्ट नेटवर्क और U-Net परिवारों में संशोधन शामिल हैं।

एक अन्य प्रमुख क्षेत्र कुशल प्रशिक्षण विधियों का विकास है। CCBR शोधकर्ताओं ने गहरे नेटवर्क के लिए ड्रॉपआउट तकनीकों और बैच सामान्यीकरण रणनीतियों को बेहतर बनाने में योगदान दिया है। 2018 में, डॉ. अनी भट्टाचार्य के नेतृत्व में एक टीम ने सक्रियण कार्यों पर एक तुलनात्मक अध्ययन प्रकाशित किया, जिसमें दिखाया गया कि हानि फलन का एक प्रकार अनुकूली सीखने की दरों के साथ मिलकर मानक छवि वर्गीकरण बेंचमार्क पर प्रशिक्षण समय को 23% कम कर देता है।

केंद्र तंत्रिका नेटवर्क व्याख्यात्मकता के माध्यम से AI और तंत्रिका विज्ञान के प्रतिच्छेदन का भी पता लगाता है। गतिशील प्रणाली सिद्धांत के उपकरणों का उपयोग करते हुए, अन्वेषकों ने प्रशिक्षित मॉडलों के आंतरिक प्रतिनिधित्व को दृश्य प्रांतस्था से तंत्रिका रिकॉर्डिंग के साथ मैप किया है, जिससे साझा कम्प्यूटेशनल सिद्धांतों में अंतर्दृष्टि प्राप्त हुई है।

सहयोग और औद्योगिक साझेदारी

CCBR कई प्रौद्योगिकी कंपनियों के साथ सक्रिय साझेदारी बनाए रखता है। अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS) के साथ एक दीर्घकालिक सहयोग 2016 में शुरू हुआ, जिससे केंद्र को बड़े पैमाने पर सिमुलेशन के लिए AWS ट्रेनियम एक्सेलेरेटर तक पहुंच मिली। 2019 में, इंटेल के साथ एक संयुक्त परियोजना एज डिवाइसों पर तंत्रिका नेटवर्क अनुमान को अनुकूलित करने पर केंद्रित थी, जिसके परिणामस्वरूप ऊर्जा-कुशल कनवल्शन संचालन के लिए तीन पेटेंट प्राप्त हुए।

केंद्र सैमसंग रिसर्च के साथ न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर, विशेष रूप से स्पाइकिंग तंत्रिका नेटवर्क पर भी काम करता है। 2020 में शुरू की गई यह साझेदारी, प्रोटोटाइप चिप्स का उत्पादन कर चुकी है जो पारंपरिक डिजाइनों की तुलना में 40% कम बिजली की खपत प्रदर्शित करते हैं। MIT CSAIL और बर्कले AI रिसर्च के शोधकर्ता अक्सर विस्तारित छुट्टियों के लिए CCBR आते हैं।

OpenAI, Azure, AMD, ग्राफकोर और ग्रोक के साथ विशिष्ट सहयोग औपचारिक समझौतों के बजाय प्रीप्रिंट और सम्मेलन चर्चाओं के अनौपचारिक आदान-प्रदान तक सीमित रहे हैं। केंद्र के मुख्य औद्योगिक वित्तपोषण स्रोत AWS, इंटेल और सैमसंग बने हुए हैं।

शैक्षिक और प्रशिक्षण कार्यक्रम

केंद्र कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान पर एक वार्षिक ग्रीष्मकालीन स्कूल चलाता है, जो पहली बार 2013 में आयोजित किया गया था। यह कार्यक्रम हर साल दुनिया भर के विश्वविद्यालयों से लगभग 80 प्रतिभागियों को आकर्षित करता है। 2021 में, CCBR ने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के संकाय के साथ मिलकर विकसित मस्तिष्क-प्रेरित AI में एक विशेष प्रमाणपत्र कार्यक्रम शुरू किया।

CCBR से संबद्ध स्नातक छात्रों ने 2015 से 200 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर प्रकाशित किए हैं। डॉक्टरेट पूर्व छात्र गूगल डीपमाइंड, एंथ्रोपिक और प्रमुख शैक्षणिक विभागों में पदों पर आगे बढ़े हैं। केंद्र का पोस्टडॉक्टोरल प्रशिक्षण कार्यक्रम, जो 2022 में नवीनीकृत पांच-वर्षीय अनुदान द्वारा वित्त पोषित है, किसी भी समय आठ प्रारंभिक-कैरियर शोधकर्ताओं का समर्थन करता है।

उल्लेखनीय निष्कर्ष और प्रभाव

केंद्र के सबसे अधिक उद्धृत योगदानों में से एक 2016 का पेपर है जो आवर्ती नेटवर्क प्रशिक्षण को स्थिर करने में लेयर सामान्यीकरण की भूमिका पर है। डॉ. जैकब स्टीनहार्ट और डॉ. लुकाज़ कैसर द्वारा सह-लेखित यह कार्य 3,000 से अधिक बाद के अध्ययनों में संदर्भित किया गया है। 2019 में, CCBR शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि एक जैविक रूप से विवश सीखने का नियम एक निरंतर नियंत्रण कार्य पर SGD वेरिएंट से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे 15% अधिक सफलता दर प्राप्त हुई।

केंद्र के 2022 के एक अध्ययन ने ट्रांसफॉर्मर मॉडल के स्केलिंग गुणों की जांच की, जिससे अनुभवजन्य साक्ष्य मिले कि स्थितीय एन्कोडिंग योजनाएं लंबी-अनुक्रम स्मृति को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती हैं। इस शोध ने कई ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल परियोजनाओं द्वारा अपनाए गए बाद के वास्तुशिल्प संशोधनों को सूचित किया।

केंद्र ने स्पाइकिंग तंत्रिका नेटवर्क के अनुकरण के लिए एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध लाइब्रेरी भी विकसित की, जिसे 2017 में जारी किया गया और सालाना अद्यतन किया जाता है। 2024 तक, लाइब्रेरी को 50,000 से अधिक बार डाउनलोड किया गया है और दुनिया भर के 200 से अधिक अनुसंधान समूहों में उपयोग किया जाता है।

भविष्य की दिशाएँ

वर्तमान परियोजनाओं का उद्देश्य मशीन लर्निंग को वास्तविक समय के मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के साथ एकीकृत करना है। 2023 में, CCBR को कृत्रिम अंग नियंत्रण के लिए अनुकूली एल्गोरिदम विकसित करने के लिए कई मिलियन डॉलर का अनुदान प्राप्त हुआ। शोधकर्ता मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए गहरे नेटवर्क को संपीड़ित करने के लिए मॉडल प्रूनिंग तकनीकों की भी खोज कर रहे हैं, जो उनके पहले के हार्डवेयर सहयोग कार्य पर आधारित है।

केंद्र अगले तीन वर्षों में अपने संकाय को छह पदों तक विस्तारित करने की योजना बना रहा है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और प्रणाली तंत्रिका विज्ञान के प्रतिच्छेदन पर काम करने वाले शोधकर्ताओं पर विशेष जोर दिया गया है। विस्तारित गीली-प्रयोगशाला सुविधाओं को समायोजित करने के लिए डिज़ाइन की गई एक नई इमारत का निर्माण 2025 में शुरू होने वाला है।

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