हाल ही में ‘नेचर फिजिक्स’ (Nature Physics) जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन से पता चला है कि शोधकर्ताओं ने एक ऐसा सिंथेटिक मेटामैटिरियल विकसित किया है जो “फिजिकल लर्निंग” (भौतिक शिक्षण) में सक्षम है। पारंपरिक सामग्रियों के विपरीत, यह प्रणाली जैविक अनुकूलन की नकल करते हुए बाहरी परिस्थितियों के जवाब में अपने आंतरिक यांत्रिक गुणों को पुनर्गठित कर सकती है।
मेटामैटिरियल्स क्या हैं?
- परिभाषा: ये कृत्रिम सामग्रियां हैं जिन्हें ऐसे गुण रखने के लिए इंजीनियर किया गया है जो प्राकृतिक रूप से पाई जाने वाली सामग्रियों में नहीं मिलते।
- मुख्य विशेषता: इनके अनूठे गुण उनके रासायनिक संयोजन से नहीं, बल्कि उनकी ज्यामितीय रूप से डिज़ाइन की गई संरचना (उनके भौतिक विन्यास के तरीके) से उत्पन्न होते हैं।
- मौजूदा अनुप्रयोग: प्रकाश को मोड़ना (अदृश्य करने वाले उपकरण/cloaking devices), ध्वनि-रोधन (soundproofing), इमारतों के लिए भूकंप से सुरक्षा, और स्टील्थ तकनीक (वस्तुओं को रडार से छिपाना)।
नवाचार: एक ‘लर्निंग रोबोटिक चेन’
शोध टीम ने एक चेन बनाई जिसमें जुड़ी हुई इकाइयाँ (units) शामिल हैं, जहाँ प्रत्येक इकाई एक “मैकेनिकल न्यूरॉन” की तरह कार्य करती है।
| घटक | कार्य |
| माइक्रो-कंट्रोलर | स्थानीय निर्णय लेने के लिए “मस्तिष्क” के रूप में कार्य करता है। |
| एंगल सेंसर | बाहरी तनाव या विस्थापन का पता लगाता है (पर्यावरणीय संवेदन)। |
| छोटा मोटर | इकाई की कठोरता (stiffness) को समायोजित करता है (आंतरिक पुनर्गठन)। |
प्रक्रिया: हार्डवेयर-आधारित कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग
यह प्रणाली ‘कॉन्ट्रैस्टिव लर्निंग’ (Contrastive Learning) तकनीक का उपयोग करती है, जो आमतौर पर मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम में उपयोग की जाती है, लेकिन यहाँ इसे पूरी तरह से हार्डवेयर के माध्यम से लागू किया गया है।
- मुक्त अवस्था (Free State): सामग्री को थोड़ा हिलाया/धकेला जाता है, और यह एक प्राकृतिक, बिना दबाव वाला आकार ग्रहण कर लेती है।
- क्लैम्प्ड अवस्था (Clamped State): सामग्री को मैन्युअल रूप से एक वांछित “लक्ष्य” आकार (जैसे ‘U’ या ‘L’ आकार) में ढाला जाता है।
- तुलना (Contrast): माइक्रो-कंट्रोलर दोनों अवस्थाओं की तुलना करता है और कोणों में अंतर की गणना करता है।
- अनुकूलन (Adaptation): मोटर कठोरता को इस तरह समायोजित करती है कि अगली बार सामग्री को धकेले जाने पर, वह स्वाभाविक रूप से लक्ष्य आकार के करीब आ जाए।
प्रमुख वैज्ञानिक उपलब्धियां
- नॉन-रेसिप्रोसिटी (Non-Reciprocity): पारंपरिक भौतिकी कहती है कि यदि आप स्प्रिंग को धक्का देते हैं, तो वह वापस धक्का देती है। यह सामग्री यह “सीख” सकती है कि किस दिशा से धक्का दिया जा रहा है, उसके आधार पर अलग तरह से प्रतिक्रिया देनी है।
- स्थानीय निर्णय प्रक्रिया (Local Decision-Making): किसी केंद्रीय मस्तिष्क के बजाय, प्रत्येक इकाई केवल अपने पड़ोसियों से “बात” करती है। यह जटिल डेटा नेटवर्क की आवश्यकता को समाप्त करता है।
- मेमोरी और भूलना: चेन ने एक आकार (जैसे कोई अक्षर) सीखने, उसे “भूलने” और क्रम में एक नया आकार सीखने की क्षमता का प्रदर्शन किया।
संभावित अनुप्रयोग
- सॉफ्ट रोबोटिक्स: ऐसे रोबोट जो जटिल केंद्रीय प्रोग्रामिंग के बिना असमान इलाकों के अनुकूल ढल सकते हैं।
- उन्नत प्रोस्थेटिक्स: कृत्रिम अंग जो उपयोगकर्ता की विशिष्ट गतिविधियों और वातावरण को “सीखते” और अपनाते हैं।
- गतिशील बुनियादी ढांचा (Dynamic Infrastructure): ऐसी संरचनाएं जो हवा या भूकंप के झटकों से बचने के लिए अपनी कठोरता को बदल सकती हैं।
परीक्षा अभ्यास प्रश्न
प्रश्न 1. हाल ही में चर्चा में रहे “मेटामैटिरियल्स” के संदर्भ में, निम्नलिखित कथनों पर विचार कीजिए:
- उनके गुण मुख्य रूप से उनकी भौतिक संरचना के बजाय उनके रासायनिक संयोजन द्वारा निर्धारित होते हैं।
- उन्हें ‘नेगेटिव रिफ्रैक्टिव इंडेक्स’ (negative refractive indices) जैसे गुण प्रदर्शित करने के लिए इंजीनियर किया जा सकता है, जो प्रकृति में नहीं पाए जाते हैं।
- भूकंपीय सुरक्षा और स्टील्थ तकनीक में उनके अनुप्रयोगों के लिए शोध किया जा रहा है।
उपरोक्त कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
A) केवल 1 और 2
B) केवल 2 और 3
C) केवल 1 and 3
D) 1, 2, और 3
प्रश्न 2. हालिया अध्ययन के संदर्भ में, “कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग” (Contrastive Learning) शब्द का तात्पर्य है:
A) एक विधि जहाँ एक केंद्रीय एआई मस्तिष्क रोबोट के सभी हिस्सों को नियंत्रित करता है।
B) एक प्रक्रिया जहाँ एक सामग्री अपनी वर्तमान स्थिति की तुलना वांछित लक्ष्य स्थिति से करके अनुकूलन करती है।
C) एक रासायनिक प्रक्रिया जो पॉलीमर के आणविक भार को बदल देती है।
D) स्टील को फोर्जिंग के दौरान उसकी गर्मी प्रतिरोधक क्षमता बढ़ाने की तकनीक।
उत्तर और व्याख्या
- उत्तर 1: B (केवल 2 और 3) – कथन 1 गलत है क्योंकि मेटामैटिरियल्स की परिभाषित विशेषता उनकी भौतिक संरचना/विन्यास है, न कि केवल रसायन विज्ञान।
- उत्तर 2: B – जैसा कि अध्ययन में बताया गया है, “भौतिक” कॉन्ट्रैस्टिव लर्निंग में माइक्रो-कंट्रोलर सामग्री की कठोरता को समायोजित करने के लिए ‘मुक्त’ और ‘क्लैम्प्ड’ अवस्थाओं की तुलना करता है।
मुख्य परीक्षा अभ्यास प्रश्न
“‘भौतिक शिक्षण’ (Physical Learning) में सक्षम सामग्रियों का विकास जैविक जीवों और सिंथेटिक मशीनों के बीच की पारंपरिक रेखा को धुंधला कर देता है।” सॉफ्ट रोबोटिक्स और आपदा-लचीले बुनियादी ढांचे के भविष्य में अनुकूलन योग्य मेटामैटिरियल्स के महत्व पर चर्चा कीजिए। (250 शब्द)