اردو
نیورل کیمرے روایتی CMOS ماڈیولز کی جگہ کیسے لیں گے: امیجنگ میں ایک نظریاتی تبدیلی
سائنچ کی 2025.12.29
تعارف: CMOS کی حکمرانی کا خاتمہ آنے والا نہیں—یہ یہاں ہے
جب ایک خود چلنے والی گاڑی کم روشنی میں ایک پیدل چلنے والے کو نظر انداز کرتی ہے یا ایک مائکروسکوپ حقیقی وقت میں نیورل اسپائکس کا پتہ لگانے میں ناکام رہتا ہے، تو قصور صرف ہارڈ ویئر کی حدود نہیں ہے—یہ 30 سال پرانا امیجنگ پیراڈائم ہے۔ روایتی CMOS ماڈیولزہر ڈیجیٹل کیمرے کی ریڑھ کی ہڈی، آج کے دور میں، ایسے دنیا کے لئے ڈیزائن کی گئی تھی جہاں "کافی اچھا" کا مطلب تھا کہ فریم کو مقررہ وقفوں پر قید کرنا۔ لیکن جیسے جیسے صنعتیں تیز، ہوشیار، اور زیادہ موثر بصری نظاموں کی طلب کرتی ہیں، CMOS کی ساختی رکاوٹیں ناقابل عبور ہو گئی ہیں۔ نیورل کیمروں کا آغاز ہوتا ہے: حیاتیاتی طور پر متاثرہ سینسر جو صرف روشنی کو ریکارڈ نہیں کرتے بلکہ اس کی تشریح بھی کرتے ہیں۔ یہ ایک تدریجی اپ گریڈ نہیں ہے؛ یہ بصری ڈیٹا کو قید کرنے کے طریقے کی مکمل نئی تصور ہے۔ ماہرین کی پیش گوئی ہے کہ 2030 تک نیورل کیمرے اعلیٰ کارکردگی کی امیجنگ مارکیٹس کا 45% حصہ سنبھال لیں گے، خود مختار گاڑیوں سے لے کر طبی تشخیص تک۔ یہ ہے کہ کیوں—اور کیسے—یہ CMOS ماڈیولز کو مستقل طور پر تبدیل کر رہے ہیں۔
CMOS میں پوشیدہ خامی: یہ ایک ٹوٹے ہوئے سمجھوتے پر بنایا گیا ہے
چند دہائیوں سے، CMOS تیار کرنے والے دو متضاد مقاصد کا پیچھا کر رہے ہیں: زیادہ ریزولوشن اور تیز فریم کی شرحیں۔ اسٹیکڈ CMOS (آخری ورژن، جو آئی فون 15 پرو جیسے فلیگ شپ فونز میں استعمال ہوتا ہے) نے اس مسئلے کو TSV (تھرو سلیکون ویا) ٹیکنالوجی کے ذریعے حل کرنے کی کوشش کی، جو پکسل کی تہوں کو منطقی سرکٹس سے الگ کرتا ہے تاکہ بینڈوڈتھ کو بڑھایا جا سکے۔ لیکن اس عارضی حل نے نئے مسائل پیدا کیے: TSVs حرارتی چینلز کے طور پر کام کرتے ہیں، پکسل کے درجہ حرارت کو بڑھاتے ہیں اور شور میں اضافہ کرتے ہیں۔ بدتر یہ کہ، اسٹیکڈ CMOS اب بھی "فریم پر مبنی" ماڈل پر قائم ہے—ہر پکسل ایک ہی مدت کے لیے روشنی پکڑتا ہے، جس کی وجہ سے رفتار اور سگنل سے شور کے تناسب (SNR) کے درمیان ایک تجارتی معاہدہ کرنا پڑتا ہے۔
ایک نیوروسائنٹسٹ کے بارے میں غور کریں جو دماغ کی سرگرمی کا مطالعہ کر رہا ہے: ملی سیکنڈ کی سطح پر وولٹیج کی چوٹیاں ٹریک کرنے کے لیے، انہیں 1,000+ فریم فی سیکنڈ کی ضرورت ہوتی ہے۔ لیکن اس رفتار پر CMOS سینسر اتنی کم روشنی پکڑتے ہیں کہ سگنل شور میں ڈوب جاتے ہیں۔ اس کے برعکس، بہتر SNR کے لیے طویل نمائش تیز رفتار ہدفوں کو دھندلا دیتی ہے۔ یہ CMOS میں کوئی خرابی نہیں ہے—یہ اس کے ڈیزائن کی ایک خصوصیت ہے۔ جیسا کہ MIT کے محقق میتھیو ولسن کہتے ہیں: "CMOS کا ایک سائز سب کے لیے نمائش دینا متحرک، پیچیدہ مناظر کی تصویر کشی کرتے وقت ایک بنیادی حد ہے۔"
دیگر خامیاں زیادہ گہرائی میں ہیں:
• ڈیٹا کی زیادتی: CMOS ہر فریم میں ہر پکسل کو ریکارڈ کرتا ہے، یہاں تک کہ ساکن پس منظر، 80% بینڈوڈتھ ضائع کرتا ہے۔
• ڈائنامک رینج کی حدود: روایتی CMOS 80–100 dB پر ختم ہوتا ہے، اعلی متضاد ماحول میں ناکام رہتا ہے (جیسے، جنگل میں سورج غروب ہونا)۔
• لیٹنسی: اینالاگ روشنی کے سگنلز کو ڈیجیٹل ڈیٹا میں تبدیل کرنا اور انہیں پروسیسر کو بھیجنا تاخیر پیدا کرتا ہے—خود مختار ڈرائیونگ جیسی ایپلی کیشنز کے لیے مہلک۔
یہ مسائل بہتر پیداوار کے ساتھ حل نہیں کیے جا سکتے۔ CMOS اپنی ہی تعمیر کا شکار ہے۔ نیورل کیمرے، اس کے برعکس، ان سمجھوتوں کو ختم کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
نیورل کیمرے: تین انقلابی اختراعات
نیورل کیمرے انسانی ریٹینا سے متاثر ہیں، جو صرف اس وقت سگنلز جاری کرتے ہیں جب روشنی میں تبدیلی ہوتی ہے—کوئی غیر ضروری ڈیٹا نہیں، کوئی مقررہ ایکسپوژر کے اوقات نہیں۔ یہ ہیں کہ وہ قوانین کو کیسے دوبارہ لکھ رہے ہیں:
1. پروگرام ایبل پکسلز: ہر پکسل اپنے مقصد کے لیے کام کرتا ہے
سب سے بڑا پیش رفت پکسل کی سطح کی ذہانت سے آتا ہے۔ MIT کا پروگرام ایبل ایکسپوژر CMOS (PE-CMOS) سینسر، جو 2024 میں متعارف کرایا گیا، ہر پکسل کو اپنی ایکسپوژر کا وقت خود مختار طور پر سیٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ صرف چھ ٹرانزسٹرز فی پکسل (پرانے ڈیزائنز کی سادگی) کا استعمال کرتے ہوئے، ہمسایہ پکسل ایک دوسرے کی تکمیل کر سکتے ہیں: تیز ایکسپوژر پکسل تیز حرکت کا پیچھا کرتے ہیں (جیسے نیورل اسپائکس)، جبکہ سست ایکسپوژر پکسل تاریک علاقوں میں تفصیلات کو قید کرتے ہیں—یہ سب ایک ہی منظر میں۔
ٹیسٹوں میں، PE-CMOS نے نیورل امیجنگ میں سنگل اسپائیک ریزولوشن حاصل کیا، جو کہ CMOS بغیر رفتار کی قربانی دیے حاصل نہیں کر سکا۔ “ہم صرف روشنی کو قید نہیں کر رہے—ہم یہ بہتر بنا رہے ہیں کہ ہر پکسل اس کے ساتھ کس طرح تعامل کرتا ہے،” لیڈ ریسرچر جی ژانگ وضاحت کرتے ہیں۔ یہ لچک رفتار-SNR کے تجارتی تعلق کو ختم کرتی ہے جو CMOS کو متاثر کرتی ہے۔
2. ایونٹ ڈرائیون امیجنگ: صرف اس وقت ڈیٹا جب یہ اہم ہو
ایونٹ کیمرے (نیورل کیمرے کی ایک قسم) اس کو مزید آگے بڑھاتے ہیں: وہ صرف اس وقت ڈیٹا پیدا کرتے ہیں جب کوئی پکسل روشنی کی شدت میں تبدیلی کا پتہ لگاتا ہے۔ فریمز کے بجائے، وہ "ایونٹس" پیدا کرتے ہیں—معلومات کے چھوٹے پیکٹ جن میں کوآرڈینیٹس، وقت کے نشانات، اور قطبیت (روشنی کا بڑھنا یا کم ہونا) شامل ہیں۔
نتائج تبدیلی لانے والے ہیں:
• 120+ dB متحرک رینج: ایونٹ کیمرے براہ راست سورج کی روشنی اور تاریک سائے کو ایک ساتھ سنبھالتے ہیں۔
• مائیکرو سیکنڈ لیٹنسی: کوئی فریم بفر نہیں، یعنی تقریباً فوری ڈیٹا آؤٹ پٹ—خود چلنے والی گاڑیوں کے لیے ٹکر سے بچنے کے لیے اہم۔
• 90% کم ڈیٹا: سٹیٹک مناظر کو نظر انداز کرکے، ایونٹ کیمرے بینڈوڈتھ کی ضروریات کو کم کرتے ہیں، جو CMOS کے مقابلے میں 70% بجلی کی کھپت کو کم کرتا ہے۔
بھارتی انسٹی ٹیوٹ آف سائنس کے محققین نے iniVation کے ایونٹ کیمرے کا استعمال کرتے ہوئے 50 نینو میٹر سے چھوٹے نانوپارٹیکلز کی تصویر کشی کی—روایتی مائیکروسکوپ کے انحراف کی حد سے آگے۔ کیمرے کے کمزور ڈیٹا اسٹریم نے AI الگورڈمز کو معنی خیز سگنلز پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دی، شور کو قابل استعمال معلومات میں تبدیل کیا۔
3. آن-سینسر AI: پروسیسنگ، صرف پکڑنا نہیں
CMOS کے برعکس، جو تصاویر کا تجزیہ کرنے کے لیے بیرونی پروسیسرز پر انحصار کرتا ہے، نیورل کیمرے AI کو براہ راست سینسر میں ضم کرتے ہیں۔ سام سنگ کے تازہ ترین اسٹیکڈ سینسر پہلے ہی شور کو کم کرنے کے لیے بنیادی AI ماڈیولز شامل کرتے ہیں، لیکن نیورل کیمرے اس کو ایک نئے درجے پر لے جاتے ہیں: وہ ڈیٹا کو اس وقت پروسیس کرتے ہیں جب یہ حاصل کیا جاتا ہے۔
مثال کے طور پر، پروفیسی کے میٹاویژن سینسر آن چپ نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہیں تاکہ حقیقی وقت میں اشیاء کا پتہ لگایا جا سکے، صرف متعلقہ ڈیٹا کو مرکزی پروسیسر کو بھیجتے ہیں۔ صنعتی معائنہ میں، اس کا مطلب یہ ہے کہ پیداوار کی لائن پر نقصانات کی شناخت کرنا بغیر ٹیرا بائٹس بے کار ویڈیو کو ذخیرہ کیے۔ "نیورل کیمرے صرف امیج سینسر نہیں ہیں—یہ ادراک کے انجن ہیں،" چیتن سنگھ ٹھاکر، نانو ٹیکنالوجی کے مطالعے کے شریک مصنف کہتے ہیں۔
حقیقی دنیا کے متبادل: جہاں نیورل کیمرے پہلے ہی کامیاب ہو رہے ہیں
CMOS سے نیورل کیمروں کی تبدیلی نظریاتی نہیں ہے—یہ آج ہو رہا ہے، ان اعلیٰ قیمت کی ایپلیکیشنز سے شروع ہو رہا ہے جہاں CMOS کی خامیاں سب سے زیادہ مہنگی ہیں:
نیوروسائنس اور طبی امیجنگ
MIT کا PE-CMOS پہلے ہی آزادانہ حرکت کرنے والے جانوروں میں نیورل سرگرمی کو ٹریک کرنے کے لئے استعمال کیا جا رہا ہے، جو کہ CMOS دھندلاہٹ یا شور کے بغیر نہیں کر سکتا تھا۔ اینڈوسکوپی میں، ایونٹ کیمروں کی کم لیٹنسی اور اعلیٰ متحرک رینج ڈاکٹروں کو جسم کے اندر دیکھنے کی اجازت دیتی ہے بغیر سخت روشنی کے، جس سے مریض کی تکلیف کم ہوتی ہے۔
خود مختار گاڑیاں
ٹیسلا اور وی مو ایونٹ کیمروں کو CMOS کے ساتھ ٹیسٹ کر رہے ہیں تاکہ اندھیرے مقامات کو ختم کیا جا سکے اور ردعمل کے اوقات کو کم کیا جا سکے۔ ایک نیورل کیمرہ ایک بچے کو سڑک پر دوڑتے ہوئے 10 گنا تیز تر شناخت کر سکتا ہے، ممکنہ طور پر حادثات کو روکنے کے لئے۔
نینوٹیکنالوجی اور مواد کی سائنس
IISc کا نیورومورفک مائکروسکوپ اب تجارتی طور پر دستیاب ہے، جو محققین کو غیر معمولی درستگی کے ساتھ مالیکیولی حرکت کا مطالعہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ صرف ایک اپ گریڈ نہیں ہے—یہ ایک نیا ٹول ہے جو سائنسی تحقیق میں ممکنات کو بڑھاتا ہے۔
صارف الیکٹرانکس (اگلا پڑاؤ)
جبکہ نیورل کیمرے اس وقت CMOS سے زیادہ مہنگے ہیں، قیمتیں کم ہو رہی ہیں۔ MIT کا سادہ پکسل ڈیزائن پیداوار کی پیچیدگی کو کم کرتا ہے، اور بڑے پیمانے پر پیداوار قیمتوں کو 2027 تک CMOS کی سطح تک لے آئے گا۔ پرچم بردار فون پہلے ہائبرڈ سسٹمز کو اپنائیں گے—ویڈیو اور کم روشنی کے لیے نیورل کیمرے، اسٹلز کے لیے CMOS—پھر 2030 تک مکمل طور پر CMOS کی جگہ لے لیں گے۔
متبادل راستہ: ترقی، انقلاب نہیں
نیورل کیمرے ایک رات میں CMOS کی جگہ نہیں لیں گے۔ منتقلی تین مراحل میں ہوگی:
1. تکمیلی استعمال (2024–2026): نیورل کیمرے اعلیٰ کارکردگی کی ایپلی کیشنز (جیسے خود چلنے والی گاڑیاں، سائنسی امیجنگ) میں CMOS کی مدد کرتے ہیں۔
2. منتخب متبادل (2026–2028): جیسے جیسے قیمتیں کم ہوتی ہیں، نیورل کیمرے خصوصی صارف مارکیٹوں (جیسے ایکشن کیمرے، ڈرون فوٹوگرافی) پر قابض ہو جاتے ہیں جہاں رفتار اور کم روشنی کی کارکردگی سب سے زیادہ اہم ہوتی ہے۔
3. مین اسٹریم غلبہ (2028–2030): نیورل کیمرے اسمارٹ فونز، لیپ ٹاپس، اور IoT ڈیوائسز میں ڈیفالٹ بن جاتے ہیں، جبکہ CMOS بجٹ مصنوعات تک محدود رہتا ہے۔
یہ راستہ 2000 کی دہائی میں CCD سے CMOS کی تبدیلی کی عکاسی کرتا ہے—جو کارکردگی کی بنیاد پر ہے، صرف قیمت کی نہیں۔ "CMOS نے CCD کی جگہ لی کیونکہ یہ زیادہ لچکدار تھا،" صنعت کے تجزیہ کار سارہ چن نوٹ کرتی ہیں۔ "نیورل کیمرے CMOS کی جگہ لے رہے ہیں اسی وجہ سے: یہ منظر کے مطابق ڈھل جاتے ہیں، نہ کہ اس کے برعکس۔"
چیلنجز جن پر قابو پانا ہے
اپنی وعدوں کے باوجود، نیورل کیمرے چیلنجز کا سامنا کرتے ہیں:
• صنعت کے معیارات: ایونٹ ڈیٹا کے لیے کوئی عالمی پروٹوکول نہیں ہونے کی وجہ سے سینسرز اور سافٹ ویئر کے درمیان ہم آہنگی کے مسائل ہیں۔
• کم روشنی کی حساسیت: جبکہ ایونٹ کیمرے تضاد میں بہترین ہیں، وہ قریب مکمل تاریکی میں اب بھی جدوجہد کرتے ہیں—حالانکہ MIT میں تحقیق اس کو بہتر فوٹوڈائیوڈز کے ساتھ حل کر رہی ہے۔
• ادراک کی تعصب: اگر AI کو صحیح طریقے سے تربیت نہ دی جائے تو یہ سینسر پر تعصبات متعارف کروا سکتا ہے، جو حفاظتی اہم ایپلیکیشنز میں خطرہ ہے۔
یہ چیلنجز حل کیے جا سکتے ہیں۔ IEEE جیسے کنسورشیم ایونٹ کیمرے کے معیارات تیار کر رہے ہیں، اور اسٹارٹ اپس کم روشنی کی بہتری میں سرمایہ کاری کر رہے ہیں۔ سب سے بڑی رکاوٹ ٹیکنالوجی نہیں ہے—یہ ذہنیت ہے: تیار کنندگان اور ڈویلپرز کو ایک ایسی دنیا کے مطابق ڈھالنا ہوگا جہاں کیمرے صرف تصاویر نہیں لیتے، بلکہ وہ جو دیکھ رہے ہیں اسے سمجھتے ہیں۔
نتیجہ: امیجنگ کا مستقبل نیورل ہے
روایتی CMOS ماڈیولز نے فوٹوگرافی میں انقلاب برپا کیا ہے، جس سے ڈیجیٹل کیمرے تک رسائی ممکن ہوئی۔ لیکن وہ ایک فریم پر مبنی ذہنیت میں پھنسے ہوئے ہیں جو AI، خود مختاری، اور سائنسی دریافت کی ضروریات کے ساتھ نہیں چل سکتے۔ نیورل کیمرے صرف CMOS کی بہتری نہیں کرتے—وہ یہ دوبارہ تعریف کرتے ہیں کہ ایک امیج سینسر کیا ہو سکتا ہے۔
پروگرام ایبل پکسلز، ایونٹ ڈرائیون ڈیٹا، اور آن-سینسر AI کو یکجا کر کے، نیورل کیمرے ان سمجھوتوں کو ختم کر دیتے ہیں جو دہائیوں سے امیجنگ کو پیچھے رکھے ہوئے ہیں۔ وہ تیز، ذہین، اور زیادہ موثر ہیں، اور وہ پہلے ہی ان ایپلیکیشنز میں CMOS کی جگہ لے رہے ہیں جو سب سے زیادہ اہم ہیں۔ جیسے جیسے لاگت کم ہوتی ہے اور ٹیکنالوجی پختہ ہوتی ہے، نیورل کیمرے اتنے ہی عام ہو جائیں گے جتنا کہ آج CMOS ہے—صرف یہ نہیں کہ ہم تصاویر کیسے لیتے ہیں، بلکہ یہ بھی کہ ہم دنیا کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔
سوال یہ نہیں ہے کہ نیورل کیمرے CMOS کو تبدیل کریں گے—یہ ہے کہ آپ انہیں کتنی جلدی اپنائیں گے۔ کاروباروں کے لیے، اس کا مطلب مقابلے میں آگے رہنا ہو سکتا ہے۔ صارفین کے لیے، اس کا مطلب بہتر تصاویر، محفوظ گاڑیاں، اور ایسی ٹیکنالوجیز ہیں جن کا ہم نے ابھی تک تصور بھی نہیں کیا۔ امیجنگ کا مستقبل نیورل ہے—اور یہ آپ کی سوچ سے زیادہ تیزی سے آرہا ہے۔
رابطہ
اپنی معلومات چھوڑیں اور ہم آپ سے رابطہ کریں گے۔
WhatsApp
WeChat