කෘතිම බුද්ධිය (AI) පිළිබඳ අප මෙතෙක් අසා තිබුණේ පුහුණු කළ පසු ස්ථාවරව පවතින මොඩලයන් ගැනයි. නමුත් 2026 වසරේ තාක්ෂණික විප්ලවය ලෙස සැලකෙන්නේ Liquid Neural Networks (LNN) ය. මෙය මිනිස් මොළයේ ඇති ස්නායු සෛල (Neurons) ක්රියා කරන ආකාරයට සමානව, ලැබෙන නව දත්ත අනුව තථ්ය කාලීනව (Real-time) තම හැසිරීම වෙනස් කර ගත හැකි තාක්ෂණයකි.
මොකක්ද මේ “Liquid” (ද්රව) ස්නායුක ජාලවල විශේෂත්වය?
සාමාන්ය AI පද්ධතියකට අලුත් දෙයක් ඉගෙන ගැනීමට නැවත පුහුණු කිරීමක් (Re-training) අවශ්ය වුවද, LNN පද්ධතිවලට එම හැකියාව නම්යශීලීව ලැබේ:
- අඛණ්ඩ ඉගෙනීම (Continuous Learning): මෙම පද්ධති දත්ත ගලා එන ආකාරය අනුව තමන් සතු ගණිතමය සමීකරණ ක්ෂණිකව වෙනස් කර ගනී.
- අඩු බලශක්ති පරිභෝජනය: ඉතා කුඩා දත්ත ප්රමාණයක් සහ අඩු විදුලි බලයක් භාවිතයෙන් ක්රියා කළ හැකි බැවින්, ජංගම දුරකථන සහ කුඩා AI උපකරණ සඳහා මෙය ඉතා යෝග්ය වේ.
- අනාවැකි කීමේ හැකියාව: කාලය මත පදනම් වූ දත්ත (Time-series data) විශ්ලේෂණය කිරීමට මෙයට ඇති හැකියාව ඉතා ඉහළය.
2026 දී මෙහි ප්රධාන භාවිතයන්
| ක්ෂේත්රය | Liquid AI හි බලපෑම |
| ස්වයංක්රීය වාහන | කාලගුණය හෝ මාර්ගයේ තත්ත්වය වෙනස් වන විට, වාහනය විසින්ම ක්ෂණිකව නව තත්ත්වයන්ට අනුවර්තනය වීම. |
| රොබෝ තාක්ෂණය | රොබෝවරුන්ට තම කාර්යයන් සිදු කරන අතරතුරේදීම නව උපදෙස් සහ පරිසර වෙනස්කම් ඉගෙන ගැනීමට හැකි වීම. |
| සෞඛ්ය ක්ෂේත්රය | රෝගියෙකුගේ හෘද ස්පන්දනය හෝ රුධිර පීඩනය වෙනස් වන රටාවන් තථ්ය කාලීනව නිරීක්ෂණය කර අනාවැකි කීම. |
Intelligence Technology සහ ශ්රී ලංකාව
ශ්රී ලංකාවේ Intelligence Technology කේන්ද්රස්ථානය ලෙස pariganaka.com පෙන්වා දෙන්නේ, ඉදිරියේදී අප භාවිතා කරන මෘදුකාංග වඩාත් නම්යශීලී (Fluid) විය යුතු බවයි. අපගේ 6G සන්නිවේදන පද්ධති සහ Physical AI රොබෝවරුන් වඩාත් කාර්යක්ෂම කිරීමට මෙම ද්රව ස්නායුක ජාල තාක්ෂණය අත්යවශ්ය වනු ඇත.
Pariganaka.com පාඨකයන්ට සාරාංශයක්
අනාගතයේදී AI යනු වරක් පුහුණු කර නිම කළ යන්ත්රයක් නොව, ඔබ සමඟ කාලය ගත කරන විට ඔබව වඩාත් හොඳින් තේරුම් ගන්නා, නිරන්තරයෙන් වෙනස් වන බුද්ධිමත් සගයෙකි. මෙම “Liquid” තාක්ෂණය මඟින් කෘතිම බුද්ධිය වඩාත් ස්වාභාවික සහ මානුෂීය මට්ටමකට සමීප කරනු ඇත.
Leave a Reply