ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਉਪਕਰਣ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ਼ ਦੇ ਗਿਆਨਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫ਼ੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਰਵਾਇਤੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲ ਹੈ

ਆਰਟੀਫ਼ੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਬਨਾਵਟੀ ਮਸ਼ੀਨੀ ਸਮਝ) ਹੁਣ ਸਾਰੇ ਰੋਜ਼ਮੱਰਾ ਦੇ ਜੀਵਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜੋ ਈਮੇਲ ਫ਼ਿਲਟਰਜ਼ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਵਿਡ–19 ਮਹਾਮਾਰੀ ਨਾਲ ਲੜਨ ’ਚ ਮਦਦ ਲਈ ਗੱਲਬਾਤ ਸਮੇਂ ਚੁਸਤ ਕਿਸਮ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਆਰਟੀਫ਼ੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ (ਬਿਨਾ ਡਰਾਇਵਰ ਦੇ ਚੱਲਣਾ), ਸਿਹਤ–ਸੰਭਾਲ ਲਈ ਵਧਾਈ ਗਈ ਹਕੀਕਤ, ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਬਿੱਗ ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਪੈਟਰਨ/ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਐਨ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਪਛਾਣਨ, ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਗੱਲਾਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਮੌਰਫ਼ਿਕ ਉਪਕਰਣ ਨਾਲ ਸਾਕਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਦਿਮਾਗ਼ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਯੋਗਤਾ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ਼ ਦੇ ਸਾਇਨੈਪਸ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ਼ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਸੌ ਅਰਬ ਨਿਊਰੌਨਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਐਕਸਨਜ਼ ਤੇ ਡੈਂਡ੍ਰਾਇਟਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਊਰੌਨਜ਼; ਐਕਸਨਜ਼ ਤੇ ਡੈਂਡ੍ਰਾਇਟਸ ਰਾਹੀਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਪੀਡੇ ਤਰੀਕੇ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕੋਲੌਸਲ ਜੰਕਸ਼ਨਜ਼ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਇਨੈਪਸ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਾਇਓ–ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਧੀਆ ਗਿਆਨਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੌਫ਼ਟਵੇਅਰ–ਆਧਾਰਤ ‘ਬਨਾਵਟੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ’ (ANN) ਨੂੰ ਗੇਮਜ਼ (AlphaGo ਅਤੇ AlphaZero) ’ਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਹਰਾਉਂਦਿਆਂ ਜਾਂ ਕੋਵਿਡ–19 ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਨਿਪਟਣ ’ਚ ਮਦਦ ਕਰਦਿਆਂ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਂਝ ਊਰਜਾ ਦੇ ਭੁੱਖੇ (ਮੈਗਾਵਾਟਸ ਵਿੱਚ) ਵੌਨ ਨਿਊਮੈਨ ਉਪਲਬਧ ਲੜੀਵਾਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਣ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ANN ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮੱਠਾ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਜਦ ਕਿ ਦਿਮਾਗ਼ ਇਹੋ ਕੰਮ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤੇ ਸਿਰਫ਼ 20 ਵਾਟ ਖ਼ਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਦਿਮਾਗ਼ ਸਰੀਰ ਦੀ ਕੁੱਲ ਊਰਜਾ ਦਾ 20% ਖ਼ਰਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੈਲੋਰੀ ਤਬਾਦਲਾ ((https://hypertextbook.com/facts/2001/JacquelineLing.shtml)) ਤੋਂ ਇਹ 20 ਵਾਟਸ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਜਦ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਲੈਟਫ਼ਾਰਮਜ਼; ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਿਆਂ 10 ਲੱਖ ਵਾਟ ਭਾਵ ਕਈ ਮੈਗਾਵਾਟਸ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਅੜਿੱਕਾ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ–ਆਧਾਰਤ ਸਮਾਧਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਬਨਾਵਟੀ ਸਾਇਨੈਪਟਿਕ ਉਪਕਰਣ ਹੈ, ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਜ਼ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ਼ੀ ਸਾਇਨੈਪਸ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਹੁਤ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਇਨੈਪਟਿਕ ਉਪਕਰਣ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਆ ਰਹੇ ਸਨ, ਜਿਹੜਾ ਬਿਨਾ ਬਾਹਰੀ ਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ (CMOS) ਸਰਕਟਸ ਦੀ ਮਦਦ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਹੱਲ ਲਈ ਬੈਂਗਲੁਰੂ ਸਥਿਤ ਭਾਰਤ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨ ਤੇ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਖ਼ੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਸੰਸਥਾਨ ‘ਜਵਾਹਰਲਾਲ ਨਹਿਰੂ ਸੈਂਟਰ ਫ਼ਾਰ ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਾਇੰਟੀਫ਼ਿਕ ਰਿਸਰਚ’ (JNCASR) ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਸਾਧਾਰਣ ਸੈਲਫ਼–ਫ਼ੌਰਮਿੰਗ ਵਿਧੀ (ਅਜਿਹਾ ਉਪਕਰਣ–ਢਾਂਚਾ ਜੋ ਗਰਮ ਕਰਨ ’ਤੇ ਆਪਣੇ–ਆਪ ਹੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਿਵੇਕਲੀ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲਾ ਅਜਿਹਾ ਬਨਾਵਟੀ ਸਾਇਨੈਪਟਿਕ ਨੈੱਟਵਰਕ (ASN) ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਬਿਲਕੁਲ ਜੀਵ–ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਗਾ ਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ–ਕਾਰਜ ਪਿੱਛੇ ਜਿਹੇ ਜਰਨਲ ‘ਮਟੀਰੀਅਲ ਹੌਰਾਇਜ਼ਨਸ’ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਨਿਮਰ ਫ਼ੈਬ੍ਰੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਨਿਊਰੋਮੌਰਫ਼ਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਜ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਇਨੈਪਟਿਕ ਉਪਕਰਣ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ JNCASR ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪਦਾਰਥ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਨਿਊਰੌਨਲ ਬੌਡੀਜ਼ ਅਤੇ ਐਕਸਨਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੁਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਬਿਲਕੁਲ ਜੀਵ–ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਾਂਗ ਹੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਾਕਾਰ ਰੂਪ ਦੇਣ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇੱਕ ਸੈਲਫ਼–ਫ਼ੌਰਮਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਸਾਨ, ਵਧਾਉਣਯੋਗ ਤੇ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਸੀ।

ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, JNCASR ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਬਾਇਓ ਨਿਊਰੌਨਜ਼ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰਜ਼ ਦੀ ਰੀਸ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਨੋਗੈਪ ਸੈਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨਾਲ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਟਾਪੂ ਤੇ ਨੈਨੋਪਾਰਟੀਕਲਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਲਵਰ (Ag) ਧਾਤ ਨੂੰ ਸੁਕਾਇਆ (ਡੀਵੈੱਟਿੰਗ), ਜਿੱਥੇ ਡੀਵੈੱਟਿੰਗ ਨਿਰੰਤਰ ਫ਼ਿਲਮ ਨੂੰ ਨਿੱਖੜੇ/ਅਲੱਗ–ਥਲੱਗ ਟਾਪੂਆਂ ਜਾਂ ਸਫ਼ੀਅਰੀਕਲ ਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ, ਕਈ ਉਚੇਰੇ–ਕ੍ਰਮ ਵਾਲੀਆਂ ਗਿਆਨਾਤਮਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬਨਾਵਟੀ ਸਾਇਨੈਪਟਿਕ ਨੈੱਟਵਰਕ (ASN) ਵਿੱਚ ਸਿਲਵਰ (Ag) ਐਗਲੋਮੀਰੇਟਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਲੱਗ–ਥਲੱਗ ਪਏ ਨੈਨੋਪਾਰਟੀਕਲਜ਼ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਨੈਨੋਗੈਪਸ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਪਾਇਆ ਕਿ ਉਚੇਰੇ ਤਾਪਮਾਨ ਉੱਤੇ Ag ਫ਼ਿਲਮ ਨੂੰ ਸੁਕਾਉਣ ਨਾਲ ਬਾਇਓ–ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਗ ਨੈਨੋਗੈਪਸ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟਾਪੂ–ਢਾਂਚਿਆਂ ਦਾ ਗਠਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਡ ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲਜ਼ ਸਿਗਨਲਜ਼ ਦੀ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਇਹ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਢਾਂਚਾ; ਥੋੜ੍ਹ–ਚਿਰੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ (STM), ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ (LTM), ਪ੍ਰੋਟੈਂਸ਼ੀਏਸ਼ਨ (ਪ੍ਰੇਰਨਾ), ਘੋਰ–ਨਿਰਾਸ਼ਾ, ਐਸੋਸੀਏਟਿਵ ਲਰਨਿੰਗ, ਦਿਲਚਸਪੀ–ਆਧਾਰਤ ਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਸੈਲਫ਼–ਰੀਕਵਰੀ ਜਿਹੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਨਣਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇਕਹਿਰੀ ਪਦਾਰਥ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਬਿਨਾ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ CMOS ਸਰਕਟਸ ਦੀ ਮਦਦ ਦੇ ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਪਾਵਲਵ ਦੇ ਕੁੱਤੇ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਿਟ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ ਇਸ ਉਪਕਰਣ ਦੇ ਨਿਊਰੋਮੌਰਫ਼ਿਕ ਆਰਟੀਫ਼ੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੀਵ–ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਿਊਰਲ ਪਦਾਰਥ ਵਰਗੇ ਨੈਨੋ–ਪਦਾਰਥ ਦਾ ਗਠਨ ਕਰ ਕੇ, JNCASR ਦੀ ਟੀਮ ਅਗਾਂਹਵਧੂ ਨਿਊਰੋਮੌਰਫ਼ਿਕ ਆਰਟੀਫ਼ਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧੀ।

ਵਿਗਿਆਨ ਤੇ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਸਕੱਤਰ ਪ੍ਰੋ. ਆਸ਼ੂਤੋਸ਼ ਸ਼ਰਮਾ ਨੇ ਦੱਸਿਆ,‘ਨਵੀਂਆਂ ਫ਼ੌਰਮਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਤੇ ਨਵੇਂ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤ ਕੋਲ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦੇ ਜਾਣ ਰਾਹੀਂ ਅਥਾਹ ਸਮਾਂ ਤੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤ ਤੇ ਜੀਵ–ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਨਵੀਂਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਸ, ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਤੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਰੀਸ ਕਰਨਾ ਹੀ ਉਹ ਅਹਿਮ ਰਾਹ ਹਨ, ਜਿੱਥੋਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀਆਂ ਹੋਣੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਜਿਊਣ ਦੇ ਸੰਸਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਗਠਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।’

ਤਸਵੀਰ: ਇੱਕ ਬਾਇਓ–ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਗੇ ਬਨਾਵਟੀ ਸਾਇਨੈਪਟਿਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਕੈਨਿੰਗ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਤਸਵੀਰ। ਪਾਵਲਵ ਦੇ ਕੁੱਤੇ ਦੀ ਰੀਸ ਕਰਦਿਆਂ ਐਸੋਸੀਏਟਿਵ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੁੱਤਾ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਘੰਟੀ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਸੁਣ ਕੇ ਆਪਣੀ ਲਾਰ ਟਪਕਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਿੰਕ:

(https://doi.org/10.1039/D0MH01037E)

ਹੋਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ, ਪ੍ਰੋਫ਼ੈਸਰ ਜੀ.ਯੂ. ਕੁਲਕਰਨੀ (kulkarni@jncasr.ac.in), ਸ੍ਰੀ ਭਾਰਤ ਬੀ (bharathdhb[at]gmail[dot]com) ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

****

ਐੱਸਐੱਸ/ਆਰਪੀ (ਡੀਐੱਸਟੀ ਮੀਡੀਆ ਸੈੱਲ)