कृत्रिम बुद्धिमत्ता
एआई की नवीनतम सफलताएं: क्या नया है और आगे क्या है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अपनी उच्च संभावना के कारण उद्योगों को क्रांतिकारी बनाने के लिए महत्वपूर्ण होती जा रही है।
मशीनों में मानव बुद्धिमत्ता का यह अनुकरण, वास्तव में, लाभ जैसे कि बढ़ी हुई दक्षता और उत्पादकता, सुधारित सटीकता और निर्णय लेने, नए रोजगार के अवसर, और बेहतर ग्राहक अनुभव लाता है।
परिणामस्वरूप, एआई व्यावसायिक विकास का एक प्रमुख चालक बन गया है, जिसमें 70% से अधिक व्यवसाय इसका उपयोग कर रहे हैं। अनुमानों से पता चलता है कि एआई वैश्विक बाजार 2030 तक खरबों डॉलर तक पहुंच सकता है, जो बढ़े हुए निवेश और तकनीकी प्रगति से चलित है।
इस वर्ष अकेले, हमने विशाल विकास देखे हैं: ओपनएआई ने एक गहरे शोध एजेंट की शुरुआत की जिसमें मानवता की अंतिम परीक्षा बेंचमार्क पर 25%+ सटीकता दर है; डीपसीक ने डीपसीक-आर1 जारी किया, जो श्रृंखला के विचार तर्क का उपयोग करता है; बaidu ने अर्नी एक्स1 और अर्नी 4.5 लॉन्च किया; और स्टेबिलिटी एआई ने एक नया मॉडल, स्थिर वर्चुअल कैमरा पेश किया, जो फोटो को 3डी दृश्यों में बदलने की अनुमति देता है।
इस बीच, गूगल ताइवान के मीडियाटेक के साथ मिलकर अगली पीढ़ी के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPUs) विकसित करने के लिए सहयोग कर रहा है ताकि उत्पादन लागत और वर्तमान भागीदारों पर निर्भरता को कम किया जा सके। साथ ही, ओपनएआई, ओरेकल, सॉफ्टबैंक और एमजीएक्स के संघ ने अमेरिकी सरकार के सहयोग से द स्टारगेट प्रोजेक्ट की घोषणा की।
पिछले सप्ताह, एनवीडिया ने अपने ग्रेस ब्लैकवेल चिप प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संचालित “एआई पर्सनल सुपरकंप्यूटर” की एक नई लाइनअप की घोषणा की। सीईओ जेन्सन हुआंग ने जीटीसी 2025 में डीजीएक्स स्पार्क और डीजीएक्स स्टेशन का अनावरण किया ताकि उपयोगकर्ता विभिन्न आकारों के एआई मॉडल को प्रोटोटाइप, फ़ाइन-ट्यून और रन कर सकें।
अब, आइए कुछ हाल की प्रमुख सफलताओं पर नज़र डालते हैं जो शोधकर्ताओं ने विभिन्न क्षेत्रों में एआई के माध्यम से हासिल की हैं।
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एआई अपनी सीखने की चुनौतियों का समाधान कर रहा है
एआई न केवल अन्य क्षेत्रों को प्रभावित कर रहा है, बल्कि स्वयं को भी बेहतर बनाने के लिए डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और स्वचालन में प्रगति के माध्यम से अधिक परिष्कृत एआई प्रणालियों के विकास को सक्षम बना रहा है, जिससे तेजी से प्रसंस्करण, अधिक सटीक भविष्यवाणी और बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है।
इस महीने, शोधकर्ताओं ने नए मेम्रिस्टिव घटकों का परिचय दिया जो अधिक मजबूत हैं, एनालॉग और डिजिटल दोनों मोड में काम कर सकते हैं और व्यापक वोल्टेज रेंज में काम कर सकते हैं।
इन विशेषताओं से “विनाशकारी भूलने” की समस्या का समाधान हो सकता है, जो तब होता है जब कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पहले से सीखी गई चीजों को भूल जाते हैं। यह आमतौर पर तब होता है जब गहरे तंत्रिका नेटवर्क (DNN), जो मानव मस्तिष्क की नकल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, को एक नए कार्य के लिए प्रशिक्षित किया जाता है और नई अनुकूलन पिछले अनुकूलन को ओवरराइट कर देती है।
हमारा मस्तिष्क इस समस्या का सामना नहीं करता है, धन्यवाद इसकी सिनैप्टिक परिवर्तन की डिग्री को समायोजित करने की क्षमता के लिए। यह भी संदेह है कि विभिन्न डिग्री की प्लास्टिसिटी हमारे मस्तिष्क को स्थायी रूप से नई चीजें सीखने की अनुमति देती है बिना पुरानी चीजों को भूले। शोधकर्ताओं ने अपने नए मेम्रिस्टर के साथ कुछ इसी तरह का हासिल किया है।
मेम्रिस्टर के माध्यम से एआई की निरंतर सीखने की सफलता
– वैलोव
मेम्रिस्टर्स मस्तिष्क की कोशिकाओं की तरह व्यवहार करते हैं और बहुत कम शक्ति की खपत करते हैं। एक प्रकार की प्रतिरोध-स्विचिंग मेमोरी डिवाइस, मेम्रिस्टर्स अपने प्रतिरोध को लागू किए गए वोल्टेज के आधार पर बदल सकते हैं। यहां तक कि जब वोल्टेज बंद कर दिया जाता है, तो उनका प्रतिरोध मान उनकी संरचनात्मक परिवर्तनों की क्षमता के कारण रहता है।
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स्वास्थ्य सेवा में एआई: पार्किंसंस के निदान में सुधार
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, एआई लागत को कम करने और बेहतर रोगी परिणाम प्राप्त करने में मदद कर रहा है bằng निदान, उपचार और रोगी देखभाल में सुधार करके, बीमारी का पता लगाने, व्यक्तिगत चिकित्सा और प्रशासनिक कार्यों में दक्षता में सुधार करके।
अब, एआई पार्किंसंस रोग और संबंधित स्थितियों के बीच जल्दी और अधिक सटीकता से निदान करने में चिकित्सकों की मदद करने जा रहा है।
पार्किंसंस रोग का निदान वर्तमान में पहले पांच वर्षों के मूल्यांकन में 55% और 78% के बीच है, जो कि इसके सिबलिंग मूवमेंट विकारों के साथ समानता के कारण है, जो शुरुआत में निश्चित निदान को मुश्किल बना सकता है।
हालांकि, फ्लोरिडा विश्वविद्यालय और यूएफ हेल्थ नॉर्मन फिक्सल इंस्टीट्यूट फॉर न्यूरोलॉजिकल डिजीज के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नई एआई मॉडल में 96% से अधिक की सटीकता दर है।
मैमोग्राम के माध्यम से हृदय संबंधी जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग
एक अन्य गहरे शिक्षण मॉडल ने मैमोग्राम छवियों के आधार पर हृदय संबंधी जोखिम की भविष्यवाणी करने में संभावना दिखाई, जो एक महत्वपूर्ण कैंसर स्क्रीनिंग टूल है। यह अलग-अलग अध्ययन मैमोग्राम के साथ एआई की शक्ति को जोड़ती है ताकि स्तन के ऊतकों में धमनियों में कैल्शियम के निर्माण का विश्लेषण किया जा सके।
कैल्शियम का निर्माण रक्त वाहिकाओं में हृदय संबंधी क्षति का संकेत है जो उम्र बढ़ने या प्रारंभिक हृदय रोग के कारण हो सकता है। महिलाओं में जिनमें धमनियों में कैल्शियम का निर्माण होता है, उनके हृदय रोग और स्ट्रोक का जोखिम 51% अधिक होता है।
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सामग्री विज्ञान में एआई: पतली फिल्म विकास प्रक्रियाओं का अनुकूलन
सामग्री विज्ञान आधुनिक प्रगति के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह नए सामग्रियों के विकास और मौजूदा लोगों में सुधार की अनुमति देता है।
सामग्री विज्ञान में एआई नए सामग्रियों की खोज और डिजाइन में तेजी लाने, मौजूदा सामग्रियों को अनुकूलित करने और निर्माण प्रक्रियाओं में सुधार करने में योगदान दे रहा है।
टोक्यो विश्वविद्यालय विज्ञान (टीयूएस) के शोधकर्ताओं ने, प्रोफेसर मासातो कोट्सुगी के नेतृत्व में, अब एआई का उपयोग पतली फिल्म विकास प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया है bằng डेंड्रिटिक विकास की भविष्यवाणी करना।
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निष्कर्ष
एआई पहले से ही व्यवसायों को विभिन्न उद्योगों में बदल रहा है। नवाचार की तेजी से गति अब इसकी लंबे समय से चली आ रही चुनौतियों के लिए नए समाधान प्रदान कर रही है।
इन प्रगतियों के साथ, जो सामग्री विज्ञान, चिकित्सा निदान, व्यक्तिगत सुपरकंप्यूटर और यहां तक कि एआई की अपनी सीखने की चुनौतियों के समाधान से लेकर हैं, हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जो अभूतपूर्व परिवर्तन का वादा करता है।
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संदर्भित अध्ययन:
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