भारत एआई दौड़ में अग्रणी – न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग कैसे राष्ट्र को आगे की पंक्ति में ले जा सकती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) उद्योग है दुनिया को नाटकीय रूप से बदल रहा है क्योंकि यह विभिन्न क्षेत्रों में व्यवसायों का अभिन्न हिस्सा बन रहा है। 

स्वास्थ्य सेवा, रिटेल, वित्त, निर्माण और सप्लाई चेन से लेकर शिक्षा, ऊर्जा और मनोरंजन उद्योगों तक, AI‑संचालित उपकरणों की मांग लगातार बढ़ रही है। 

According to PWC, AI वैश्विक अर्थव्यवस्था की उत्पादकता और जीडीपी क्षमता को बदल सकता है, जिसमें सबसे बड़े लाभ चीन और उत्तर अमेरिका में देखे जाएंगे, जो कुल $10.7 ट्रिलियन के बराबर है।

इस बढ़ती उपयोगिता के कारण, AI बाजार की उम्मीद है कि वह 2023 में $50 बिलियन से इस दशक के अंत तक $800 बिलियन से ऊपर तक बढ़ेगा, जैसा कि Statista ने बताया है।

यह AI बूम ने बड़े कंपनियों के बीच विश्व स्तर पर सबसे शक्तिशाली AI मॉडल विकसित करने की प्रतिस्पर्धा को जन्म दिया है, और देश अपने स्वयं के प्रतिस्पर्धी AI सिस्टम को प्रोत्साहित करने के लिए उत्सुक हैं।

इन सबके बीच, भारत ने प्रमुख खिलाड़ी के रूप में उभरकर 92% ज्ञान कार्यकर्ता जनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं, जबकि वैश्विक औसत केवल 75% है।

सिर्फ पिछले महीने के अंत में, एशिया के सबसे धनी व्यक्ति, मुकेश अंबानी, रिलायंस इंडस्ट्रीज के चेयरमैन, ने “JioBrain” नामक AI टूल्स और एप्लिकेशन का सूट लॉन्च किया, जो ऊर्जा, वस्त्र आदि क्षेत्रों में व्यवसायों को बदल देगा। रिलायंस का टेलीकॉम व्यवसाय वर्तमान में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (IIT) के साथ मिलकर भारतीय उपयोगकर्ताओं के लिए “भारत GPT” लॉन्च करने पर काम कर रहा है। 

“हमें डेटा के उपयोग में अग्रणी बनना होगा, AI को उत्पादकता और दक्षता में क्वांटम छलांग हासिल करने के लिए सक्षम बनाते हुए।”

– मुकेश अंबानी

एक $250 बिलियन मूल्य की उच्च शक्ति वाली आईटी उद्योग बनाने के बाद, भारत अब AI सेवाओं पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जो नास्कॉम और BCG की रिपोर्ट के अनुसार अगले तीन वर्षों में $17 बिलियन की कीमत तक पहुँच सकता है।  (RELIANCE.BO )

900 मिलियन से अधिक इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के साथ, भारत “दुनिया का डेटा राजधानी” बन गया है। इतना अधिक सार्वजनिक डेटा उपलब्ध होना कंपनियों के लिए अत्यंत लाभदायक है, क्योंकि वे अपने स्वयं के AI एल्गोरिदम लिख सकते हैं।

हालाँकि, देश की AI उद्योग को तेज़ करने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति और साझा संसाधनों की आवश्यकता है। इसके लिए, भारतीय सरकार ने AI निर्माताओं को कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करने के लिए एक हजार GPU खरीदे हैं। 

इस साल की शुरुआत में, दुनिया की सबसे बड़ी चिप निर्माता NVIDIA (NVDA ) के CEO जेनसेन हुआंग के भारत दौरे के बाद, भारतीय डेटा सेंटरों में NVIDIA चिप्स की पहली शिपमेंट पहुँची, जहाँ उन्होंने प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी और तकनीकी अधिकारियों के साथ चर्चा की।

“आपके पास डेटा है, आपके पास प्रतिभा है। यह दुनिया के सबसे बड़े AI बाजारों में से एक बनने वाला है।”

– हुआंग ने उस समय प्रधानमंत्री से कहा

एक बड़ी उपलब्धि: अधिक बुद्धिमान कंप्यूटिंग के लिए मस्तिष्क की नकल

इन सबके बीच, बैंगलोर स्थित भारतीय विज्ञान संस्थान (IISc) के सेंटर फॉर नैनो साइंस एंड इंजीनियरिंग (CeNSe) के वैज्ञानिकों ने न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग तकनीक में एक महत्वपूर्ण प्रगति की। यह तकनीक मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य को अनुकरण करके अधिक कुशल और बुद्धिमान कंप्यूटिंग सिस्टम बनाती है।

यह उल्लेखनीय प्रगति भारत को वैश्विक AI दौड़ में एक प्रमुख खिलाड़ी बना सकती है और AI कंप्यूटिंग को सभी के लिए सुलभ कर सकती है, साथ ही इसे व्यक्तिगत उपकरणों में एकीकृत कर सकती है।

यह निश्चित रूप से एक बड़ी उपलब्धि है, क्योंकि पारंपरिक ‘क्लाउड कंप्यूटिंग मॉडल’ को बड़े डेटा सेंटरों की आवश्यकता होती है जो बहुत अधिक ऊर्जा खर्च करते हैं। संसाधन‑गहन डेटा सेंटरों का उपयोग केवल छोटे डेवलपर समुदाय तक सीमित रहता है।

न्यूरोमोर्फिक हार्डवेयर ऊर्जा दक्षता और AI के लिए स्थान दोनों को बढ़ाता है। हालांकि, वर्तमान में यह केवल कम‑सटीक ऑपरेशनों को संभाल सकता है। NLP, न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण और सिग्नल प्रोसेसिंग जैसे कार्यों को काफी अधिक कंप्यूटिंग रेज़ॉल्यूशन की आवश्यकता होती है और वे अभी व्यक्तिगत न्यूरोमोर्फिक सर्किट तत्वों की सीमा से बाहर हैं।

हालांकि, IISc वैज्ञानिकों की नवीनतम प्रगति वास्तव में इसमें मदद कर सकती है और इसे ‘एज कंप्यूटिंग’ की दिशा में ले जा सकती है, जहाँ डेटा प्रोसेसिंग और स्टोरेज डेटा उत्पन्न करने और उपयोग करने वाले उपकरणों के करीब ले जाया जाता है। यह विलंबता को कम करता है, एप्लिकेशन प्रदर्शन को सुधारता है और नेटवर्क लागत बचाता है। 

एज कंप्यूटिंग रीयल‑टाइम एप्लिकेशन, साथ ही AI और मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को बड़े डेटा वॉल्यूम को तेज़ और विश्वसनीय तरीके से प्रोसेस करने में सक्षम बनाता है। 

Nature में प्रकाशित, CeNSe, IISc के प्रोफेसर स्रीतोष गोस्वामी के नवीनतम शोध ने एक प्रकार के अर्धचालक उपकरण को विकसित किया जिसे मेम्रिस्टर कहा जाता है। पारंपरिक सिलिकॉन‑आधारित तकनीक के बजाय, मेम्रिस्टर को एक धातु‑ऑर्गेनिक फिल्म से बनाया गया।

मॉलिक्यूलर फ़िल्मों के उपयोग से शोधकर्ताओं को मुक्त आयनिक गति को ट्रैक करने की सुविधा मिली, जिससे मेमोरी पाथवे विस्तारित हुए।

एकल सर्किट तत्व में न्यूरोमोर्फिक गुणों को सक्षम करने वाले अणु संक्रमण पर गतिज नियंत्रण स्थापित करने के लिए, वैज्ञानिकों ने वोल्टेज पल्स लागू किए और फिर अणु गति को एक विशिष्ट विद्युत संकेत में मैप किया। इस प्रक्रिया ने विभिन्न स्थितियों का एक विस्तृत ‘अणु डायरी’ तैयार किया।

“इस मुक्त आयनिक गति के कारण, अनगिनत अनोखी मेमोरी स्थितियां और पाथवे उत्पन्न हुए। ऐसे मध्यवर्ती स्थितियां अब तक पहुंच से बाहर थीं, क्योंकि अधिकांश डिजिटल डिवाइस केवल दो स्थितियों—उच्च और निम्न चालकता—को ही एक्सेस कर सकते हैं।”

– प्रोफेसर श्रीब्रता गोस्वामी, प्रोफेसर स्रीतोष के पिता, CeNSe में विज़िटिंग साइंटिस्ट

रसायन विज्ञान की रचनात्मकता और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग की सटीकता को मिलाकर इस प्लेटफ़ॉर्म ने “नैनोसेकंड वोल्टेज पल्स द्वारा संचालित इलेक्ट्रॉनिक सर्किट के भीतर अणु गतिज को अत्यंत सटीक रूप से नियंत्रित करने” की अनुमति दी, उन्होंने कहा।

अणु परिवर्तन बहुत छोटा था, लेकिन यही अत्यधिक सटीक और कुशल न्यूरोमोर्फिक एक्सेलेरेटर को संभव बनाता है। यह प्रथम‑प्रकार का एक्सेलेरेटर डेटा को उसी स्थान पर संग्रहीत और प्रोसेस कर सकता है।

इस प्रकार, सामग्री ने मूल रूप से अर्धचालक उपकरण को हमारे मस्तिष्क की तरह सिनैप्स और न्यूरॉन्स का उपयोग करके जानकारी प्रोसेस करने की नकल करने की अनुमति दी। जब इसे सामान्य डिजिटल कंप्यूटर के साथ एकीकृत किया गया, तो मेम्रिस्टर ने ऊर्जा और गति प्रदर्शन को सैकड़ों गुना बढ़ा दिया, जिससे यह एक ऊर्जा‑कुशल ‘AI एक्सेलेरेटर’ बन गया।

तकनीक के भविष्य में स्केलेबिलिटी से उम्मीद है कि यह सबसे जटिल और बड़े‑पैमाने के AI कार्यों, जैसे LLM प्रशिक्षण, को साधारण उपभोक्ता लैपटॉप या स्मार्टफ़ोन पर किया जा सकेगा, बजाय बड़े डेटा सेंटरों के।

मेम्रिस्टर तकनीक से AI क्षमताओं को बढ़ाना

तेज़ और अधिक कुशल स्मार्टफ़ोन की बढ़ती मांग के साथ, सिलिकॉन ट्रांज़िस्टर‑आधारित डिजिटल कंप्यूटिंग पहले ही सीमाओं का सामना कर रही है। AI के विकास के साथ, आज के कंप्यूटिंग सिस्टम की प्रोसेसिंग गति और ऊर्जा दक्षता को उल्लेखनीय रूप से सुधारने के लिए नवाचारों की अत्यंत आवश्यकता है। 

ऐसा डिवाइस बनाने के लिए, IISc के वैज्ञानिकों ने अपने मेम्रिस्टर के लिए धातु‑ऑर्गेनिक फ़िल्म विधि अपनाई — जो चिप निर्माताओं द्वारा अपनाए गए इन‑मेमारी कंप्यूटिंग दृष्टिकोण के बावजूद अधिक सफलता नहीं मिली — और यह मस्तिष्क के न्यूरॉन‑सिनैप्स सर्किट की तरह काम करता है।

2010 के दशक में कंपनियों ने मस्तिष्क की नकल करने की कोशिश की, लेकिन वे सिलिकॉन ट्रांज़िस्टर का उपयोग जारी रखीं और उल्लेखनीय प्रगति नहीं कर पाईं।

“2020 के दशक में शोध निवेश फिर से अकादमी की ओर लौट रहे हैं क्योंकि यह समझ आया है कि हमें वास्तव में मस्तिष्क‑प्रेरित कंप्यूटिंग हासिल करने के लिए अधिक मौलिक खोजों की आवश्यकता है। यदि आप केवल ट्रांज़िस्टर का बलपूर्वक उपयोग करके कुछ एल्गोरिदम लागू करने की कोशिश करते हैं, तो यह काम नहीं करेगा।”

– स्रीतोष ने एक साक्षात्कार में कहा

हमारे मस्तिष्क में, स्मृति और प्रोसेसिंग डिजिटल कंप्यूटर जैसी नहीं है। यहाँ सूचना प्रसंस्करण या डेटा को छोटे टुकड़ों में विभाजित करने के लिए 0 और 1 का उपयोग नहीं होता। हमारा मस्तिष्क बड़े डेटा ब्लॉकों को निगलकर प्रोसेस करता है, जिससे उत्तर पाने के लिए आवश्यक चरणों की संख्या बहुत घट जाती है, जिससे यह अत्यधिक ऊर्जा‑कुशल बन जाता है। 

एनालॉग कंप्यूटिंग और मेम्रिस्टर तकनीक का संयोजन न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग को तेज़ और अत्यधिक कुशल बनाता है।

इसलिए, टीम ने डेटा को एक साथ 16,520 स्थितियों में संग्रहीत और प्रोसेस किया, जबकि पारंपरिक दो (शून्य और एक) स्थितियों की बजाय। इसने AI एल्गोरिदम के मूल गणित को करने के लिए आवश्यक चरणों की संख्या को 64×64 मैट्रिक्स को गुणा करने के लिए केवल 64 चरणों तक घटा दिया, जबकि अन्यथा 262,144 ऑपरेशन लगते।

डिवाइस का परीक्षण करने के लिए, टीम ने इसे एक सामान्य डेस्कटॉप कंप्यूटर में जोड़ा और फिर जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप के डेटा का उपयोग करके NASA की ‘पिलर्स ऑफ़ क्रिएशन’ छवि को पुनः उत्पन्न करने के जटिल कार्य के लिए इस्तेमाल किया। यह कार्य सामान्य कंप्यूटर की तुलना में बहुत तेज़ और बहुत कम ऊर्जा में पूरा हुआ।

टीम ने 4.1 टेरा‑ऑपरेशन्स प्रति सेकंड प्रति वाट (TOPS/W) की ऊर्जा दक्षता रिपोर्ट की, जो NVIDIA K80 GPU की तुलना में 220 गुना अधिक कुशल है, और आगे सुधार की काफी गुंजाइश है।

“न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग को पिछले एक दशक से कई अनसुलझी चुनौतियों का सामना करना पड़ा है,” स्रीतोष ने कहा, यह जोड़ते हुए कि उनके दशक‑लंबे शोध और “दुर्लभ” खोज के दौरान, टीम ने शुरू में निर्धारित छह चुनौतियों को सभी हल कर लिया और प्रक्रिया में “लगभग परिपूर्ण सिस्टम” बना दिया।

वर्तमान चरण में, यह केवल सिद्धांत का प्रमाण है, लेकिन शुरुआती चरणों में होने के बावजूद, टीम ने उन्नत विधियों की तुलना में चार क्रमांक की मात्रा में सुधार हासिल किया है, जबकि डिजिटल कंप्यूटरों की तुलना में 460 गुना कम ऊर्जा का उपयोग किया है, वैज्ञानिक मानते हैं कि यह प्रगति भारत को AI हार्डवेयर में एक महत्वपूर्ण छलांग लगाने में मदद कर सकती है।

According to Navakanta Bhat, a silicon electronics expert who’s a professor at CeNSE (who also led the project’s design):

“जो बात प्रमुख है वह यह है कि हमने जटिल भौतिकी और रसायन विज्ञान की समझ को AI हार्डवेयर के लिए क्रांतिकारी तकनीक में बदल दिया है। भारत सेमीकंडक्टर मिशन के संदर्भ में, यह विकास एक गेम‑चेंजर हो सकता है, जो औद्योगिक, उपभोक्ता और रणनीतिक अनुप्रयोगों में क्रांति लाएगा। इस प्रकार के शोध का राष्ट्रीय महत्व अत्यधिक महत्वपूर्ण है।”

अगले चरण में, टीम 256×256 तक के बड़े एरे बनाएगी। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) द्वारा वित्त पोषित यह शोध आगे एक सिस्टम‑ऑन‑चिप समाधान विकसित करने और अंततः इसे व्यावसायिक बनाने के लिए एक स्टार्ट‑अप को इनक्यूबेट करने का लक्ष्य रखता है, जिसे अगले तीन वर्षों में होने की उम्मीद है। 

भारत को AI में वैश्विक नेता के रूप में स्थापित करना 

शोध संस्थानों, स्टार्ट‑अप्स और बड़े तकनीकी कंपनियों का संयोजन भारत में AI क्षेत्र की उल्लेखनीय वृद्धि को चला रहा है। यह इन प्रतिभागियों की वजह से ही सैद्धांतिक AI को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में सफलतापूर्वक परिवर्तित किया जा रहा है।

लेकिन यह सब नहीं है। भारत की तेज़ी से बढ़ती AI उद्योग को सरकार से भी पर्याप्त समर्थन मिला है, जिसने कई रणनीतिक नीतियों और पहलों को पेश किया है, जैसे राष्ट्रीय AI रणनीति, AI टास्क फ़ोर्स और AI मिशन, जिससे इसका विकास तेज़ हो रहा है। 

$1.25 बिलियन के निवेश को “IndiaAI मिशन” की ओर बढ़ाकर, सरकार भारत के AI परिवर्तन के मुख्य चालक के रूप में कार्य कर रही है।

इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY), जिसने IISc में नवीनतम कंप्यूटिंग ब्रेकथ्रू को फंड किया, IndiaAI मिशन के तहत AI समाधान खोज रहा है।

MeitY ने जलवायु परिवर्तन, कृषि, स्वास्थ्य देखभाल और सहायक तकनीकों के क्षेत्रों में प्रमुख चुनौतियों को संबोधित करने के लिए AI समाधान के आवेदन आमंत्रित किए हैं। आवेदकों का कई चरणों में मूल्यांकन किया जाएगा और चयनित होने पर उन्हें सरकार और संबंधित संस्थाओं के उपयोग के लिए चार वर्षों तक अपने समाधान को विकसित और तैनात करने के लिए निधि प्रदान की जाएगी।

यह पहल IndiaAI एप्लिकेशन डेवलपमेंट इनीशिएटिव (IADI) के तहत ली गई है, जो IndiaAI के सात स्तंभों में से एक है। मंत्रालय ने आवेदन दस्तावेज़ में अधिकतम पंद्रह समस्या बयानों को निर्दिष्ट किया है।

दूसरी ओर, AWS ने अपने वैश्विक जनरेटिव AI एक्सेलेरेटर प्रोग्राम के लिए सात भारतीय स्टार्ट‑अप्स का चयन किया। इन स्टार्ट‑अप्स में Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models और Converse शामिल हैं। विश्व भर के 80 कंपनियों में से चयनित इन स्टार्ट‑अप्स को उनके नवाचारी AI उपयोग और वैश्विक विकास आकांक्षाओं के कारण चुना गया है। 

सभी चयनित कंपनियों को कंपनी के AI चिप्स और कंप्यूटिंग एवं स्टोरेज तकनीक तक पहुंच मिलेगी। उन्हें AWS क्रेडिट, शिक्षा और मेंटरशिप भी प्रदान की जाएगी ताकि वे AI और मशीन लर्निंग तकनीकों के उपयोग को और आगे बढ़ा सकें।

जबकि देश उल्लेखनीय प्रगति कर रहा है, AI प्रभुत्व हासिल करने के मार्ग में अभी भी कई बाधाएँ हैं। भारत को कौशल की कमी और पर्याप्त बुनियादी ढांचे की समस्या को दूर करना होगा ताकि वह AI में वैश्विक नेता बनने की पूरी क्षमता को साकार कर सके। 

भारत के AI बाजार को आगे बढ़ाने वाली कंपनियां

भारत में बढ़ता AI बाजार कई कंपनियों को AI को आगे बढ़ाने के लिए प्रेरित कर रहा है। उदाहरण के लिए, AI स्टार्ट‑अप Krutrim इस वर्ष भारत का पहला यूनिकॉर्न बन गया, जब उसे Lightspeed Venture Partners और अरबपति विनोद खोसला से $50 मिलियन की फंडिंग मिली। इसी बीच, एशिया के दूसरे सबसे धनी व्यक्ति गौतम अडानी ने UAE के साथ मिलकर AI का अन्वेषण करने और डिजिटल सेवाओं में विविधता लाने के लिए एक संयुक्त उद्यम की घोषणा की है। 

Microsoft (MSFT ) भी भारत में ऐसी पहलें चला रहा है जो 2 मिलियन लोगों को AI कौशल से सशक्त बनाने का लक्ष्य रखती हैं। Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ) और Larsen & Toubro (LT.BO ) (L&T) आदि कंपनियां अपने व्यवसायों में AI का उपयोग कर रही हैं। HCL Technologies (HCLTECH.BO ) ने चीन की Foxconn के साथ मिलकर एक चिप परीक्षण सुविधा स्थापित करने के लिए समझौता किया है।

अब, चलिए भारत के AI उद्योग में एक प्रमुख नाम पर नज़र डालते हैं:

Tata Consultancy Services (TCS)

भारत की सबसे बड़ी सॉफ़्टवेयर कंपनी, TCS, ने इस साल जुलाई में जनरेटिव AI प्रोजेक्ट पाइपलाइन में $1.5 बिलियन का निवेश किया। यह निवेश TCS द्वारा पिछले साल एक समर्पित AI क्लाउड बिजनेस यूनिट स्थापित करने के बाद आया। फिर, AI एक्सपीरियंस ज़ोन है जो कर्मचारियों को AI समाधान विकसित करने और प्रयोग करने की अनुमति देता है। अब तक, 300,000 से अधिक TCS कर्मचारियों को AI में बुनियादी प्रशिक्षण मिला है, जबकि कंपनी वर्तमान में 270 से अधिक AI और जनरेटिव AI एंगेजमेंट संभाल रही है।

TCS भारत में सेमीकंडक्टर उद्योग को भी सुदृढ़ करने पर काम कर रहा है और Tata Electronics के साथ मिलकर 2026 तक चिप्स विकसित करने की योजना बना रहा है। Tata Electronics, दूसरी ओर, दो स्वीकृत सेमीकंडक्टर प्लांटों के साथ निर्माण का नेतृत्व कर रहा है। पहला $11 बिलियन USD का सुविधा ताइवान की Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) के साथ स्थापित किया जाएगा, जिसका लक्ष्य प्रति माह 50,000 वेफ़र का उत्पादन करना है। दूसरा $3.26 बिलियन USD का सुविधा एक चिप असेंबली और परीक्षण प्लांट होगा, जो आने वाले वर्षों में संचालन शुरू करने की उम्मीद है।

वित्तीय मामलों की बात करें तो, TCS ने रिपोर्ट किया है कि उसके राजस्व में +3.9% YoY की वृद्धि हुई, जिससे Q2 2024 में US$7.51 बिलियन तक पहुंच गया। शुद्ध आय US$1.44 बिलियन रही, जबकि संचालन से शुद्ध नकदी US$1.34 बिलियन थी। कंपनी ने “बहुत मजबूत” वृद्धि की भी रिपोर्ट की, जो भारत द्वारा नेतृत्व की गई उभरते बाजारों में देखी गई। 

निष्कर्ष

भारत, अपनी युवा और डिजिटल‑सजग जनसंख्या के साथ, न केवल स्थानीय स्तर पर बल्कि वैश्विक स्तर पर AI की वृद्धि को प्रेरित करने के लिए अच्छी स्थिति में है। भारत में AI बाजार वास्तव में 2025 तक $8 बिलियन तक पहुँचने का अनुमान है। 

चल रहे अनुसंधान और विकास के माध्यम से, जैसा कि IISc ने प्रदर्शित किया है, देश AI दौड़ में एक प्रमुख खिलाड़ी बन सकता है। लेकिन भारत को वास्तव में अग्रणी बनने के लिए सभी हितधारकों को मिलकर देश की AI यात्रा को समर्थन देना होगा, उसकी विशाल संभावनाओं को उजागर करना होगा, और AI को पूरी तरह से बदलना होगा।

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