एआई भौतिकी के साथ कहां इंटरफेस कर रहा है? टीआईएफआर मुंबई के प्रोफेसर ने क्या कहा?

नई दिल्ली:

टाटा इंस्टीट्यूट ऑफ फंडामेंटल रिसर्च (टीआईएफआर), मुंबई के प्रतिष्ठित प्रोफेसर और इंफोसिस पुरस्कार विजेता प्रोफेसर जी रवींद्र कुमार के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) लेजर प्रयोगों में सुधार से लेकर कैंसर की भविष्यवाणी में तेजी लाने और बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक डेटासेट का विश्लेषण करने तक भौतिकी अनुसंधान के लिए नई संभावनाएं खोल रही है।

आईआईटी मद्रास के प्रोफेसर महेश पंचगनुला द्वारा आयोजित प्रोफेसर महेश पॉडकास्ट पर बोलते हुए, प्रोफेसर कुमार ने चर्चा की कि कैसे एआई प्रायोगिक भौतिकी को प्रभावित करना शुरू कर रहा है और आने वाले वर्षों में इसकी भूमिका तेजी से बढ़ने की संभावना क्यों है।

बातचीत के दौरान, प्रोफेसर पंचाग्नुला ने एआई और भौतिकी के बढ़ते अंतर्संबंध का उल्लेख किया, यह देखते हुए कि भौतिकी में 2024 के नोबेल पुरस्कार ने आधुनिक मशीन लर्निंग के पीछे मूलभूत कार्य को मान्यता दी है। फिर उन्होंने पूछा, “एआई भौतिक विज्ञान के साथ कहां जुड़ रहा है या हम वहां क्या ठोस लाभ देख सकते हैं?”

प्रश्न का उत्तर देते हुए, प्रोफेसर कुमार ने एआई को “एक विस्फोटित क्षेत्र” के रूप में वर्णित किया, जबकि चेतावनी दी कि विकास इतनी तेज़ी से आगे बढ़ रहा है कि भविष्यवाणियां थोड़े समय में पुरानी हो सकती हैं।

उन्होंने कहा, “यह फिर से एक विस्फोटक क्षेत्र है। इसलिए, मुझे लगता है कि हम जो कुछ भी कहेंगे वह संभवतः गलत साबित होगा या बहुत जल्द पुराना हो जाएगा। इसलिए इसे कहने का कोई मतलब नहीं है। लेकिन मुझे लगता है कि मुद्दा यह है कि एआई अवसर पैदा कर रहा है।”

एआई लंबे समय से चली आ रही प्रायोगिक चुनौतियों का समाधान कर सकता है

प्रायोगिक विज्ञान में अपने स्वयं के अनुभव से प्रेरणा लेते हुए, प्रोफेसर कुमार ने बताया कि एआई उन समस्याओं का समाधान करने में कैसे मदद कर सकता है जिन्हें शोधकर्ता दशकों से हल करने की कोशिश कर रहे हैं।

उन्होंने उच्च शक्ति वाली लेजर किरणों पर ध्यान केंद्रित करने का उदाहरण दिया जो ऑप्टिकल विपथन से ग्रस्त हैं। वैज्ञानिक वर्तमान में अनुकूली प्रकाशिकी पर भरोसा करते हैं, जो खगोल विज्ञान से उधार ली गई एक तकनीक है, जिसमें कई एक्चुएटर्स वाले विकृत दर्पणों को वेवफ्रंट को सही करने और सबसे तेज संभव लेजर फोकस उत्पन्न करने के लिए समायोजित किया जाता है।

चुनौती को समझाते हुए, उन्होंने कहा कि प्रत्येक एक्चुएटर को सटीक रूप से समायोजित किया जाना चाहिए ताकि वेवफ्रंट विवर्तन सीमा तक पहुंच जाए।

लगभग दो दशक पहले की चर्चाओं को याद करते हुए, उन्होंने कहा कि शोधकर्ताओं ने सोचा था कि क्या कोई सिस्टम केवल अनुमानित मूल्य प्रदान करने वाले पारंपरिक एल्गोरिदम पर निर्भर होने के बजाय स्वचालित रूप से हर संभावित एक्चुएटर संयोजन का परीक्षण कर सकता है।
“बीस साल पहले… हमने यह सवाल पूछा था… हम ऐसा कुछ क्यों नहीं कर सकते जो किसी ज्ञात एल्गोरिदम के अनुसार चलने के बजाय बस इसे आगे बढ़ा रहा हो… मान लीजिए कि मैं आपको हर घुंडी, हर छोटे एक्चुएटर को दर्पण पर धकेलने के लिए सभी विकल्प देता हूं, और फिर शायद यह सभी क्रमिक संयोजन कर सकता है और मुझे सही परिणाम दे सकता है।”

उनके अनुसार, यह ठीक उसी प्रकार का अनुकूलन कार्य है जिसे करने के लिए एआई अब उपयुक्त है।

“अब ऐसा लगता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता आसानी से कुछ कर सकती है। हम सभी प्रकार के वेवफ्रंट्स डालते हैं, उन्हें खिलाते हैं, एक्चुएटर्स को पागल होने के लिए कहते हैं, और यह सही चीज़ पर आ जाएगा।”

एआई विशाल वैज्ञानिक डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है

प्रोफेसर कुमार ने खगोल विज्ञान, कण भौतिकी और जीवविज्ञान जैसे विषयों में उत्पन्न वैज्ञानिक डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करने में एआई के बढ़ते महत्व पर भी प्रकाश डाला।

उन्होंने कहा, “मुझे लगता है कि डेटा के लिहाज से हमारे पास भारी मात्रा में डेटा है जो विभिन्न अवलोकन स्रोतों से आ रहा है, खासकर खगोल विज्ञान, कण भौतिकी… और जीव विज्ञान जैसे क्षेत्रों में यह फिर से एक बड़ी क्रांति है।”

उन्होंने एक्सट्रीम फोटोनिक्स इनोवेशन सेंटर में टीआईएफआर की भागीदारी की ओर इशारा किया, जो यूनाइटेड किंगडम में भागीदारों के साथ एक सहयोग है, जहां शोधकर्ता दशकों से कैंसर से संबंधित डेटा के साथ काम कर रहे हैं।
उनके अनुसार, वैज्ञानिक पैटर्न की पहचान करने के लिए पिछले 30 से 40 वर्षों में एकत्र किए गए ऊतक के नमूनों का विश्लेषण कर रहे हैं, जो यह अनुमान लगाने में मदद कर सकते हैं कि कब स्वस्थ ऊतक बहुत पहले चरण में कैंसर की स्थिति में विकसित हो सकता है।

“वे इस कैंसर ऊतक को देखते हैं… यह अनुमान लगाते हैं कि किस प्रकार के ऊतक के कैंसर के चरण में विकसित होने की बहुत जल्दी संभावना है। और, मुझे लगता है, कैंसर की भविष्यवाणी करने और कैंसर को असहनीय होने से पहले ठीक करने के लिए यह एक बड़ा लाभ होगा।”

उन्होंने कहा कि वैज्ञानिक डेटासेट एआई में प्रगति से लाभ उठाने के लिए आदर्श रूप से उपयुक्त हैं।

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लाभ पाने के लिए वैज्ञानिक डेटा उतना ही अच्छा है।”

एआई अंततः जटिल वैज्ञानिक हार्डवेयर संचालित कर सकता है

आगे देखते हुए, प्रोफेसर कुमार ने कहा कि उनका मानना ​​​​है कि एआई एक दिन स्वचालित रूप से सर्वोत्तम प्रयोगात्मक सेटिंग्स की पहचान करके परिष्कृत प्रयोगशाला उपकरणों के संचालन को अपने हाथ में ले सकता है।

लेजर सिस्टम का फिर से जिक्र करते हुए उन्होंने कहा: “लेजर में बहुत सारे नियंत्रण होते हैं। एक एआई मशीन ऐसा क्यों नहीं करती और मुझे सर्वोत्तम संभव बीम क्यों नहीं देती? मुझे यकीन है कि इन दिनों में से एक दिन ऐसा होगा।”

उन्होंने कहा कि मौजूदा वैज्ञानिक हार्डवेयर के साथ एआई के संयोजन से मौलिक अनुसंधान और तकनीकी नवाचार दोनों में काफी तेजी आ सकती है।

“अगर हम हार्डवेयर में भी बुद्धिमानी से एआई का उपयोग करें, जो पहले से ही हो रहा है, तो मुझे लगता है कि हम बुनियादी विज्ञान और प्रौद्योगिकी में भी बड़ी प्रगति करने में सक्षम होंगे।”