एआई वैज्ञानिक अनुसंधान: मशीन लर्निंग का असली उद्देश्य

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एआई वैज्ञानिक अनुसंधान: मशीन लर्निंग का असली उद्देश्य

एआई वैज्ञानिक अनुसंधान: मशीन लर्निंग का असली उद्देश्य

उपशीर्षक पाठ
शोधकर्ता बड़ी मात्रा में डेटा का मूल्यांकन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का परीक्षण कर रहे हैं जिससे सफलता की खोज हो सकती है।
    • लेखक:
    • लेखक का नाम
      क्वांटमरन दूरदर्शिता
    • 11 मई 2023

    परिकल्पनाओं को विकसित करना पारंपरिक रूप से पूरी तरह से मानवीय गतिविधि माना जाता रहा है, क्योंकि इसके लिए रचनात्मकता, अंतर्ज्ञान और महत्वपूर्ण सोच की आवश्यकता होती है। हालांकि, तकनीकी प्रगति के साथ, वैज्ञानिक नई खोजों को उत्पन्न करने के लिए तेजी से मशीन लर्निंग (एमएल) की ओर रुख कर रहे हैं। एल्गोरिद्म बड़ी मात्रा में डेटा का तेजी से विश्लेषण कर सकता है और ऐसे पैटर्न की पहचान कर सकता है जिसे मनुष्य देख नहीं सकता है।

    संदर्भ

    मानव पूर्वधारणाओं पर निर्भर रहने के बजाय, शोधकर्ताओं ने मानव मस्तिष्क से प्रेरित डिजाइन के साथ तंत्रिका नेटवर्क एमएल एल्गोरिदम का निर्माण किया है, जो डेटा पैटर्न के आधार पर नई परिकल्पनाओं का सुझाव देता है। नतीजतन, वैज्ञानिक खोज में तेजी लाने और मानव पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए कई क्षेत्र जल्द ही एमएल में बदल सकते हैं। अस्पष्टीकृत बैटरी सामग्री के मामले में, वैज्ञानिकों ने व्यवहार्य अणुओं की पहचान करने के लिए पारंपरिक रूप से डेटाबेस खोज तकनीकों, मॉडलिंग और उनके रासायनिक अर्थ पर भरोसा किया है। यूके स्थित लिवरपूल विश्वविद्यालय की एक टीम ने रचनात्मक प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए एमएल को नियोजित किया। 

    सबसे पहले, शोधकर्ताओं ने एक तंत्रिका नेटवर्क बनाया जो एक मूल्यवान नई सामग्री के उत्पादन की संभावना के आधार पर रासायनिक संयोजनों को प्राथमिकता देता था। वैज्ञानिकों ने तब इन रैंकिंग का उपयोग अपने प्रयोगशाला अध्ययनों का मार्गदर्शन करने के लिए किया। नतीजतन, उन्हें अपनी सूची में सब कुछ का परीक्षण किए बिना चार व्यवहार्य बैटरी सामग्री विकल्प मिले, जिससे उन्हें महीनों के परीक्षण और त्रुटि से बचा लिया गया। नई सामग्री एकमात्र ऐसा क्षेत्र नहीं है जहाँ एमएल अनुसंधान में सहायता कर सकता है। अधिक महत्वपूर्ण तकनीकी और सैद्धांतिक चिंताओं को हल करने के लिए शोधकर्ता तंत्रिका नेटवर्क का भी उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, ज्यूरिख के सैद्धांतिक भौतिकी संस्थान के एक भौतिक विज्ञानी, रेनाटो रेनर, एमएल का उपयोग करके दुनिया कैसे काम करती है, इसकी एक सुसंगत व्याख्या विकसित करने की उम्मीद करते हैं। 

    इसके अतिरिक्त, OpenAI के ChatGPT जैसे अधिक परिष्कृत जनरेटिव AI मॉडल शोधकर्ताओं को स्वचालित रूप से नए डेटा, मॉडल और परिकल्पना उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं। यह उपलब्धि जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs), वैरिएबल ऑटोएन्कोडर (VAE), और ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित भाषा मॉडल (जैसे जनरेटिव प्री-प्रशिक्षित ट्रांसफ़ॉर्मर -3 या GPT-3) जैसी तकनीकों के माध्यम से प्राप्त की जाती है। इन एआई मॉडल का उपयोग सिंथेटिक डेटा सेट उत्पन्न करने, नए एमएल आर्किटेक्चर को डिजाइन करने और अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है, और डेटा में पैटर्न और रिश्तों की पहचान करके नई वैज्ञानिक परिकल्पना विकसित कर सकते हैं जो पहले अज्ञात थे।

    विघटनकारी प्रभाव

    अनुसंधान में सहायता के लिए वैज्ञानिक तेजी से जनरेटिव एआई का उपयोग कर सकते हैं। पैटर्न का विश्लेषण करने और उस ज्ञान के आधार पर परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता के साथ, ये मॉडल विज्ञान के उन जटिल सिद्धांतों को हल कर सकते हैं जो मानव जाति द्वारा अनसुलझे रह गए हैं। इससे न केवल समय और धन की बचत होगी, बल्कि यह विज्ञान की मानवीय समझ को उसकी वर्तमान सीमाओं से कहीं आगे बढ़ने में भी मदद करेगा। 

    एक अनुसंधान और विकास (आर एंड डी) उद्यम को उचित धन इकट्ठा करने में आसानी होगी क्योंकि एमएल डेटा को तेजी से संसाधित कर सकता है। नतीजतन, वैज्ञानिक बेहतर परिणाम देने के लिए नए कर्मचारियों को काम पर रखने या प्रसिद्ध व्यवसायों और कंपनियों के साथ सहयोग करके अधिक सहायता की तलाश करेंगे। इस रुचि का समग्र प्रभाव न केवल वैज्ञानिक प्रगति के लिए बल्कि वैज्ञानिक क्षेत्रों के पेशेवरों के लिए भी सकारात्मक होगा। 

    हालांकि, एक संभावित रोडब्लॉक यह है कि इन अनुकूली मॉडल से समाधान अक्सर मनुष्यों को समझने के लिए चुनौतीपूर्ण होते हैं, विशेष रूप से शामिल तर्क। मशीनों द्वारा केवल उत्तर देने और समाधान के पीछे का कारण न समझाने के कारण, वैज्ञानिक प्रक्रिया और निष्कर्ष के बारे में अनिश्चित रह सकते हैं। यह अस्पष्टता परिणामों में विश्वास को कमजोर करती है और विश्लेषण में मदद करने वाले तंत्रिका नेटवर्क की संख्या को कम करती है। इसलिए, शोधकर्ताओं के लिए एक मॉडल विकसित करना आवश्यक होगा जो स्वयं को समझा सके।

    एआई वैज्ञानिक अनुसंधान के निहितार्थ

    एआई वैज्ञानिक अनुसंधान के व्यापक निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं:

    • एआई को बौद्धिक संपदा क्रेडिट देने सहित शोध पत्रों के लिए लेखकत्व मानकों में बदलाव। इसी तरह, एआई सिस्टम को एक दिन संभावित नोबेल पुरस्कार प्राप्तकर्ताओं के रूप में सम्मानित किया जाएगा, जो इस बात पर गहन बहस का कारण बन सकता है कि क्या इन एल्गोरिदम को आविष्कारक के रूप में स्वीकार किया जाना चाहिए।
    • एआई-जनित शोध से वैज्ञानिक खोजों में एआई और स्वायत्त प्रणालियों का उपयोग करने से संबंधित दायित्व के नए रूप और आगे के कानूनी और नैतिक प्रश्न हो सकते हैं।
    • चिकित्सा विकास और परीक्षण को तेजी से ट्रैक करने के लिए वैज्ञानिक विभिन्न जनरेटिव एआई उपकरणों के साथ काम कर रहे हैं।
    • इन विस्तृत एल्गोरिदम को चलाने के लिए आवश्यक उच्च कंप्यूटिंग शक्ति के कारण ऊर्जा का बढ़ता उपयोग।
    • भविष्य के वैज्ञानिकों को उनके कार्यप्रवाह में एआई और अन्य एमएल उपकरणों का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है।
    • एआई-जनित वैज्ञानिक प्रयोगों के संचालन की सीमाओं और आवश्यकताओं पर वैश्विक मानक बनाने वाली सरकारें।

    विचार करने के लिए प्रश्न

    • यदि आप एक वैज्ञानिक हैं, तो आपका संस्थान या प्रयोगशाला एआई-सहायता प्राप्त अनुसंधान को शामिल करने की योजना कैसे बना रही है?
    • आपको क्या लगता है कि एआई-जनित शोध वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं के लिए नौकरी के बाजार को प्रभावित करेगा?

    अंतर्दृष्टि संदर्भ

    इस अंतर्दृष्टि के लिए निम्नलिखित लोकप्रिय और संस्थागत लिंक संदर्भित किए गए थे: