9 तरीके एआई विज्ञान को आगे बढ़ा रहे हैं
आखिरी अपडेट: 22 नवंबर, 2024
हम एक ऐसे युग में जी रहे हैं जहां लागू विज्ञान, मानवीय प्रतिभा, और नई तकनीकें मानवता के कुछ सबसे बड़े और पुराने सवालों पर प्रकाश डाल रही हैं। हालांकि हम अक्सर वैज्ञानिक प्रगति को तेज और अजेय मानते हैं, सच तो यह है कि कई दशकों तक प्रगति वास्तव में धीमी हो गई है। वैज्ञानिक समुदाय अभी भी इस मंदी के कारणों पर बहस कर रहा है, लेकिन आज की कई तकनीकें—जैसे जेट से लेकर विनिर्माण प्रक्रियाओं तक—पिछले आधे世紀 में ज्यादा नहीं बदली हैं।
हालांकि, हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में सफलताओं ने वैज्ञानिक खोज की गति को वास्तव में तेज कर दिया है। स्वास्थ्य सेवा में प्रगति से लेकर प्लास्टिक खाने वाले एंजाइमों की खोज तक, हम पहले से ही इसके लाभ देख रहे हैं।
ये सफलताएं शोधकर्ताओं, तकनीकी विशेषज्ञों, नीति निर्माताओं, नागरिक संगठनों, और जीवन के सभी क्षेत्रों के लोगों के बीच दशकों के सहयोग का परिणाम हैं। ये इस बात का रोडमैप प्रदान करते हैं कि विज्ञान में AI का उपयोग कैसे हमारे जीवन को काफी हद तक बेहतर बना सकता है।
इसी को ध्यान में रखते हुए, द रॉयल सोसाइटी, Google DeepMind के साथ साझेदारी में, आज पहला AI फॉर साइंस फोरम आयोजित कर रही है। लंदन में यह आयोजन वैज्ञानिकों, नीति निर्माताओं, और उद्योग नेताओं को एक साथ लाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि AI विज्ञान को कैसे बदल सकता है और नवाचार को बढ़ावा देने में सार्वजनिक-निजी साझेदारी की क्या भूमिका है।
यह समझने के लिए कि हम इस बिंदु तक कैसे पहुंचे और आगे हम कहां जा सकते हैं, आइए नौ हाल की उपलब्धियों पर नजर डालें जिन्होंने भविष्य की वैज्ञानिक प्रगति का मार्ग प्रशस्त किया है:
1. प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी की 50 साल पुरानी "महान चुनौती" का समाधान
दशकों से, विशेषज्ञों ने प्रोटीन फोल्डिंग को समझने को एक "महान चुनौती" कहा है। 2022 में, Google DeepMind ने अपने AlphaFold 2 मॉडल का उपयोग करके 200 मिलियन प्रोटीनों की भविष्यवाणी की गई संरचनाओं को जारी किया। इससे पहले, एक एकल प्रोटीन की 3D संरचना का पता लगाने में एक साल से अधिक समय लग सकता था—AlphaFold इसे मिनटों में अविश्वसनीय सटीकता के साथ कर सकता है। इन भविष्यवाणियों को मुफ्त में उपलब्ध कराकर, दुनिया भर के वैज्ञानिक अब नई दवा विकास, एंटीबायोटिक प्रतिरोध से लड़ने, और प्लास्टिक प्रदूषण से निपटने जैसे क्षेत्रों में शोध को तेज कर सकते हैं। अगला कदम, AlphaFold 3, सभी जीवन के अणुओं की संरचना और अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करके इस पर आगे बढ़ता है।
2. स्वास्थ्य अनुसंधान का समर्थन करने के लिए मानव मस्तिष्क को अभूतपूर्व विस्तार में प्रकट करना
मानव मस्तिष्क हमेशा से एक रहस्य रहा है। कनेक्टोमिक्स अनुसंधान के 10 वर्षों के बाद, Google ने हार्वर्ड के लिच्टमैन लैब और अन्य के साथ मिलकर मानव मस्तिष्क के एक छोटे से हिस्से को पहले से कहीं अधिक विस्तार में मैप किया। 2024 में जारी इस परियोजना ने मस्तिष्क में ऐसी संरचनाएं दिखाईं जो पहले कभी नहीं देखी गई थीं। पूरा डेटासेट, प्रत्येक सेल के लिए AI-जनरेटेड एनोटेशन के साथ, अब सार्वजनिक है, जो शोध को तेज करने में मदद कर रहा है।
3. सटीक बाढ़ पूर्वानुमान के साथ जीवन बचाना
जब Google ने 2018 में अपनी बाढ़ पूर्वानुमान परियोजना शुरू की, तो कई लोगों ने सोचा कि सीमित डेटा के कारण बड़े पैमाने पर बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी असंभव है। लेकिन शोधकर्ताओं ने एक AI मॉडल विकसित किया जो बिना गेज वाले जलग्रहण क्षेत्रों में अत्यधिक नदी की घटनाओं की पांच दिन पहले तक भविष्यवाणी कर सकता है, जिसकी विश्वसनीयता नाउकास्ट के बराबर या उससे बेहतर है। 2024 तक, Google Research ने इसे 100 देशों और 700 मिलियन लोगों तक विस्तारित किया, और मॉडल को बेहतर बनाया ताकि यह सात दिन के लीड टाइम पर पहले के पांच दिन के मॉडल जैसी ही सटीकता प्रदान करे।
4. जंगल की आग को जल्दी पकड़ना ताकि अग्निशामक उन्हें तेजी से रोक सकें
गर्म और शुष्क जलवायु के कारण जंगल की आग अधिक आम और विनाशकारी हो रही है। 2024 में, Google Research ने यू.एस. फॉरेस्ट सर्विस के साथ मिलकर FireSat बनाया, एक AI मॉडल और नया वैश्विक उपग्रह समूह जो एक कक्षा के आकार की छोटी जंगल की आग का पता लगाने और ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 20 मिनट के भीतर उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी उपलब्ध होने से, यह अग्नि अधिकारियों को तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद करेगा, जिससे संभावित रूप से जीवन, संपत्ति, और प्राकृतिक संसाधनों की रक्षा होगी।
5. मौसम की भविष्यवाणी तेज और अधिक सटीकता के साथ करना
2023 में, Google DeepMind ने GraphCast लॉन्च किया, एक मशीन लर्निंग मॉडल जो 10 दिन पहले तक मौसम की भविष्यवाणी उद्योग मानक (HRES) से अधिक सटीकता और बहुत तेजी से करता है। GraphCast चक्रवात पथ और संबंधित जोखिमों जैसे बाढ़ की भविष्यवाणी भी अधिक सटीकता से कर सकता है, और इसने तूफान ली के नोवा स्कोटिया में पहुंचने की भविष्यवाणी पारंपरिक मॉडलों से तीन दिन पहले सही ढंग से की थी।
6. गणितीय तर्क की सीमा को आगे बढ़ाना
AI हमेशा सीमित डेटा और तर्क कौशल के कारण जटिल गणित में संघर्ष करता रहा है। लेकिन 2024 में, Google DeepMind ने AlphaGeometry पेश किया, एक AI सिस्टम जो जटिल ज्यामिति समस्याओं को मानव ओलंपियाड स्वर्ण-पदक विजेता के स्तर के करीब हल करता है। यह AI प्रदर्शन और अधिक उन्नत सामान्य AI सिस्टम के विकास में एक बड़ा कदम था। इसके बाद का मॉडल, AlphaGeometry 2, AlphaProof के साथ मिलकर, पिछले 25 वर्षों की सभी ऐतिहासिक अंतरराष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) ज्यामिति समस्याओं का 83% हल करता है। यह AI की बढ़ती तर्क क्षमता को दर्शाता है और संभावित रूप से ऐसी समस्याओं को हल करने की क्षमता को दर्शाता है जो वर्तमान मानव क्षमताओं से परे हैं, हमें नए ज्ञान की खोज और सत्यापन करने वाले सिस्टम के करीब लाता है।
7. रासायनिक प्रतिक्रियाशीलता और गतिकी की सटीक भविष्यवाणी के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग
Google शोधकर्ताओं ने UC बर्कले और कोलंबिया विश्वविद्यालय के साथ मिलकर क्वांटम कंप्यूटर पर अब तक की सबसे बड़ी रसायन विज्ञान सिमुलेशन की। 2022 में प्रकाशित, ये परिणाम न केवल शास्त्रीय विधियों के साथ प्रतिस्पर्धी थे बल्कि क्वांटम कंप्यूटिंग से जुड़े सामान्य त्रुटि शमन की आवश्यकता नहीं थी। इन सिमुलेशन को चलाने की क्षमता रासायनिक प्रतिक्रियाशीलता और गतिकी की अधिक सटीक भविष्यवाणियों को जन्म देगी, जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए रसायन विज्ञान के नए अनुप्रयोगों का मार्ग प्रशस्त करेगी।
8. सामग्री विज्ञान को तेज करना और अधिक टिकाऊ सौर सेल, बैटरी, और सुपरकंडक्टर की संभावना
2023 में, Google DeepMind ने Graph Networks for Materials Exploration (GNoME) की घोषणा की, एक AI उपकरण जिसने सिमुलेशन के अनुसार कम तापमान पर स्थिर 380,000 सामग्रियों की खोज की है। ऐसे समय में जब हम नई ऊर्जा समाधान, प्रसंस्करण शक्ति, और सामग्री विज्ञान प्रगति की तलाश में हैं, यह बेहतर सौर सेल, बैटरी, और संभावित सुपरकंडक्टर की ओर ले जा सकता है। इस तकनीक को सभी के लिए सुलभ बनाने के लिए, Google DeepMind ने GNoME की सबसे स्थिर भविष्यवाणियों को Materials Project पर अपने खुले डेटाबेस के माध्यम से उपलब्ध कराया।
9. परमाणु संलयन की दिशा में एक सार्थक कदम—और प्रचुर मात्रा में स्वच्छ ऊर्जा
जैसा कि पुरानी कहावत है, "संलयन भविष्य की ऊर्जा है—और यह हमेशा रहेगी।" हमारे सूर्य सहित तारों को शक्ति देने वाली ऊर्जा को नियंत्रित करना एक लंबे समय से चली आ रही चुनौती रही है। 2022 में, Google DeepMind ने AI विकसित किया जो परमाणु संलयन रिएक्टर के अंदर प्लाज्मा को स्वायत्त रूप से नियंत्रित कर सकता है। EPFL के स्विस प्लाज्मा सेंटर के साथ काम करते हुए, उन्होंने पहला Reinforcement Learned सिस्टम बनाया जो एक संचालित संलयन रिएक्टर के भीतर प्लाज्मा को स्थिर करने और आकार देने में सक्षम है, जो स्थिर संलयन और सभी के लिए प्रचुर मात्रा में स्वच्छ ऊर्जा की ओर नए रास्ते खोलता है।
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सूचना (56)
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![JustinWilson]()
JustinWilson
12 अगस्त 2025 6:30:59 अपराह्न IST
AI in science is wild! These 9 ways show how it’s tackling huge questions, but I wonder if it’s moving too fast for us to keep up. 🤯 Exciting yet kinda scary!
0
![JimmyHill]()
JimmyHill
24 अप्रैल 2025 10:36:21 पूर्वाह्न IST
This app opened my eyes to how AI is pushing science forward! It's fascinating to see the different ways AI is used in research. Some parts were a bit over my head, but overall, it's a great resource. Could use more real-life examples though. 🤓
0
![RalphMitchell]()
RalphMitchell
24 अप्रैल 2025 7:07:01 पूर्वाह्न IST
このアプリを使って、AIが科学をどのように進歩させているかがよくわかりました！研究でAIがどのように使われているかを見るのはとても興味深いです。少し難しい部分もありましたが、全体的には素晴らしいリソースです。もっと実際の例があればいいのに。🤓
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![JamesWalker]()
JamesWalker
22 अप्रैल 2025 9:30:12 अपराह्न IST
This tool is amazing! It really shows how AI is pushing the boundaries in science. I love how it breaks down complex topics into understandable chunks. Sometimes it feels a bit overwhelming with all the info, but still super useful! Definitely a must-have for science enthusiasts! 🚀
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![DouglasMitchell]()
DouglasMitchell
22 अप्रैल 2025 10:57:59 पूर्वाह्न IST
¡Esta herramienta es increíble! Realmente muestra cómo la IA está empujando los límites en la ciencia. Me encanta cómo descompone temas complejos en partes comprensibles. A veces puede ser un poco abrumador con toda la información, pero sigue siendo super útil. ¡Definitivamente un imprescindible para los entusiastas de la ciencia! 🚀
0
![BrianThomas]()
BrianThomas
21 अप्रैल 2025 4:08:54 पूर्वाह्न IST
Essa ferramenta é incrível! Mostra como a IA está avançando na ciência. Adoro como ela divide tópicos complexos em partes compreensíveis. Às vezes, a quantidade de informação pode ser um pouco esmagadora, mas ainda assim é super útil! Definitivamente um must-have para entusiastas da ciência! 🚀
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आखिरी अपडेट: 22 नवंबर, 2024
हम एक ऐसे युग में जी रहे हैं जहां लागू विज्ञान, मानवीय प्रतिभा, और नई तकनीकें मानवता के कुछ सबसे बड़े और पुराने सवालों पर प्रकाश डाल रही हैं। हालांकि हम अक्सर वैज्ञानिक प्रगति को तेज और अजेय मानते हैं, सच तो यह है कि कई दशकों तक प्रगति वास्तव में धीमी हो गई है। वैज्ञानिक समुदाय अभी भी इस मंदी के कारणों पर बहस कर रहा है, लेकिन आज की कई तकनीकें—जैसे जेट से लेकर विनिर्माण प्रक्रियाओं तक—पिछले आधे世紀 में ज्यादा नहीं बदली हैं।
हालांकि, हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में सफलताओं ने वैज्ञानिक खोज की गति को वास्तव में तेज कर दिया है। स्वास्थ्य सेवा में प्रगति से लेकर प्लास्टिक खाने वाले एंजाइमों की खोज तक, हम पहले से ही इसके लाभ देख रहे हैं।
ये सफलताएं शोधकर्ताओं, तकनीकी विशेषज्ञों, नीति निर्माताओं, नागरिक संगठनों, और जीवन के सभी क्षेत्रों के लोगों के बीच दशकों के सहयोग का परिणाम हैं। ये इस बात का रोडमैप प्रदान करते हैं कि विज्ञान में AI का उपयोग कैसे हमारे जीवन को काफी हद तक बेहतर बना सकता है।
इसी को ध्यान में रखते हुए, द रॉयल सोसाइटी, Google DeepMind के साथ साझेदारी में, आज पहला AI फॉर साइंस फोरम आयोजित कर रही है। लंदन में यह आयोजन वैज्ञानिकों, नीति निर्माताओं, और उद्योग नेताओं को एक साथ लाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि AI विज्ञान को कैसे बदल सकता है और नवाचार को बढ़ावा देने में सार्वजनिक-निजी साझेदारी की क्या भूमिका है।
यह समझने के लिए कि हम इस बिंदु तक कैसे पहुंचे और आगे हम कहां जा सकते हैं, आइए नौ हाल की उपलब्धियों पर नजर डालें जिन्होंने भविष्य की वैज्ञानिक प्रगति का मार्ग प्रशस्त किया है:
1. प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी की 50 साल पुरानी "महान चुनौती" का समाधान
दशकों से, विशेषज्ञों ने प्रोटीन फोल्डिंग को समझने को एक "महान चुनौती" कहा है। 2022 में, Google DeepMind ने अपने AlphaFold 2 मॉडल का उपयोग करके 200 मिलियन प्रोटीनों की भविष्यवाणी की गई संरचनाओं को जारी किया। इससे पहले, एक एकल प्रोटीन की 3D संरचना का पता लगाने में एक साल से अधिक समय लग सकता था—AlphaFold इसे मिनटों में अविश्वसनीय सटीकता के साथ कर सकता है। इन भविष्यवाणियों को मुफ्त में उपलब्ध कराकर, दुनिया भर के वैज्ञानिक अब नई दवा विकास, एंटीबायोटिक प्रतिरोध से लड़ने, और प्लास्टिक प्रदूषण से निपटने जैसे क्षेत्रों में शोध को तेज कर सकते हैं। अगला कदम, AlphaFold 3, सभी जीवन के अणुओं की संरचना और अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करके इस पर आगे बढ़ता है।
2. स्वास्थ्य अनुसंधान का समर्थन करने के लिए मानव मस्तिष्क को अभूतपूर्व विस्तार में प्रकट करना
मानव मस्तिष्क हमेशा से एक रहस्य रहा है। कनेक्टोमिक्स अनुसंधान के 10 वर्षों के बाद, Google ने हार्वर्ड के लिच्टमैन लैब और अन्य के साथ मिलकर मानव मस्तिष्क के एक छोटे से हिस्से को पहले से कहीं अधिक विस्तार में मैप किया। 2024 में जारी इस परियोजना ने मस्तिष्क में ऐसी संरचनाएं दिखाईं जो पहले कभी नहीं देखी गई थीं। पूरा डेटासेट, प्रत्येक सेल के लिए AI-जनरेटेड एनोटेशन के साथ, अब सार्वजनिक है, जो शोध को तेज करने में मदद कर रहा है।
3. सटीक बाढ़ पूर्वानुमान के साथ जीवन बचाना
जब Google ने 2018 में अपनी बाढ़ पूर्वानुमान परियोजना शुरू की, तो कई लोगों ने सोचा कि सीमित डेटा के कारण बड़े पैमाने पर बाढ़ की सटीक भविष्यवाणी असंभव है। लेकिन शोधकर्ताओं ने एक AI मॉडल विकसित किया जो बिना गेज वाले जलग्रहण क्षेत्रों में अत्यधिक नदी की घटनाओं की पांच दिन पहले तक भविष्यवाणी कर सकता है, जिसकी विश्वसनीयता नाउकास्ट के बराबर या उससे बेहतर है। 2024 तक, Google Research ने इसे 100 देशों और 700 मिलियन लोगों तक विस्तारित किया, और मॉडल को बेहतर बनाया ताकि यह सात दिन के लीड टाइम पर पहले के पांच दिन के मॉडल जैसी ही सटीकता प्रदान करे।
4. जंगल की आग को जल्दी पकड़ना ताकि अग्निशामक उन्हें तेजी से रोक सकें
गर्म और शुष्क जलवायु के कारण जंगल की आग अधिक आम और विनाशकारी हो रही है। 2024 में, Google Research ने यू.एस. फॉरेस्ट सर्विस के साथ मिलकर FireSat बनाया, एक AI मॉडल और नया वैश्विक उपग्रह समूह जो एक कक्षा के आकार की छोटी जंगल की आग का पता लगाने और ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 20 मिनट के भीतर उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी उपलब्ध होने से, यह अग्नि अधिकारियों को तेजी से प्रतिक्रिया करने में मदद करेगा, जिससे संभावित रूप से जीवन, संपत्ति, और प्राकृतिक संसाधनों की रक्षा होगी।
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2023 में, Google DeepMind ने GraphCast लॉन्च किया, एक मशीन लर्निंग मॉडल जो 10 दिन पहले तक मौसम की भविष्यवाणी उद्योग मानक (HRES) से अधिक सटीकता और बहुत तेजी से करता है। GraphCast चक्रवात पथ और संबंधित जोखिमों जैसे बाढ़ की भविष्यवाणी भी अधिक सटीकता से कर सकता है, और इसने तूफान ली के नोवा स्कोटिया में पहुंचने की भविष्यवाणी पारंपरिक मॉडलों से तीन दिन पहले सही ढंग से की थी।
6. गणितीय तर्क की सीमा को आगे बढ़ाना
AI हमेशा सीमित डेटा और तर्क कौशल के कारण जटिल गणित में संघर्ष करता रहा है। लेकिन 2024 में, Google DeepMind ने AlphaGeometry पेश किया, एक AI सिस्टम जो जटिल ज्यामिति समस्याओं को मानव ओलंपियाड स्वर्ण-पदक विजेता के स्तर के करीब हल करता है। यह AI प्रदर्शन और अधिक उन्नत सामान्य AI सिस्टम के विकास में एक बड़ा कदम था। इसके बाद का मॉडल, AlphaGeometry 2, AlphaProof के साथ मिलकर, पिछले 25 वर्षों की सभी ऐतिहासिक अंतरराष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) ज्यामिति समस्याओं का 83% हल करता है। यह AI की बढ़ती तर्क क्षमता को दर्शाता है और संभावित रूप से ऐसी समस्याओं को हल करने की क्षमता को दर्शाता है जो वर्तमान मानव क्षमताओं से परे हैं, हमें नए ज्ञान की खोज और सत्यापन करने वाले सिस्टम के करीब लाता है।
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