9 तरीके एआई विज्ञान को आगे बढ़ा रहे हैं
अंतिम अद्यतन: 22 नवंबर, 2024
हम एक ऐसे युग में रह रहे हैं जहां लागू विज्ञान, मानव सरलता और नई तकनीकें मानवता के कुछ सबसे बड़े और सबसे पुराने सवालों पर प्रकाश डाल रही हैं। जबकि हम अक्सर वैज्ञानिक प्रगति को तेजी से और अजेय के रूप में सोचते हैं, सच्चाई यह है कि, कई दशकों से, प्रगति वास्तव में धीमी हो गई है। वैज्ञानिक समुदाय अभी भी इस मंदी के पीछे के कारणों पर बहस कर रहा है, लेकिन आज की तकनीक से-जेट्स से लेकर विनिर्माण प्रक्रियाओं तक-पिछली आधी सदी में बहुत कुछ नहीं बदला है।
हालांकि, हाल के वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में सफलताओं ने वास्तव में वैज्ञानिक खोज की गति को उठाया है। हेल्थकेयर प्रगति से लेकर प्लास्टिक खाने वाले एंजाइमों की खोज करने के लिए, हम पहले से ही लाभ देख रहे हैं।
ये सफलताएं जीवन के सभी क्षेत्रों के शोधकर्ताओं, प्रौद्योगिकीविदों, नीति निर्माताओं, सिविल संगठनों और लोगों के बीच सहयोग के दशकों का परिणाम हैं। वे एक रोडमैप प्रदान करते हैं कि कैसे एआई का उपयोग विज्ञान में हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
इसे ध्यान में रखते हुए, रॉयल सोसाइटी, Google डीपमाइंड के साथ साझेदारी में, आज विज्ञान मंच के लिए पहले एआई की मेजबानी कर रही है। लंदन में यह घटना वैज्ञानिकों, नीति निर्माताओं और उद्योग के नेताओं को एक साथ लाती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि एआई विज्ञान को कैसे बदल सकता है और ड्राइविंग इनोवेशन में सार्वजनिक-निजी भागीदारी की भूमिका।
यह समझने के लिए कि हम इस बिंदु पर कैसे पहुंचे हैं और हम आगे कहां जा सकते हैं, चलो नौ हाल के मील के पत्थर पर एक नज़र डालते हैं जिन्होंने भविष्य की वैज्ञानिक प्रगति का मार्ग प्रशस्त किया है:
1। प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी के 50-वर्षीय "भव्य चुनौती" को हल करना
दशकों से, विशेषज्ञों ने प्रोटीन को "भव्य चुनौती" को समझने के लिए कहा है। 2022 में, Google डीपमाइंड ने अपने अल्फाफोल्ड 2 मॉडल का उपयोग करके 200 मिलियन प्रोटीन की अनुमानित संरचनाओं को जारी किया। इससे पहले, एक एकल प्रोटीन की 3 डी संरचना को एक वर्ष से अधिक समय लग सकता है - अल्फाफोल्ड इसे अविश्वसनीय सटीकता के साथ मिनटों में कर सकता है। इन भविष्यवाणियों को स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराने से, दुनिया भर में वैज्ञानिक अब नई दवा के विकास, एंटीबायोटिक प्रतिरोध से लड़ने और प्लास्टिक प्रदूषण से निपटने जैसे क्षेत्रों में अनुसंधान को गति दे सकते हैं। अगला चरण, Alphafold 3, सभी जीवन के अणुओं की संरचना और बातचीत की भविष्यवाणी करके इस पर बनाता है।
2। स्वास्थ्य अनुसंधान का समर्थन करने के लिए अभूतपूर्व विस्तार से मानव मस्तिष्क का खुलासा करना
मानव मस्तिष्क हमेशा एक रहस्य रहा है। कनेक्टोमिक्स रिसर्च के 10 वर्षों के बाद, Google, हार्वर्ड और अन्य में लिचमैन लैब के साथ, पहले से कहीं अधिक विस्तार से मानव मस्तिष्क के एक छोटे से टुकड़े को मैप किया। 2024 में जारी, इस परियोजना ने मस्तिष्क में संरचनाएं दिखाईं जो हमने पहले कभी नहीं देखी थी। पूर्ण डेटासेट, प्रत्येक सेल के लिए एआई-जनित एनोटेशन के साथ पूरा, अब सार्वजनिक है, अनुसंधान में तेजी लाने में मदद करता है।
3। सटीक बाढ़ पूर्वानुमान के साथ जीवन को 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 करना असंभव था। लेकिन शोधकर्ताओं ने एक एआई मॉडल विकसित किया जो कि अनग्रेड वाटरशेड में पांच दिन पहले तक चरम नदी की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकता है, विश्वसनीयता के साथ मिलान या यहां तक कि अब तक के साथ। 2024 तक, Google रिसर्च ने दुनिया भर में 100 देशों और 700 मिलियन लोगों को कवर करने के लिए इसका विस्तार किया, और पिछले मॉडल के पांच पर किए गए सात दिन के लीड समय पर समान सटीकता की पेशकश करने के लिए मॉडल में सुधार किया।
4। अग्निशामकों को तेजी से रोकने में मदद करने के लिए वाइल्डफायर को स्पॉट करना
हॉट्टर और ड्रायर जलवायु के कारण वाइल्डफायर अधिक सामान्य और विनाशकारी होते जा रहे हैं। 2024 में, Google रिसर्च ने फायरसेट, एक एआई मॉडल और नए वैश्विक उपग्रह नक्षत्र बनाने के लिए यूएस फॉरेस्ट सर्विस के साथ मिलकर एक कक्षा के रूप में वाइल्डफायर का पता लगाने और ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया। 20 मिनट के भीतर उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी उपलब्ध होने के साथ, यह अग्निशमन अधिकारियों को अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देने में मदद करेगा, संभावित रूप से जीवन, संपत्ति और प्राकृतिक संसाधनों को बचाने में मदद करेगा।
5। मौसम को तेजी से और अधिक सटीकता के साथ भविष्यवाणी करना
2023 में, Google डीपमाइंड ने ग्राफकास्ट लॉन्च किया, जो एक मशीन लर्निंग मॉडल है, जो उद्योग के मानक (एचआरईएस) की तुलना में 10 दिनों के लिए अधिक सटीक और बहुत तेजी से मौसम की भविष्यवाणी करता है। ग्राफकास्ट साइक्लोन पथों और अधिक सटीक रूप से बाढ़ जैसे संबद्ध जोखिमों की भविष्यवाणी कर सकता है, और यह सही ढंग से भविष्यवाणी की गई कि तूफान ली ने पारंपरिक मॉडल के तीन दिन पहले नोवा स्कोटिया को मारा होगा।
6। गणितीय तर्क की सीमा को आगे बढ़ाना
एआई हमेशा सीमित डेटा और तर्क कौशल के कारण जटिल गणित से जूझता रहा है। लेकिन 2024 में, Google DeepMind ने ALPHAGEOMETRY, एक AI सिस्टम पेश किया, जिसने एक मानव ओलंपियाड स्वर्ण-मध्यस्थता के करीब एक स्तर पर जटिल ज्यामिति समस्याओं को हल किया। यह एआई प्रदर्शन और अधिक उन्नत जनरल एआई सिस्टम के विकास में एक बड़ा कदम था। अनुवर्ती मॉडल, अल्फैगोमेट्री 2, अल्फापोफ के साथ संयुक्त, पिछले 25 वर्षों से सभी ऐतिहासिक अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) ज्यामिति समस्याओं का 83% हल किया। यह एआई की बढ़ती क्षमता को दर्शाता है और संभावित रूप से वर्तमान मानव क्षमताओं से परे समस्याओं को हल करता है, जिससे हमें उन प्रणालियों के करीब लाया जाता है जो नए ज्ञान की खोज और सत्यापित कर सकते हैं।
7। रासायनिक प्रतिक्रिया और कैनेटीक्स की सही भविष्यवाणी करने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग करना
यूसी बर्कले और कोलंबिया विश्वविद्यालय के साथ Google शोधकर्ताओं ने क्वांटम कंप्यूटर पर अब तक का सबसे बड़ा रसायन विज्ञान सिमुलेशन किया। 2022 में प्रकाशित, ये परिणाम न केवल शास्त्रीय तरीकों के साथ प्रतिस्पर्धी थे, बल्कि क्वांटम कंप्यूटिंग से जुड़े सामान्य त्रुटि शमन की भी आवश्यकता नहीं थी। इन सिमुलेशन को चलाने की यह क्षमता रासायनिक प्रतिक्रिया और कैनेटीक्स की अधिक सटीक भविष्यवाणियों को जन्म देगी, जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए रसायन विज्ञान के नए अनुप्रयोगों के लिए मार्ग प्रशस्त करती है।
8। सामग्री विज्ञान और अधिक टिकाऊ सौर कोशिकाओं, बैटरी और सुपरकंडक्टर्स के लिए क्षमता को त्वरित करना
2023 में, Google डीपमाइंड ने सिमुलेशन के अनुसार, एआई टूल, एआई टूल के लिए ग्राफ नेटवर्क्स फॉर मटेरियल एक्सप्लोरेशन (गनोम) की घोषणा की, जो पहले से ही कम तापमान पर 380,000 सामग्री की खोज कर चुका है। ऐसे समय में जब हम नए ऊर्जा समाधान, प्रसंस्करण शक्ति और सामग्री विज्ञान प्रगति की तलाश कर रहे हैं, इससे बेहतर सौर कोशिकाएं, बैटरी और संभावित सुपरकंडक्टर्स हो सकते हैं। इस तकनीक को सभी के लिए सुलभ बनाने के लिए, Google DeepMind ने अपने खुले डेटाबेस पर सामग्री परियोजना के माध्यम से Gnome की सबसे स्थिर भविष्यवाणियां उपलब्ध कराईं।
9। परमाणु संलयन की ओर एक सार्थक कदम उठाते हुए - और प्रचुर मात्रा में स्वच्छ ऊर्जा
जैसा कि पुरानी कहावत है, "फ्यूजन भविष्य की ऊर्जा है - और यह हमेशा रहेगा।" हमारे सूर्य सहित सितारों को शक्तियों का उपयोग करने वाली ऊर्जा का दोहन, एक लंबे समय से चली आ रही चुनौती है। 2022 में, Google डीपमाइंड ने एआई विकसित किया जो एक परमाणु संलयन रिएक्टर के अंदर प्लाज्मा को स्वायत्त रूप से नियंत्रित कर सकता है। ईपीएफएल में स्विस प्लाज्मा सेंटर के साथ काम करते हुए, उन्होंने एक परिचालन संलयन रिएक्टर के भीतर प्लाज्मा को स्थिर करने और आकार देने में सक्षम पहली सुदृढीकरण सीखी प्रणाली का निर्माण किया, जो सभी के लिए स्थिर संलयन और प्रचुर मात्रा में स्वच्छ ऊर्जा की ओर नए रास्ते खोल रहा था।
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सूचना (50)
0/200
![BillyThomas]()
BillyThomas
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
This AI tool is super cool! It's amazing how it's pushing science forward in so many ways. I've learned a lot about how AI is used in research, but sometimes the explanations are a bit too technical for me. Still, it's a great resource for anyone interested in science and tech!
0
![JackSanchez]()
JackSanchez
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
このAIツールはすごく便利！科学の進歩にどれだけ貢献しているかがわかりやすい。ただ、説明が少し専門的すぎる時があるのが難点。でも、科学やテクノロジーに興味がある人にはおすすめです！
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![RaymondRoberts]()
RaymondRoberts
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
이 AI 도구 정말 멋져요! 과학이 어떻게 발전하는지 여러 방면에서 보여주네요. 다만 설명이 조금 전문적이라 이해하기 어려울 때가 있어요. 그래도 과학과 기술에 관심 있는 사람들에게는 좋은 자료가 될 거예요!
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![BrianAdams]()
BrianAdams
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
Essa ferramenta de IA é incrível! Mostra como a ciência está avançando de várias maneiras. As vezes as explicações são um pouco técnicas demais para mim, mas ainda assim é um ótimo recurso para quem gosta de ciência e tecnologia!
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![JimmyRamirez]()
JimmyRamirez
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
¡Esta herramienta de IA es genial! Me encanta cómo muestra el avance de la ciencia en tantos aspectos. A veces las explicaciones son un poco técnicas para mí, pero sigue siendo un gran recurso para los interesados en ciencia y tecnología.
0
![FredAnderson]()
FredAnderson
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
9 ways AI is advancing science is super insightful! It really breaks down how AI is pushing the boundaries in research. I love how it connects the dots between tech and big scientific questions. Only wish it had more examples from different fields. Still, a must-read for science geeks!
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अंतिम अद्यतन: 22 नवंबर, 2024
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हालांकि, हाल के वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों में सफलताओं ने वास्तव में वैज्ञानिक खोज की गति को उठाया है। हेल्थकेयर प्रगति से लेकर प्लास्टिक खाने वाले एंजाइमों की खोज करने के लिए, हम पहले से ही लाभ देख रहे हैं।
ये सफलताएं जीवन के सभी क्षेत्रों के शोधकर्ताओं, प्रौद्योगिकीविदों, नीति निर्माताओं, सिविल संगठनों और लोगों के बीच सहयोग के दशकों का परिणाम हैं। वे एक रोडमैप प्रदान करते हैं कि कैसे एआई का उपयोग विज्ञान में हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
इसे ध्यान में रखते हुए, रॉयल सोसाइटी, Google डीपमाइंड के साथ साझेदारी में, आज विज्ञान मंच के लिए पहले एआई की मेजबानी कर रही है। लंदन में यह घटना वैज्ञानिकों, नीति निर्माताओं और उद्योग के नेताओं को एक साथ लाती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि एआई विज्ञान को कैसे बदल सकता है और ड्राइविंग इनोवेशन में सार्वजनिक-निजी भागीदारी की भूमिका।
यह समझने के लिए कि हम इस बिंदु पर कैसे पहुंचे हैं और हम आगे कहां जा सकते हैं, चलो नौ हाल के मील के पत्थर पर एक नज़र डालते हैं जिन्होंने भविष्य की वैज्ञानिक प्रगति का मार्ग प्रशस्त किया है:
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2। स्वास्थ्य अनुसंधान का समर्थन करने के लिए अभूतपूर्व विस्तार से मानव मस्तिष्क का खुलासा करना
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3। सटीक बाढ़ पूर्वानुमान के साथ जीवन को 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 करना असंभव था। लेकिन शोधकर्ताओं ने एक एआई मॉडल विकसित किया जो कि अनग्रेड वाटरशेड में पांच दिन पहले तक चरम नदी की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकता है, विश्वसनीयता के साथ मिलान या यहां तक कि अब तक के साथ। 2024 तक, Google रिसर्च ने दुनिया भर में 100 देशों और 700 मिलियन लोगों को कवर करने के लिए इसका विस्तार किया, और पिछले मॉडल के पांच पर किए गए सात दिन के लीड समय पर समान सटीकता की पेशकश करने के लिए मॉडल में सुधार किया।
4। अग्निशामकों को तेजी से रोकने में मदद करने के लिए वाइल्डफायर को स्पॉट करना
हॉट्टर और ड्रायर जलवायु के कारण वाइल्डफायर अधिक सामान्य और विनाशकारी होते जा रहे हैं। 2024 में, Google रिसर्च ने फायरसेट, एक एआई मॉडल और नए वैश्विक उपग्रह नक्षत्र बनाने के लिए यूएस फॉरेस्ट सर्विस के साथ मिलकर एक कक्षा के रूप में वाइल्डफायर का पता लगाने और ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया। 20 मिनट के भीतर उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी उपलब्ध होने के साथ, यह अग्निशमन अधिकारियों को अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देने में मदद करेगा, संभावित रूप से जीवन, संपत्ति और प्राकृतिक संसाधनों को बचाने में मदद करेगा।
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2023 में, Google डीपमाइंड ने ग्राफकास्ट लॉन्च किया, जो एक मशीन लर्निंग मॉडल है, जो उद्योग के मानक (एचआरईएस) की तुलना में 10 दिनों के लिए अधिक सटीक और बहुत तेजी से मौसम की भविष्यवाणी करता है। ग्राफकास्ट साइक्लोन पथों और अधिक सटीक रूप से बाढ़ जैसे संबद्ध जोखिमों की भविष्यवाणी कर सकता है, और यह सही ढंग से भविष्यवाणी की गई कि तूफान ली ने पारंपरिक मॉडल के तीन दिन पहले नोवा स्कोटिया को मारा होगा।
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11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
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