प्रयोगशाला में विकसित जैविक तंत्रिका कोशिकाओं की कार्यप्रणाली से सीखकर तैयार की गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक अब मुख्यधारा के क्लाउड प्लेटफॉर्म तक पहुंच रही है। द बायोलॉजिकल कंप्यूटिंग कंपनी ने चूहों के मस्तिष्क की जीवित कोशिकाओं से प्राप्त जैविक अंतर्दृष्टि पर आधारित अपना नया एआई मॉडल अमेज़न वेब सर्विसेज के जरिए चुनिंदा उद्यम ग्राहकों के लिए एक सीमित पूर्वावलोकन के रूप में पेश कर दिया है। यह विशेष प्रणाली वीडियो निर्माण से जुड़े एआई मॉडल्स की कार्यकुशलता और गति को कई गुना बेहतर बनाने के उद्देश्य से डिजाइन की गई है। आने वाले समय में इस तकनीक को एडब्ल्यूएस के सभी उद्यम ग्राहकों के लिए व्यापक रूप से उपलब्ध कराए जाने की योजना है।
जीवित न्यूरॉन्स और कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का तालमेल
इस तकनीक के मूल में जैविक सामग्री को डिजिटल जानकारी से जोड़ने का अनूठा तरीका काम करता है। कंपनी जीवित न्यूरॉन्स पर छवियों जैसी सूचनाओं को कोड करने और फिर यह अध्ययन करने की प्रक्रिया पर काम करती है कि जैविक कोशिकाएं उस डेटा को किस तरह संसाधित करती हैं। इसके बाद वैज्ञानिक उसी जैविक कार्यप्रणाली की नकल करने वाले सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम तैयार करते हैं। पारंपरिक रूप से कंप्यूटर सॉफ्टवेयर पूरी तरह गणितीय फॉर्मूलों पर निर्भर होते हैं, लेकिन शोधकर्ता लंबे समय से ऐसे सिस्टम की कल्पना करते रहे हैं जो इंसानी दिमाग के न्यूरल नेटवर्क की तरह स्वाभाविक रूप से काम कर सकें।
हालांकि, जैविक कंप्यूटिंग का यह क्षेत्र साधारण कंप्यूटर इंजीनियरिंग से काफी अलग और जटिल है। यहां कंपनियों को केवल सर्वर रूम नहीं, बल्कि वास्तविक बायो-लैब भी चलानी पड़ती हैं। इन प्रयोगशालाओं में मस्तिष्क कोशिकाओं, स्टेम कोशिकाओं या सिंथेटिक बायो-सामग्रियों को जीवित रखना, उनकी नियमित निगरानी करना और उनसे निकलने वाले जैविक संकेतों को डिजिटल डेटा में बदलना एक बड़ी वैज्ञानिक चुनौती बनी हुई है।
क्लाउड बाजार में जैविक कंप्यूटिंग का विस्तार
क्लाउड बुनियादी ढांचे में जैविक तंत्र से प्रेरित यह पहला प्रयोग नहीं है। एडब्ल्यूएस पर स्टार्टअप्स के वैश्विक प्रौद्योगिकी निदेशक दीप उभी के अनुसार, अमेज़न ऑस्ट्रेलिया स्थित कॉर्टिकल लैब्स के साथ भी साझेदारी करता रहा है। वह कंपनी डेटा प्रोसेसिंग के लिए लैब में विकसित न्यूरॉन्स को सिलिकॉन चिप्स के साथ जोड़ती है और अपनी सेवाओं को 'वेटवेयर एज़ ए सर्विस' नाम देती है। इसके अलावा कॉर्टिकल लैब्स कई हजार डॉलर का एक जैविक कंप्यूटर भी बेचती है, जो कम बिजली की खपत करता है और प्रयोगशालाओं में न्यूरॉन्स को छह महीने तक जीवित रखने में सक्षम बताया जाता है।
द बायोलॉजिकल कंप्यूटिंग कंपनी का दृष्टिकोण अपेक्षाकृत व्यावहारिक माना जा रहा है। ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर जैसी जेनेरिक एआई की बुनियादी नींव को पूरी तरह बदलने की कोशिश करने के बजाय, यह स्टार्टअप विज़ुअल मॉडल्स को अधिक कुशल बनाने के लिए मौजूदा मानकों के भीतर रहकर काम कर रहा है। यही व्यावहारिक दृष्टिकोण तकनीकी दिग्गज अमेज़न को अपनी ओर आकर्षित करने का बड़ा कारण बना।
बाल्टीमोर से सैन फ्रांसिस्को तक का सफर
द बायोलॉजिकल कंप्यूटिंग कंपनी की शुरुआत चार साल पहले मैरीलैंड के बाल्टीमोर में दो न्यूरोवैज्ञानिकों और न्यूरोसर्जनों ने की थी। अलेक्जेंडर क्सेंडज़ोव्स्की कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं, जबकि जॉन पोमरानेक इसके अध्यक्ष और मुख्य परिचालन अधिकारी की भूमिका संभाल रहे हैं। इस वर्ष की शुरुआत में स्टार्टअप ने प्राइमरी वेंचर पार्टनर्स के नेतृत्व वाले एक निवेशक समूह से 2.5 करोड़ डॉलर जुटाए थे। इसके तुरंत बाद मार्च में कंपनी ने अतिरिक्त 2.5 करोड़ डॉलर की पूंजी और हासिल की, जिससे इसकी कुल फंडिंग 5 करोड़ डॉलर से अधिक पहुंच चुकी है।
बीते वर्ष स्टार्टअप ने सैन फ्रांसिस्को में अपना कार्यालय और एक अनुसंधान व विकास प्रयोगशाला स्थापित की। यहां कार्यरत 35 कर्मचारी चूहों की मस्तिष्क कोशिकाओं और मानव स्टेम कोशिकाओं के साथ सीधे काम करते हैं। इन जीवित कोशिकाओं को स्विस बायोटेक फर्म 3ब्रेन द्वारा निर्मित मल्टी-इलेक्ट्रोड सिलिकॉन एरे पर रखा जाता है। शोधकर्ता इन एरे के जरिए न्यूरॉन्स में विद्युत तरंगे भेजते हैं और उनकी जैविक प्रतिक्रिया को रिकॉर्ड करते हैं। इसके बाद इस तंत्रिका गतिविधि में मौजूद संगणकीय पैटर्नों का विश्लेषण करके उन्हें सॉफ्टवेयर कोड में बदला जाता है, ताकि वीडियो मॉडल को और अधिक सटीक बनाया जा सके।
वीडियो जनरेशन पर शुरुआती ध्यान और गति के दावे
शुरुआत में ही वीडियो निर्माण को प्राथमिकता देने का निर्णय वैज्ञानिक और व्यावसायिक दोनों कारणों से लिया गया था। स्टार्टअप द्वारा इस्तेमाल किए जा रहे सिलिकॉन एरे पर प्रत्येक इलेक्ट्रोड की भौतिक स्थिति कोशिकाओं के साथ उनके संपर्क को सीधे प्रभावित करती है। चूंकि विज़ुअल डेटा को ग्रिड संरचना पर शब्दों या भाषा की तुलना में अधिक आसानी से मैप किया जा सकता है, इसलिए छवियों से शुरुआत करना सबसे स्वाभाविक कदम साबित हुआ। इसके बाद यह समझ में आया कि तंत्रिका कोशिकाओं द्वारा छवियों को संसाधित करने के तरीके को समझकर वीडियो निर्माण की लागत और गति में सुधार किया जा सकता है।
कंपनी के निवेशक और प्रमुख एआई शोधकर्ता जेफ डीन ने भी सुझाव दिया था कि इस न्यूरल तकनीक को व्यापक रूप से लागू करने से पहले वीडियो जेनरेशन मॉडल्स की फाइन-ट्यूनिंग पर ध्यान केंद्रित किया जाए। चूंकि वीडियो मॉडल्स के लिए उद्योग जगत में पहले से तय मानक मौजूद हैं, इसलिए पहले से सुलझी हुई समस्याओं पर प्रदर्शन की तुलना करके वैज्ञानिक प्रगति को आसानी से साबित किया जा सकता था।
पहले यह तकनीक केवल ब्लूस्काई कंप्यूट नामक एक नियोक्लाउड प्रदाता के माध्यम से उपलब्ध थी। कंपनी का दावा है कि उसका एआई मॉडल मौजूदा ओपन-सोर्स फ्रंटियर मॉडल्स की तुलना में वीडियो बनाने में पांच गुना अधिक तेज है और यह इन्फरेंस लागत को काफी कम कर देता है। हालांकि, स्टार्टअप ने उस विशेष ओपन-सोर्स मॉडल का नाम सार्वजनिक नहीं किया है जिसके साथ यह तुलना की गई है।
स्केलिंग और लंबी अवधि की चुनौतियां
अमेज़न के वितरण नेटवर्क का हिस्सा बनने के बाद स्टार्टअप को एक बहुत बड़ा ग्राहक आधार मिलने की उम्मीद है। इसके बावजूद, तकनीक को बड़े स्तर पर ले जाने की क्षमता पर सवाल बने हुए हैं। यदि ग्राहक दस मिनट या एक घंटे लंबे वीडियो का निर्माण करना चाहते हैं, तो समय बीतने के साथ वीडियो की स्पष्टता और स्थिरता में क्या गिरावट आ सकती है, इस पर नजर रखी जानी बाकी है। लंबे वीडियो में एआई मॉडल के लिए निरंतरता बनाए रखना और पिछले संदर्भों को याद रखना एक कठिन चुनौती होती है। नए उद्यम ग्राहकों के इस्तेमाल के साथ ही यह साफ हो पाएगा कि यह जैविक-प्रेरित मॉडल वास्तविक दबाव में कितना खरा उतरता है।
