भारत जैव प्रौद्योगिकी नवाचार के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की खोज में अपनी खोज में एक निर्णायक मोड़ पर खड़ा है। एक तरफ, जैसी पहल BIOE3 नीति और यह भारत मिशन देश को एआई-संचालित बायोमेन्यूफ्यूरिंग और एथिकल एआई विकास में एक वैश्विक नेता के रूप में देश को स्थिति देने के लिए एक साहसिक दृष्टि को प्रतिबिंबित करें। दूसरी ओर, खंडित नियम और लैगिंग सुरक्षा उपायों से इस प्रगति को कम करने की धमकी दी गई है। जैसा कि भारत एआई की परिवर्तनकारी क्षमता को भुनाने के लिए दौड़ता है, एक महत्वपूर्ण प्रश्न उभरता है: क्या यह जवाबदेही के साथ महत्वाकांक्षा को संतुलित कर सकता है?

भारत का जैव -निर्माण क्षेत्र संभावनाओं के साथ अबज है। दशकों से, देश जेनेरिक दवाओं और टीकों के लिए दुनिया का आपूर्तिकर्ता रहा है, एक प्रतिष्ठा जो उसने पैमाने, लागत और विश्वसनीयता पर बनाई है। लेकिन अब, जैसा कि एआई ग्लोबल लाइफ साइंसेज इंडस्ट्री के माध्यम से स्वीप करता है, एक ऐसा अर्थ है कि काम में कुछ बड़ा है। कई आधुनिक Biomanufacturing सुविधाओं में पहले से ही सटीक कार्य चलाने वाले रोबोट हैं, बायोसेंसर वास्तविक समय के डेटा को स्ट्रीमिंग करते हैं, और AI मॉडल चुपचाप किण्वन से लेकर पैकेजिंग तक सब कुछ अनुकूलित करते हैं।

बायोमेन्यूडक्शन का डीएनए

Biocon, भारत की सबसे बड़ी जैव प्रौद्योगिकी फर्मों में से एक, ड्रग स्क्रीनिंग और इसकी बायोलॉजिक्स विनिर्माण प्रक्रियाओं में सुधार करने के लिए AI को एकीकृत कर रही है। एआई-आधारित भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का लाभ उठाकर, बायोकॉन वैश्विक मानकों को बनाए रखते हुए उत्पादन लागत को कम करते हुए किण्वन और गुणवत्ता नियंत्रण की दक्षता को बढ़ाएगा। इसी तरह, बेंगलुरु स्थित स्ट्रैंड लाइफ साइंसेज जीनोमिक्स और व्यक्तिगत चिकित्सा में एआई का उपयोग करता है, जिससे दवा की खोज और नैदानिक ​​निदान में तेजी लाने में मदद मिलती है। उनके प्लेटफ़ॉर्म जटिल जैविक डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं, जिससे दवा लक्ष्यों की पहचान करना और उपचार प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करना आसान हो जाता है। इन प्रयासों से पता चलता है कि कैसे एआई पहले से ही भारत में बायोमेन्यूडिंग और हेल्थकेयर डिलीवरी को फिर से आकार दे रहा है।

यह केवल मशीनों के लिए लोगों को स्वैप करने के बारे में नहीं है। AI Biomanufacturing के बहुत डीएनए को बदल रहा है। एक प्रोडक्शन लाइन की कल्पना करें, जहां सेंसर हजारों डेटा को हर सेकंड एआई सिस्टम में फीड करते हैं, जो परेशानी के बेहोश संकेत को हाजिर कर सकता है, जैसे कि तापमान बहाव, पीएच ब्लिप या सेल ग्रोथ में एक सूक्ष्म परिवर्तन। एक मानव ऑपरेटर को नोटिस करने से पहले, एआई एक विचलन की भविष्यवाणी करता है, प्रक्रिया को ट्विस्ट करता है, और बैच को ट्रैक पर रखता है। डिजिटल जुड़वाँ, जो पूरे विनिर्माण संयंत्रों के आभासी प्रतिकृतियां हैं, इंजीनियरों को सिमुलेशन, परीक्षण परिवर्तन और कभी भी एक वास्तविक किण्वन को छूने के बिना समस्याओं को चलाने की अनुमति देता है।

परिणाम? कम विफल बैच, कम अपशिष्ट और उत्पाद जो लगातार गुणवत्ता के लिए सोने के मानक को पूरा करते हैं। भारत जैसे देश के लिए, जहां हर रुपये और हर खुराक मायने रखता है, ये लाभ परिवर्तनकारी हो सकते हैं।

दिलचस्प और जटिल

भारत सरकार ने स्पष्ट रूप से इस क्षमता को मान्यता दी है। BIOE3 नीति, 2024 में रोल आउट, भविष्य के लिए एक प्लेबुक है। यह नीति अत्याधुनिक बायोमेन्यूडिंग हब, बायोफाउंड्रीज, और “बायो-एआई हब्स” के लिए योजना बनाती है, जो विज्ञान, इंजीनियरिंग और डेटा में सबसे अच्छे दिमाग को एक साथ लाएगी। मेज पर भी असली पैसा है, फंडिंग और अनुदान के साथ, स्टार्टअप्स और स्थापित खिलाड़ियों को लैब बेंच से बाजार शेल्फ तक एक समान रूप से स्थापित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

समान रूप से महत्वपूर्ण है Indiaai मिशन, जो BIOE3 के साथ काम कर रहा है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि भारत की AI क्रांति अभिनव और नैतिक दोनों है। यह मिशन तकनीकी क्षमता के निर्माण के बारे में उतना ही है जितना कि बिल्डिंग ट्रस्ट के बारे में। उन परियोजनाओं का समर्थन करके जो समझाने योग्य और जिम्मेदार एआई पर ध्यान केंद्रित करते हैं – जैसे कि “मशीन अनलिसिंग” के लिए एल्गोरिथम पूर्वाग्रह या फ्रेमवर्क को कम करने के प्रयास – मिशन स्वास्थ्य और जैव प्रौद्योगिकी जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में एआई को कैसे विकसित और तैनात किया जाना चाहिए, इसके लिए मानकों को निर्धारित करने में मदद कर रहा है।

लेकिन यहां चीजें दिलचस्प और जटिल हो जाती हैं। जबकि भारत की महत्वाकांक्षाएं आकाश-उच्च हैं, इसका नियामक ढांचा अभी भी अपनी सांस पकड़ रहा है। नियम जो यह नियंत्रित करते हैं कि कैसे नई दवाएं, जीवविज्ञान और विनिर्माण प्रक्रियाएं बाजार में आती हैं, एक अलग युग के लिए लिखी गईं। आज के एआई-चालित सिस्टम हमेशा उन बक्से में बड़े करीने से फिट नहीं होते हैं। उदाहरण के लिए, जब एक एआई मॉडल का उपयोग बायोरिएक्टर को नियंत्रित करने या वैक्सीन बैच की उपज की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, तो हम कैसे जानते हैं कि यह विश्वसनीय है? कौन जाँचता है कि जिस डेटा पर उसे प्रशिक्षित किया गया था, वह भारत की विविध शर्तों का प्रतिनिधि है, या यह कि कुछ अप्रत्याशित होने पर यह एक भयावह त्रुटि नहीं करेगा? ये सिर्फ तकनीकी प्रश्न नहीं हैं। वे सार्वजनिक विश्वास और सुरक्षा के मामले हैं।

जोखिम-आधारित, संदर्भ-अवगत

विश्व स्तर पर, नियम बदल रहे हैं। अगस्त 2024 से प्रभावी यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम, एआई टूल को चार जोखिम वाले स्तरों में वर्गीकृत करता है। आनुवंशिक संपादन जैसे उच्च-जोखिम वाले एप्लिकेशन सख्त ऑडिट का सामना करते हैं, जबकि यूएस एफडीए के 2025 गाइडेंस ने एआई विश्वसनीयता के लिए सात-चरणीय रूपरेखा को अनिवार्य किया है। ये मॉडल दो चीजों पर जोर देते हैं जो भारत में कमी है: संदर्भ-विशिष्ट जोखिम मूल्यांकन और अनुकूली विनियमन। उदाहरण के लिए, एफडीए की ‘पूर्व निर्धारित परिवर्तन नियंत्रण योजनाएं’ पुनरावृत्त एआई अपडेट की अनुमति देती हैं जो सुरक्षा से समझौता किए बिना कैंसर उपचारों को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। भारत को इस तरह के जोखिम-आधारित, संदर्भ-जागरूक ओवरसाइट की आवश्यकता है क्योंकि यह पायलट परियोजनाओं से पूर्ण पैमाने पर, एआई-संचालित विनिर्माण में जाता है।

एक भारतीय बायोटेक स्टार्टअप की तस्वीर जो विशेष रसायन उद्योग के लिए एंजाइम उत्पादन का अनुकूलन करने के लिए एक एआई मंच विकसित करता है। यह क्षेत्र पहले से ही $ 32 बिलियन (2.74 लाख करोड़ रुपये) और तेजी से बढ़ रहा है। यदि इस एआई को केवल बड़े, शहरी विनिर्माण साइटों से डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह अर्ध-शहरी या ग्रामीण क्षेत्रों में छोटे पौधों के क्विक के लिए जिम्मेदार हो सकता है, जैसे पानी की गुणवत्ता, परिवेश के तापमान या यहां तक ​​कि स्थानीय बिजली के उतार-चढ़ाव में अंतर। डेटासेट विविधता और मॉडल सत्यापन के लिए स्पष्ट मानकों के बिना, उपकरण प्रक्रिया को ट्वीक्स की सिफारिश कर सकता है जो बेंगलुरु में खूबसूरती से काम करते हैं, लेकिन बदादी में फ्लॉप करते हैं। परिणाम: खोया हुआ राजस्व, व्यर्थ संसाधन, और गुणवत्ता के लिए भारत की प्रतिष्ठा के लिए एक झटका। यही कारण है कि एफडीए के दृष्टिकोण में कोर पिलर हैं उपयोग और विश्वसनीयता मूल्यांकन का संदर्भ इतना महत्वपूर्ण है। हमें यह स्पष्ट करने की आवश्यकता है कि एआई किस सवाल का जवाब दे रहा है, इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है, और इसमें शामिल जोखिमों के आधार पर हमारी निगरानी कितनी सख्त होनी चाहिए।

बेशक, Biomanufacturing पहेली का केवल एक टुकड़ा है। एक ऐसे भविष्य की कल्पना करें जहां भारत न केवल दुनिया के 60% टीकों की आपूर्ति करता है, बल्कि वायरल म्यूटेशन की भविष्यवाणी करने वाले एल्गोरिदम का उपयोग करके भी उन्हें डिजाइन करता है। एक भविष्य जहां बिहार में किसानों को कीट के प्रकोपों ​​से निपटने के लिए एआई-जनित सलाह प्राप्त होती है और ग्रामीण तमिलनाडु में रोगियों को भारत की आनुवंशिक विविधता पर प्रशिक्षित उपकरणों द्वारा निदान किया जाता है। यह विज्ञान कथा नहीं है-यह एआई-संचालित बायोमेन्यूड्यूरिंग का वादा है, एक ऐसा क्षेत्र जहां भारत बोल्ड स्ट्राइड्स बना रहा है। फिर भी इस आशावाद के नीचे एक महत्वपूर्ण सवाल है: क्या हमारी नीतियां विज्ञान के साथ रह सकती हैं?

महान शक्ति के साथ …

चौराहे गुणा कर रहे हैं। दवा की खोज में, एआई प्लेटफ़ॉर्म लाखों यौगिकों को स्क्रीन कर सकते हैं सिलिको मेंनए उपचार खोजने के लिए आवश्यक समय और लागत को कम करना। आणविक डिजाइन उपकरण अधिकतम प्रभावकारिता और न्यूनतम दुष्प्रभावों के लिए शोधकर्ताओं को फाइन-ट्यून ड्रग उम्मीदवारों की मदद कर रहे हैं। नैदानिक ​​परीक्षण जो कभी देरी और अक्षमताओं के लिए कुख्यात थे, एआई सिस्टम द्वारा सुव्यवस्थित किया जा रहा है जो रोगी भर्ती और परीक्षण डिजाइन का अनुकूलन करते हैं, जिससे अध्ययन तेजी से और अधिक प्रतिनिधि बनाते हैं। यहां तक ​​कि आपूर्ति श्रृंखला को एक अपग्रेड मिल रहा है: एआई-संचालित भविष्य कहनेवाला रखरखाव विनिर्माण लाइनों को गुनगुनाता रहता है, जबकि मांग पूर्वानुमान यह सुनिश्चित करती है कि दवाएं सही समय पर सही जगह पर पहुंचती हैं, कमी और अपशिष्ट को कम करती हैं।

एआई का एक और अनूठा अनुप्रयोग दवा की खोज को सुव्यवस्थित करने के लिए दवा कंपनियों के लिए एआई-संचालित समाधान विकसित करने में विप्रो का काम है। कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के साथ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मिलाकर, विप्रो ने व्यवहार्य दवा उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए आवश्यक समय को कम करने में मदद की है। इसी तरह, टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज अपने ‘एडवांस्ड ड्रग डेवलपमेंट’ प्लेटफॉर्म में एआई का लाभ उठा रही है, जो मशीन लर्निंग का उपयोग ठीक-ठीक नैदानिक ​​परीक्षणों और उपचार के परिणामों की भविष्यवाणी करती है। ये एप्लिकेशन प्रदर्शित करते हैं कि कैसे एआई न केवल विनिर्माण तक ही सीमित है, बल्कि अनुसंधान से लेकर रोगी की देखभाल तक पूरे हेल्थकेयर वैल्यू चेन को बदल रहा है। ये नवाचार एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा समाधानों में मार्ग का नेतृत्व करने के लिए भारत की क्षमता को भी इंगित करते हैं।

लेकिन महान शक्ति के साथ बड़ी जिम्मेदारी और नई चुनौतियों का एक मेजबान आता है। डेटा गवर्नेंस एक बड़ा है। एआई मॉडल केवल उतने ही अच्छे हैं जितना कि वे उस डेटा पर प्रशिक्षित हैं, और भारत के रूप में विविध देश में, यह कोई छोटी उपलब्धि नहीं है। डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम २०२३ एक शुरुआत है, लेकिन यह Biomanufacturing में AI की विशिष्ट आवश्यकताओं को संबोधित नहीं करता है, जैसे यह सुनिश्चित करना कि डेटासेट साफ, विविध और छिपे हुए पूर्वाग्रहों से मुक्त हैं। बौद्धिक संपदा एक और कांटेदार मुद्दा है। जैसा कि एआई नए अणुओं और प्रक्रियाओं का आविष्कार करने में एक बड़ी भूमिका निभाना शुरू करता है, आविष्कार, डेटा स्वामित्व और लाइसेंसिंग के बारे में सवाल अधिक जरूरी हो रहे हैं। स्पष्ट, सामंजस्यपूर्ण नीतियों के बिना, नवाचार को बढ़ावा देने या महंगी कानूनी लड़ाई में समाप्त होने का जोखिम बनी रहती है।

न केवल कॉपी करें

तो, आगे का रास्ता क्या है? सबसे पहले, भारत को एक जोखिम-आधारित, अनुकूली नियामक ढांचे की ओर तेजी से आगे बढ़ने की जरूरत है। इसका मतलब है कि प्रत्येक एआई टूल के लिए उपयोग के संदर्भ को परिभाषित करना, डेटा गुणवत्ता और मॉडल सत्यापन के लिए स्पष्ट मानक सेट करना, और सिस्टम विकसित होने के रूप में चल रहे ओवरसाइट को सुनिश्चित करना।

दूसरा, भारत को बुनियादी ढांचे और प्रतिभा में निवेश करने की आवश्यकता है – और न केवल महानगरीय शहरों में बल्कि देश भर में।

तीसरा, यह सहयोग की संस्कृति को बढ़ावा देने की जरूरत है, नियामकों, उद्योग, शिक्षाविदों और अंतर्राष्ट्रीय भागीदारों को एक साथ लाने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने और समस्याओं को एक साथ हल करने के लिए।

यदि देश को यह अधिकार मिलता है, तो पुरस्कार बहुत अधिक हैं। जेनेरिक ड्रग मैन्युफैक्चरिंग में भारत की विरासत सुरक्षित है, लेकिन भविष्य उन लोगों का है जो एआई की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं, न कि केवल कॉपी। सही नीतियों, सही लोगों और सही प्राथमिकताओं के साथ, कोई कारण नहीं है कि Biomanufacturing में अगली महान छलांग भारत से नहीं आना चाहिए। दुनिया देख रही है और कार्य करने का समय अब ​​है।

दीपक्षी कासत कैलिफोर्निया में ग्लैक्सोस्मिथक्लाइन के साथ एक वैज्ञानिक हैं। पूर्वगामी लेख में व्यक्त किए गए विचार लेखक के अपने हैं और कंपनी के उन लोगों को शामिल नहीं करते हैं।