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Having our own foundational AI models is vital as our demography is different: Principal Scientific Advisor Ajay Sood

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Having our own foundational AI models is vital as our demography is different: Principal Scientific Advisor Ajay Sood

डॉ। अजय सूद, 2022 में भारत के तीसरे प्रमुख वैज्ञानिक सलाहकार के रूप में नियुक्त होने से पहले, भारतीय विज्ञान संस्थान, बैंगलोर में भारत के अग्रणी भौतिकविदों में से एक थे। वह समझाता है हिंदू जहां भारत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटरों के डोमेन में तैनात है और दुनिया प्रमुख तकनीकी परिवर्तन के पुच्छ पर क्यों है। अंश:

आप दीपसेक के उद्भव को कैसे देखते हैं? क्या भारत को चिंतित होना चाहिए और क्या हमारे पास पकड़ने के लिए संसाधन हैं?

दीपसेक निश्चित रूप से, एक वेक अप कॉल है, लेकिन शायद अमेरिकियों के लिए हमारे लिए अधिक है। मुझे यह दावा लगता है कि यह $ 5 मिलियन के लिए विकसित किया गया था और यह शायद बहुत अधिक है। हाल की रिपोर्टों में यह प्रतीत होता है कि वे किसी अन्य संदर्भ में 15,000 से 20,000 GPU (ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों) को इकट्ठा कर चुके हैं और वे इसका उपयोग कर रहे हैं। फिर भी, समानांतर में काम करने में नवाचार शामिल है। 660 बिलियन पैरामीटर करने के बजाय, उन्होंने इसे सेक्टर-वार किया और उन्हें समानांतर में जोड़ने के तरीके थे। यह सफलता है। हालांकि मुझे यह जोड़ना होगा कि अन्य लोग भी इस दृष्टिकोण का उपयोग कर रहे हैं। भारत में भी। हमारे एआई मिशन में, हमने कई मुद्दों को संबोधित किया है। हमारे पास कंप्यूटिंग संसाधन हैं और यह मिशन आवश्यक मूलभूत एआई मॉडल विकसित करेगा। आपको उन डेटा केंद्रों की आवश्यकता है जहां ये सभी कंप्यूटर उपलब्ध हैं। सरकार ने कम्प्यूट सुविधाओं को स्थापित करने के लिए निजी क्षेत्र के लिए एक निविदा की ओर इशारा किया है। और सरकार उसी की खरीदार होगी। सरकार को सभी की आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन जो कुछ भी वह चाहता है। इसलिए 18,000 GPU की गणना पहले से ही योजना बनाई जा रही है। भारत में इन कंप्यूटिंग सुविधाओं को स्थापित करने वाले भारत में सात से आठ निजी क्षेत्र के खिलाड़ी हैं। मूलभूत बड़े भाषा मॉडल (LLM) को विकसित करने के लिए आपको अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा सेट की आवश्यकता होती है। आप बिना गणना की सुविधाओं के प्रशिक्षित कैसे करेंगे? अब इसे संबोधित किया जा रहा है।

जिस तरह से भारत ने अब एआई मिशन की घोषणा की है और अपने स्वयं के संस्थापक एआई मॉडल का फैसला किया है, ऐसा लगता है कि हम एक प्रतिक्रियाशील मोड में हैं। क्या यह आवश्यक है कि भारत अपने स्वयं के मॉडल विकसित करें, बजाय इसके कि कस्टम अनुप्रयोगों के लिए क्या उपलब्ध है?

मूलभूत मॉडल होना अनिवार्य है। वास्तव में, हमने 2019 में पीएम-साइंस, टेक्नोलॉजी, इनोवेशन एडवाइजरी काउंसिल (पीएम-स्टाइक) में एक एआई मिशन पर फैसला किया था, जिसमें मैं एक सदस्य था। लेकिन हमने कोविड -19 से ढाई साल खो दिए। मैं यह नहीं कहूंगा कि हम एआई का पीछा कर रहे हैं।

चाहे हमारे पास अपना फाउंडेशन मॉडल होना चाहिए या एक ओपन सोर्स मॉडल लेना चाहिए और फिर से कॉन्फ़िगर करना बहस है। हमारी अपनी मांगें हैं। हमारे अपने उपयोग के मामले होंगे। हमारी जनसांख्यिकी बहुत अलग है। हमारी विविधता बहुत अलग है। जब आप एक मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहते हैं तो सभी की जरूरत होगी। ओपन एआई मॉडल को हमारी संस्कृति पर प्रशिक्षित नहीं किया जाएगा। हालाँकि, हमें दोनों करना चाहिए।

लेकिन क्या आप वास्तव में हमारे अपने फाउंडेशन मॉडल को देखते हैं, जिससे हमारी अर्थव्यवस्था, नौकरियों के लिए एक लाभ मिलता है?

उत्तर है, हाँ। यदि आप नहीं करते हैं, तो आप सेवा मोड में रहेंगे। आप प्रौद्योगिकी के विकास में सफलताओं के साथ कभी नहीं आएंगे। हम एक स्तर पर पहुंच गए हैं, लेकिन यह दुनिया का अंत नहीं है। आप बस किसी चीज़ पर पैराशूट नहीं कर सकते और कह सकते हैं कि ‘आप जहां भी हैं, वहां से काम करना शुरू कर देंगे और उस पर निर्माण करेंगे।’ यह प्रौद्योगिकी और विज्ञान में ऐसा नहीं होता है।

एक वैज्ञानिक के रूप में, क्या आप एआई के विकास को आम तौर पर मानवता के लिए अच्छा देखते हैं?

मेरा जवाब हां है। हमें इसे कुछ ऐसी चीज़ के रूप में देखने की जरूरत है जो समर्थन करता है और प्रतिस्थापित नहीं करता है। यदि AI नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है, तो हमारे लोग वहां से शुरू कर सकते हैं। इसमें कुछ भी गलत नहीं है।

एआई सॉफ्टवेयर से गुणात्मक रूप से अलग प्रतीत होता है क्योंकि यह अक्सर उन परिणामों के साथ आ सकता है जो लोग हमेशा समझ नहीं सकते हैं।

मैं सहमत हूं, लेकिन यही कारण है कि आपको समझाने योग्य एआई की आवश्यकता है और लोग इसे अब विकसित कर रहे हैं। अगर मुझे कोई जवाब मिलता है, तो मुझे उस स्रोत के बारे में सूचित किया जाना चाहिए जिसने एआई को उस उत्तर के लिए निर्देशित किया। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय की इस पर एक रिपोर्ट है, जो 28 फरवरी तक सार्वजनिक परामर्श के लिए थी। इसने इन सभी चीजों का ध्यान रखा है।

हाल ही में, Microsoft ने मेजराना 1 को विकसित करने के साथ सफलता का दावा किया, एक टोपोलॉजिकल कोर आर्किटेक्चर द्वारा संचालित होने वाली पहली क्वांटम चिप। यह कितना महत्वपूर्ण है-खासकर जब क्वांटम कंप्यूटर अभी भी वास्तविक दुनिया की सार्थक समस्याओं को हल नहीं कर रहे हैं?

सामयिक योग्यता [a way to store quantum information that could lead to more powerful computers] सैद्धांतिक रूप से ज्ञात थे। उन्होंने 8-क्विट मशीन का प्रदर्शन किया है। यदि वह उतना ही सफल है जितना वे कहते हैं कि यह स्केलिंग बहुत तेज होगा। टोपोलॉजी क्वैबिट्स को दोष और गड़बड़ी से बचाता है, जिससे वे अधिक बीहड़ हो जाते हैं। यह एक टोपो-कंडक्टर का पूरा बिंदु है, और एक विजयी क्षण है। तीस साल पहले, यह बुनियादी विज्ञान था, जो इतना काल्पनिक और असंभव लग रहा था और आज यह एक वास्तविकता है। मुझे लगता है कि यह अद्भुत है।

क्या आपको लगता है कि क्वांटम कंप्यूटर पर काम करने वाले हर व्यक्ति को विज्ञान की इस दिशा का पीछा करना चाहिए? क्या भारत को भी मेजराना पर काम करना चाहिए?

भारत में ऐसे समूह हैं जो काम कर रहे हैं। हम पूर्ण शून्य पर नहीं हैं। सवाल यह है कि उन्हें इसे प्रौद्योगिकी में ले जाना होगा। Microsoft के सैद्धांतिक भौतिकविदों और कंप्यूटर और सामग्री वैज्ञानिकों के समूह ने 15 वर्षों तक इस पर काम किया। लेकिन उन्होंने तब भी हार नहीं मानी थी, जब तक कि सभी प्रचार सुपरकंडक्टिंग क्विट पर थे [a parallel approach to quantum computing]यही वह बिंदु है जिसे आपको देखना है। वे जानते थे कि वे सही रास्ते पर थे। हमें किसी चीज की निंदा करने या कुछ फेंकने की भीड़ में नहीं होना चाहिए। तो ऐसा नहीं है कि सुपरकंडक्टिंग क्वबिट्स बाहर होंगे। हमें देखना होगा क्योंकि क्वांटम कंप्यूटिंग में, हम अभी भी नहीं जानते हैं कि कौन सा मॉडल जीत जाएगा। और फिर अगला प्रतिमान क्वांटम एआई है। इसका मतलब यह हो सकता है कि क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके एआई मॉडल का प्रशिक्षण, मैं यह भी कल्पना नहीं कर सकता कि इसका क्या मतलब होगा। शायद मॉडल और प्रशिक्षण को समझने के नए तरीके। यह इस क्षेत्र की सुंदरता है। हम एक नए युग के पुच्छल में हैं।

प्रकाशित – 09 मार्च, 2025 10:03 PM IST

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What made Boeing 787s popular – and later a cause for concern

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What made Boeing 787s popular – and later a cause for concern

12 जून को 1.38 बजे, अहमदाबाद से लंदन के लिए बाउंड एयर इंडिया फ्लाइट AI171 को उतारने के पांच मिनट बाद दुर्घटनाग्रस्त हो गया अहमदाबाद हवाई अड्डे के बाहर। उड़ान में 230 यात्री और 12 चालक दल थे। इस घटना के वीडियो में मेघनिनगर में साइट पर दुर्घटना के बाद एक बड़े नारंगी आग के गोले को दिखाई दिया।

सटीक कारण अभी तक पहचाना या पता नहीं लगाया गया है।

AI171 की उड़ान एक बोइंग 787-8 ड्रीमलाइनर थी, जो ट्विन जेट इंजन द्वारा संचालित एक विस्तृत शरीर वाला विमान था। 2000 के दशक के उत्तरार्ध में पेश किया गया डिजाइन, परिचालन दक्षता में सुधार करने के लिए अधिक विद्युत भागों के साथ विमान के प्रति व्यापक विमान उद्योग की प्रवृत्ति का हिस्सा था।

इस साल की शुरुआत में, बोइंग ने दुनिया भर में 787-8 विमानों को 30 मिलियन उड़ान-घंटे में 1 बिलियन यात्रियों को ले जाने के लिए मनाया। वर्तमान में दुनिया भर में इस किस्म के 1,170 से अधिक विमान हैं। एयर इंडिया 171 787-8 की उड़ान से जुड़ी पहली बड़ी घटना का प्रतिनिधित्व करता है।

जब इसे पहली बार 2011 में पेश किया गया था, तो 787-8 को एक गेमचेंजर के रूप में टाल दिया गया था क्योंकि इसके विशिष्ट फायदे थे जो उद्योग को एक नई दिशा में स्थानांतरित करने का वादा करते थे। बाद में, हालांकि, इसकी प्रतिष्ठा विमान के लिए उपयोग किए जाने वाले कार्बन कंपोजिट, लिथियम-आयन बैटरी पैक पर ग्राउंडिंग ऑर्डर, और कंपनी के गुणवत्ता नियंत्रण प्रथाओं पर चिंताओं के साथ समस्याओं से जुड़ी हुई थी।

वास्तव में, 12 जून को, अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प के नए नामांकित व्यक्ति ने फेडरल एविएशन एडमिनिस्ट्रेशन (एफएए), ब्रायन बेडफोर्ड का नेतृत्व किया, “2018 और 2019 में दो घातक बोइंग 737 मैक्स क्रैश से बंधे एक प्रमुख सुरक्षा प्रणाली की विफलता पर बोइंग को जवाबदेह ठहराने की कसम खाई, जिसमें 346 लोगों को मार डाला गया,” रॉयटर्स सूचना दी।

नए मार्ग प्रकार

ड्रीमलाइनर 787-8 विमान जनरल इलेक्ट्रिक जेनएक्स या रोल्स रॉयस ट्रेंट 1000 इंजन का उपयोग करें। ये दोनों इंजन टर्बोफैन हैं: वे एक डक्टेड फैन के साथ एक एयर-श्वास जेट इंजन को जोड़ते हैं।

इंजन डिजाइन 787-8 विमानों की उच्च ईंधन-दक्षता प्रति सीट (इसके परिचय के समय अन्य विमानों पर) के लिए एक महत्वपूर्ण कारण है। इस सुविधा में योगदान करने वाले अन्य कारकों में कम वजन और कम-ड्रैग वायुगतिकी के कार्बन समग्र संरचनाओं का उपयोग शामिल है।

इंजनों के लिए धन्यवाद, एक 787-8 विमान ने एक समान आकार के पहले ट्विनजेट मॉडल की तुलना में लगभग 20% कम ईंधन जलाया। इसने विमान को निचले यात्री यातायात वाले शहरों के बीच नॉनस्टॉप उड़ानें शुरू करने की अनुमति दी, जो बोइंग 777 या बोइंग 747 विमानों को भरने के लिए आवश्यक है। वास्तव में, बोइंग ने स्पष्ट रूप से दक्षता में इस बदलाव को “नए, नॉनस्टॉप मार्गों को खोलने” के लिए वाहक के लिए एक तरह से विपणन किया था।

इन विशेष इंजनों का उपयोग 787-8 के लिए “इलेक्ट्रिक विमान” कहा जाता है। 787-8 से पहले, विमान के लिए इंजन से हाइड्रोलिक सिस्टम में कुछ संपीड़ित हवा को डायवर्ट करने के लिए विमान के लिए विशिष्ट था, जो कि केबिन के दबाव को बनाए रखने जैसे जहाज पर चलने वाली सुविधाओं को संचालित करता है। 787-8 इसके बजाय जनरेटर से संचालित विमान (जो इंजन से बिजली आकर्षित करते हैं) और सहायक प्रणालियों।

इस प्रकार एक बोइंग 767 पर 250 किलोवाट के आसपास उत्पन्न होने वाले इंजन को बोइंग 787-8 पर लगभग 1,500 किलोवाट का उत्पादन करना पड़ा। इसके बदले में बड़े स्टार्टर-जनरेटर, उच्च क्षमता वाले वितरण बक्से और एक सख्त नई बैटरी सुरक्षा शासन का उपयोग किया गया। इसने विशिष्ट ईंधन को लगभग 4%तक कम कर दिया।

इंजन कैसे काम करते हैं

उड़ान के दौरान, इंजन आसपास के वातावरण से एक वाहिनी में हवा खींचते हैं। वहाँ, एक बड़ा प्रशंसक थोड़ा उनके दबाव को बढ़ाता है। फिर लगभग 20% हवा टरबाइन में डक्ट के मूल से होकर गुजरती है, जबकि शेष 80% कोर को बायपास करता है और उसके चारों ओर एक अलग चैनल में बहता है।

टरबाइन के माध्यम से बहने वाले वायु द्रव्यमान को दो चरणों में दबाव डाला जाता है-पहले कम दबाव वाले कंप्रेसर में और फिर उच्च दबाव वाले कंप्रेसर में। चूंकि हवा को आसपास की हवा से 40 गुना अधिक से अधिक संकुचित किया जाता है, इसलिए इसे दहन कक्ष में भेजा जाता है। यहाँ, यह जेट ईंधन के साथ छिड़का हुआ है और मिश्रण को सेट किया गया है, जो 1,600 डिग्री सेल्सियस पर गैस की एक उच्च गति धारा का उत्पादन करता है।

दहन कक्ष से उभरने वाली उच्च-ऊर्जा गैस उच्च दबाव वाले टरबाइन के ऊपर बहती है, जो बहुत तेजी से घूमती है, जिससे विद्युत शक्ति उत्पन्न होती है। इस चरण से ऊर्जा का उपयोग लगभग 10,000 आरपीएम पर उच्च दबाव कंप्रेसर को चलाने के लिए किया जाता है। फिर गैस कम दबाव वाले टरबाइन से होकर गुजरती है, जिससे अधिक शक्ति उत्पन्न होती है; और इस चरण से ऊर्जा का उपयोग कम दबाव कंप्रेसर और सामने वाले प्रशंसक (~ 3,000 आरपीएम) को चलाने के लिए किया जाता है।

अंत में गैस रियर पर कोर नोजल के माध्यम से बाहर निकलती है। नोजल को इस तरह का आकार दिया जाता है कि हवा को तेज कर दिया जाता है क्योंकि यह पीछे की ओर बढ़ता है। नोजल जिसके माध्यम से टरबाइन को बायपास करने वाली हवा भी समान प्रभाव डालती है। वास्तव में, बाद की प्रक्रिया जोर के थोक उत्पन्न करती है।

उड़ान का अनुभव

आने वाली हवा के द्रव्यमान को दो धाराओं में विभाजित करने से फ्रंट फैन और कंप्रेशर्स को अलग -अलग गति से स्पिन करने की अनुमति मिलती है, अलग से उनकी दक्षता को अधिकतम किया जाता है। मिक्सर नलिकाएं और आकार के नोजल किनारों को भी हॉट कोर और कूल बाईपास धाराओं को मिलाते हैं और जिस तरह से वे आसपास की हवा के साथ बातचीत करते हैं, उसे नियंत्रित करते हैं। परिणाम कम कतरनी शोर है।

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि विमान को परिणाम के रूप में कम शोर-इन्सुलेट सामग्री की आवश्यकता होती है, जिससे इसका वजन कम होता है और ईंधन दक्षता में सुधार होता है। इसने इन-फ्लाइट यात्री अनुभव में भी सुधार किया।

तार का 2009 में बताया कि बोइंग ने “कंप्यूटर-नियंत्रित अशांति-कमी प्रणाली को भी स्थापित किया … गति बीमारी का अनुभव करने वाले लोगों की संख्या में आठ गुना कमी प्रदान करें।” यह विमान के चारों ओर सेंसर द्वारा प्राप्त किया गया था जो हवा के दबाव में परिवर्तन को ट्रैक करता था और शिल्प की ऊर्ध्वाधर गति को नियंत्रित करने वाले पंखों पर संरचनाओं को संकेत भेजता था।

2000 के दशक में, एयरबस अपने A380 को बढ़ावा दे रहा था-एक बड़ी, स्वैच्छिक डबल-डेकर स्पोर्टिंग लक्जरी सुविधाओं-के रूप में यात्री उड़ानों के भविष्य के रूप में क्योंकि कंपनी ने यह भी मान लिया था कि उद्योग के हब-और-स्पोक मॉडल यात्रा का मॉडल जारी रहेगा। यहां, यात्री बड़े हवाई अड्डों (हब) के लिए उड़ानें लेते हैं और वहां से छोटे विमानों में छोटे हवाई अड्डों (प्रवक्ता) के लिए उड़ते हैं। यह बदले में हब्स के बीच उच्च यातायात का अनुमान लगाया, इस प्रकार A380 500-800 यात्रियों को सीट दे सकता है।

बोइंग ने 787-8 डिजाइन के साथ इस धारणा को पलट दिया, जिसने टिकट की कीमतों को कम करने और यात्रा के समय को कम करने पर अधिक ध्यान केंद्रित किया।

सुरक्षा चिंता

2009 में, पहले 787-8 इकाइयों की डिलीवरी में दो साल की देरी हुई थी। एक कारण यह था कि बोइंग अब एल्यूमीनियम के साथ विमान के शरीर को नहीं बना रहा था और वजन लाभ के लिए कार्बन-आधारित प्लास्टिक कंपोजिट के बजाय स्विच किया गया था। पहली इकाइयों के लिए, बोइंग के आपूर्तिकर्ताओं से अपेक्षा की गई थी कि वे सभी प्रणालियों के साथ विमान के धड़ और पंखों को वितरित करें, बोइंग के साथ बस उन्हें अपनी विधानसभा फर्श पर एक साथ स्नैप करने के लिए। लेकिन यह मामला नहीं था – न्यूयॉर्क टाइम्स तब बताया कि आपूर्तिकर्ता “बहुत अभिभूत” थे। डिलीवरी में देरी के परिणामस्वरूप कम से कम 60 आदेश रद्द हो गए।

फिर, 2013 की शुरुआत में, चिली, भारत, यूरोप, जापान, कतर, और अमेरिका में वाणिज्यिक हवाई यात्रा नियामकों ने, अपने सभी बोइंग 787 विमानों को एक नई तरह की बैटरी के बाद दो विमानों में, अमेरिका और जापान में प्रत्येक पर प्रत्येक पर विफल कर दिया। नियामकों ने कहा कि ग्राउंडिंग ऑर्डर तब तक प्रभावी होगा जब तक कि वे विफलता के कारण (ओं) को निर्धारित नहीं कर सकते। कई अन्य विमान डिजाइनों की तुलना में इलेक्ट्रिक पावर पर 787 की अधिक निर्भरता के कारण इस मुद्दे को गंभीर माना गया। जापान में एक आपातकालीन लैंडिंग बनाने वाले विमान में, एक संक्षारक तरल एक लिथियम-आयन बैटरी पैक से बाहर लीक दिखाई दिया था।

2019 में महत्वपूर्ण गुणवत्ता नियंत्रण के मुद्दे भी थे जिन्होंने बोइंग को उत्पादन को धीमा करने और जनवरी 2021 और अगस्त 2022 के बीच नए विमान पहुंचाने के लिए मजबूर किया।

इसने कहा, 787-8 विमान सुरक्षा से अधिक महत्वपूर्ण लाल झंडे तब उभरे जब बोइंग के एक इंजीनियर ने सैम सालेहपोर नामक एक इंजीनियर ने आरोप लगाया कि धड़ के कुछ हिस्सों को एक सबपेर तरीके से एक साथ शामिल किया जा रहा था, जिससे उन्हें हजारों उड़ानों के बाद पूर्ववत हो सकता है। 2024 में, यूएस एफएए ने कहा कि यह श्री सालेहपौर के दावों पर करीब से नज़र डालेगा। जबकि बोइंग ने आरोपों से इनकार कर दिया, श्री सालेहपोर ने यह भी कहा था कि जब उन्होंने बार -बार समस्या को हरी झंडी दिखाई, तो कंपनी ने उन्हें इसके बजाय बोइंग 777 विमानों पर काम करने के लिए स्थानांतरित कर दिया।

एक महीने पहले, जॉन बार्नेट नाम के एक और बोइंग व्हिसलब्लोअर – जिन्होंने “घटिया उत्पादन और कमजोर ओवरसाइट” के बारे में कई चिंताएं जुटाई थीं, में न्यूयॉर्क टाइम्स‘वर्ड्स, कंपनी के साउथ कैरोलिना फैसिलिटी में, जहां उसने अपने 787 का निर्माण किया था-एक प्रतीत होता है कि स्व-पीड़ित बंदूक की गोली के घाव के साथ मृत पाया गया था। बार्नेट ने बोइंग में लगभग तीन दशकों तक काम किया था और 2017 में सेवानिवृत्त हो गए थे। उन्होंने पहले “फ्लाइट कंट्रोल को कमांड करने वाले वायरिंग पर लटकते हुए धातु के स्लवर्स के समूहों की उपस्थिति की भी सूचना दी थी।” उनके अनुसार, अगर स्लिव्स ने वायरिंग में प्रवेश किया होता, तो प्रभाव “भयावह” होता।

इसके बाद, एफएए ने बोइंग को डिलीवरी से पहले सभी 787 विमानों से इन स्लाइवर्स को हटाने का निर्देश दिया। बोइंग ने कहा कि यह जारी रखने के लिए जारी है कि धातु के टुकड़ों की उपस्थिति ने विमान की सुरक्षा से समझौता नहीं किया।

787 के साथ 737 मैक्स, एक अन्य कंपनी वर्कहॉर्स के साथ 787 के साथ ये समस्याएं, नियामकों, एयरलाइन ऑपरेटरों और एविएटर्स के बीच अलार्म घंटियों को बंद कर देती हैं, जैसे कि बोइंग व्यवस्थित रूप से कोनों को काट रहा था ताकि एयरबस को जमीन पर नहीं रखा जा सके और इसके व्यस्त वितरण शेड्यूल को बनाए रखा जा सके।

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Why has the Axiom-4 mission been delayed? | Explained

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Why has the Axiom-4 mission been delayed? | Explained

Axiom Space द्वारा प्रदान की गई यह तस्वीर Axiom-4 चालक दल के सदस्यों (LR) सुखानशु शुक्ला, पेगी व्हिटसन, Slowosz Uznaański-wiśniewski और टिबोर कापू को दिखाती है। | फोटो क्रेडिट: एपी

अब तक कहानी: 10 जून को, Axiom Space ने घोषणा की कि अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन (ISS) के लिए अपने Axiom-4 मिशन के लॉन्च को अनिश्चित काल तक स्थगित कर दिया जाएगा। मिशन के चालक दल में भारत के अंतरिक्ष यात्री-नामित शुबान्शु शुक्ला शामिल थे, जो-अगर रॉकेट ने योजना के अनुसार उठाया था-40 साल बाद पृथ्वी की कक्षा में पहला भारतीय बन गया होगा और पहले भारतीय ने आईएसएस को जहाज पर रखा।

Axiom-4 मिशन क्या है?

Axiom-4 मिशन ISS के लिए US- आधारित Spaceflight Company Axiom स्पेस द्वारा नियोजित चौथा मिशन है। इसमें चार लोगों का एक दल है-पेगी व्हिटसन, शुभांशु शुक्ला, सोलोज़ज़ उज़्नोस्की-वाईएनईवस्की, और टोबीर कापू-प्लस कार्गो।

मिशन को सुविधाजनक बनाने के लिए, नासा ने Axiom का अनुबंध किया था, जिसने बदले में स्पेसएक्स से मिशन के लिए फाल्कन 9 रॉकेट और ड्रैगन क्रू कैप्सूल का अनुबंध किया था। मिशन प्रकृति में वाणिज्यिक है और आईएसएस के लिए नियमित रूप से पुनर्जीवित मिशनों का हिस्सा नहीं है।

2023 में भारत-यूएस संबंधों को मजबूत करने की घोषणा के बाद, भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन (ISRO) ने मिशन पर उड़ान भरने के लिए श्री शुक्ला को 500 करोड़ रुपये से अधिक खर्च किए। श्री शुक्ला इसरो के आगामी गागानियन ह्यूमन स्पेसफ्लाइट मिशन के लिए चार अंतरिक्ष यात्री-डिजाइन में से एक हैं। उनका हमवतन प्रसंठ नायर Axiom-4 बैकअप क्रू का हिस्सा है।

लॉन्च को बंद क्यों किया गया?

गुरुवार की उड़ान से आगे, स्पेसएक्स ने रॉकेट के इंजनों में से एक को प्रक्रिया के मामले के रूप में परीक्षण किया था और पता चला कि यह तरल ऑक्सीजन (LOX) को लीक कर रहा था। LOX एक क्रायोजेनिक ईंधन है, जिसका अर्थ है कि इसे बेहद कम तापमान पर संग्रहीत करने की आवश्यकता है। यदि LOX गर्म स्थिति के संपर्क में है, तो ऑक्सीजन गैस में बदल जाएगा और ईंधन के रूप में उपयोग करने योग्य नहीं होगा (क्योंकि यह गैसों को पंप करना बहुत मुश्किल है)।

फाल्कन 9 इंजन रॉकेट-ग्रेड केरोसिन और लॉक्स के मिश्रण का दहन करते हैं ताकि थ्रस्ट उत्पन्न किया जा सके, जिसका अर्थ है कि एक लक्स रिसाव एक गंभीर मुद्दा है। Axiom-4 मिशन को पहली बार 29 मई को लिफ्टऑफ के लिए निर्धारित किया गया था, लेकिन 8 जून, 10 जून और 11 जून को स्थगित कर दिया गया था। 12 जून को एक बैक-अप लॉन्च विंडो थी। देरी मौसम और लॉन्च वाहन से संबंधित प्रतिकूल परिस्थितियों के संयोजन का परिणाम थी।

चालक दल इस प्रकार अपना इंतजार जारी रखता है।

कोई नई तारीख की घोषणा क्यों नहीं की गई है?

चूंकि एक LOX लीक एक गंभीर मुद्दा है, इसलिए SpaceX को रिसाव के सटीक स्रोत को खोजने की आवश्यकता है और अंतर्निहित घटक (ओं) को विफल क्यों किया गया। इसमें कितना समय लगेगा, यह स्पष्ट नहीं है। विशेष रूप से लॉन्च ‘विंडोज’ (समय में विशिष्ट क्षण) भी होते हैं जब एक लॉन्च कम से कम ईंधन और ऊर्जा उपयोग के साथ आईएसएस को चालक दल को वितरित कर सकता है, जिसमें क्रू कैप्सूल को सूर्य के प्रकाश के संपर्क में आने और ओवरहीटिंग के बिना सौर ऊर्जा उत्पन्न करने की मात्रा भी शामिल है।

लेकिन क्योंकि आईएसएस पृथ्वी के बहुत करीब है, इसलिए लॉन्च विंडो चंद्रमा या मंगल के लिए उन लोगों की तुलना में अधिक बार दिखाई देती है। नासा ने पहले ही संकेत दिया है कि जून और जुलाई के माध्यम से अधिक अवसर हैं।

अन्य कारक जो लॉन्च विंडो की उपयुक्तता को प्रभावित करते हैं, उनमें लिफ्टऑफ के लिए लॉन्च पैड पर समय और आईएसएस पर मुफ्त डॉकिंग पोर्ट तक पहुंच शामिल है। अमेरिका के नासा, रूस के रोस्कोस्मोस, और (कम बार) कुछ अन्य अंतरिक्ष एजेंसियां ​​भी आईएसएस को मिशन भेजती हैं और यह योजना बनाने की आवश्यकता होती है कि कब और कब तक उनके कैप्सूल डॉक किए जाते हैं।

लॉक्स रिसाव को ठीक करना कितना कठिन है?

जब यह लीक हो जाता है, तो LOX लगभग तुरंत एक अदृश्य वाष्प के लिए चमकता है और आस -पास की हवाओं या प्रशंसकों द्वारा उड़ाया जा सकता है। इसका पता लगाने से अक्सर समय लेने वाली, श्रम-गहन कार्य होता है।

स्टोरिंग और पंपिंग लॉक्स से जुड़े घटकों में कई जोड़ों को फोम के साथ अछूता है या नुक्कड़ में स्थित है, जिसका अर्थ है कि कई नियमित लीक-पता लगाने वाले तरीके शारीरिक रूप से उन तक नहीं पहुंच सकते हैं। क्रायोजेनिक तापमान (लगभग 90 K) पर सामग्री अनुबंध, इसलिए एक छेद परिवेश के तापमान पर बंद दिखाई दे सकता है लेकिन क्रायोजेनिक तापमान पर खुला हो सकता है। इसलिए एक बार एक छेद तय हो जाने के बाद, इंजीनियरों को गर्म और ठंड दोनों स्थितियों पर परीक्षणों को दोहराने की आवश्यकता हो सकती है या ऑपरेटिंग परिस्थितियों की नकल करने के लिए तरल नाइट्रोजन के साथ परीक्षण किया जा सकता है। LOX के साथ परीक्षण ही खतरनाक हो सकता है।

सौभाग्य से विशेषज्ञ क्रायोजेनिक इंजन के साथ लंबे समय से काम कर रहे हैं, यह जानने के लिए कि कौन से उपकरण का उपयोग करना है और लीक की पहचान करने के बाद कौन से प्रक्रियाएं हैं। उनमें दृश्य निरीक्षण, बुलबुला परीक्षण, हीलियम हस्ताक्षर परीक्षण, प्रवाह-मीटर परीक्षण, अल्ट्रासोनिक माइक्रोफोन और थर्मल इमेजिंग शामिल हैं।

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How safe AI is in healthcare depends on the humans of healthcare

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How safe AI is in healthcare depends on the humans of healthcare

IIT-MADRAS और फरीदाबाद में ट्रांसलेशनल हेल्थ साइंस एंड टेक्नोलॉजी इंस्टीट्यूट के शोधकर्ता अल्ट्रासोनोग्राफी पिक्चर्स का उपयोग करने के लिए एक कृत्रिम रूप से बुद्धिमान (एआई) मॉडल विकसित कर रहे हैं भविष्यवाणी करना एक बढ़ते भ्रूण की उम्र। गारभिनी-जीए 2 कहा जाता है, मॉडल को लगभग 3,500 गर्भवती महिलाओं के स्कैन पर प्रशिक्षित किया गया था, जिन्होंने हरियाणा में गुरुग्राम सिविल अस्पताल का दौरा किया था। प्रत्येक स्कैन में भ्रूण के विभिन्न हिस्सों, उसके आकार और उसके वजन को लेबल किया गया है – ऐसे उपायों का उपयोग किया जा सकता है जिनका उपयोग भ्रूण की उम्र की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

प्रशिक्षण के बाद, टीम के सदस्यों ने 1,500 गर्भवती महिलाओं के स्कैन के साथ इसका परीक्षण किया (जो एक ही अस्पताल और लगभग 1,000 गर्भवती महिलाओं का दौरा किया था, जिन्होंने क्रिश्चियन मेडिकल कॉलेज वेल्लोर का दौरा किया था। उन्होंने पाया कि गरभिनी-गा 2 ने भ्रूण की उम्र में केवल आधे दिन तक मिटा दिया। यह आज सबसे आम विधि पर एक महत्वपूर्ण सुधार है: हैडलॉक के सूत्र का उपयोग करना। क्योंकि यह सूत्र कोकेशियान आबादी के आंकड़ों पर आधारित है, यह आईआईटी-मद्रास टीम के अनुसार, भारत में भ्रूण की उम्र को सात दिनों तक याद करने के लिए जाना जाता है।

अब टीम परीक्षण करने की योजना भारत के आसपास के डेटासेट में इसका मॉडल।

यह सिर्फ एक झलक है कि कैसे एआई उपकरण चुपचाप भारतीय स्वास्थ्य सेवा को फिर से आकार दे रहे हैं। भ्रूण अल्ट्रासाउंड डेटिंग और उच्च-जोखिम-गर्भावस्था मार्गदर्शन से लेकर वर्चुअल ऑटोप्सी और क्लिनिकल चैटबॉट्स तक, वे वर्कफ़्लोज़ को तेज करते हुए विशेषज्ञ सटीकता से मेल खाते हैं। फिर भी उनका वादा डेटा और स्वचालन पूर्वाग्रह, गोपनीयता और कमजोर विनियमन की प्रणालीगत चुनौतियों के साथ आता है, जो अक्सर स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र की संवेदनशीलता से ही बढ़ जाता है।

मददगार, लेकिन बेहतर हो सकता है

2023 के एक अध्ययन के अनुसार, भारतीय महिलाओं में लगभग सभी गर्भधारण उच्च जोखिम वाले गर्भधारण (एचआरपी) हैं। वैश्विक स्वास्थ्य जर्नल। एक एचआरपीएस में, माँ और नवजात शिशु को बीमार या मरने का एक उच्च मौका है। इन परिणामों का कारण बनने वाली शर्तें शामिल करना गंभीर एनीमिया, उच्च रक्तचाप, प्री-एक्लैम्पसिया और हाइपोथायरायडिज्म। बिना किसी औपचारिक शिक्षा वाली महिलाओं के लिए जोखिम अधिक हैं, ग्रामीण क्षेत्रों से, और हाशिए के सामाजिक समूहों से संबंधित हैं।

विशेषज्ञों का कहना है कि एचआरपीएस में मातृ और प्रसवकालीन मृत्यु दर को कम करने का नियमित निगरानी सबसे अच्छा तरीका है। ग्रामीण क्षेत्रों में, यह कार्य अक्सर सहायक नर्स-मिडवाइव्स (एएनएम), महिला स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं द्वारा किया जाता है, जो एक गर्भवती महिला और चिकित्सा प्रणाली के बीच संपर्क का पहला बिंदु हैं। एचआरपी को पहचानने और महिलाओं को उनके विकल्पों पर सलाह देने के लिए एएनएम को चिकित्सा पेशेवरों द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है।

मुंबई स्थित एनजीओ आर्ममैन ने 2021 में यूनिसेफ और तेलंगाना और आंध्र प्रदेश की सरकारों के साथ साझेदारी में इस तरह का प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू किया। यह ANMS सहित “HRPS के एंड-टू-एंड मैनेजमेंट” में हेल्थकेयर पेशेवरों को प्रशिक्षित कर रहा है, नवाचार के नवाचार के निदेशक अमृता महले ने कहा।

एनजीओ ने “क्लासरूम ट्रेनिंग एंड डिजिटल लर्निंग” के माध्यम से एचआरपी को ट्रैक और प्रबंधित करने के लिए एएनएम को प्रशिक्षित किया, महले ने कहा, एएनएम को व्हाट्सएप हेल्पलाइन के माध्यम से भी समर्थन किया जाता है “संदेह-समाधान और हाथ से पकड़ने के लिए क्योंकि वे सीखने की सामग्री से गुजरते हैं और इसे वास्तविक जीवन के उच्च-जोखिम वाले मामलों में लागू करते हैं।”

जब संदेह होता है, तो एएनएम को अपने प्रशिक्षकों तक प्रश्नों के साथ पहुंचने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। हालांकि, “प्रशिक्षकों को स्वयं अधिक काम किया जाता है और हमेशा एएनएम प्रश्नों का जवाब देने को प्राथमिकता नहीं देते हैं,” महले ने कहा। इसलिए आर्ममैन ने इस साल की शुरुआत में एआई चैटबॉट को अपनाया। यह ANMs से पाठ और वॉयस-आधारित दोनों प्रश्नों को पहचानता है और नैदानिक ​​रूप से मान्य उत्तर के साथ एक ही माध्यम में प्रतिक्रिया करता है।

चिकित्सा पेशेवर अब “मानव-इन-लूप के रूप में कार्य करते हैं, जो चैटबॉट किसी प्रश्न का उत्तर नहीं दे सकते हैं, या यदि ANM चैटबॉट की प्रतिक्रिया से संतुष्ट नहीं है,” महले ने कहा। वर्तमान में 100 एएनएम के साथ परीक्षण किया जा रहा है, चैटबॉट को अपने उपयोगकर्ताओं से “94% सकारात्मक प्रतिक्रिया” मिली है, महले ने कहा। “एक डोमेन विशेषज्ञ ने आज तक के 91% उत्तरों को सटीक और संतोषजनक माना है।”

लेकिन उसने एक समस्या भी झंडी दिखाई: “वर्तमान में बहुत कुछ [recognition] मॉडल भारतीय भाषाओं, विशेष रूप से क्षेत्रीय विविधताओं और लहजे के साथ संघर्ष करते हैं। ” इसका मतलब यह है कि चैटबॉट लगभग 5% प्रतिशत प्रश्नों को समझने में विफल हो सकता है जो पाठ के बजाय वॉयस नोट्स के रूप में साझा किए जाते हैं।

दयालु कट

Amar Jyoti Patowary उत्तर पूर्वी इंदिरा गांधी क्षेत्रीय स्वास्थ्य और चिकित्सा विज्ञान संस्थान में फोरेंसिक चिकित्सा विभाग का प्रमुख है। वह भारत के कुछ “वर्चुअल ऑटोप्सी” विशेषज्ञों में से एक है।

ऑटोप्सी में एक अच्छी सार्वजनिक प्रतिष्ठा नहीं है। जब डॉ। पाटोवेरी और उनकी टीम ने 179 मृतक लोगों के रिश्तेदारों से पूछा, जो विभाग में एक शव परीक्षा से गुजर चुके थे, लगभग 63% अंतिम संस्कार के संचालन में शरीर के कटे -फटे और देरी होने की आशंका व्यक्त की। इसी तरह के मुद्दे रहे हैं सूचित ग्रामीण हरियाणा से भी।

एक आभासी शव परीक्षा, या पुण्यी में, एक शरीर को सीटी और एमआरआई मशीनों के साथ स्कैन किया जाता है ताकि इसकी आंतरिक संरचनाओं की विस्तृत छवियां उत्पन्न हो सकें। फिर, एक कंप्यूटर शरीर की 3 डी छवि बनाता है। चिकित्सक इस छवि को दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) में खिलाते हैं-गहरी-लर्निंग मॉडल छवियों के एक सेट से सुविधाओं को निकालने और दूसरों में छवियों को वर्गीकृत करने के लिए उनका उपयोग करने में निपुण हैं।

2023 में, जापान में तोहोकू विश्वविद्यालय के शोधकर्ता बनाना एक सीएनएन जो उन व्यक्तियों को अलग कर सकता है जो उन लोगों से डूबने से मर गए थे जो छाती सीटी स्कैन का उपयोग करके अन्य कारणों से मर गए थे। लेखकों ने अपने पेपर में लिखा था कि मॉडल 81% सटीक था “उन मामलों के लिए जिनमें पुनर्जीवन का प्रदर्शन किया गया था और उन मामलों के लिए 92% था, जिनमें पुनर्जीवन का प्रयास नहीं किया गया था,” लेखकों ने अपने पेपर में लिखा था। 2024 में, स्विस वैज्ञानिक विकसित एक सीएनएन जो कह सकता है कि क्या किसी व्यक्ति की मृत्यु पोस्टमॉर्टम सीटी छवियों के आधार पर सेरेब्रल रक्तस्राव से हुई थी।

जबकि पारंपरिक ऑटोप्सी को पूरा होने में लगभग 2.5 घंटे लगते हैं, एक पुण्यी को लगभग आधे घंटे में समाप्त किया जा सकता है, डॉ। पटोवेरी ने कहा।

पारंपरिक ऑटोप्सी में, एक बार जब शरीर को विच्छेदित कर दिया गया है, तो एक दूसरे विच्छेदन की आवश्यकता हो सकती है यदि पहला व्यक्ति अनिर्णायक हो गया हो। यह कठिन है। लेकिन पुण्य के रूप में आवश्यकतानुसार कई विघटन की अनुमति देते हैं क्योंकि स्कैन का उपयोग बार -बार शरीर को फिर से संगठित करने के लिए किया जा सकता है।

हालांकि, क्या पुण्य याद कर सकते हैं, हालांकि, “नरम ऊतक में छोटी चोटें” हैं और ऊतकों और अंगों के रंग में बदल जाती हैं और शरीर और उसके तरल पदार्थ कैसे गंध करते हैं, जो संकेत दे सकता है कि एक व्यक्ति की मृत्यु कैसे हुई, डॉ। पाटोवेरी ने चेतावनी दी। फिर भी उन्होंने यह भी विश्वास व्यक्त किया कि एक “मौखिक शव परीक्षा” के साथ एक पुण्य को मिलाकर – नैदानिक ​​रूप से प्रासंगिक विवरण के लिए एक रिश्तेदार या पुलिस अधिकारी के साथ जाँच – और शरीर और उसके गुहाओं की एक दृश्य परीक्षा, इन चुनौतियों को दूर किया जा सकता है।

अभिगम नियंत्रण

इन मामलों से संकेत मिलता है कि एआई का सबसे अच्छा उपयोग स्वास्थ्य सेवा पेशेवर के सहायक के रूप में हो सकता है। 2019 में, एक डिजिटल हेल्थकेयर कंपनी मेडिबुडी, जो ऑनलाइन डॉक्टर परामर्श और अन्य सेवाएं प्रदान करती है, एक एआई बॉट के साथ प्रयोग करती है जो एक मरीज के साथ चैट कर सकती है, बातचीत से नैदानिक ​​रूप से प्रासंगिक विवरण निकाल सकती है, और संकलित निदान के साथ एक डॉक्टर को प्रस्तुत कर सकती है। इस ऐप का परीक्षण करने वाले 15 डॉक्टरों में से नौ ने कहा कि यह मददगार था, जबकि बाकी “संशयवादी” बने रहे, मेडीबुड्डी के डेटा साइंस के प्रमुख कृष्णा चैतन्य चावती ने कहा।

उन्होंने एक महत्वपूर्ण चिंता के रूप में डेटा गोपनीयता को हरी झंडी दिखाई। भारत में, एक व्यक्ति की स्वास्थ्य जानकारी सहित डिजिटल व्यक्तिगत जानकारी, सूचना प्रौद्योगिकी अधिनियम 2000 और डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम 2023 द्वारा शासित है। न ही अधिनियम विशेष रूप से एआई प्रौद्योगिकियों का उल्लेख करता है, हालांकि वकीलों का सुझाव है कि उत्तरार्द्ध एआई उपकरणों पर लागू हो सकता है। फिर भी, “DPDP अधिनियम में AI- संचालित निर्णय लेने और जवाबदेही पर स्पष्टता का अभाव है,” वकीलों ने लिखा है मई 2025 समीक्षा

इन चिंताओं को दूर करने के लिए, चवती ने कहा कि मजबूत डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉल आवश्यक हैं। मेडिबुडी में, टीम ने कुछ तैनात किया है, जिनमें से दो एक व्यक्तिगत पहचान योग्य सूचना मास्किंग इंजन और भूमिका-आधारित पहुंच हैं। एक मास्किंग इंजन एक ऐसा कार्यक्रम है जो विशिष्ट एल्गोरिदम से सभी व्यक्तिगत जानकारी की पहचान करता है और छिपाता है, अनधिकृत उपयोगकर्ताओं को डेटा को एक व्यक्ति को ट्रेस करने से रोकता है। भूमिका-आधारित पहुंच सुनिश्चित करती है कि कंपनी के भीतर कोई भी व्यक्ति किसी व्यक्ति के सभी डेटा तक पहुंचने में सक्षम नहीं है, केवल उनके काम के लिए प्रासंगिक भाग।

पाश में

शिवांगी राय, एक वकील जिसने ड्राफ्ट करने में मदद की राष्ट्रीय सार्वजनिक स्वास्थ्य बिल और यह स्वास्थ्य सेवा बिल में डिजिटल सूचना सुरक्षा“स्वचालन पूर्वाग्रह” भी चिंता का एक और कारण है। आरएआई वर्तमान में पुणे में स्वास्थ्य इक्विटी, कानून और नीति केंद्र के उप समन्वयक हैं।

राय ने कहा, “स्वचालन पूर्वाग्रह” एक स्वचालित प्रणाली द्वारा किए गए सुझावों पर अत्यधिक विश्वास करने और उनका पालन करने की प्रवृत्ति है, भले ही सुझाव गलत हों, “राय ने कहा। यह तब होता है जब “लूप में मानव”, जैसे कि एक डॉक्टर, एक एआई-संचालित ऐप के फैसले पर बहुत अधिक “अपने स्वयं के नैदानिक ​​निर्णय के बजाय”।

2023 में, जर्मनी और नीदरलैंड के शोधकर्ता पूछा मैमोग्राम (स्तनों के एक्स-रे स्कैन) का मूल्यांकन करने के लिए अनुभव के विभिन्न डिग्री के साथ रेडियोलॉजिस्ट और उन्हें एक द्वि-आरएडीएस स्कोर असाइन करें। बीआई-रेड्स एक मानकीकृत मीट्रिक रेडियोलॉजिस्ट है जो मैमोग्राम में देखे गए कैंसर के ऊतकों की दुर्भावना की रिपोर्ट करने के लिए उपयोग करता है।

रेडियोलॉजिस्टों को बताया गया कि एक एआई मॉडल भी मैमोग्राम को पार्स करेगा और बीआई-रेड्स स्कोर प्रदान करेगा। सच में शोधकर्ताओं के पास ऐसा कोई मॉडल नहीं था; उन्होंने मनमाने ढंग से और गुप्त रूप से कुछ मैमोग्राम को एक स्कोर सौंपा। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब ‘एआई मॉडल’ ने एक गलत स्कोर की सूचना दी, तो रेडियोलॉजिस्ट की अपनी सटीकता काफी गिर गई। यहां तक ​​कि एक दशक से अधिक के अनुभव वाले लोगों ने ऐसे मामलों के केवल 45.5% में सही बीआई-रेड्स स्कोर की सूचना दी।

अध्ययन के प्रमुख लेखक ने 2023 में कहा, “शोधकर्ताओं ने आश्चर्यचकित होकर कहा कि” यहां तक ​​कि अत्यधिक अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट एआई सिस्टम के निर्णयों से प्रतिकूल प्रभाव डालते हैं। ”

आरएआई के लिए, यह अध्ययन “एआई की सीमा पर डॉक्टरों को प्रशिक्षित करने” और “एआई टूल्स के लिए विकसित किए जा रहे और हेल्थकेयर में उपयोग किए जा रहे एआई टूल्स” का लगातार परीक्षण और पुन: प्राप्त करने के लिए एक दबाव की आवश्यकता का प्रमाण है।

मेडिकल एआई को भारत के तेजी से गोद लेने ने सस्ते, तेज, अधिक न्यायसंगत देखभाल के लिए एक रास्ता रोशन किया है। लेकिन एल्गोरिदम ने मानवीय पतन को विरासत में लिया है, जबकि इसे और भी आगे बढ़ाया है। यदि प्रौद्योगिकी को बढ़ाना है और नैतिक चिकित्सा को दबा देना नहीं है, तो मेडिकल एआई को मजबूत डेटा शासन, चिकित्सक प्रशिक्षण और लागू करने योग्य जवाबदेही की आवश्यकता होगी।

Sayantan Datta KREA विश्वविद्यालय में एक संकाय सदस्य और एक स्वतंत्र विज्ञान पत्रकार हैं।

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