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What hinders Indian pharma companies from making drugs for rare diseases

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What hinders Indian pharma companies from making drugs for rare diseases

आधुनिक स्वास्थ्य देखभाल मूल रूप से ज्ञात और नई दवाओं की निरंतर आपूर्ति पर निर्भर है, जिससे उनकी खोज और निर्माण एक लाभदायक व्यवसाय बन जाता है। भारतीय फार्मास्युटिकल उद्योग वैश्विक स्तर पर कम कीमतों पर दवाएं उपलब्ध कराने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो 2030 तक इसके अनुमानित राजस्व $130 बिलियन में परिलक्षित होता है। हालांकि, यह बड़े पैमाने पर जेनेरिक दवाओं का निर्माण करता है जो बड़ी संख्या में रोगी आबादी वाले रोगों को लक्षित करते हैं। जेनेरिक दवाओं की ‘प्रतियाँ’ हैं जो पेटेंट संरक्षण के अंतर्गत थीं, लेकिन अब नहीं हैं। निर्माता को शुरुआत से दवा विकसित करने की ज़रूरत नहीं है, हालाँकि कुछ अध्ययन की आवश्यकता है। उद्योग विशेष रूप से नए अणुओं में निवेश करने के लिए अनिच्छुक है दुर्लभ बीमारियाँअनुसंधान एवं विकास की अत्यधिक उच्च लागत के कारण, जो 100 मिलियन डॉलर से एक अरब डॉलर तक भिन्न हो सकती है, और छोटे रोगी समूहों से लाभ की सीमित संभावना है।

इसलिए, दवाओं की कीमत कम करने और नई दवाओं के निर्माण को प्रोत्साहित करने के लिए दवा विकास की लागत को कम करना आवश्यक है। सरकार यहां कई मायनों में अहम भूमिका निभा सकती है।

नियामक ढाँचे को सरल बनाना

भारत में, केंद्रीय औषधि मानक नियंत्रण संगठन (सीडीएससीओ) द्वारा अनुमोदित किए बिना दवाओं का निर्माण या वितरण नहीं किया जा सकता है। अनुमोदन के लिए कई चरणों का पालन किया जाना चाहिए, जिसमें प्रीक्लिनिकल अध्ययन, नैदानिक ​​​​परीक्षणों के कई चरण और अनुमोदन के बाद के नैदानिक ​​​​अध्ययन शामिल हैं। प्रत्येक चरण के लिए, सीडीएससीओ द्वारा विशिष्ट आवश्यकताएं निर्धारित की जाती हैं और ये न्यू ड्रग एंड क्लिनिकल ट्रायल (एनडीसीटी) नियम, 2019 द्वारा शासित होती हैं। दवा प्रायोजकों को इन आवश्यकताओं का पालन करना होगा, और कागजी कार्रवाई भारी हो सकती है। जेनेरिक दवाओं के निर्माण के लिए अनुमोदन प्राप्त करने के लिए भी सीमित प्रीक्लिनिकल और क्लिनिकल अध्ययन की आवश्यकता होती है। भारत में कंपनियों को अधिक नई दवा खोज में शामिल होने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए लागत में कमी के साथ-साथ दवा अनुमोदन प्रक्रिया को सरल बनाना आवश्यक है।

एआई और गैर-पशु दृष्टिकोण को बढ़ावा देना

प्रीक्लिनिकल अध्ययन दवा विकास के समय और लागत के एक बड़े हिस्से में योगदान करते हैं। प्रीक्लिनिकल विकास में तीन महत्वपूर्ण चरण हैं। प्रभावकारिता अध्ययन आमतौर पर मानव रोगों की नकल करने के उद्देश्य से पशु मॉडल का उपयोग करके आयोजित किए जाते हैं। ये अध्ययन महंगे और समय लेने वाले हैं, और कई बीमारियों (विशेष रूप से दुर्लभ आनुवंशिक विकारों) के लिए उपयुक्त पशु मॉडल अक्सर उपलब्ध नहीं होते हैं। भारत सहित विश्व स्तर पर, अब सेलुलर (स्टेम सेल, ऑर्गेनॉइड) और कम्प्यूटेशनल मॉडल के उपयोग पर जोर दिया जा रहा है। विभिन्न प्रकार की बीमारियों के लिए रोगियों से स्टेम सेल लाइनों का बैंक बनाना संभव है। फिर इन कोशिका रेखाओं को प्रभावकारिता अध्ययन के लिए उपयुक्त ऊतकों और ऑर्गेनोइड में परिवर्तित किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, विषाक्तता अध्ययन में जानवरों का नियमित रूप से उपयोग किया जाता है, और एनडीसीटी-2019 विषाक्तता निर्धारित करने के लिए दो अलग-अलग जानवरों का उपयोग करने की सिफारिश करता है। मानक प्रयोगशाला जानवर, जैसे कृंतक, हमेशा मनुष्यों में देखी जाने वाली दवा के प्रभाव को दोहराते नहीं हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में हालिया प्रगति ने विषाक्तता मूल्यांकन के लिए आभासी तरीकों के विकास को सक्षम किया है, जिससे प्रीक्लिनिकल विकास में तेजी आई है। फार्माकोकाइनेटिक (पीके) और फार्माकोडायनामिक (पीडी) अध्ययन के लिए गैर-पशु दृष्टिकोण तेजी से पारंपरिक की जगह ले रहे हैं विवो में (पशु) मॉडल। ये विधियां मानव-प्रासंगिक प्रणालियों (जैसे सेल लाइन और ऑर्गेनॉइड) और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग पर ध्यान केंद्रित करती हैं, लेकिन लागत कम करने में सक्षम होने के लिए भारत में इसे आगे बढ़ाने की आवश्यकता है।

नए परीक्षण डिजाइनों को अपनाना

की कुल लागत क्लिनिकल परीक्षण किसी दी गई उम्मीदवार दवा के लिए दवा के प्रकार, लक्षित बीमारी, प्रतिभागियों की संख्या और संभावित जटिलताओं के आधार पर कुछ मिलियन डॉलर से लेकर लाखों डॉलर तक हो सकते हैं। इन लागतों को मोटे तौर पर डिज़ाइन और निष्पादन लागतों में वर्गीकृत किया जा सकता है। सबसे महत्वपूर्ण व्यक्तिगत लागत घटक आम तौर पर साइट प्रबंधन और जांचकर्ता शुल्क, और रोगी भर्ती और प्रतिधारण व्यय हैं। आम तौर पर, मानक परीक्षणों के लिए उच्च सांख्यिकीय शक्ति प्राप्त करने के लिए कई साइटों पर बड़ी संख्या में रोगियों की भर्ती की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, उनमें अक्सर महंगी जांचें शामिल होती हैं। दुर्लभ बीमारियों के लिए (कुछ कैंसर सहित), मरीज़ों की संख्या छोटी होने की संभावना हैजिससे पर्याप्त रोगियों को भर्ती करना मुश्किल हो गया है, लेकिन लागत के साथ-साथ भेदभावपूर्ण शक्ति भी कम हो गई है।

क्लिनिकल परीक्षण डिज़ाइन में हाल के नवाचार परीक्षणों की लागत को कम करने के साथ-साथ सार्थक परीक्षण आयोजित करने में सहायता कर रहे हैं। इसमे शामिल है:

रोगी-केंद्रित परीक्षण डिज़ाइन: ये कैंसर रोगियों के मामले में समग्र अस्तित्व या प्रगति-मुक्त अस्तित्व जैसे पारंपरिक समापन बिंदुओं के बजाय रोगियों की प्रतिक्रियाओं और उनकी भलाई पर ध्यान केंद्रित करते हैं। रोगी द्वारा अनुभव की गई जीवन की गुणवत्ता को महत्व दिया जाता है। रोगी-रिपोर्ट किए गए परिणामों (पीआरओ) के माध्यम से काफी कम लागत पर काफी नैदानिक ​​डेटा एकत्र किया जा सकता है। कई नियामक निकाय, जैसे कि अमेरिका और यूरोप, परीक्षण डिज़ाइन में पीआरओ को शामिल करने को प्रोत्साहित कर रहे हैं।

अनुकूली परीक्षण डिज़ाइन: ये लचीले परीक्षण प्रोटोकॉल हैं जो अध्ययन की वैधता को कम किए बिना, अंतरिम परिणामों के आधार पर परीक्षण के दौरान संशोधन की अनुमति देते हैं। यह दृष्टिकोण दुर्लभ रोग परीक्षणों में अत्यधिक फायदेमंद है, क्योंकि यह आवश्यक रोगियों की संख्या को कम करता है, परीक्षण की समयसीमा को छोटा करता है और डेटा-जनरेशन दक्षता को बढ़ाता है।

बास्केट और अम्ब्रेला परीक्षण जैसे मास्टर प्रोटोकॉल एक ही परीक्षण के भीतर कई उपचारों के मूल्यांकन की अनुमति देते हैं, जिससे लागत और प्रयास कम हो जाते हैं। चूँकि कई दुर्लभ बीमारियाँ रोगी-विशिष्ट लक्षण प्रदर्शित करती हैं, इसलिए “1” परीक्षणों में से “एन” की सिफारिश की जा रही है (एकल रोगी में किया गया नैदानिक ​​​​परीक्षण जहां रोगी अपने स्वयं के नियंत्रण के रूप में कार्य करता है), जो बहुत कम रोगियों का उपयोग करके डेटा उत्पन्न करने की अनुमति देता है। कई नियामक संस्थाएं कई बीमारियों में सरोगेट एंडपॉइंट (नैदानिक ​​​​लाभ के प्रत्यक्ष माप का एक विकल्प) के उपयोग को भी बढ़ावा दे रही हैं, जहां परीक्षण में पारंपरिक एंडपॉइंट हासिल नहीं किया जा सकता है। कई परीक्षणों के लिए, रोगी रजिस्ट्रियों या प्राकृतिक इतिहास अध्ययनों से वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करके ‘नियंत्रण’ के रूप में प्लेसबो की आवश्यकता से बचा जा सकता है, जिससे लागत और समय कम हो जाता है।

अंततः, एआई विभिन्न परीक्षण डिजाइनों को डिजाइन और कार्यान्वित करने के लिए एक आवश्यक उपकरण बन गया है। कई नियामक संस्थाएं हैं एआई के उपयोग की अनुमति बेहतर भविष्यवाणी और निगरानी के लिए परीक्षणों के विभिन्न चरणों में।

ये परीक्षण डिज़ाइन और दृष्टिकोण लागत को कम करने और फार्मा कंपनियों को विशेष रूप से दुर्लभ बीमारियों के लिए नई दवाओं के अनुसंधान और विकास में निवेश करने के लिए प्रोत्साहित करने में काफी मदद कर सकते हैं।

आगे का रास्ता

भारत को अपने नियमों को सरल बनाने, नवीन परीक्षण डिजाइनों के लिए दिशानिर्देश बनाने और एआई के सुरक्षित उपयोग की अनुमति देने के लिए सचेत प्रयास करने की आवश्यकता है। ये प्रथाएं कई देशों में पहले से ही अपनाई जा रही हैं। एनडीसीटी नियमों में बदलाव किए जाने की जरूरत है, और इन्हें अनाथ औषधि स्थिति प्रावधानों (नियम 101) के साथ जोड़ा जाना चाहिए छूट की अनुमति दें यदि किसी दवा को निर्दिष्ट देशों (अमेरिका, ब्रिटेन, जापान, यूरोपीय संघ, आदि) में मंजूरी मिल जाती है, तो स्थानीय नैदानिक ​​​​परीक्षणों से दुर्लभ बीमारियों के लिए दवाएं बनाने में काफी मदद मिल सकती है। सुलभ और किफायती भारत में कई रोगियों के लिए.

(आलोक भट्टाचार्य अशोक विश्वविद्यालय में जीव विज्ञान के मानद प्रोफेसर हैं; डॉ. राकेश मिश्रा टाटा इंस्टीट्यूट फॉर जेनेटिक्स एंड सोसाइटी, बेंगलुरु के निदेशक हैं और गायत्री सबरवाल टाटा इंस्टीट्यूट फॉर जेनेटिक्स एंड सोसाइटी की सलाहकार हैं। alk.bhattcharya@gmail.com)

प्रकाशित – 30 दिसंबर, 2025 सुबह 10:00 बजे IST

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What is India’s first orbital data centre satellite?

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अब तक कहानी:

हेn 4 मई को बेंगलुरु स्थित इमेजिंग सैटेलाइट कंपनी Pixxel ने कहा कि यह एआई फर्म सर्वम के साथ साझेदारी करेगा लॉन्च करने के लिए जिसे भारत का पहला ‘ऑर्बिटल डेटा सेंटर’ उपग्रह कहा जा रहा है, जिसे पाथफाइंडर नाम दिया गया है। यह 2026 की चौथी तिमाही तक कक्षा के लिए निर्धारित 200 किलोग्राम श्रेणी का उपग्रह होने की उम्मीद है। यह कंपनी के ब्रेड-एंड-बटर व्यवसाय, पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरे के साथ डेटासेंटर-क्लास जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) ले जाएगा।

कक्षीय डेटा केंद्र क्या है?

यह स्थलीय डेटा केंद्रों में पाए जाने वाले समान प्रकार के जीपीयू ले जाने वाले उपग्रहों का एक समूह है। यह केवल ग्राउंड स्टेशनों पर डेटा रिले करने के बजाय कक्षा में एआई मॉडल को प्रशिक्षित और चला सकता है। ऐसा केंद्र कम-शक्ति वाले “एज” प्रोसेसर की तुलना में अधिक मांग वाला काम कर सकता है, जिसका उपयोग पारंपरिक उपग्रह सिग्नल संपीड़न जैसे कार्यों के लिए करते हैं। पृथ्वी पर एज कंप्यूटिंग एक केंद्रीकृत क्लाउड के बजाय जहां डेटा उत्पन्न होता है, उसके नजदीक गणना चलाने के अभ्यास को संदर्भित करता है, और वही तर्क, कक्षा में लागू होता है, जो अंतरिक्ष-आधारित गणना का विस्तार करने का वादा करता है।

Pixxel के पाथफाइंडर को एकल-उपग्रह प्रदर्शक के रूप में बनाया जा रहा है, जिसे यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या ग्राउंड-ग्रेड हार्डवेयर को कम पृथ्वी की कक्षा के कठोर, गर्म वातावरण में विश्वसनीय रूप से कार्य करने के लिए बनाया जा सकता है। कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी अवैस अहमद ने बताया, “जाहिर तौर पर इसकी शुरुआत एक उपग्रह के रूप में होगी, जिसे हम इस साल के अंत से पहले लॉन्च करने की कोशिश करेंगे।” द हिंदू.

वैश्विक कंपनियाँ अचानक क्यों दिलचस्पी लेने लगी हैं?

पिछले दो वर्षों में तीन कारक एक साथ आए हैं, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों को ऐसे केंद्रों को वास्तविक बनाने की दिशा में प्रयास करने के लिए प्रेरित किया गया है। डेटा केंद्रों को ऊर्जा उपलब्धता, भूमि, पानी और स्थानीय विनियमन की सीमाओं द्वारा बाधित किया जा रहा है, जो सभी एआई की मांगों के कारण बढ़ गए हैं। सही कक्षा में, सौर ऊर्जा प्रभावी रूप से निरंतर है और मुफ्त बिजली प्रदान करती है, जिसे समर्थक अंतरिक्ष में गणना करने के लिए सबसे मजबूत तर्क मानते हैं।

पृथ्वी अवलोकन उपग्रह विस्तृत, भारी छवि फ़ाइलें भी उत्पन्न करते हैं जिन्हें डाउनलिंक करना महंगा होता है; कक्षा में डेटा को संसाधित करना और केवल निष्कर्षों को प्रसारित करना लंबे समय से उस बाधा को कम करने के एक तरीके के रूप में देखा गया है।

तीसरा कारक प्रतिस्पर्धी स्थिति है। स्पेसएक्स के सीईओ, एलोन मस्क ने 2025 में एक्स पर कहा था कि “केवल स्टारलिंक वी3 उपग्रहों को स्केल करना, जिनमें हाई-स्पीड लेजर लिंक हैं, काम करेगा। स्पेसएक्स यह करेगा।” उन्होंने यह भी तर्क दिया कि “यदि हम समीकरण के अन्य भागों को हल कर सकते हैं तो स्टारशिप (कंपनी का सबसे शक्तिशाली रॉकेट) चार से पांच वर्षों के भीतर पृथ्वी की उच्च कक्षा में 100GW/वर्ष पहुंचा सकता है।” अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस की ब्लू ओरिजिन, माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर स्पेस और लोनस्टार डेटा होल्डिंग्स ने पहले ही पायलट तैनाती शुरू कर दी है। इनमें से किसी भी प्रयास ने अभी तक व्यावसायिक पैमाने पर कक्षीय डेटा केंद्र का निर्माण नहीं किया है।

चुनौतियाँ क्या हैं?

सौर पैनलों से बिजली द्वारा संचालित जीपीयू चिप्स गर्म हो जाते हैं। अब अंतरिक्ष ठंडा हो सकता है, और सामान्य ज्ञान यह सुझाव दे सकता है कि यह गर्मी के लिए एक प्राकृतिक सिंक है। हालाँकि, स्थान भी खाली है और इसका निर्वात संवहन को समाप्त कर देता है। यह वह तंत्र है जिसके द्वारा पृथ्वी पर गर्म हवा को सामान्यतः स्थलीय सर्वर से दूर ले जाया जाता है; कक्षा में, एक गर्म जीपीयू चिप प्रभावी रूप से एक ओवन है जो अपनी स्वयं की अपशिष्ट ऊर्जा को दूर करने में असमर्थ है, इसे ले जाने के लिए कोई हवा नहीं है। इसका एकमात्र समाधान विकिरण है, जिसके लिए गर्मी को अमोनिया से भरे लूपों के माध्यम से तैनात पैनलों तक पंप किया जाना चाहिए, जहां इसे अंतरिक्ष में अवरक्त प्रकाश के रूप में विकिरणित किया जा सकता है। चालक दल अंतरिक्ष उड़ान का इतिहास इस बात की यादों से भरा हुआ है कि यह शासन कितना अक्षम्य हो सकता है।

विकिरण क्षति दूसरी समस्या है और इसने आज तक उड़ाए गए प्रत्येक लंबी अवधि के मिशन के डिजाइन को आकार दिया है। ‘बिट फ़्लिप’ – जहां कंप्यूटर के बिट्स और बाइट्स बेतरतीब ढंग से बदलते हैं – और दीर्घकालिक अर्धचालक क्षरण कॉस्मिक किरणों के कारण होता है, और विकिरण-कठोर चिप्स, जो अधिकांश अंतरिक्ष हार्डवेयर को नियंत्रित करते हैं, आमतौर पर वाणिज्यिक जीपीयू से वर्षों तक पीछे रहते हैं। ग्रहण अवधि के लिए बिजली के भंडारण की आवश्यकता होती है, और रोबोटिक सर्विसिंग के बिना रखरखाव प्रभावी रूप से असंभव है, इसलिए अतिरेक को शुरू से ही डिजाइन किया जाना चाहिए।

Pixxel-Sarvam साझेदारी में वास्तव में क्या शामिल है?

पाथफाइंडर उपग्रह का डिज़ाइन, निर्माण, लॉन्च और संचालन Pixxel द्वारा किया जाएगा। सर्वम, एक भारतीय एआई फर्म, एआई बैकबोन के रूप में वर्णित विवरण प्रदान करेगी, जिसमें प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए उपग्रह की जीपीयू परत पर पूर्ण-स्टैक भाषा मॉडल चलाए जाएंगे। पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे को उसी प्लेटफॉर्म पर ले जाया जाएगा, जिससे मिशन को तत्काल उपयोग का मौका मिलेगा: कक्षा में कैप्चर की गई इमेजरी का कक्षा में विश्लेषण किया जा सकता है, केवल निष्कर्ष पृथ्वी पर प्रेषित किए जा सकते हैं। श्री अहमद ने लागत, जीपीयू की संख्या या लॉन्च प्रदाता का खुलासा करने से इनकार कर दिया, और कहा कि इसरो और स्पेसएक्स के बीच चयन स्लॉट उपलब्धता के आधार पर निर्धारित किया जाएगा। हालाँकि, Pixxel टीम में कई विशेषज्ञ हैं जिन्होंने भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन के साथ काम किया है और अंतरिक्ष में थर्मल प्रबंधन का अनुभव रखते हैं।

क्या अंतरिक्ष में डेटा क्रंचिंग ज़मीन से सस्ता हो सकता है?

उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर अभी नहीं, और कुछ समय के लिए नहीं। श्री अहमद ने कहा कि दी गई संख्या में जीपीयू ले जाने वाला एक उपग्रह पृथ्वी पर समान हार्डवेयर की तुलना में अधिक महंगा है। अंतिम समता का तर्क तीन धारणाओं पर बनाया गया है: तारामंडल को हजारों उपग्रहों तक बढ़ाया जाएगा; स्पेसएक्स की स्टारशिप चालू होने के बाद लॉन्च लागत तेजी से कम हो जाएगी; और यह कि कक्षा में शीतलन और ग्रिड-बिजली व्यय की अनुपस्थिति अंततः उच्च पूंजी परिव्यय की भरपाई कर देगी। श्री अहमद ने 5-10 वर्ष का क्षितिज निर्धारित किया। उन्होंने कहा, “भारत में एक डेटा सेंटर को बदलने में लगभग 100-500 उपग्रह लगेंगे और अगर कोई इसके लिए भुगतान करेगा, तो हम उन्हें 24 महीनों में भी लॉन्च कर सकते हैं।” Pixxel और उसके साथियों द्वारा दी गई समय-सीमा की तुलना में स्वतंत्र मूल्यांकन स्पष्ट रूप से अधिक सतर्क रहे हैं। उपग्रहों पर एज प्रोसेसिंग को शैक्षणिक और एजेंसी समीक्षाओं द्वारा निकट अवधि में व्यवहार्य माना जाता है, लेकिन स्थलीय बादल के थोक प्रतिस्थापन को 10 से 30 साल के प्रस्ताव के रूप में माना जाता है।

प्रकाशित – 10 मई, 2026 09:25 पूर्वाह्न IST

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Science Snapshots: May 10, 2026

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एपलटन, यूएस, 2015 में एक भौंरा जंगली फूल से रस इकट्ठा करता है। | फोटो साभार: एपी

नेपाल के कमजोर समुदायों को कीट परागणकों की आवश्यकता है

नेपाल में एक अध्ययन में पाया गया है कि कीट परागणकर्ता मानव स्वास्थ्य और वित्तीय अस्तित्व दोनों के लिए आवश्यक हैं। शोधकर्ताओं ने छोटे किसान परिवारों के आहार और आय पर नज़र रखी और पाया कि कीड़े एक परिवार की खेती की आय के 44% और विटामिन ए और फोलेट जैसे महत्वपूर्ण पोषक तत्वों के 20% से अधिक सेवन के लिए जिम्मेदार हैं। देशी मधुमक्खी सबसे महत्वपूर्ण प्रजाति थी। अध्ययन में यह भी पाया गया कि इन प्रजातियों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने से कुपोषण की प्रवृत्ति को उलटा किया जा सकता है।

छोटा कैमरा आर्कटिक समुद्र तल पर छिपी दुनिया का खुलासा करता है

शोधकर्ताओं ने एक पोर्टेबल कैमरे का उपयोग करके आर्कटिक समुद्र तल पर जीवन की एक झलक पकड़ी है। जब उन्होंने डिवाइस को 260 मीटर ग्रीनलैंडिक फ़जॉर्ड में तैनात किया, तो उन्होंने एक हलचल भरा पारिस्थितिकी तंत्र देखा जो पहले दृश्य से छिपा हुआ था। वहाँ सैकड़ों छोटे जीव थे, जिनमें झींगा जैसे एम्फ़िपोड और छोटी जेलीफ़िश, और पीछे की ओर तैरने वाली एक घोंघा मछली और एक नरव्हाल शामिल थे। लाल एलईडी रोशनी का उपयोग करते हुए, जिसे कई गहरे समुद्र के जीव नहीं देख सकते हैं, शोधकर्ताओं ने इन जानवरों को बिना डराए देखा।

नया एआई टूल कोशिकाओं की पहचान करने में उत्कृष्ट है, यहां तक ​​कि ‘नई’ कोशिकाओं की भी

ट्रांस्क्रिप्टफॉर्मर नामक एक शक्तिशाली एआई उपकरण अत्यधिक सटीकता के साथ सेल प्रकारों की पहचान कर सकता है, यहां तक ​​कि उन प्रजातियों की भी, जिन्हें उसने पहले नहीं देखा है। वैज्ञानिकों ने 1.5 अरब वर्षों के विकास काल में 12 प्रजातियों की 112 मिलियन कोशिकाओं पर इसका प्रशिक्षण किया। यह मानव कोशिकाओं में रोग स्थितियों का तेजी से पता लगा सकता है और नए निर्देशों के बिना स्वाभाविक रूप से जटिल जैविक पैटर्न को उजागर कर सकता है, जैसे कि प्रजातियां कैसे संबंधित हैं। यह मॉडल सभी जीवित प्राणियों में जीव विज्ञान की तुलना करने का एक नया तरीका है।

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अब तक कहानी:

हेn 4 मई को बेंगलुरु स्थित इमेजिंग सैटेलाइट कंपनी Pixxel ने कहा कि यह एआई फर्म सर्वम के साथ साझेदारी करेगा लॉन्च करने के लिए जिसे भारत का पहला ‘ऑर्बिटल डेटा सेंटर’ उपग्रह कहा जा रहा है, जिसे पाथफाइंडर नाम दिया गया है। यह 2026 की चौथी तिमाही तक कक्षा के लिए निर्धारित 200 किलोग्राम श्रेणी का उपग्रह होने की उम्मीद है। यह कंपनी के ब्रेड-एंड-बटर व्यवसाय, पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरे के साथ डेटासेंटर-क्लास जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) ले जाएगा।

कक्षीय डेटा केंद्र क्या है?

यह स्थलीय डेटा केंद्रों में पाए जाने वाले समान प्रकार के जीपीयू ले जाने वाले उपग्रहों का एक समूह है। यह केवल ग्राउंड स्टेशनों पर डेटा रिले करने के बजाय कक्षा में एआई मॉडल को प्रशिक्षित और चला सकता है। ऐसा केंद्र कम-शक्ति वाले “एज” प्रोसेसर की तुलना में अधिक मांग वाला काम कर सकता है, जिसका उपयोग पारंपरिक उपग्रह सिग्नल संपीड़न जैसे कार्यों के लिए करते हैं। पृथ्वी पर एज कंप्यूटिंग एक केंद्रीकृत क्लाउड के बजाय जहां डेटा उत्पन्न होता है, उसके नजदीक गणना चलाने के अभ्यास को संदर्भित करता है, और वही तर्क, कक्षा में लागू होता है, जो अंतरिक्ष-आधारित गणना का विस्तार करने का वादा करता है।

Pixxel के पाथफाइंडर को एकल-उपग्रह प्रदर्शक के रूप में बनाया जा रहा है, जिसे यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या ग्राउंड-ग्रेड हार्डवेयर को कम पृथ्वी की कक्षा के कठोर, गर्म वातावरण में विश्वसनीय रूप से कार्य करने के लिए बनाया जा सकता है। कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी अवैस अहमद ने बताया, “जाहिर तौर पर इसकी शुरुआत एक उपग्रह के रूप में होगी, जिसे हम इस साल के अंत से पहले लॉन्च करने की कोशिश करेंगे।” द हिंदू.

वैश्विक कंपनियाँ अचानक क्यों दिलचस्पी लेने लगी हैं?

पिछले दो वर्षों में तीन कारक एक साथ आए हैं, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों को ऐसे केंद्रों को वास्तविक बनाने की दिशा में प्रयास करने के लिए प्रेरित किया गया है। डेटा केंद्रों को ऊर्जा उपलब्धता, भूमि, पानी और स्थानीय विनियमन की सीमाओं द्वारा बाधित किया जा रहा है, जो सभी एआई की मांगों के कारण बढ़ गए हैं। सही कक्षा में, सौर ऊर्जा प्रभावी रूप से निरंतर है और मुफ्त बिजली प्रदान करती है, जिसे समर्थक अंतरिक्ष में गणना करने के लिए सबसे मजबूत तर्क मानते हैं।

पृथ्वी अवलोकन उपग्रह विस्तृत, भारी छवि फ़ाइलें भी उत्पन्न करते हैं जिन्हें डाउनलिंक करना महंगा होता है; कक्षा में डेटा को संसाधित करना और केवल निष्कर्षों को प्रसारित करना लंबे समय से उस बाधा को कम करने के एक तरीके के रूप में देखा गया है।

तीसरा कारक प्रतिस्पर्धी स्थिति है। स्पेसएक्स के सीईओ, एलोन मस्क ने 2025 में एक्स पर कहा था कि “केवल स्टारलिंक वी3 उपग्रहों को स्केल करना, जिनमें हाई-स्पीड लेजर लिंक हैं, काम करेगा। स्पेसएक्स यह करेगा।” उन्होंने यह भी तर्क दिया कि “यदि हम समीकरण के अन्य भागों को हल कर सकते हैं तो स्टारशिप (कंपनी का सबसे शक्तिशाली रॉकेट) चार से पांच वर्षों के भीतर पृथ्वी की उच्च कक्षा में 100GW/वर्ष पहुंचा सकता है।” अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस की ब्लू ओरिजिन, माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर स्पेस और लोनस्टार डेटा होल्डिंग्स ने पहले ही पायलट तैनाती शुरू कर दी है। इनमें से किसी भी प्रयास ने अभी तक व्यावसायिक पैमाने पर कक्षीय डेटा केंद्र का निर्माण नहीं किया है।

चुनौतियाँ क्या हैं?

सौर पैनलों से बिजली द्वारा संचालित जीपीयू चिप्स गर्म हो जाते हैं। अब अंतरिक्ष ठंडा हो सकता है, और सामान्य ज्ञान यह सुझाव दे सकता है कि यह गर्मी के लिए एक प्राकृतिक सिंक है। हालाँकि, स्थान भी खाली है और इसका निर्वात संवहन को समाप्त कर देता है। यह वह तंत्र है जिसके द्वारा पृथ्वी पर गर्म हवा को सामान्यतः स्थलीय सर्वर से दूर ले जाया जाता है; कक्षा में, एक गर्म जीपीयू चिप प्रभावी रूप से एक ओवन है जो अपनी स्वयं की अपशिष्ट ऊर्जा को दूर करने में असमर्थ है, इसे ले जाने के लिए कोई हवा नहीं है। इसका एकमात्र समाधान विकिरण है, जिसके लिए गर्मी को अमोनिया से भरे लूपों के माध्यम से तैनात पैनलों तक पंप किया जाना चाहिए, जहां इसे अंतरिक्ष में अवरक्त प्रकाश के रूप में विकिरणित किया जा सकता है। चालक दल अंतरिक्ष उड़ान का इतिहास इस बात की यादों से भरा हुआ है कि यह शासन कितना अक्षम्य हो सकता है।

विकिरण क्षति दूसरी समस्या है और इसने आज तक उड़ाए गए प्रत्येक लंबी अवधि के मिशन के डिजाइन को आकार दिया है। ‘बिट फ़्लिप’ – जहां कंप्यूटर के बिट्स और बाइट्स बेतरतीब ढंग से बदलते हैं – और दीर्घकालिक अर्धचालक क्षरण कॉस्मिक किरणों के कारण होता है, और विकिरण-कठोर चिप्स, जो अधिकांश अंतरिक्ष हार्डवेयर को नियंत्रित करते हैं, आमतौर पर वाणिज्यिक जीपीयू से वर्षों तक पीछे रहते हैं। ग्रहण अवधि के लिए बिजली के भंडारण की आवश्यकता होती है, और रोबोटिक सर्विसिंग के बिना रखरखाव प्रभावी रूप से असंभव है, इसलिए अतिरेक को शुरू से ही डिजाइन किया जाना चाहिए।

Pixxel-Sarvam साझेदारी में वास्तव में क्या शामिल है?

पाथफाइंडर उपग्रह का डिज़ाइन, निर्माण, लॉन्च और संचालन Pixxel द्वारा किया जाएगा। सर्वम, एक भारतीय एआई फर्म, एआई बैकबोन के रूप में वर्णित विवरण प्रदान करेगी, जिसमें प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए उपग्रह की जीपीयू परत पर पूर्ण-स्टैक भाषा मॉडल चलाए जाएंगे। पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे को उसी प्लेटफॉर्म पर ले जाया जाएगा, जिससे मिशन को तत्काल उपयोग का मौका मिलेगा: कक्षा में कैप्चर की गई इमेजरी का कक्षा में विश्लेषण किया जा सकता है, केवल निष्कर्ष पृथ्वी पर प्रेषित किए जा सकते हैं। श्री अहमद ने लागत, जीपीयू की संख्या या लॉन्च प्रदाता का खुलासा करने से इनकार कर दिया, और कहा कि इसरो और स्पेसएक्स के बीच चयन स्लॉट उपलब्धता के आधार पर निर्धारित किया जाएगा। हालाँकि, Pixxel टीम में कई विशेषज्ञ हैं जिन्होंने भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन के साथ काम किया है और अंतरिक्ष में थर्मल प्रबंधन का अनुभव रखते हैं।

क्या अंतरिक्ष में डेटा क्रंचिंग ज़मीन से सस्ता हो सकता है?

उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर अभी नहीं, और कुछ समय के लिए नहीं। श्री अहमद ने कहा कि दी गई संख्या में जीपीयू ले जाने वाला एक उपग्रह पृथ्वी पर समान हार्डवेयर की तुलना में अधिक महंगा है। अंतिम समता का तर्क तीन धारणाओं पर बनाया गया है: तारामंडल को हजारों उपग्रहों तक बढ़ाया जाएगा; स्पेसएक्स की स्टारशिप चालू होने के बाद लॉन्च लागत तेजी से कम हो जाएगी; और यह कि कक्षा में शीतलन और ग्रिड-बिजली व्यय की अनुपस्थिति अंततः उच्च पूंजी परिव्यय की भरपाई कर देगी। श्री अहमद ने 5-10 वर्ष का क्षितिज निर्धारित किया। उन्होंने कहा, “भारत में एक डेटा सेंटर को बदलने में लगभग 100-500 उपग्रह लगेंगे और अगर कोई इसके लिए भुगतान करेगा, तो हम उन्हें 24 महीनों में भी लॉन्च कर सकते हैं।” Pixxel और उसके साथियों द्वारा दी गई समय-सीमा की तुलना में स्वतंत्र मूल्यांकन स्पष्ट रूप से अधिक सतर्क रहे हैं। उपग्रहों पर एज प्रोसेसिंग को शैक्षणिक और एजेंसी समीक्षाओं द्वारा निकट अवधि में व्यवहार्य माना जाता है, लेकिन स्थलीय बादल के थोक प्रतिस्थापन को 10 से 30 साल के प्रस्ताव के रूप में माना जाता है।

प्रकाशित – 10 मई, 2026 03:55 पूर्वाह्न IST

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