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एमआईटी का शोध प्रोजेक्ट कैसे बना जूलिया प्रोग्रामिंग भाषा

वैज्ञानिकों के लिए तेज़, आसान प्रोग्रामिंग भाषा बनाने के लिए 2009 में शुरू हुआ एमआईटी प्रोजेक्ट आज जूलिया भाषा बन चुका है, जिसे 1 मिलियन से ज्यादा लोग इस्तेमाल करते हैं, और जूलियाहब कंपनी में बदल गया है।

चरण दर चरण

  1. 1

    2009: एमआईटी में शोध परियोजना शुरू

  2. 2

    2012: जूलिया भाषा सार्वजनिक रूप से घोषित

  3. 3

    प्रयोगशाला जूलियाहब कंपनी में बदली

  4. 4

    अप्रैल में डायड 3.0 मंच लॉन्च

जटिल गणितीय और सांख्यिकीय काम के लिए उपलब्ध प्रोग्रामिंग भाषाओं से निराश शोधकर्ताओं के एक समूह ने 2009 में एमआईटी में एक नई भाषा बनाने के लिए शोध परियोजना शुरू की। उस समय वैज्ञानिकों के पास मौजूद भाषाएं कठोर और धीमी थीं। अगर कोई शोधकर्ता कुछ बनाता जो काम करता था, तो उसे तेज चलाने के लिए अक्सर पूरे प्रोग्राम को किसी दूसरी भाषा में फिर से लिखना पड़ता था।

वही परियोजना आज जूलिया नाम की मुफ्त, ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा बन चुकी है, जिसे वैज्ञानिक शोध, डेटा विश्लेषण, और जेट इंजन, दवाओं, वित्तीय बाजारों तथा रोबोट जैसी जटिल प्रणालियों के मॉडलिंग के लिए बनाया गया है। यह शोध परियोजना से एमआईटी की एक प्रयोगशाला बनी, और फिर जूलियाहब नाम की कंपनी बनी। इसके निर्माता और सह-संस्थापक हैं वायरल शाह, एमआईटी के गणित प्रोफेसर एलन एडलमैन, जेफ बेजानसन और स्टीफन कारपिंस्की।

आज जूलिया को हजारों कंपनियों और विश्वविद्यालयों में 1 मिलियन से ज्यादा लोग इस्तेमाल करते हैं। इसका उपयोग परमाणुओं, अर्धचालकों, न्यूरल नेटवर्क, रेस कारों और हवाई जहाजों के मॉडलिंग से लेकर ब्लैक होल की तस्वीरें लेने वाले खगोलविदों तक होता है। इसकी गति 'जस्ट-इन-टाइम कंपाइलेशन' नामक तकनीक से आती है, जो डेटा के प्रकार के अनुसार कोड को अलग-अलग तरीके से संकलित करती है। इससे यह अन्य गणितीय प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में तेज़ और लचीली बनती है।

परियोजना शुरू होने के तीन साल बाद, 2012 में एमआईटी शोधकर्ताओं ने एक ब्लॉग पोस्ट के जरिए जूलिया की घोषणा की। यह टीम अब एमआईटी की कंप्यूटर विज्ञान और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला का हिस्सा है। अप्रैल में जूलियाहब ने डायड 3.0 नामक अपने मंच का नया संस्करण लॉन्च किया। रॉकेट, हीट पंप और उपग्रह जैसी जटिल भौतिक प्रणालियों को डिजाइन करते समय, भौतिकी सिमुलेशन, सुरक्षा विश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण के जरिए AI एजेंटों को निर्देशित करने में यह मंच इंजीनियरिंग टीमों की मदद करता है।

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