NEC ने पानी के भीतर की ध्वनियों के लिए AI फाउंडेशन मॉडल बनाना शुरू किया
NEC ने जापान की रक्षा एजेंसी के अनुबंध के तहत पानी के भीतर की ध्वनियों के लिए एक सामान्य उपयोग वाला AI फाउंडेशन मॉडल बनाना शुरू किया है, जिसका लक्ष्य समुद्री शोध और भूकंप पूर्वानुमान से लेकर रक्षा तक — दोहरे इस्तेमाल वाले उपयोग हैं।
जापानी तकनीकी कंपनी NEC कॉर्पोरेशन ने पानी के भीतर की ध्वनियों के लिए एक फाउंडेशन मॉडल — यानी बड़ी मात्रा में डेटा पर ट्रेन किया गया एक सामान्य उपयोग वाला आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम — पर शोध शुरू किया है। कंपनी को यह अनुबंध जापान की एक्विज़िशन, टेक्नोलॉजी एंड लॉजिस्टिक्स एजेंसी से मिला है, जो देश की रक्षा खरीद और तकनीक विकास के लिए ज़िम्मेदार सरकारी संस्था है। 18 अगस्त को घोषित यह परियोजना एजेंसी के इनोवेटिव ब्रेकथ्रू रिसर्च कार्यक्रम के तहत आती है और इसे रक्षा तथा नागरिक — दोनों ज़रूरतों के लिए तैयार किया जा रहा है, जिनमें समुद्री जीवन और संसाधनों की खोज तथा पर्यावरण निगरानी शामिल हैं।
NEC का लक्ष्य वित्त वर्ष 2027 तक यह मॉडल तैयार करना है। इसे सार्वजनिक-निजी सहयोग से जुटाए गए पानी के भीतर की ध्वनियों के बड़े डेटा पर ट्रेन किया जाएगा, ताकि पानी के अंदर की आवाज़ों के लिए वैसा ही सामान्य उपयोग वाला सिस्टम बनाया जा सके, जैसे बड़े भाषा मॉडल टेक्स्ट के लिए जनरेटिव AI का आधार बनते हैं। कंपनी ने कहा कि यह मॉडल पानी के भीतर होने वाली उन घटनाओं की पहचान की गति और सटीकता बेहतर करने के लिए है, जिन्हें मौजूदा तरीकों से पकड़ना मुश्किल रहा है, और यह समुद्र के डिजिटल ट्विन — यानी समुद्री हालात के विस्तृत आभासी मॉडल — के निर्माण में मदद कर सकता है।
पानी के भीतर की निगरानी काफ़ी हद तक ध्वनि पर निर्भर करती है, क्योंकि प्रकाश और रेडियो तरंगें पानी में बहुत कम दूरी तक ही जा पाती हैं। सोनार और हाइड्रोफ़ोन से जुटाए गए ध्वनि डेटा का विश्लेषण आम तौर पर सिग्नल-प्रोसेसिंग तकनीकों की मदद से विशेषज्ञ करते हैं, लेकिन NEC के अनुसार डेटा की भारी मात्रा के कारण यह विश्लेषण समय लेने वाला हो जाता है और सटीकता भी सीमित रह जाती है। कंपनी ने कहा कि पानी के भीतर की ध्वनियों के लिए एक व्यापक फाउंडेशन मॉडल अभी तक बड़े पैमाने पर नहीं बना है, और मौजूदा AI सिस्टम ज़्यादातर किसी एक ख़ास काम के लिए बने मॉडलों तक सीमित हैं, जिन्हें बड़ी मात्रा में लेबल्ड ट्रेनिंग डेटा चाहिए — और ऐसा डेटा पानी के भीतर जुटाना मुश्किल है।
NEC ने कहा कि वह इस मॉडल के विकास और परीक्षण के लिए जापान के डिफेंस इनोवेशन साइंस एंड टेक्नोलॉजी इंस्टीट्यूट के साथ काम करेगी, और इसमें अपने 90 साल से अधिक के सोनार तकनीक अनुभव तथा अपने घरेलू AI सिस्टम 'कोटोमी' (cotomi) के पीछे की बड़े पैमाने की ट्रेनिंग विशेषज्ञता का इस्तेमाल करेगी; कंपनी के मुताबिक इसके संभावित उपयोगों में समुद्री जीवन और संसाधनों की खोज, पर्यावरण निगरानी तथा उच्च-सटीकता वाला भूकंप पूर्वानुमान शामिल हैं।
शब्दों की व्याख्या
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