अनिमा आनंदकुमार

Animashree (Anima) Anandkumar कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (Caltech) में कंप्यूटिंग की ब्रेन प्रोफेसर और NVIDIA में मशीन लर्निंग रिसर्च की वरिष्ठ निदेशक हैं। वह एक्सेलेरेटेड अंडरस्टैंडिंग की सह-संस्थापक भी हैं, जो AI शिक्षा और अनुसंधान पर केंद्रित एक कंपनी है। उनका शोध टेंसर-बीजगणितीय विधियों, गहन शिक्षण और गैर-उत्तल अनुकूलन तक फैला हुआ है, जिसमें मौसम पूर्वानुमान, दवा खोज और इंजीनियरिंग डिजाइन जैसे वैज्ञानिक क्षेत्रों में अनुप्रयोग शामिल हैं।

Anandkumar ने Machine learning में प्रभावशाली योगदान दिया है, विशेष रूप से अव्यक्त चर मॉडल के लिए टेंसर अपघटन तकनीकों के विकास और न्यूरल ऑपरेटरों के आविष्कार के माध्यम से, जो वैज्ञानिक सिमुलेशन में बहु-पैमाने प्रक्रियाओं को मॉडल करने के लिए Deep learning का विस्तार करते हैं। उन्होंने भाषा मॉडल का उपयोग करके सामान्यवादी AI एजेंटों पर भी काम किया है और प्रौद्योगिकी में विविधता और समावेशन की मुखर समर्थक रही हैं।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

Anandkumar का जन्म मैसूर, भारत में इंजीनियरों और गणितज्ञों के एक परिवार में हुआ था। उनके माता-पिता दोनों इंजीनियर थे, और उनके दादा एक गणितज्ञ थे। उनके परदादा संस्कृत विद्वान आर. शमाशास्त्री थे, जिन्हें अर्थशास्त्र की खोज के लिए जाना जाता है। उन्होंने कम उम्र में भारतीय शास्त्रीय नृत्य शैली भरतनाट्यम का अध्ययन शुरू किया और कई वर्षों तक इसका अभ्यास किया।

उन्होंने भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मद्रास से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री प्राप्त की, 2004 में स्नातक हुईं। फिर वह कॉर्नेल विश्वविद्यालय में स्नातक अध्ययन के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चली गईं, जहाँ उन्होंने 2009 में लैंग टोंग के पर्यवेक्षण में पीएचडी अर्जित की। उनका डॉक्टरेट शोध प्रबंध वितरित सांख्यिकीय अनुमान के लिए स्केलेबल एल्गोरिदम पर केंद्रित था। अपनी पीएचडी के दौरान, वह 2008 से 2009 तक IBM फेलो थीं और IBM के नेटवर्किंग समूह में एंड-टू-एंड सेवा-स्तर लेनदेन पर काम किया।

अपनी पीएचडी पूरी करने के बाद, Anandkumar 2010 तक मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में पोस्टडॉक्टरल विद्वान थीं, जहाँ उन्होंने एलन विल्स्की के साथ स्टोकेस्टिक सिस्टम्स समूह में काम किया।

शैक्षणिक करियर और टेंसर विधियाँ

2010 में, Anandkumar कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, इरविन में सहायक प्रोफेसर के रूप में शामिल हुईं। उस समय, प्रौद्योगिकी उद्योग बड़े डेटा क्रांति की शुरुआत में था, और उन्होंने अव्यक्त चर मॉडल के टेंसर अपघटन पर काम करना शुरू किया। इस क्षेत्र में उनके काम ने डेटा से संभाव्य मॉडल सीखने के लिए नए सैद्धांतिक आश्वासन प्रदान किए, जो उनके शोध की आधारशिला बन गया।

2012 में, वह न्यू इंग्लैंड में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में विजिटिंग वैज्ञानिक थीं। 2013 में, उन्हें बड़े डेटा और सोशल नेटवर्क की जांच के लिए राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन CAREER पुरस्कार मिला। 2016 में उन्हें UC इरविन में कार्यकाल के साथ एसोसिएट प्रोफेसर के रूप में पदोन्नत किया गया। इस अवधि के दौरान उनका शोध बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग और उच्च-आयामी सांख्यिकी पर केंद्रित था।

उद्योग भूमिकाएँ: अमेज़न वेब सर्विसेज और NVIDIA

2016 से 2018 तक, Anandkumar ने अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS) में प्रिंसिपल वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया। AWS में, उन्होंने Apache MXNet गहन शिक्षण ढांचे पर काम किया, नई कार्यक्षमता पेश की और बहु-मोडल प्रसंस्करण एल्गोरिदम विकसित किए। वह अमेज़न सेजमेकर के लॉन्च में शामिल थीं, एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो डेवलपर्स को मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। उन्होंने अमेज़न रिकग्निशन, अमेज़न लेक्स और अमेज़न पोली में भी योगदान दिया, जो क्रमशः छवि पहचान, संवादी इंटरफेस और टेक्स्ट-टू-स्पीच के लिए AI सेवाएँ हैं।

2018 में, Anandkumar मशीन लर्निंग रिसर्च की निदेशक के रूप में NVIDIA में शामिल हुईं, जहाँ उन्होंने सांता क्लारा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में एक नई कोर प्रयोगशाला खोली। वह उसी वर्ष Caltech में कंप्यूटिंग और गणितीय विज्ञान की ब्रेन प्रोफेसर भी बनीं, एक भूमिका जो वह आज भी निभा रही हैं। NVIDIA में, उन्होंने विज्ञान के लिए AI पर शोध का नेतृत्व किया है, जिसमें वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के लिए न्यूरल ऑपरेटर और फाउंडेशन मॉडल शामिल हैं।

न्यूरल ऑपरेटर और विज्ञान के लिए AI

Anandkumar वैज्ञानिक खोज के लिए AI एल्गोरिदम विकसित करने में अग्रणी रही हैं। उन्होंने न्यूरल ऑपरेटरों का आविष्कार किया, जो वैज्ञानिक क्षेत्रों में बहु-पैमाने प्रक्रियाओं को मॉडल करने के लिए गहन शिक्षण का विस्तार करते हैं। पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क के विपरीत जो असतत ग्रिड पर काम करते हैं, न्यूरल ऑपरेटर फ़ंक्शन स्पेस के बीच मैपिंग सीखते हैं, जिससे वे पारंपरिक सिमुलेशन की तुलना में कई गुना तेज़ होते हैं। यह काम मौसम पूर्वानुमान, दवा खोज और इंजीनियरिंग डिजाइन पर लागू किया गया है।

2021 में, न्यूरल ऑपरेटरों को क्वांटा पत्रिका में गणित और कंप्यूटर विज्ञान में एक विशेष उपलब्धि के रूप में उजागर किया गया था। Anandkumar ने AI-आधारित उच्च-रिज़ॉल्यूशन मौसम मॉडल और संक्रमण-रोधी चिकित्सा कैथेटर डिजाइन करने के लिए एक AI-सहायता विधि भी विकसित की। 2022 में, जीनोम-स्केल फाउंडेशन मॉडल पर उनके काम, जो विकासवादी गतिशीलता और प्रोटीन फ़ंक्शन की भविष्यवाणी में उभरते व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, ने उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग-आधारित COVID-19 अनुसंधान के लिए ACM गॉर्डन बेल विशेष पुरस्कार जीता।

सामान्यवादी AI एजेंट और भाषा मॉडल

Anandkumar ने भाषा मॉडल का उपयोग करके सामान्यवादी AI एजेंटों पर प्रारंभिक कार्य में भी योगदान दिया है। उनके शोध ने प्रदर्शित किया कि भाषा मॉडल में इंटरैक्टिव इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग का उपयोग Minecraft और रोबोटिक सुदृढीकरण सीखने जैसे वातावरण में जटिल खुले-अंत कार्यों को हल करने के लिए प्रोग्राम कोड के रूप में क्रियाएँ बनाने के लिए कैसे किया जा सकता है। शोध की यह पंक्ति पता लगाती है कि फाउंडेशन मॉडल सीखने के जीवन चक्र का अनुकरण कैसे कर सकते हैं और इंटरैक्टिव रूप से नए कार्यों के लिए अनुकूलित हो सकते हैं।

वकालत और सार्वजनिक जुड़ाव

Anandkumar प्रौद्योगिकी और शिक्षा जगत में लैंगिक समानता और यौन उत्पीड़न के खिलाफ एक सक्रिय अभियानकर्ता रही हैं। उन्होंने IIT मद्रास के तत्कालीन निदेशक टिमोथी ए. गोंसाल्वेस को एक याचिका शुरू की, जिसमें प्रवेश प्रक्रिया में लिंग अलगाव समाप्त करने और यौन उत्पीड़न की निगरानी, सुरक्षा में सुधार और पूर्व छात्र जुड़ाव बढ़ाने के लिए परिसर-व्यापी प्रणाली लागू करने की मांग की गई। उन्होंने अपने स्वयं के यौन उत्पीड़न के अनुभवों के बारे में खुलकर बात की है और इंटेल से सम्मेलन पार्टियों में महिला कलाबाज़ों का उपयोग बंद करने का आह्वान किया है।

वह उन अभियानकर्ताओं में से एक थीं जिन्होंने सफलतापूर्वक न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स सम्मेलन का नाम 'NIPS' से बदलकर NeurIPS करने के लिए दबाव डाला। 2018 में, उन्हें उनकी वकालत और शोध के लिए न्यूयॉर्क टाइम्स गुड टेक पुरस्कार मिला।

पुरस्कार और सम्मान

Anandkumar को अपने पूरे करियर में कई पुरस्कार और सम्मान मिले हैं। 2026 में, उन्हें टाइम100 AI इनोवेटर नामित किया गया। 2025 में, उन्हें वैज्ञानिक खोज को तेज करने के लिए AI का उपयोग करने के लिए टाइम100 प्रभाव पुरस्कार और टेंसर विधियों और न्यूरल ऑपरेटरों सहित AI में योगदान के लिए IEEE कियो तोमियासु पुरस्कार मिला। 2024 में, उन्होंने युवा वैज्ञानिकों के लिए ब्लावतनिक पुरस्कार जीता और TED वक्ता नामित हुईं। उन्हें 2024 में IIT मद्रास से विशिष्ट पूर्व छात्र पुरस्कार भी मिला।

2023 में, उन्हें कंप्यूटर विज्ञान में गुगेनहाइम फेलोशिप से सम्मानित किया गया, श्मिट साइंसेज AI 2050 वरिष्ठ फेलो बनीं, और AAAI फेलो चुनी गईं। 2022 में, उन्हें टेंसर विधियों और न्यूरल ऑपरेटरों में योगदान के लिए ACM फेलो नामित किया गया। उनके न्यूरल ऑपरेटरों पर पेपर ने 2022 में एक प्रमुख सम्मेलन में उत्कृष्ट पेपर पुरस्कार भी जीता।

विरासत और प्रभाव

Anandkumar के काम का मशीन लर्निंग सिद्धांत और विज्ञान और इंजीनियरिंग में इसके अनुप्रयोगों दोनों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है। उनकी टेंसर विधियों ने अव्यक्त चर मॉडल सीखने के लिए एक कठोर आधार प्रदान किया है, जबकि उनके न्यूरल ऑपरेटरों ने वैज्ञानिक सिमुलेशन में AI का उपयोग करने के लिए नए रास्ते खोले हैं। Caltech और NVIDIA में अपनी भूमिकाओं के माध्यम से, वह AI अनुसंधान के भविष्य को आकार देना जारी रखती हैं, विशेष रूप से विज्ञान के लिए AI के उभरते क्षेत्र में। AI में विविधता और नैतिक प्रथाओं के लिए उनकी वकालत ने उन्हें व्यापक प्रौद्योगिकी समुदाय में एक प्रमुख आवाज़ भी बनाया है।