बर्नार्ड विड्रो

बर्नार्ड विड्रो (24 दिसंबर, 1929 - 30 सितंबर, 2025) स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के एक अमेरिकी प्रोफेसर थे, जिन्हें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और अनुकूली सिग्नल प्रोसेसिंग पर अपने अग्रणी कार्य के लिए जाना जाता था। उन्होंने अपने डॉक्टरेट छात्र टेड हॉफ के साथ विड्रो-हॉफ लीस्ट मीन स्क्वेयर (LMS) फिल्टर का सह-आविष्कार किया, जो एक एल्गोरिदम है जो Machine learning और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग में मौलिक बन गया। विड्रो के योगदान में ADALINE और MADALINE तंत्रिका नेटवर्क, अनुकूली एंटेना और शोर रद्दीकरण पर प्रारंभिक कार्य, और "अंकल बर्नी का नियम" के रूप में जाना जाने वाला व्यापक रूप से उद्धृत अनुमान शामिल है।

विड्रो ने अपना अधिकांश करियर स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में बिताया, जहां उन्होंने इंजीनियरों की पीढ़ियों को प्रभावित किया। उनके शोध ने सैद्धांतिक सांख्यिकी और व्यावहारिक इंजीनियरिंग के बीच की खाई को पाटा, जिससे भूभौतिकी, रडार और बायोमेडिकल सिग्नल प्रोसेसिंग में अनुप्रयोग हुए। वे तंत्रिका नेटवर्क विचारों को अनुकूली फिल्टर सिद्धांत से जोड़ने वाले शुरुआती शोधकर्ताओं में से एक थे, जो एक संश्लेषण था जिसने Deep learning में बाद के विकास की आशा की थी।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

विड्रो का जन्म 24 दिसंबर, 1929 को नॉरविच, कनेक्टिकट में हुआ था। युवावस्था में, वे इलेक्ट्रॉनिक्स से आकर्षित थे। द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान, उन्होंने रेडियो पर एक विश्वकोश प्रविष्टि की खोज की और एक-ट्यूब रेडियो बनाया, जिसने इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में आजीवन रुचि जगाई।

1947 में, विड्रो ने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) में प्रवेश लिया, जहां उन्होंने इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और इलेक्ट्रॉनिक्स का अध्ययन किया, 1951 में स्नातक की उपाधि प्राप्त की। फिर वे एक शोध सहायक के रूप में MIT डिजिटल कंप्यूटर प्रयोगशाला में शामिल हुए, चुंबकीय कोर मेमोरी समूह में काम कर रहे थे। प्रयोगशाला सर्वोमैकेनिज्म प्रयोगशाला का हिस्सा थी, जो व्हर्लविंड I कंप्यूटर विकसित कर रही थी। इस अनुभव ने कंप्यूटिंग के बारे में उनके दृष्टिकोण को आकार दिया, जिसे उन्होंने बाद में "मेमोरी का दृष्टिकोण" के रूप में वर्णित किया - मेमोरी पर ध्यान केंद्रित करना और फिर यह निर्धारित करना कि उसके चारों ओर कौन सा सर्किटरी जोड़ना है।

अपनी मास्टर थीसिस (1953) के लिए, विलियम लिनविल द्वारा सलाह दी गई, विड्रो ने चुंबकीय कोर मेमोरी में सेंसिंग सिग्नल के सिग्नल-से-शोर अनुपात में सुधार करने पर काम किया। उस समय, चुंबकीय कोर मेमोरी के हिस्टैरिसीस लूप पर्याप्त वर्गाकार नहीं थे, जिससे सेंसिंग सिग्नल शोर हो गया। उनका डॉक्टरेट शोध (1956), लिनविल के अधीन भी, लिनविल और डेविड मिडलटन के काम पर आधारित, क्वांटिज़ेशन शोर के सांख्यिकीय सिद्धांत को संबोधित किया।

अपनी पीएचडी पढ़ाई के दौरान, विड्रो ने ली युक-विंग से वीनर फिल्टर के बारे में सीखा। वीनर फिल्टर को पुनर्प्राप्त किए जाने वाले शोर-मुक्त सिग्नल के आंकड़ों के ज्ञान की आवश्यकता होती है, जो व्यवहार में अक्सर अनुपलब्ध होता है। इस सीमा ने विड्रो को एक अनुकूली फिल्टर डिजाइन करने के लिए प्रेरित किया जो माध्य वर्ग त्रुटि को कम करने के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करता है, एक अवधारणा जो बाद में LMS एल्गोरिदम में विकसित होगी। उन्होंने 1956 में डार्टमाउथ कार्यशाला में भी भाग लिया, जिसने Artificial intelligence में उनकी रुचि को प्रेरित किया।

तंत्रिका नेटवर्क पर कार्य

1959 में, विड्रो को अपना पहला स्नातक छात्र, टेड हॉफ मिला, जो बाद में इंटेल में अपने काम के लिए प्रसिद्ध हुए। साथ में, उन्होंने पहले के अनुकूली फिल्टर को परिष्कृत किया ताकि यह प्रत्येक व्यक्तिगत डेटा बिंदु के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट कर सके, जिससे डेल्टा नियम और ADALINE (एडेप्टिव लीनियर न्यूरॉन) नेटवर्क का निर्माण हुआ। ADALINE में वजन को मैन्युअल रूप से ट्यून करने से बचने के लिए, उन्होंने मेमिस्टर का आविष्कार किया, एक उपकरण जिसकी चालकता - ADALINE वजन का प्रतिनिधित्व करती है - ग्रेफाइट पर जमा तांबे की मोटाई द्वारा नियंत्रित की गई थी।

परसेप्ट्रॉन के निर्माता फ्रैंक रोसेनब्लाट के साथ एक बैठक के दौरान, विड्रो ने तर्क दिया कि रोसेनब्लाट की परसेप्ट्रॉन मशीन में S-यूनिट (संवेदी इकाइयां) A-यूनिट (एसोसिएशन इकाइयां) से यादृच्छिक रूप से जुड़ी नहीं होनी चाहिए। इसके बजाय, उन्होंने S-यूनिट को पूरी तरह से हटाने और फोटोसेल इनपुट को सीधे A-यूनिट में फीड करने का सुझाव दिया। रोसेनब्लाट ने आपत्ति जताई, यह देखते हुए कि "मानव रेटिना उस तरह से बनाया गया है।"

कई प्रयासों के बावजूद, विड्रो और उनके छात्र बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक प्रशिक्षण एल्गोरिदम विकसित करने में कभी सफल नहीं हुए। उनकी सबसे करीबी उपलब्धि मैडलाइन नियम I (1962) थी, जिसमें दो वजन परतें थीं: पहली प्रशिक्षित थी, जबकि दूसरी स्थिर थी। विड्रो ने बाद में टिप्पणी की कि उनकी समस्या बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम द्वारा हल हो जाती, जिसे उन्होंने "लगभग चमत्कारी" बताया। यह पॉल वेरबोस द्वारा बैकप्रोपेगेशन को औपचारिक रूप देने से बहुत पहले था, और विड्रो के शुरुआती संघर्षों ने गहरे नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की कठिनाई को उजागर किया।

अनुकूली सिग्नल प्रोसेसिंग

बहुपरत तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने में असमर्थ, विड्रो ने अपना ध्यान अनुकूली फिल्टरिंग और अनुकूली सिग्नल प्रोसेसिंग पर केंद्रित किया। उन्होंने LMS-आधारित तकनीकों को समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया, जिसमें अनुकूली एंटेना, अनुकूली शोर रद्दीकरण और चिकित्सा अनुप्रयोग शामिल हैं। ये विधियां भूभौतिकी, रडार और संचार जैसे क्षेत्रों में आवश्यक बन गईं।

हॉफ के साथ विकसित LMS एल्गोरिदम, सिग्नल प्रोसेसिंग में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले अनुकूली एल्गोरिदम में से एक बना हुआ है। यह सरल, मजबूत और कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल है, जो इसे वास्तविक समय अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। अनुकूली एंटेना पर विड्रो के काम ने हस्तक्षेप करने वाले स्रोतों की ओर स्वचालित रूप से शून्य को चलाकर रडार और संचार प्रणालियों को बेहतर बनाने में मदद की।

1985 में, स्नोबर्ड, यूटा में एक सम्मेलन में, विड्रो ने देखा कि तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान पुनरुत्थान का अनुभव कर रहा था। उन्होंने बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम के बारे में भी सीखा, जिसे 1970 और 1980 के दशक में विकसित किया गया था। इसने तंत्रिका नेटवर्क में उनकी रुचि को नवीनीकृत किया, और वे अपने अनुकूली फिल्टरिंग विशेषज्ञता को तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान के साथ एकीकृत करते हुए क्षेत्र में लौट आए।

बाद का करियर और योगदान

विड्रो ने दशकों तक स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में पढ़ाना और शोध करना जारी रखा, कई छात्रों को मार्गदर्शन दिया जो प्रभावशाली करियर के लिए आगे बढ़े। वे अपनी आकर्षक शिक्षण शैली और जटिल अवधारणाओं को सहज रूप से समझाने की क्षमता के लिए जाने जाते थे। उनकी पाठ्यपुस्तक "एडेप्टिव सिग्नल प्रोसेसिंग" (1985, एस. डी. स्टर्न्स के साथ) क्षेत्र में एक मानक संदर्भ बन गई।

उन्होंने क्वांटिज़ेशन शोर के सिद्धांत में भी योगदान दिया, "क्वांटिज़ेशन नॉइज़: राउंडऑफ़ एरर इन डिजिटल कंप्यूटेशन, सिग्नल प्रोसेसिंग, कंट्रोल, एंड कम्युनिकेशंस" (2008, आई. कोलार के साथ) प्रकाशित किया। इस कार्य ने डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग और संख्यात्मक गणना में मौलिक मुद्दों को संबोधित किया।

अपने बाद के वर्षों में, विड्रो ने साइबरनेटिक्स में व्यापक विषयों की खोज की, 2023 में "साइबरनेटिक्स 2.0" प्रकाशित किया। वे नब्बे के दशक में भी शोध और लेखन में सक्रिय रहे, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और इसके निहितार्थों पर विचार करते हुए।

अंकल बर्नी का नियम

विड्रो "अंकल बर्नी के नियम" के नाम से जाने जाते थे, जो मशीन लर्निंग में एक अनुमान है जो बताता है कि प्रशिक्षण नमूना आकार नेटवर्क में वजन की संख्या का दस गुना होना चाहिए। यह अंगूठे का नियम तंत्रिका नेटवर्क समुदाय में ओवरफिटिंग से बचने के लिए एक व्यावहारिक दिशानिर्देश के रूप में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है। यह इंजीनियरिंग के लिए विड्रो के व्यावहारिक दृष्टिकोण को दर्शाता है, विश्वसनीय मॉडल प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त डेटा के महत्व पर जोर देता है।

सम्मान और पुरस्कार

विड्रो को अपने पूरे करियर में कई सम्मान मिले। वे 1976 में IEEE के फेलो और 1980 में अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ साइंस (AAAS) के फेलो चुने गए। उन्हें 1984 में IEEE शताब्दी पदक, 1986 में IEEE अलेक्जेंडर ग्राहम बेल पदक और 1991 में IEEE तंत्रिका नेटवर्क अग्रणी पदक मिला। 1995 में, उन्हें नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग में शामिल किया गया। उन्हें 1999 में IEEE सिग्नल प्रोसेसिंग सोसाइटी पुरस्कार, 2000 में IEEE सहस्राब्दी पदक और 2001 में बेंजामिन फ्रैंकलिन पदक भी मिला। उन्होंने 2003 और 2004 में अंतर्राष्ट्रीय तंत्रिका नेटवर्क सोसाइटी के बोर्ड ऑफ गवर्नर्स में कार्य किया।

विरासत

बर्नार्ड विड्रो के काम ने तंत्रिका नेटवर्क और अनुकूली प्रणालियों में कई आधुनिक विकास की नींव रखी। उनका LMS एल्गोरिदम अनुकूली सिग्नल प्रोसेसिंग की आधारशिला बना हुआ है, और उनके शुरुआती तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान ने Deep learning में बाद की प्रगति की आशा की। ADALINE और MADALINE मॉडल पहले व्यावहारिक तंत्रिका नेटवर्क में से थे, और बहुपरत नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की चुनौतियों में उनकी अंतर्दृष्टि ने बैकप्रोपेगेशन के विकास का पूर्वाभास दिया।

विड्रो का प्रभाव उनके तकनीकी योगदान से परे है। वे कई शोधकर्ताओं के लिए एक संरक्षक और सिग्नल प्रोसेसिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्रों के बीच एक पुल थे। उनका अनुमान "अंकल बर्नी का नियम" मशीन लर्निंग प्रयोगों को डिजाइन करने में चिकित्सकों का मार्गदर्शन करना जारी रखता है। उनकी विरासत संचार, रडार और बायोमेडिकल इंजीनियरिंग में अनुकूली एल्गोरिदम के व्यापक उपयोग के साथ-साथ तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान के चल रहे विकास में स्पष्ट है।

प्रकाशन

विड्रो ने कई प्रभावशाली पुस्तकों और पत्रों का लेखन या सह-लेखन किया। उल्लेखनीय प्रकाशनों में शामिल हैं:

• 1965: "ए क्रिटिकल कंपेरिजन ऑफ टू काइंड्स ऑफ एडेप्टिव क्लासिफिकेशन नेटवर्क्स" (के. स्टीनबच के साथ), IEEE ट्रांजेक्शन्स ऑन इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर्स, पीपी. 737-740।
• 1985: "एडेप्टिव सिग्नल प्रोसेसिंग" (एस. डी. स्टर्न्स के साथ), प्रेंटिस-हॉल।
• 1994: "एडेप्टिव इनवर्स कंट्रोल" (ई. वालाच के साथ), प्रेंटिस-हॉल।
• 2008: "क्वांटिज़ेशन नॉइज़: राउंडऑफ़ एरर इन डिजिटल कंप्यूटेशन, सिग्नल प्रोसेसिंग, कंट्रोल, एंड कम्युनिकेशंस" (आई. कोलार के साथ), कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस।
• 2023: "साइबरनेटिक्स 2.0", स्प्रिंगर नेचर स्विट्जरलैंड।

ये कार्य व्यापक रूप से उद्धृत किए गए हैं और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान कार्यक्रमों में पाठ्यपुस्तकों के रूप में उपयोग किए गए हैं।

संदर्भ

यह लेख सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जीवनी संबंधी जानकारी और विड्रो के स्वयं के प्रकाशनों पर आधारित है। मुख्य स्रोतों में उनके शैक्षणिक पत्र, पाठ्यपुस्तकें और साक्षात्कार शामिल हैं। आगे पढ़ने के लिए, IEEE और स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के अभिलेखागार देखें।