डैफना श्रॉन

डाफना श्रोन गूगल डीपमाइंड में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जहाँ वे उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास में योगदान देती हैं। उनका शोध मुख्य रूप से मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पर केंद्रित है, जिसमें तंत्रिका नेटवर्क की दक्षता और स्केलेबिलिटी में सुधार पर विशेष जोर दिया गया है। श्रोन को उनके नवीन आर्किटेक्चर पर काम के लिए जाना जाता है, जिसने शैक्षणिक शोध और व्यावहारिक एआई अनुप्रयोगों दोनों को प्रभावित किया है।

श्रोन की शैक्षणिक पृष्ठभूमि में एक प्रमुख विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी शामिल है, जहाँ उन्होंने डीप लर्निंग मॉडल के लिए अनुकूलन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित किया। 2018 में पूरी हुई उनकी डॉक्टरेट थीसिस ने बड़े पैमाने के तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की कम्प्यूटेशनल लागत को लगभग 30% कम करने की एक विधि पेश की, एक परिणाम जिसे 200 से अधिक बाद के पेपरों में उद्धृत किया गया है। अपनी पीएचडी पूरी करने के बाद, उन्होंने 2021 में गूगल डीपमाइंड में शामिल होने से पहले दो प्रमुख शोध संस्थानों में पोस्टडॉक्टोरल पदों पर कार्य किया।

प्रारंभिक करियर और शिक्षा

श्रोन ने 2010 में टोरंटो विश्वविद्यालय में गणित में अपनी स्नातक पढ़ाई शुरू की, जहाँ से उन्होंने 2014 में सम्मान के साथ स्नातक किया। अपने स्नातक वर्षों के दौरान, उन्होंने प्रोफेसर माइकल जॉर्डन की प्रयोगशाला में एक शोध सहायक के रूप में काम किया, जो संभाव्य ग्राफिकल मॉडल पर परियोजनाओं में योगदान देती थीं। इस अनुभव ने मशीन लर्निंग में उनकी रुचि जगाई और उन्हें कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में पीएचडी करने के लिए प्रेरित किया, जिसे उन्होंने 2018 में पूरा किया।

प्रोफेसर थॉमस डिटेरिच द्वारा पर्यवेक्षित उनके डॉक्टरेट शोध ने गहरे तंत्रिका नेटवर्क के लिए कुशल प्रशिक्षण एल्गोरिदम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने NeurIPS और ICML सहित शीर्ष सम्मेलनों में कई पेपर प्रकाशित किए, और अनुकूली सीखने की दरों पर अपने काम के लिए NeurIPS 2017 में सर्वश्रेष्ठ छात्र पेपर पुरस्कार प्राप्त किया।

गूगल डीपमाइंड में शोध

गूगल डीपमाइंड में, श्रोन एक टीम का हिस्सा हैं जो ट्रांसफॉर्मर मॉडल के स्केलिंग गुणों की जांच करती है। 2022 में, उन्होंने एक पेपर सह-लेखन किया जिसमें दिखाया गया कि एक नवीन ध्यान तंत्र मानक बेंचमार्क पर सटीकता का त्याग किए बिना अनुमान समय को 25% तक कम कर सकता है। इस कार्य को कई आंतरिक परियोजनाओं में एकीकृत किया गया है और अधिक कुशल बड़े भाषा मॉडल के डिजाइन को सूचित किया है।

2023 में, श्रोन ने ओपनएआई और एंथ्रोपिक के शोधकर्ताओं के साथ मॉडल व्याख्यात्मकता के एक क्रॉस-संस्थागत अध्ययन पर सहयोग किया। इस अध्ययन, जिसने कई बड़े भाषा मॉडल के आंतरिक प्रतिनिधित्व का विश्लेषण किया, को पत्रिका नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित किया गया और व्यापक मीडिया ध्यान प्राप्त किया। श्रोन का योगदान एक नई विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक थी जो शोधकर्ताओं को यह पहचानने की अनुमति देती है कि कौन से न्यूरॉन विशिष्ट आउटपुट के लिए सबसे अधिक जिम्मेदार हैं।

ओपन-सोर्स टूल्स में योगदान

श्रोन ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर की प्रबल समर्थक हैं। उन्होंने TensorFlow और PyTorch सहित कई लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ में योगदान दिया है। 2020 में, उन्होंने "EfficientNet-Lite" नामक एक लाइब्रेरी जारी की जो कुशल तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर के कार्यान्वयन को सरल बनाती है। लाइब्रेरी को 500,000 से अधिक बार डाउनलोड किया गया है और इसका उपयोग स्टैनफोर्ड एआई लैब और एमआईटी सीएसएआईएल जैसे संस्थानों के शोधकर्ताओं द्वारा किया जाता है।

वह एक ब्लॉग भी बनाए रखती हैं जहाँ वे व्यापक दर्शकों को मशीन लर्निंग में जटिल अवधारणाओं को समझाती हैं। 2021 में प्रकाशित ट्रांसफॉर्मर के गणित पर उनकी पोस्ट को 100,000 से अधिक लोगों ने पढ़ा है और इसे अक्सर एक परिचयात्मक संसाधन के रूप में अनुशंसित किया जाता है।

पुरस्कार और मान्यता

2019 में, श्रोन को बर्कले एआई रिसर्च प्रयोगशाला से राइजिंग स्टार इन एआई पुरस्कार मिला। 2022 में, उन्हें एक प्रमुख उद्योग प्रकाशन द्वारा एआई में "शीर्ष 40 अंडर 40" में से एक नामित किया गया। उन्हें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन (ICLR) और कॉन्फ्रेंस ऑन न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) सहित प्रमुख सम्मेलनों में बोलने के लिए आमंत्रित किया गया है।

उनके काम को उनके साथियों द्वारा भी मान्यता दी गई है: उन्हें 2023 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय एलुमनी हॉल ऑफ फेम के सदस्य के रूप में चुना गया, एक सम्मान जो उन पूर्व छात्रों को दिया जाता है जिन्होंने अपने क्षेत्रों में महत्वपूर्ण योगदान दिया है।

शिक्षण और मेंटरशिप

अपने शोध के अलावा, श्रोन एआई शोधकर्ताओं की अगली पीढ़ी को मेंटर करने के लिए समर्पित हैं। उन्होंने गूगल डीपमाइंड में 15 से अधिक स्नातक छात्रों और पोस्टडॉक्टोरल फेलो की देखरेख की है, जिनमें से कई प्रमुख तकनीकी कंपनियों या शैक्षणिक संस्थानों में पदों पर गए हैं। वह ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में डीप लर्निंग पर एक अंशकालिक पाठ्यक्रम भी पढ़ाती हैं, जहाँ वे 2022 से एक विजिटिंग व्याख्याता हैं।

उनकी शिक्षण शैली व्यावहारिक परियोजनाओं और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर जोर देती है। 2023 में, उन्होंने "प्रैक्टिकल डीप लर्निंग" नामक एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम शुरू किया जिसमें दुनिया भर के 10,000 से अधिक छात्रों ने नामांकन किया है। यह पाठ्यक्रम मुफ्त है और इसमें वीडियो व्याख्यान, कोडिंग अभ्यास और एक अंतिम परियोजना शामिल है।

भविष्य की दिशाएँ

श्रोन वर्तमान में जनरेटिव एआई को गैर-विशेषज्ञों के लिए अधिक सुलभ बनाने के उद्देश्य से एक परियोजना पर काम कर रही हैं। यह परियोजना, जो अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है, में एक उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस विकसित करना शामिल है जो उपयोगकर्ताओं को कोड लिखे बिना कस्टम एआई मॉडल बनाने की अनुमति देता है। उन्होंने एआई और तंत्रिका विज्ञान के अंतर्संबंध का पता लगाने में भी रुचि व्यक्त की है, विशेष रूप से यह समझने में कि मानव मस्तिष्क भाषा को कैसे संसाधित करता है।

2024 के एक साक्षात्कार में, श्रोन ने कहा कि उनका मानना है कि एआई में अगली बड़ी सफलता भौतिक दुनिया के बारे में तर्क करने की मॉडल की क्षमता में सुधार से आएगी। वे इस दिशा का पता लगाने के लिए सैंक्चुअरी एआई और फिगर एआई के शोधकर्ताओं के साथ सक्रिय रूप से सहयोग कर रही हैं।

व्यक्तिगत जीवन

श्रोन लंदन में स्थित हैं, जहाँ गूगल डीपमाइंड का मुख्यालय है। अपने खाली समय में, वे लंबी पैदल यात्रा का आनंद लेती हैं और स्कॉटलैंड में वेस्ट हाइलैंड वे सहित कई लंबी दूरी के ट्रेल्स पूरे किए हैं। वह एक उत्साही शतरंज खिलाड़ी भी हैं और स्थानीय टूर्नामेंटों में भाग ले चुकी हैं, 1800 की रेटिंग हासिल की है।

वह अपनी सहयोगी भावना के लिए जानी जाती हैं और नोकिया बेल लैब्स और ज़ेरॉक्स पीएआरसी सहित विभिन्न संस्थानों के शोधकर्ताओं के साथ पेपर सह-लेखन किया है। उनके सहकर्मी उन्हें एक विचारशील और उदार शोधकर्ता के रूप में वर्णित करते हैं जो हमेशा अपनी विशेषज्ञता साझा करने को तैयार रहती हैं।

चयनित प्रकाशन

श्रोन ने 40 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर लिखे या सह-लिखे हैं। उनके कुछ सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में शामिल हैं:

• "ट्रांसफॉर्मर मॉडल के लिए कुशल ध्यान तंत्र" (2022) - 300 से अधिक बार उद्धृत
• "गहरे तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण समय कम करने के लिए एक नवीन दृष्टिकोण" (2018) - 200 से अधिक बार उद्धृत
• "तंत्रिका नेटवर्क प्रतिनिधित्व का विज़ुअलाइज़ेशन" (2023) - 150 से अधिक बार उद्धृत

उनके शोध को नेशनल साइंस फाउंडेशन और यूरोपीय अनुसंधान परिषद से अनुदान द्वारा वित्त पोषित किया गया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र पर उनके काम के व्यापक प्रभाव को दर्शाता है।

संदर्भ

यह लेख सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी पर आधारित है, जिसमें श्रोन के प्रकाशन, सम्मेलन वार्ता और साक्षात्कार शामिल हैं। उनके कार्यों की पूरी सूची के लिए, पाठकों को Google Scholar या ACM डिजिटल लाइब्रेरी जैसे शैक्षणिक डेटाबेस से परामर्श करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।