वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान (DAIRI) एक शोध संगठन है जो वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सिद्धांत और अनुप्रयोग को आगे बढ़ाने के लिए समर्पित है। 2023 में स्थापित, यह संस्थान स्केलेबल, मजबूत और गोपनीयता-संरक्षण वाली AI प्रणालियों को विकसित करने पर केंद्रित है जो उपकरणों और डेटा केंद्रों के नेटवर्क पर संचालित होती हैं, बजाय केंद्रीकृत एकल मॉडल पर निर्भर रहने के। इसका कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और वितरित कंप्यूटिंग के प्रतिच्छेदन पर स्थित है, जो प्रशिक्षण, अनुमान और तैनाती में चुनौतियों का समाधान करता है।
DAIRI का शोध एजेंडा वास्तविक दुनिया की AI तैनाती के लिए व्यावहारिक समाधानों पर जोर देता है, विशेष रूप से बैंडविड्थ बाधाओं, विलंबता आवश्यकताओं, या डेटा संप्रभुता चिंताओं वाले वातावरण में। संस्थान शैक्षणिक संस्थानों और उद्योग भागीदारों के साथ सहयोग करता है ताकि नवीन आर्किटेक्चर और एल्गोरिदम का पता लगाया जा सके जो संवेदनशील डेटा को केंद्रीकृत किए बिना सहयोगी लर्निंग और अनुमान को सक्षम बनाते हैं। इसका दृष्टिकोण प्रमुख AI प्रयोगशालाओं द्वारा विकसित बड़े, केंद्रीकृत मॉडल के प्रचलित प्रतिमान के विपरीत है, जो अधिक वितरित नियंत्रण चाहने वाले संगठनों के लिए एक विकल्प प्रदान करता है।
अनुसंधान फोकस
संस्थान के मुख्य शोध क्षेत्रों में संघीय लर्निंग, विकेंद्रीकृत मॉडल प्रशिक्षण, और एज अनुमान शामिल हैं। संघीय लर्निंग कई पक्षों को कच्चे डेटा का आदान-प्रदान किए बिना एक साझा मॉडल प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जो स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे क्षेत्रों के लिए महत्वपूर्ण है जहां गोपनीयता सर्वोपरि है। DAIRI संचार-कुशल एल्गोरिदम की भी जांच करता है जो वितरित प्रशिक्षण के लिए आवश्यक बैंडविड्थ को कम करते हैं, जिससे विषम उपकरणों पर बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव हो जाता है। इसके अतिरिक्त, संस्थान संसाधन-बाधित एज उपकरणों पर परिष्कृत AI की तैनाती को सक्षम करने के लिए मॉडल संपीड़न और प्रूनिंग तकनीकों की खोज करता है।
DAIRI के कार्य का एक महत्वपूर्ण हिस्सा वितरित वातावरण के लिए ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर को अनुकूलित करना शामिल है। जबकि ट्रांसफॉर्मर बड़े भाषा मॉडल के लिए मानक बन गए हैं, उनकी मेमोरी और कंप्यूट मांगें वितरित प्रणालियों के लिए चुनौतियां पेश करती हैं। DAIRI शोधकर्ता अतुल्यकालिक सेटिंग्स में प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए ग्रेडिएंट क्लिपिंग और लेयर नॉर्मलाइज़ेशन जैसी विधियों का अध्ययन करते हैं, और वे कस्टम लॉस फ़ंक्शन विकसित करते हैं जो भाग लेने वाले नोड्स में गैर-IID डेटा वितरण को ध्यान में रखते हैं।
सहयोग और साझेदारी
DAIRI कई प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों और शोध प्रयोगशालाओं के साथ सक्रिय सहयोग बनाए रखता है। Amazon Web Services और Google Cloud के साथ साझेदारी क्लाउड-नेटिव वितरित प्रशिक्षण फ्रेमवर्क विकसित करने पर केंद्रित है। संस्थान Intel और AMD के साथ भी काम करता है ताकि उनके नवीनतम हार्डवेयर त्वरक, जिसमें AWS Trainium चिप्स शामिल हैं, के लिए एल्गोरिदम को अनुकूलित किया जा सके। शैक्षणिक साझेदारी में MIT CSAIL, Berkeley AI Research, और Stanford AI Lab के साथ संयुक्त परियोजनाएं शामिल हैं, जहां DAIRI ओपन-सोर्स लाइब्रेरी में योगदान देता है और मौलिक शोध प्रकाशित करता है।
हार्डवेयर क्षेत्र में, DAIRI मोबाइल और IoT उपकरणों के लिए कुशल अनुमान पाइपलाइन डिजाइन करने के लिए Arm Holdings और Qualcomm के साथ सहयोग करता है। इन साझेदारियों का उद्देश्य सैद्धांतिक वितरित लर्निंग और अरबों कनेक्टेड उपकरणों पर व्यावहारिक तैनाती के बीच की खाई को पाटना है। संस्थान नेटवर्क-जागरूक AI पर Nokia Bell Labs के साथ भी जुड़ता है, यह खोजते हुए कि 5G और भविष्य के 6G नेटवर्क वास्तविक समय की वितरित बुद्धिमत्ता का समर्थन कैसे कर सकते हैं।
उल्लेखनीय परियोजनाएं
DAIRI की प्रमुख परियोजनाओं में से एक तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण फ्रेमवर्क है जो नोड विफलताओं और नेटवर्क विभाजन को सहन करता है, जो वास्तविक दुनिया की वितरित प्रणालियों में एक सामान्य चुनौती है। फ्रेमवर्क में अतुल्यकालिक अपडेट के लिए अनुकूलित बैच नॉर्मलाइज़ेशन और ड्रॉपआउट तकनीकें शामिल हैं, जो भागीदारों के प्रशिक्षण के बीच में बाहर निकलने पर भी मॉडल अभिसरण सुनिश्चित करती हैं। एक अन्य परियोजना क्रॉस-अटेंशन तंत्र का उपयोग करके गोपनीयता-संरक्षण अनुमान पर केंद्रित है, जिससे कई पक्ष अपने इनपुट को प्रकट किए बिना संयुक्त रूप से डेटा संसाधित कर सकते हैं।
DAIRI ने वितरित सेटिंग्स में डेटा ऑग्मेंटेशन के लिए उपकरणों का एक सूट भी विकसित किया है, जो प्रशिक्षण डेटा नोड्स में असमान रूप से वितरित होने पर मॉडल मजबूती को बेहतर बनाने में मदद करता है। संस्थान के शोधकर्ताओं ने संघीय वातावरण के लिए करिकुलम लर्निंग पर पेपर प्रकाशित किए हैं, यह दिखाते हुए कि क्लाइंट्स में प्रशिक्षण उदाहरणों का क्रम अभिसरण को तेज कर सकता है। इसके अतिरिक्त, DAIRI विकेंद्रीकृत जनरेटिव मॉडल के लिए टॉप-के सैंपलिंग और टेम्परेचर स्केलिंग की खोज करता है, जिससे विभिन्न नोड्स में सुसंगत आउटपुट गुणवत्ता सक्षम होती है।
नेतृत्व और टीम
संस्थान का नेतृत्व शिक्षा और उद्योग दोनों में पृष्ठभूमि वाले शोधकर्ताओं की एक टीम करती है। इसके संस्थापक निदेशक, डॉ. एलेना वास्केज़, ने पहले Google DeepMind में वितरित सिस्टम शोध का नेतृत्व किया था। तकनीकी सलाहकार बोर्ड में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले के माइकल जॉर्डन और Caltech से अनिमा आनंदकुमार जैसी प्रमुख हस्तियां शामिल हैं, जो एल्गोरिदमिक और सैद्धांतिक पहलुओं पर मार्गदर्शन प्रदान करती हैं। शोध स्टाफ में लगभग 40 वैज्ञानिक और इंजीनियर शामिल हैं, जिनमें से कई साझेदार विश्वविद्यालयों के साथ संयुक्त नियुक्तियां रखते हैं।
DAIRI अंतःविषय सहयोग पर जोर देता है, जिसमें टीम के सदस्य अनुकूलन सिद्धांत, नेटवर्किंग, और मशीन लर्निंग सिस्टम में विशेषज्ञता रखते हैं। संस्थान वितरित AI पर एक वार्षिक कार्यशाला आयोजित करता है, जिसमें OpenAI, Anthropic, और Xerox PARC सहित अन्य से प्रतिभागी आकर्षित होते हैं। यह आयोजन हाल की प्रगति साझा करने और क्षेत्र में खुली चुनौतियों की पहचान करने के लिए एक मंच के रूप में कार्य करता है।
प्रभाव और भविष्य की दिशाएं
अपनी स्थापना के बाद से, DAIRI ने संघीय लर्निंग के लिए कई उद्योग मानकों में योगदान दिया है और स्टार्टअप्स और उद्यमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स कार्यान्वयन जारी किए हैं। इसके कार्य को 1,000 से अधिक शैक्षणिक पेपरों में उद्धृत किया गया है, और इसके एल्गोरिदम को स्मार्ट विनिर्माण और टेलीमेडिसिन के लिए उत्पादन प्रणालियों में अपनाया गया है। आगे देखते हुए, संस्थान वितरित नियंत्रण के लिए सुदृढीकरण लर्निंग में विस्तार करने और क्वांटम कंप्यूटिंग को वितरित AI के साथ एकीकृत करने की योजना बना रहा है, जो सफलताओं की क्षमता वाला एक नवजात क्षेत्र है।
DAIRI ऊर्जा-कुशल प्रशिक्षण विधियों को विकसित करके AI के पर्यावरणीय प्रभाव को संबोधित करने का भी लक्ष्य रखता है। बिजली-भूखे डेटा केंद्रों के बजाय निष्क्रिय उपकरणों में मॉडल को प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाकर, संस्थान AI के कार्बन पदचिह्न को कम करने की उम्मीद करता है। 2025 तक, DAIRI Samsung Electronics के साथ उपभोक्ता उपकरणों पर वितरित प्रशिक्षण का उपयोग करने के लिए एक कार्यक्रम का पायलट कर रहा है, जो उन्नत AI क्षमताओं तक पहुंच को लोकतांत्रिक बना सकता है।