Dmitry Krotov MIT-IBM Watson AI Lab में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जहाँ वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सैद्धांतिक और एल्गोरिथमिक पहलुओं की जाँच करते हैं। उनका शोध ऊर्जा-आधारित मॉडल, जैविक रूप से प्रशंसनीय सीखने के नियमों और गहन शिक्षण की गणितीय नींव पर केंद्रित है। क्रोटोव को न्यूरोसाइंस से प्रेरणा लेने वाले नवीन तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर विकसित करने और यह समझने में योगदान के लिए जाना जाता है कि तंत्रिका नेटवर्क अधिक कुशलता से कैसे सीख सकते हैं।
क्रोटोव का कार्य मशीन लर्निंग सिद्धांत और कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस के प्रतिच्छेदन पर स्थित है। उन्होंने साहचर्य स्मृति मॉडल के विकास में योगदान दिया है, जिसमें आधुनिक हॉपफील्ड नेटवर्क शामिल हैं, जिनका बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर प्रभाव पड़ता है। उनका शोध अक्सर सीखने के सैद्धांतिक दृष्टिकोणों पर जोर देता है जो मानक बैकप्रोपेगेशन से परे जाते हैं, स्थानीय सीखने के नियमों और ऊर्जा न्यूनीकरण में निहित विकल्पों की खोज करते हैं।
शिक्षा और प्रारंभिक करियर
क्रोटोव ने सैद्धांतिक भौतिकी में पीएचडी प्राप्त की, जहाँ उन्होंने संघनित पदार्थ भौतिकी और क्वांटम क्षेत्र सिद्धांत की समस्याओं पर काम किया। मशीन लर्निंग में उनका संक्रमण सूचना प्रसंस्करण के अंतर्निहित भौतिक सिद्धांतों में रुचि से प्रेरित था। MIT-IBM Watson AI Lab में शामिल होने से पहले, उन्होंने शोध पदों पर कार्य किया जो उनकी भौतिकी पृष्ठभूमि को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उभरते प्रश्नों के साथ जोड़ते थे। इस अंतःविषयक मार्ग ने ऊर्जा-आधारित मॉडलों पर उनके बाद के कार्य को सूचित किया, जिनका सांख्यिकीय भौतिकी से गहरा संबंध है।
ऊर्जा-आधारित मॉडल और हॉपफील्ड नेटवर्क
क्रोटोव के शोध का एक केंद्रीय विषय ऊर्जा-आधारित मॉडलों का सिद्धांत और अनुप्रयोग है। ये मॉडल एक प्रणाली की अवस्था स्थान पर एक अदिश ऊर्जा फलन परिभाषित करते हैं, जिसमें सीखने का उद्देश्य इस परिदृश्य को आकार देना होता है ताकि वांछित विन्यासों में कम ऊर्जा हो। क्रोटोव के योगदान में आधुनिक हॉपफील्ड नेटवर्क का विकास शामिल है, जो शास्त्रीय साहचर्य स्मृति मॉडल को निरंतर-मूल्यवान पैटर्न संभालने और बड़े डेटासेट तक स्केल करने के लिए विस्तारित करते हैं। ये नेटवर्क ट्रांसफॉर्मर में ध्यान तंत्र से निकटता से संबंधित दिखाए गए हैं, जो स्मृति मॉडल और आधुनिक जनरेटिव एआई प्रणालियों के बीच एक सैद्धांतिक पुल प्रदान करते हैं।
उनके कार्य ने प्रदर्शित किया कि कुछ प्रकार के हॉपफील्ड नेटवर्क को संग्रहीत पैटर्न की पुनरावृत्त पुनर्प्राप्ति के रूप में व्याख्या किया जा सकता है, एक प्रक्रिया जो ट्रांसफॉर्मर में ध्यान संचालन के समान है। इस अंतर्दृष्टि ने शोध की असमान पंक्तियों को एकीकृत करने में मदद की है और स्मृति-वर्धित तंत्रिका आर्किटेक्चर पर बाद के कार्य को प्रभावित किया है।
जैविक रूप से प्रेरित सीखना
क्रोटोव ने त्रुटि बैकप्रोपेगेशन की तुलना में अधिक जैविक रूप से प्रशंसनीय सीखने के नियमों की भी खोज की है। मानक बैकप्रोपेगेशन के लिए नेटवर्क की आउटपुट त्रुटि के बारे में वैश्विक जानकारी की आवश्यकता होती है, जो जैविक न्यूरॉन्स में आसानी से उपलब्ध नहीं होती। क्रोटोव के शोध ने स्थानीय सीखने के नियमों की जाँच की है, जैसे कि कंट्रास्टिव हेब्बियन लर्निंग और भविष्य कहनेवाला कोडिंग, जो केवल व्यक्तिगत सिनैप्स पर उपलब्ध जानकारी पर निर्भर करते हैं। ये दृष्टिकोण ऊर्जा दक्षता और समानता के मामले में संभावित लाभ प्रदान करते हैं, और वे यह समझने के लिए एक ढांचा प्रदान करते हैं कि जैविक मस्तिष्क सीखने को कैसे लागू कर सकते हैं।
इस क्षेत्र में उनके कार्य में ऐसे स्थानीय नियमों की कम्प्यूटेशनल शक्ति के सैद्धांतिक विश्लेषण और यह प्रदर्शन शामिल है कि वे मानक बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन के लिए गहन नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकते हैं। शोध की यह पंक्ति अधिक कुशल और मजबूत मशीन लर्निंग प्रणालियों के निर्माण के व्यापक लक्ष्य के लिए प्रासंगिक है।
प्रभाव और मान्यता
क्रोटोव के पेपर प्रमुख मशीन लर्निंग सम्मेलनों और पत्रिकाओं में प्रकाशित हुए हैं, जिनमें NeurIPS, ICLR और Physical Review Letters शामिल हैं। आधुनिक हॉपफील्ड नेटवर्क पर उनके शोध को व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है और शिक्षा और उद्योग दोनों में अनुवर्ती कार्य को प्रेरित किया है। वे सैद्धांतिक मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस पर कार्यशालाओं और संगोष्ठियों में अक्सर आमंत्रित वक्ता होते हैं। उनके योगदान को विभिन्न शैक्षणिक सम्मानों के माध्यम से मान्यता दी गई है, और वे प्रमुख एआई सम्मेलनों के लिए समीक्षक और क्षेत्र अध्यक्ष के रूप में कार्य करते हैं।
वर्तमान दिशाएँ
MIT-IBM Watson AI Lab में, क्रोटोव तंत्रिका प्रणालियों में सीखने और स्मृति के बारे में मौलिक प्रश्नों का पीछा करना जारी रखते हैं। उनकी वर्तमान रुचियों में ऊर्जा-आधारित मॉडल को बड़े पैमाने की समस्याओं तक स्केल करना, साहचर्य स्मृति और गहन शिक्षण की ताकतों को संयोजित करने वाले नए आर्किटेक्चर विकसित करना, और जैविक रूप से प्रेरित एल्गोरिदम की सैद्धांतिक सीमाओं को समझना शामिल है। वे MIT-CSAIL और IBM के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग करते हैं, जो बोस्टन क्षेत्र में एआई शोध के एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र में योगदान देते हैं।
क्रोटोव का कार्य एआई के लिए भौतिकी-सूचित दृष्टिकोण का उदाहरण है, जहाँ सांख्यिकीय यांत्रिकी और गतिशील प्रणालियों की अवधारणाओं का उपयोग नए एल्गोरिदम और सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जाता है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्षेत्र विकसित होता रहता है, सीखने की सैद्धांतिक नींव में उनके योगदान प्रभावशाली बने रहते हैं।