दुयगु कुज़ुम (जन्म 1983) एक तुर्की-अमेरिकी विद्युत अभियंता और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो के जैकब्स स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में प्रोफेसर हैं। वह एकल-परत सामग्री पर आधारित पारदर्शी तंत्रिका सेंसर विकसित करने और मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग में अनुसंधान के लिए जानी जाती हैं, जो तंत्रिका नेटवर्क को मशीन लर्निंग के साथ जोड़कर मस्तिष्क प्रक्रियाओं का अध्ययन करती हैं। उनका कार्य तंत्रिका विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों में अनुप्रयोग रखता है, विशेष रूप से डीप लर्निंग प्रणालियों के लिए हार्डवेयर डिजाइन में।
कुज़ुम ने कई पुरस्कार प्राप्त किए हैं, जिनमें 2020 का नेशनल इंस्टिट्यूट ऑफ हेल्थ न्यू इनोवेटर अवार्ड और 2025 का प्रेसिडेंशियल अर्ली करियर अवार्ड फॉर साइंटिस्ट्स एंड इंजीनियर्स शामिल हैं। उनका शोध नेचर कम्युनिकेशंस और नैनो लेटर्स जैसी प्रमुख पत्रिकाओं में प्रकाशित हुआ है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
कुज़ुम का जन्म अंकारा, तुर्की में हुआ था, और बचपन में विज्ञान में रुचि विकसित की। उन्होंने बिल्केंट विश्वविद्यालय में स्नातक अध्ययन किया, फिर डॉक्टरेट कार्य के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चली गईं, जहां उन्होंने स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में अध्ययन किया। उनका डॉक्टरेट शोध CMOS अनुप्रयोगों के लिए MOSFETs पर केंद्रित था, जो आधुनिक अर्धचालक प्रौद्योगिकी के लिए एक मौलिक क्षेत्र है। अपनी पीएचडी के दौरान, उन्होंने इंटेल में एक इंटर्नशिप पूरी की, चिप निर्माण में उद्योग अनुभव प्राप्त किया।
2011 में, कुज़ुम पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में न्यूरोइंजीनियरिंग और थेरेप्यूटिक्स केंद्र में एक पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता के रूप में शामिल हुईं। वहां, उन्होंने पारदर्शी तंत्रिका इलेक्ट्रोड विकसित करने पर काम किया, जो मस्तिष्क गतिविधि की एक साथ विद्युत रिकॉर्डिंग और ऑप्टिकल इमेजिंग की अनुमति देते हैं।
शोध और करियर
कुज़ुम 2015 में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो में शामिल हुईं, जहां वह तंत्रिका विज्ञान और कंप्यूटिंग के प्रतिच्छेदन पर एक शोध समूह का नेतृत्व करती हैं। उनकी प्रयोगशाला मस्तिष्क से प्रेरित नवीन कंप्यूटेशन रणनीतियों पर केंद्रित है, जिसमें जैविक सिनैप्स की नकल करने वाले सिनैप्टिक उपकरणों के लिए फेज़-चेंज सामग्री का उपयोग शामिल है। यह कार्य न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग के लिए प्रासंगिक है और अधिक ऊर्जा-कुशल AI हार्डवेयर की ओर ले जा सकता है।
उनके शोध का एक प्रमुख पहलू एक साथ इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी और न्यूरोइमेजिंग के लिए पारदर्शी, लचीले ग्राफीन इलेक्ट्रोड का विकास है। एकल-परत सामग्री से बने ये सेंसर, शोधकर्ताओं को प्रकाश-आधारित इमेजिंग तकनीकों के साथ हस्तक्षेप को कम करते हुए उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ तंत्रिका गतिविधि का निरीक्षण करने में सक्षम बनाते हैं।
कुज़ुम तंत्रिका प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ आणविक तंत्रिका सेंसर भी एकीकृत करती हैं। उन्होंने भ्रूणीय मानव मस्तिष्क की नकल करने के लिए, नियंत्रणीय तंत्रिका सेंसर के साथ एम्बेडेड, स्टेम कोशिकाओं से स्व-संयोजित संरचनाएं बनाई हैं। ये ऑर्गेनॉइड मॉडल न्यूरोडेवलपमेंट और न्यूरोलॉजिकल विकारों के अध्ययन के लिए एक मंच प्रदान करते हैं। उनका कार्य प्रयोगात्मक तंत्रिका विज्ञान और कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग को जोड़ता है, जो मौलिक विज्ञान और संभावित नैदानिक अनुप्रयोगों दोनों में योगदान देता है।
पुरस्कार और सम्मान
कुज़ुम ने अपने करियर में कई प्रतिष्ठित पुरस्कार प्राप्त किए हैं:
- 2013: पॉपटेक फेलो
- 2014: MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू इनोवेटर्स अंडर 35
- 2016: ऑफिस ऑफ नेवल रिसर्च यंग इन्वेस्टिगेटर अवार्ड
- 2017: IEEE नैनोटेक्नोलॉजी काउंसिल यंग इन्वेस्टिगेटर अवार्ड
- 2018: NSF करियर अवार्ड
- 2018: NIH NIBIB ट्रेलब्लेज़र अवार्ड
- 2020: NIH न्यू इनोवेटर अवार्ड
- 2025: प्रेसिडेंशियल अर्ली करियर अवार्ड फॉर साइंटिस्ट्स एंड इंजीनियर्स
ये सम्मान नैनोइलेक्ट्रॉनिक्स, तंत्रिका इंटरफेस, और मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग में उनके योगदान को मान्यता देते हैं।
चयनित प्रकाशन
कुज़ुम ने अपने क्षेत्र में प्रभावशाली पेपर लिखे हैं। उल्लेखनीय कार्यों में शामिल हैं:
- "नैनोइलेक्ट्रॉनिक प्रोग्रामेबल सिनैप्स बेस्ड ऑन फेज़ चेंज मैटेरियल्स फॉर ब्रेन-इंस्पायर्ड कंप्यूटिंग" (2011, नैनो लेटर्स में प्रकाशित), जिसने सिनैप्टिक उपकरणों के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रदर्शित किया।
- "सिनैप्टिक इलेक्ट्रॉनिक्स: मैटेरियल्स, डिवाइसेस एंड एप्लिकेशंस" (2013, नैनोटेक्नोलॉजी में एक समीक्षा, जो सिनैप्टिक उपकरणों में अत्याधुनिक स्थिति को कवर करती है।
- "ट्रांसपेरेंट एंड फ्लेक्सिबल लो नॉइज़ ग्राफीन इलेक्ट्रोड्स फॉर सिमुल्टेनियस इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी एंड न्यूरोइमेजिंग" (2014, नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित,, जिसने तंत्रिका रिकॉर्डिंग के लिए एक प्रमुख प्रौद्योगिकी पेश की।
ये प्रकाशन व्यापक रूप से उद्धृत किए गए हैं और तंत्रिका नेटवर्क हार्डवेयर समुदाय और तंत्रिका विज्ञान उपकरण दोनों को प्रभावित किया है।
यह भी देखें
- न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग
- ग्राफीन
- ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस