Elsevier AI में एल्सेवियर द्वारा विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहल और उत्पाद शामिल हैं, जो एम्स्टर्डम में मुख्यालय वाली एक वैश्विक शैक्षणिक प्रकाशन कंपनी है। कंपनी ने अपने वैज्ञानिक जर्नल, शोध डेटाबेस और नैदानिक सूचना प्लेटफार्मों में खोज, सारांशीकरण और विश्लेषणात्मक क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए AI को एकीकृत किया है। ये प्रयास मशीन-लर्निंग और बड़े-भाषा-मॉडल प्रौद्योगिकियों को विद्वान संचार में लागू करने के व्यापक उद्योग रुझानों के अनुरूप हैं।
Elsevier AI का कार्य आंतरिक अनुसंधान और वाणिज्यिक तैनाती दोनों को शामिल करता है, जो अक्सर प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के साथ साझेदारी में होता है। कंपनी शोधकर्ताओं और चिकित्सकों की सहायता के लिए मॉडल प्रशिक्षित करने हेतु सार और उद्धरण ग्राफ जैसे मौजूदा डेटा संसाधनों का लाभ उठाती है। इसका पोर्टफोलियो साहित्य समीक्षा, व्यवस्थित विश्लेषण और देखभाल-बिंदु निर्णय समर्थन के लिए उपकरणों तक फैला हुआ है।
ऐतिहासिक विकास
एल्सेवियर ने 2010 के दशक के मध्य में AI अनुप्रयोगों की खोज शुरू की, जो गहन-शिक्षण के विकास और बड़े पैमाने पर शोध मेटाडेटा की उपलब्धता से प्रेरित थी। 2018 में, कंपनी ने अपने ScienceDirect प्लेटफॉर्म के भीतर AI-संचालित खोज सुविधाओं के शुरुआती संस्करण पेश किए, जिसमें तंत्रिका-नेटवर्क मॉडल का उपयोग करके परिणामों को रैंक किया और संबंधित लेखों का सुझाव दिया। इन प्रारंभिक परियोजनाओं ने प्रासंगिकता में सुधार और उपयोगकर्ताओं के लिए सूचना अधिभार को कम करने पर ध्यान केंद्रित किया।
2023 तक, एल्सेवियर ने जनरेटिव AI में विस्तार किया, Scopus AI जारी किया, जो जनरेटिव-एआई प्रौद्योगिकी पर निर्मित एक संवादात्मक उपकरण है। यह उत्पाद शोधकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके Scopus डेटा से पूछताछ करने, सारांश उत्पन्न करने और उभरते रुझानों की पहचान करने की अनुमति देता है। यह विकास वाणिज्यिक डेटाबेस प्रदाताओं के बीच ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल को उपयोगकर्ता इंटरफेस में एकीकृत करने के व्यापक आंदोलन को दर्शाता है।
AI-संचालित प्लेटफॉर्म
Scopus AI Elsevier AI की सबसे प्रमुख अभिव्यक्तियों में से एक है, जिसे साहित्य खोज और शोध परिदृश्य विश्लेषण में सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ट्रांसफॉर्मर मॉडल और एल्सेवियर के क्यूरेटेड सार और उद्धरण डेटा के संयोजन का उपयोग करके साक्ष्य-आधारित प्रतिक्रियाएं प्रदान करता है, जिसमें उद्धृत स्रोतों के लिंक शामिल होते हैं। इस उपकरण में "विषय क्लस्टर" और "विशेषज्ञ खोजक" जैसी सुविधाएं भी शामिल हैं ताकि उपयोगकर्ता अंतःविषय क्षेत्रों में नेविगेट कर सकें।
एक अन्य प्रमुख उत्पाद ClinicalKey AI है, जिसे चिकित्सा क्षेत्र के लिए लॉन्च किया गया है। यह चिकित्सकों के प्रश्नों का उद्धृत संदर्भों के साथ उत्तर देने के लिए एल्सेवियर की नैदानिक पाठ्यपुस्तकों, जर्नल और दवा सूचना पर आधारित है। यह प्लेटफॉर्म साक्ष्य को संश्लेषित करने के लिए कृत्रिम-बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करता है, जिसका उद्देश्य मैन्युअल साहित्य खोज पर खर्च होने वाले समय को कम करना है। दोनों उपकरण ओपनएआई और समान मॉडल प्रदाताओं के आउटपुट पर निर्भर करते हैं, जो एल्सेवियर की स्वामित्व सामग्री के साथ एकीकृत होते हैं।
अनुसंधान और सहयोग
एल्सेवियर का AI अनुसंधान उत्पाद विकास से परे फैला हुआ है, जो प्रकाशन में AI पर शैक्षणिक चर्चाओं में योगदान देता है। कंपनी ने स्वचालित सारांशीकरण, उद्धरण भविष्यवाणी और विद्वान डेटा में पूर्वाग्रह पहचान पर अध्ययन प्रकाशित किए हैं। यह जिम्मेदार AI तैनाती और मूल्यांकन मेट्रिक्स से संबंधित परियोजनाओं पर ऑक्सफोर्ड-विश्वविद्यालय और स्टैनफोर्ड-एआई-लैब सहित शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग करता है।
एल्सेवियर ने मेटाडेटा और सामग्री अंतरसंचालनीयता के लिए AI मानकों पर केंद्रित उद्योग संघों में भी भाग लिया। 2024 में, इसने मशीन-लर्निंग कार्यभार के लिए अपने क्लाउड बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए गूगल-क्लाउड के साथ एक साझेदारी की घोषणा की, जिससे बड़े कॉर्पोरा पर मॉडलों के तेज़ प्रशिक्षण की सुविधा मिली। ये सहयोग एल्सेवियर को AI-संचालित सूचना सेवाओं के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र में स्थापित करते हैं।
नैतिक और गुणवत्ता संबंधी विचार
Elsevier AI का एक महत्वपूर्ण पहलू एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और उत्पन्न सारांशों में भ्रम जैसी नैतिक चुनौतियों का समाधान करना शामिल है। कंपनी नैदानिक और अनुसंधान-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से AI आउटपुट की समीक्षा में मानवीय निरीक्षण पर जोर देती है। इसने AI पारदर्शिता पर दिशानिर्देश प्रकाशित किए हैं, जिसमें मॉडल सीमाओं का खुलासा और सत्यापन योग्य स्रोतों में प्रतिक्रियाओं को आधारित करने का महत्व शामिल है।
एल्सेवियर को डेटा पहुंच और कॉपीराइट के संबंध में शैक्षणिक समुदाय से भी जांच का सामना करना पड़ता है। इसके AI उपकरण स्वामित्व सामग्री पर निर्भर करते हैं, जिससे खुलेपन और उचित उपयोग पर बहस होती है। कंपनी उद्धरण तंत्र और लेखकों के लिए ऑप्ट-आउट विकल्पों को उजागर करके जवाब देती है, हालांकि आलोचक अधिक समावेशी प्रथाओं के लिए तर्क देते हैं।
भविष्य की दिशाएं
आगे देखते हुए, Elsevier AI से बहुविध और तर्क-क्षमता वाले मॉडलों में प्रगति के साथ विकसित होने की उम्मीद है। कंपनी ने अपने प्लेटफार्मों में वॉयस इंटरफेस और पूर्वानुमानित विश्लेषण को एकीकृत करने का संकेत दिया है, जिससे अधिक सक्रिय शोध समर्थन संभव हो सके। यह डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग में भी निवेश करती है, जो ऑन्कोलॉजी और सामग्री विज्ञान जैसे विशेष क्षेत्रों में सटीकता में सुधार के लिए अपने जर्नल के डेटासेट का उपयोग करती है।
2025 तक, एल्सेवियर अपनी AI उत्पाद लाइन का विस्तार जारी रखता है, जिसमें अनुदान लेखन और सहकर्मी समीक्षा स्वचालन में सहायता करने वाले उपकरणों की योजना है। ये विकास विद्वान कार्यप्रवाहों के केंद्र में कृत्रिम-बुद्धिमत्ता को स्थापित करने के लिए एक सतत प्रतिबद्धता का संकेत देते हैं, साथ ही तेजी से जनरेटिव-एआई-संचालित दुनिया में विश्वास और विनियमन की जटिलताओं को नेविगेट करते हैं।