NYU AI में न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय (NYU) में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और शैक्षिक कार्यक्रम शामिल हैं, जो न्यूयॉर्क शहर में स्थित एक निजी शोध विश्वविद्यालय है। NYU में AI से संबंधित कार्य कई इकाइयों में वितरित है, जिनमें कूरेंट इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल साइंसेज, सेंटर फॉर डेटा साइंस और सेंटर फॉर न्यूरल साइंस शामिल हैं, और सहयोग NYU के वैश्विक परिसरों और चिकित्सा प्रणाली तक फैला हुआ है। विश्वविद्यालय ने मौलिक और अनुप्रयुक्त AI में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क सिद्धांत में, और न्यूयॉर्क शहर के व्यापक प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र के साथ घनिष्ठ संबंध बनाए रखता है।
NYU की AI गतिविधियाँ गणित और कंप्यूटर विज्ञान में इसकी लंबे समय से चली आ रही मजबूती पर आधारित हैं। 1935 में स्थापित कूरेंट इंस्टीट्यूट ने ऐतिहासिक रूप से अनुप्रयुक्त गणित और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग पर जोर दिया है, जो बाद के AI अनुसंधान के लिए एक कठोर आधार प्रदान करता है। 2012 में सेंटर फॉर डेटा साइंस की स्थापना ने डेटा-संचालित विधियों पर विश्वविद्यालय-व्यापी ध्यान को औपचारिक रूप दिया, स्नातक कार्यक्रमों की पेशकश की और अंतःविषय अनुसंधान को बढ़ावा दिया। NYU के संकाय में AI के प्रमुख व्यक्ति शामिल रहे हैं, जैसे यान लेकुन, जो 2003 में विश्वविद्यालय में शामिल हुए और बाद में छवि पहचान के लिए कन्वोल्यूशनल नेटवर्क के विकास में एक प्रमुख व्यक्ति बन गए। लेकुन के कार्य ने, सहकर्मियों और छात्रों के साथ मिलकर, 2010 के दशक में डीप लर्निंग के पुनरुत्थान में योगदान दिया, जिसने शैक्षणिक अनुसंधान और उद्योग अपनाने दोनों को प्रभावित किया।
अनुसंधान क्षेत्र और योगदान
NYU AI अनुसंधान विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला में फैला हुआ है, जिसमें मशीन लर्निंग सिद्धांत, डीप लर्निंग आर्किटेक्चर, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सुदृढीकरण लर्निंग शामिल हैं। विश्वविद्यालय विशेष रूप से कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क और हाल ही में ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडलों में अपने योगदान के लिए जाना जाता है। NYU के शोधकर्ताओं ने अवशिष्ट नेटवर्क आर्किटेक्चर, बैच सामान्यीकरण और मल्टी-हेड अटेंशन जैसे विषयों पर प्रभावशाली पेपर प्रकाशित किए हैं, जो अब आधुनिक AI प्रणालियों में मानक घटक हैं। सेंटर फॉर डेटा साइंस ने मजबूत और व्याख्या योग्य मॉडलों के विकास पर भी जोर दिया है, जिसमें संकाय मॉडल प्रूनिंग, ड्रॉपआउट और दक्षता और सामान्यीकरण में सुधार के लिए अन्य तकनीकों पर काम कर रहा है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में, NYU शोधकर्ताओं ने सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस मॉडल, स्थितीय एन्कोडिंग और बड़े भाषा मॉडल मूल्यांकन का पता लगाया है। गूगल डीपमाइंड और ओपनएआई सहित उद्योग प्रयोगशालाओं से विश्वविद्यालय की निकटता ने सहयोग और आदान-प्रदान को सुविधाजनक बनाया है, हालांकि NYU अपना विशिष्ट शैक्षणिक एजेंडा बनाए रखता है। विश्वविद्यालय NYU सेंटर फॉर AI एंड सोसाइटी भी आयोजित करता है, जो AI के नैतिक और सामाजिक निहितार्थों की जांच करता है, तकनीकी अनुसंधान को नीति-उन्मुख कार्य के साथ पूरक करता है।
शैक्षिक कार्यक्रम
NYU AI-केंद्रित शैक्षिक अवसरों की एक श्रृंखला प्रदान करता है। सेंटर फॉर डेटा साइंस मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस प्रदान करता है, जिसमें मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और कंप्यूटिंग में पाठ्यक्रम शामिल हैं, साथ ही एक पीएचडी कार्यक्रम भी है जो शोधकर्ताओं को डेटा-संचालित विधियों में प्रशिक्षित करता है। कूरेंट इंस्टीट्यूट के कंप्यूटर विज्ञान विभाग AI और मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता के साथ स्नातक और स्नातकोत्तर डिग्री प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, ब्रुकलिन में स्थित NYU का टैंडन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग, AI और रोबोटिक्स में कार्यक्रम प्रदान करता है, जो विश्वविद्यालय के व्यापक इंजीनियरिंग फोकस को दर्शाता है। ये कार्यक्रम दुनिया भर के छात्रों को आकर्षित करते हैं, और न्यूयॉर्क शहर में NYU का स्थान स्टार्टअप्स और स्थापित तकनीकी कंपनियों के साथ इंटर्नशिप और सहयोग तक पहुंच प्रदान करता है।
उल्लेखनीय व्यक्ति और सहयोग
NYU के AI संकाय में कई प्रभावशाली शोधकर्ता शामिल रहे हैं। यान लेकुन शायद सबसे प्रमुख हैं, जिन्होंने डीप लर्निंग और कन्वोल्यूशनल नेटवर्क पर अपने काम के लिए 2018 में ट्यूरिंग अवार्ड प्राप्त किया। अन्य संकाय सदस्य, जैसे क्युंगह्यून चो, ने सीक्वेंस-टू-सीक्वेंस लर्निंग और तंत्रिका मशीन अनुवाद में योगदान दिया है। विश्वविद्यालय ने विजिटिंग शोधकर्ताओं और पोस्टडॉक्टोरल फेलो की भी मेजबानी की है जो बाद में क्षेत्र में नेता बने। NYU फ्लैटिरॉन इंस्टीट्यूट और साइमन्स फाउंडेशन जैसे संस्थानों के साथ सहयोग करता है, जो कम्प्यूटेशनल अनुसंधान का समर्थन करते हैं, और मेटा (पूर्व में फेसबुक) जैसे उद्योग भागीदारों के साथ, जहां लेकुन मुख्य AI वैज्ञानिक के रूप में कार्यरत थे। इन सहयोगों ने शैक्षणिक अनुसंधान को व्यावहारिक उपकरणों और ढांचों में अनुवाद करने में मदद की है।
वैश्विक और अंतःविषय प्रभाव
NYU का AI अनुसंधान मुख्य परिसर से परे फैला हुआ है। विश्वविद्यालय का वैश्विक नेटवर्क, जिसमें NYU अबू धाबी और NYU शंघाई शामिल हैं, AI को अपने पाठ्यक्रम और अनुसंधान में शामिल करता है, क्षेत्रीय चुनौतियों का समाधान करता है और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को बढ़ावा देता है। अंतःविषय पहल AI को तंत्रिका विज्ञान से जोड़ती हैं, सेंटर फॉर न्यूरल साइंस के माध्यम से, और चिकित्सा से, NYU लैंगोन हेल्थ के माध्यम से, जहां मशीन लर्निंग को नैदानिक इमेजिंग और रोगी देखभाल पर लागू किया जाता है। विश्वविद्यालय सार्वजनिक नीति के साथ भी जुड़ता है, AI शासन पर मंचों की मेजबानी करता है और AI नैतिकता पर राष्ट्रीय चर्चाओं में योगदान देता है।
भविष्य की दिशाएँ
2020 के दशक के मध्य तक, NYU अपने AI पदचिह्न का विस्तार करना जारी रखता है, नए संकाय नियुक्तियों और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे में निवेश के साथ। विश्वविद्यालय जनरेटिव AI, सुदृढीकरण लर्निंग और वैज्ञानिक खोज के लिए AI जैसे क्षेत्रों की खोज कर रहा है, जिसका उद्देश्य क्षेत्र में एक अग्रणी शैक्षणिक संस्थान के रूप में अपनी स्थिति बनाए रखना है। NYU का मौलिक सिद्धांत पर जोर, व्यावहारिक अनुप्रयोगों के साथ मिलकर, इसे AI प्रगति की अगली लहर को प्रभावित करने की स्थिति में रखता है।