पुष्मीत कोहली

पुष्मीत कोहली एक भारतीय ब्रिटिश कंप्यूटर वैज्ञानिक और Google DeepMind में अनुसंधान के उपाध्यक्ष हैं, जहाँ वे विज्ञान और रणनीतिक पहल इकाई का नेतृत्व करते हैं। वे AlphaFold के विकास का नेतृत्व करने के लिए सबसे अधिक जाने जाते हैं, जो एक गहन शिक्षण प्रणाली है जो प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करती है, और उन्होंने कई अन्य AI परियोजनाओं में योगदान दिया है। 2023 में, टाइम पत्रिका ने उन्हें AI में 100 सबसे प्रभावशाली लोगों में से एक नामित किया।

कोहली का शोध मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्रों में फैला हुआ है, जिसमें कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान, प्रोग्राम संश्लेषण, और अनुकूलन में अनुप्रयोग शामिल हैं। उनके कार्य ने कई सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार और परीक्षण-समय सम्मान अर्जित किए हैं।

शिक्षा

कोहली ने भारत के नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, वारंगल से कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में स्नातक प्रौद्योगिकी (BTech) की डिग्री प्राप्त की। फिर वे यूनाइटेड किंगडम चले गए, जहाँ उन्होंने 2007 में ऑक्सफोर्ड ब्रूक्स विश्वविद्यालय में फिलिप टोर के पर्यवेक्षण में कंप्यूटर विज़न में पीएचडी पूरी की। उनके डॉक्टरेट शोध प्रबंध ने दृष्टि समस्याओं के लिए असतत अनुकूलन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित किया।

प्रारंभिक करियर

अपनी पीएचडी के बाद, कोहली ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के साइकोमेट्रिक सेंटर में पोस्टडॉक्टोरल सहयोगी के रूप में काम किया, जहाँ उन्होंने मनोवैज्ञानिक मापन के लिए मशीन लर्निंग लागू किया। फिर वे माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में एक साथी वैज्ञानिक और अनुसंधान निदेशक के रूप में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने कंप्यूटर विज़न और क्राउडसोर्सिंग में परियोजनाओं का नेतृत्व किया। इस अवधि के दौरान, उन्होंने Kinect की मानव मुद्रा अनुमान प्रणाली के विकास में योगदान दिया, जो वास्तविक समय में शरीर की गतिविधियों को ट्रैक करने के लिए गहराई सेंसर का उपयोग करती थी।

Google DeepMind में

कोहली 2010 के दशक के मध्य में Google DeepMind (तब DeepMind Technologies) में शामिल हुए, और अंततः अनुसंधान के उपाध्यक्ष के पद तक पहुँचे। वे विज्ञान और रणनीतिक पहल इकाई का नेतृत्व करते हैं, जो वैज्ञानिक खोज पर AI लागू करने और सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने पर केंद्रित है। उनके पर्यवेक्षण के तहत, DeepMind ने कई महत्वपूर्ण प्रणालियाँ विकसित की हैं, जिनमें AlphaFold, AlphaEvolve, SynthID, और Co-Scientist शामिल हैं।

प्रमुख परियोजनाएँ

AlphaFold

AlphaFold एक AI प्रणाली है जो अमीनो एसिड अनुक्रमों से प्रोटीन की 3D संरचना की भविष्यवाणी करती है। कोहली ने AlphaFold विकसित करने वाली टीम का नेतृत्व किया, जिसने प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के महत्वपूर्ण मूल्यांकन (CASP) प्रतियोगिताओं में अभूतपूर्व सटीकता हासिल की। इस प्रणाली का उपयोग सैकड़ों लाखों प्रोटीनों की संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया है, जिससे जीव विज्ञान और चिकित्सा में अनुसंधान में तेजी आई है।

AlphaEvolve

AlphaEvolve एक सामान्य-उद्देश्यीय विकासवादी कोडिंग एजेंट है जो पुनरावृत्त उत्परिवर्तन और चयन के माध्यम से कंप्यूटर प्रोग्रामों को अनुकूलित करता है। इसे कोड सुपरऑप्टिमाइज़ेशन पर लागू किया गया है, जिससे एल्गोरिदम के अधिक कुशल कार्यान्वयन खोजे जा सकते हैं।

SynthID

SynthID AI-जनित सामग्री, जिसमें चित्र और पाठ शामिल हैं, को वॉटरमार्क करने और पहचानने के लिए एक प्रणाली है। यह अदृश्य वॉटरमार्क एम्बेड करता है जिन्हें बाद में सत्यापित किया जा सकता है, जिससे गलत सूचना से निपटने और सामग्री की प्रामाणिकता सुनिश्चित करने में मदद मिलती है।

Co-Scientist

Co-Scientist एक AI एजेंट है जिसे नई वैज्ञानिक परिकल्पनाएँ उत्पन्न करने और परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रयोगों का प्रस्ताव करने और परिणामों का विश्लेषण करने के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करता है, जो संभावित रूप से खोज की गति को तेज कर सकता है।

अन्य योगदान

कोहली ने AlphaTensor में भी योगदान दिया है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण एजेंट है जो तेज़ मैट्रिक्स गुणन एल्गोरिदम खोजता है; AlphaCode, प्रतियोगिता-स्तरीय कोड निर्माण के लिए एक प्रणाली; FunSearch, जो प्रोग्राम स्थानों की खोज के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करता है; और AlphaGenome और AlphaMissense, मॉडल जो आनुवंशिक उत्परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी करते हैं। उनके पहले के कार्य में तंत्रिका प्रोग्राम संश्लेषण, संभाव्य प्रोग्रामिंग, और ऑनलाइन नेटवर्क का उपयोग करके व्यवहार विश्लेषण शामिल है।

अनुसंधान विषय

कोहली का शोध अक्सर असतत अनुकूलन को गहन शिक्षण के साथ जोड़ता है। उन्होंने दृष्टि कार्यों के लिए अवशिष्ट-नेटवर्क आर्किटेक्चर और हानि-फलन पर काम किया है, और डेटा-वर्धन तकनीकों का पता लगाया है। साइकोमेट्रिक्स में उनकी रुचि ने सोशल मीडिया डेटा से व्यक्तित्व भविष्यवाणी के तरीकों को जन्म दिया। हाल के वर्षों में, उन्होंने वैज्ञानिक समस्याओं पर AI लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया है, जैसे कि संलयन के लिए चुंबकीय कारावास को नियंत्रित करना और सीखे गए घनत्व कार्यात्मकों का उपयोग करके भिन्नात्मक इलेक्ट्रॉन समस्या को हल करना।

पुरस्कार और सम्मान

कोहली के कार्य को कई पुरस्कारों से मान्यता दी गई है:

• यूरोपीय सम्मेलन ऑन कंप्यूटर विज़न से कोएंडरिंक पुरस्कार (परीक्षण-समय पुरस्कार)
• ब्रिटिश मशीन विज़न एसोसिएशन और सोसाइटी फॉर पैटर्न रिकग्निशन (BMVA) सुलिवन पुरस्कार सर्वश्रेष्ठ पीएचडी शोध प्रबंध के लिए
• IEEE मिश्रित संवर्धित वास्तविकता (ISMAR) प्रभाव पेपर पुरस्कार
• ACM संगोष्ठी ऑन यूज़र इंटरफ़ेस सॉफ्टवेयर एंड टेक्नोलॉजी से स्थायी प्रभाव पुरस्कार
• अंतर्राष्ट्रीय विश्वव्यापी वेब सम्मेलन 2014 में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार
• यूरोपीय सम्मेलन ऑन कंप्यूटर विज़न (ECCV) 2010 में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार
• अनिश्चितता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सम्मेलन (UAI) में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार

उन्हें 2023 में टाइम 100 AI सूची में भी शामिल किया गया था।

प्रभाव और विरासत

कोहली के AlphaFold के नेतृत्व ने संरचनात्मक जीव विज्ञान पर परिवर्तनकारी प्रभाव डाला है, जिसमें प्रणाली की भविष्यवाणियों का उपयोग दुनिया भर के शोधकर्ताओं द्वारा किया जा रहा है। विज्ञान के लिए AI पर उनका व्यापक कार्य एक नए प्रतिमान को स्थापित करने में मदद कर रहा है जहाँ मशीन लर्निंग जीनोमिक्स, सामग्री विज्ञान, और भौतिकी जैसे क्षेत्रों में खोज को तेज करता है। 2025 तक, वे Google DeepMind में अनुसंधान का निर्देशन जारी रखते हैं, मौलिक AI अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को जोड़ने वाली रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।