राया हडसेल गूगल डीपमाइंड में एक शोध वैज्ञानिक हैं, जहाँ वे रोबोटिक्स और सतत सीखने के प्रयासों का नेतृत्व करती हैं। उनका शोध कृत्रिम एजेंटों को अनुभव से लगातार सीखने, नए वातावरणों के अनुकूल होने और कार्यों के बीच स्थानांतरित होने वाले कौशल प्राप्त करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है। वे गहन सुदृढीकरण सीखने में अपने योगदान के लिए सबसे अधिक जानी जाती हैं, जिसमें रोबोटिक्स के लिए RT-2 विज़न-भाषा-क्रिया मॉडल का विकास और तंत्रिका नेटवर्क में विनाशकारी विस्मृति को संबोधित करने वाले सतत सीखने के एल्गोरिदम पर उनका मौलिक कार्य शामिल है।
हडसेल का करियर शैक्षणिक और औद्योगिक दोनों शोध सेटिंग्स में फैला हुआ है। उन्होंने प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों और शोध संस्थानों में पदों पर कार्य किया है, और उनके काम ने कंप्यूटर विज़न से लेकर स्वायत्त प्रणालियों तक के क्षेत्रों को प्रभावित किया है। उनका शोध मशीन लर्निंग प्रणालियों के व्यावहारिक परिनियोजन पर ध्यान केंद्रित करने की विशेषता है, विशेष रूप से रोबोटिक्स में, जहाँ निरंतर अनुकूलन महत्वपूर्ण है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
राया हडसेल ने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। इसके बाद उन्होंने टोरंटो विश्वविद्यालय में स्नातकोत्तर अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर डिग्री और पीएचडी अर्जित की। टोरंटो में, उन्होंने गहन सीखने के अग्रणी जेफ्री हिंटन के पर्यवेक्षण में काम किया, और उनका डॉक्टरेट शोध दृश्य पहचान और आयामीता में कमी के लिए सीखने के तरीकों पर केंद्रित था।
अपनी पीएचडी के दौरान, हडसेल ने उच्च-आयामी डेटा से निम्न-आयामी एम्बेडिंग सीखने की तकनीकें विकसित कीं, जिन्हें छवि मिलान और रोबोट नेविगेशन जैसे कार्यों पर लागू किया गया। उनके शोध प्रबंध ने यह समझने में योगदान दिया कि तंत्रिका नेटवर्क व्यापक लेबल वाले डेटा के बिना उपयोगी प्रतिनिधित्व कैसे सीख सकते हैं, एक विषय जो उनके पूरे करियर में दोहराया गया।
डीपमाइंड में करियर
हडसेल 2014 में डीपमाइंड (अब गूगल डीपमाइंड का हिस्सा) में शामिल हुईं, शुरुआत में एक शोध वैज्ञानिक के रूप में। वे वरिष्ठ शोध वैज्ञानिक और बाद में शोध निदेशक बनीं, जो रोबोटिक्स टीम का नेतृत्व कर रही थीं। डीपमाइंड में, वे सिम्युलेटेड और वास्तविक-विश्व सीखने के बीच की खाई को पाटने में सहायक रही हैं, ऐसे एल्गोरिदम विकसित कर रही हैं जो रोबोट को कच्चे संवेदी इनपुट से सीखने और बातचीत के माध्यम से सुधार करने की अनुमति देते हैं।
उनका एक उल्लेखनीय योगदान RT-2 मॉडल का विकास है, एक विज़न-भाषा-क्रिया मॉडल जो रोबोट को दृश्य और भाषाई निर्देशों को भौतिक क्रियाओं में अनुवाद करने में सक्षम बनाता है। RT-2 बड़े पैमाने पर ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और बड़े भाषा मॉडल पर आधारित है, यह दर्शाता है कि रोबोटिक नियंत्रण इंटरनेट-पैमाने के डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षण से लाभ उठा सकता है। यह कार्य सामान्य-उद्देश्य वाले रोबोटों की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो असंरचित वातावरणों में विभिन्न प्रकार के कार्य कर सकते हैं।
सतत सीखने का शोध
हडसेल के शोध का एक केंद्रीय विषय सतत सीखना है, एक मॉडल की पहले से अर्जित ज्ञान को भूलने के बिना नए कार्यों को सीखने की क्षमता। 2016 के एक महत्वपूर्ण पेपर में, उन्होंने और उनके सहयोगियों ने लोचदार भार समेकन (EWC) की अवधारणा पेश की, एक विधि जो पिछले कार्यों के लिए महत्वपूर्ण भार पर सीखने को धीमा कर देती है, जिससे विनाशकारी विस्मृति कम होती है। यह कार्य सतत सीखने के साहित्य की आधारशिला बन गया है और कई अनुवर्ती अध्ययनों को प्रेरित किया है।
हडसेल ने सतत सीखने के अन्य दृष्टिकोणों का भी पता लगाया है, जिसमें प्रगतिशील तंत्रिका नेटवर्क और pathNet शामिल हैं, जो पुराने कौशल को संरक्षित करते हुए कार्यों के बीच ज्ञान के स्थानांतरण की अनुमति देते हैं। उनका शोध गैर-स्थिर वातावरणों में काम कर सकने वाली सीखने की प्रणालियों को डिजाइन करने के महत्व पर जोर देता है, जो रोबोटिक्स और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों के लिए एक आवश्यकता है।
रोबोटिक्स और सुदृढीकरण सीखना
रोबोटिक्स के क्षेत्र में, हडसेल ने गहन सुदृढीकरण सीखने पर ध्यान केंद्रित किया है, जहाँ एजेंट परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से नीतियाँ सीखते हैं। उनकी टीम ने सिम-से-वास्तविक स्थानांतरण के तरीके विकसित किए हैं, जो सिमुलेशन में प्रशिक्षित रोबोटों को भौतिक दुनिया में प्रभावी ढंग से काम करने में सक्षम बनाते हैं। इसमें डोमेन यादृच्छिकरण और अनुकूली नियंत्रण की तकनीकें शामिल हैं जो सिम्युलेटेड और वास्तविक गतिशीलता के बीच विसंगतियों को ध्यान में रखती हैं।
हडसेल ने बहु-कार्य सीखने पर भी काम किया है, जहाँ एक एकल नीति कई कार्य कर सकती है, और पदानुक्रमित सुदृढीकरण सीखने पर, जो जटिल कार्यों को उप-कार्यों में विघटित करता है। उनका शोध रोबोटिक हेरफेर, नेविगेशन और गति पर लागू किया गया है, जिसमें विभिन्न रोबोटिक प्लेटफार्मों पर प्रदर्शन शामिल हैं, जिनमें हथियार और पैर वाले रोबोट शामिल हैं।
प्रमुख प्रकाशन और प्रभाव
हडसेल ने मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स में कई प्रभावशाली पेपर लिखे या सह-लेखन किए हैं। EWC पर उनका 2016 का पेपर, नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही में प्रकाशित, हजारों बार उद्धृत किया गया है और इसे सतत सीखने के लिए एक मौलिक योगदान माना जाता है। RT-2 पर उनका काम, 2023 में प्रकाशित, मीडिया में व्यापक रूप से कवर किया गया है और मूर्त AI शोध की दिशा को प्रभावित किया है।
उन्होंने ResNet आर्किटेक्चर के विकास में भी योगदान दिया है, जो कंप्यूटर विज़न में एक मानक बन गया, और पाठ्यक्रम सीखने और डेटा संवर्धन जैसे विषयों पर प्रकाशित किया है। उनके शोध को कई पुरस्कारों से मान्यता दी गई है, जिसमें EWC पर उनके काम के लिए इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन (ICLR) में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार शामिल है।
सहयोग और नेतृत्व
गूगल डीपमाइंड में निदेशक के रूप में, हडसेल ने शोधकर्ताओं और इंजीनियरों की एक टीम का नेतृत्व किया है, जो संगठन भर में सहयोग को बढ़ावा देती है। उन्होंने सुदृढीकरण सीखने और रोबोटिक्स परियोजनाओं पर साथी डीपमाइंड वैज्ञानिक कोरय कावुक्कुओग्लू जैसे शोधकर्ताओं के साथ काम किया है। उनका नेतृत्व मूर्त बुद्धिमत्ता में डीपमाइंड की शोध एजेंडा को आकार देने में सहायक रहा है।
हडसेल व्यापक शोध समुदाय में भी सक्रिय रही हैं, न्यूरिप्स, ICML और ICLR जैसे प्रमुख सम्मेलनों के लिए कार्यक्रम समितियों में सेवा कर रही हैं, और विश्वविद्यालयों और उद्योग कार्यक्रमों में आमंत्रित व्याख्यान दे रही हैं। उन्होंने AI के जिम्मेदार विकास की वकालत की है, परिनियोजित प्रणालियों में सुरक्षा और मजबूती के महत्व पर जोर दिया है।
पुरस्कार और मान्यता
हडसेल के योगदान को कई सम्मानों से मान्यता दी गई है। ICLR सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार के अलावा, उन्होंने गूगल शोध पुरस्कार प्राप्त किया है और एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) द्वारा विशिष्ट वक्ता नामित किया गया है। उनका काम लोकप्रिय विज्ञान आउटलेट्स में प्रदर्शित किया गया है, और उन्हें AI और रोबोटिक्स पर अंतर्राष्ट्रीय मंचों पर बोलने के लिए आमंत्रित किया गया है।
वर्तमान कार्य और भविष्य की दिशाएँ
2024 तक, हडसेल गूगल डीपमाइंड में शोध का नेतृत्व जारी रखती हैं, रोबोट सीखने को बढ़ाने और बड़े भाषा मॉडल को भौतिक क्रिया के साथ एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। उनका हालिया कार्य रोबोटों के लिए सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए जनरेटिव AI के उपयोग और रोबोटिक्स के लिए फाउंडेशन मॉडल के विकास की खोज करता है जो कार्यों और अवतारों में सामान्यीकरण कर सकते हैं।
वे सतत सीखने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा के प्रतिच्छेदन में भी रुचि रखती हैं, यह जाँच कर रही हैं कि ऐसी प्रणालियाँ कैसे बनाई जाएँ जो मौजूदा क्षमताओं पर प्रदर्शन से समझौता किए बिना नई स्थितियों के अनुकूल हो सकें। उनकी दृष्टि ऐसे रोबोट बनाने की है जो मनुष्यों की तरह अपने पूरे जीवनकाल में सीख सकें, नए कौशल प्राप्त करते हुए पुराने को बनाए रखें।
विरासत और प्रभाव
राया हडसेल के शोध ने गहन सीखने, सुदृढीकरण सीखने और रोबोटिक्स के क्षेत्रों पर स्थायी प्रभाव डाला है। सतत सीखने पर उनका काम विनाशकारी विस्मृति को संबोधित करने के लिए एक सैद्धांतिक और व्यावहारिक आधार प्रदान करता है, एक समस्या जो आजीवन सीखने की प्रणालियों के विकास के लिए केंद्रीय बनी हुई है। रोबोट सीखने में उनके योगदान ने मूर्त AI में संभव की सीमाओं को आगे बढ़ाया है, यह दर्शाता है कि बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षण को भौतिक क्रिया में प्रभावी ढंग से स्थानांतरित किया जा सकता है।
उनका प्रभाव उनके प्रकाशनों से परे फैला हुआ है; उन्होंने कई छात्रों और कनिष्ठ शोधकर्ताओं को मार्गदर्शन दिया है, जिनमें से कई ने क्षेत्र में अपने स्वयं के योगदान दिए हैं। गूगल डीपमाइंड में अपने नेतृत्व के माध्यम से, उन्होंने दुनिया के अग्रणी AI शोध संगठनों में से एक की दिशा को आकार देने में मदद की है।
यह भी देखें
संदर्भ
- Kirkpatrick, J., Pascanu, R., Rabinowitz, N., et al. (2017). Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the National Academy of Sciences.
- Zoph, B., et al. (2023). RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control. arXiv.
- Hadsell, R., Chopra, S., & LeCun, Y. (2006). Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping. CVPR.
- Rusu, A. A., et al. (2016). Progressive Neural Networks. arXiv.
बाहरी लिंक
- गूगल स्कॉलर प्रोफ़ाइल
- गूगल डीपमाइंड शोध पृष्ठ