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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने आर्थिक चुनौतियों के बीच पहले तिमाही में चीनी तकनीकी दिग्गज अलीबाबा और बायडू को मजबूती दी
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर खर्च ने पहली तिमाही में कुछ चीनी टेक कंपनियों को आर्थिक चुनौतियों के बावजूद प्रोत्साहन दिया। स्टैंसबेरी रिसर्च के एनालिस्ट ब्रायन टाइसैंको ने अलिबाबा और बैडू के क्लाउड व्यवसायों में मजबूत विकास का जिक्र किया, जिसमें अलिबाबा का क्लाउड राजस्व वर्ष-दर-वर्ष 18% बढ़ा और बैडू का AI क्लाउड व्यवसाय 42% बढ़ा है। उन्होंने कहा कि जल्द ही ये दोनों कंपनी अपने व्यवसाय के दूसरे सबसे बड़े भाग के रूप में क्लाउड सेवाओं को स्थापित कर सकती हैं और वर्षों के एकल-अंकीय आय वृद्धि के बाद फिर से मजबूत विकास की नींव बन सकती हैं। अलिबाबा, टेनसेंट और JD. com ने भी डबल-डिजिट मार्केटिंग राजस्व वृद्धि रिपोर्ट की, जो AI उपकरणों द्वारा उपभोक्ता लक्षित करने में मदद मिली। यह बदलाव चीनी बाजार के बदलते हुए परिदृश्य का संकेत है। मॉर्गन स्टेनली के चीनी इक्विटी रणनीतिकार लॉरा वांग ने देखा कि AI, प्रौद्योगिकी और नई अर्थव्यवस्था क्षेत्रों के उभरने से बाजार के नेता बन रहे हैं, जो पिछले डिसरप्टिव पांच वर्षों के बाद 2021 की शुरुआत के बाद से लाभों पर हावी इंटरनेट और उपभोक्ता स्टॉक्स को बदल रहे हैं। मॉर्गन स्टेनली के 60 चीनी AI स्टॉक विकल्पों में, 19 मई तक ओवरवेट रेटिंग वाली, हांगकांग में कारोबार करने वाली कंपनियां जिनकी प्रोजेक्टेड अपसाइड 50% से ऊपर है, उनमें शामिल हैं: गश्येंगटंग, एक हेल्थकेयर कंपनी जो पारंपरिक चीनी चिकित्सा के लिए AI विकसित कर रही है और एक "AI चिकित्सक सहायक" है, जिसने पहले तिमाही में ग्राहक यात्राओं में 12. 7% की वृद्धि के साथ 1. 21 मिलियन देखे; और बैरांग, जो राज्य के स्वामित्व वाली बैंकों और वित्तीय फर्मों को क्लाउड-आधारित AI सेवाएँ प्रदान करता है और जिसकी AI मूल्यांकन मॉडल का उपयोग अलिबाबा के ताओबाओ और टमल प्लेटफार्मों द्वारा किया जाता है। मॉर्गन स्टेनली के विश्लेषक अलिबाबा और टेनसेंट को बैडू और आईफ्लाइटेक की तुलना में अधिक पसंद करते हैं, और मिटुआन, मिटूआन, और ट्रिप. कॉम को क्वैशौ और JD. com पर अधिक प्रोत्साहन देते हैं। मुख्यभूटान सूचीबद्ध कंपनियों में, 2024 के प्रारंभ में 43% की तुलना में 2024 में 68% ने अपनी वार्षिक रिपोर्टों में AI का उल्लेख किया है, जो HSBCकियनहाई सिक्योरिटीज के अनुसंधान प्रमुख स्टीवन सन के अनुसार है। HSBC ने मुख्य क्लाउड सेवा प्रदाताओं के लिए 2025 के पूंजीगत व्यय उम्मीदों में भी थोड़ी वृद्धि की है, जो उनके AI व्यवसायों में विश्वास दर्शाता है। इन्फ़ॉर्मेशन टेक्नोलॉजी सेक्टर में AI अपनाने में वृद्धि के कारण पहली तिमाही में आय 24. 7% बढ़ी, जो इसे सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले क्षेत्रों में से एक बनाता है। HSBC का बाय रेटिंग वाला चॉइस संगफोर, जो शेनझेन में सूचीबद्ध एक उद्यम सॉफ्टवेयर और साइबर सुरक्षा कंपनी है, उम्मीद करता है कि AI की तेज़ गोद लेने से आय वृद्धि में तेज़ी आएगी। चीनी कंपनी डीपसीक ने जनवरी में वैश्विक निवेशकों को चौंका दिया था, जब उसने ओपनएआई के चैटजीपीटी से मुकाबला करते हुए बहुत ही कम लागत पर सेवाएँ दीं, और तब से कई चीनी कंपनियों ने वीडियो और 3D मॉडल जेनरेशन के लिए AI टूल्स लॉन्च किए हैं। मॉर्गन स्टेनली के विश्लेषक मानते हैं कि चीन की हाल की तकनीकी प्रगति के पीछे उसके बड़े इंजीनियर पूल, डेटा संसाधन, और विशाल सोशल मीडिया व ईकॉमर्स पारिस्थितिकी तंत्र का योगदान है, साथ ही समर्थकारी सरकारी नीतियों के कारण जिन्होंने तकनीक के अपनाने को तेज किया है। उनका मानना है कि ये संरचनात्मक सुधार अमेरिकी-चीन टैरिफ विवाद और मैक्रोइकॉनॉमिक चुनौतियों से कम प्रभावित होंगे, जिससे चीन दीर्घकालिक विदेशी निवेश के लिए आकर्षक रहेगा, विशेष कंपनियों में जो अन्य जगह नहीं मिलतीं, несмотря कि सामान्य धीमापन। विश्लेषकों ने कहा कि चीनी सूचीत स्टॉक्स का अधिकांश राजस्व घरेलू रूप से आता है, जिसमें केवल लगभग 3% अमेरिकी राजस्व से संबंधित है। — CNBC के माइकल ब्लूम ने इस रिपोर्ट में सहयोग किया।
Brief news summary
पहले क्वार्टर में, चीनी तकनीकी कंपनियों ने आर्थिक चुनौतीओं के बावजूद एआई द्वारा प्रेरित मजबूत वृद्धि दिखाई। अलीबाबा की क्लाउड रेवेन्यू में साल-दर-साल 18% की बढ़ोतरी हुई, वहीं बाउदेक की एआई क्लाउड शाखा में 42% की तेजी आई, जो तेज़ी से क्लाउड सेवा विस्तार का संकेत है। प्रमुख कंपनियों जैसे अलीबाबा, टेनसेंट, और JD.com ने एआई-संचालित उपभोक्ता लक्षित करने के कारण दोहरे अंक की मार्केटिंग आय में वृद्धि देखी। मॉर्गन स्टैनली ने कहा कि बाजार में बदलाव एआई, टेक्नोलॉजी, और नई अर्थव्यवस्था क्षेत्रों को समर्थन दे रहा है, जिसमें गूशेंगतांग और बैरॉंग जैसी नई कंपनियां उभर रही हैं, जो अलीबाबा और टेनसेंट के साथ ही बढ़ रही हैं, जबकि बाउदेक और आईफ्लाइटेक के मुकाबले। 2024 की रिपोर्टों में एआई का उल्लेख 43% से बढ़कर 68% हो गया है, जो उद्योग में भरोसे के बढ़ते संकेत हैं। HSBC ने कहा कि AI को अपनाने के चलते आईटी आय में 24.7% की बढ़ोतरी हुई है, जिससे साइबर सुरक्षा कंपनी संगरफ के मजबूत अवसर उभर रहे हैं। चीनी AI डेवलपर्स जैसे DeepSeek, कम लागत पर OpenAI के ChatGPT से मुकाबला कर रहे हैं, स्थानीय प्रतिभा, विशाल डेटा, और सरकार के समर्थन का प्रयोग कर। अमेरिका आधारित आय पर सीमित निर्भरता उन्हें दीर्घकालिक निवेश के लिए अनूठे अवसर प्रदान करती है, खासकर वैश्विक अनिश्चितताओं के बीच।
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता खासकर महिलाओं के नौकरीों को बदल …
मास मार्केट कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपभोक्ताओं के लिए उपलब्ध हुए अभी तीन साल भी नहीं हुए हैं कि लगभग हर उद्योग में व्यवसाय तेजी से इस तकनीक को अपनाने की होड़ में लग गए हैं, ठीक वैसे ही जैसे एंटीवैक्सर्स मल्टी-लेवल मार्केटिंग स्कीम की ओर आकर्षित होते हैं। 2024 तक, पांच हजार से अधिक कर्मचारियों वाली कंपनियों में से आधे से अधिक एआई का उपयोग कर रही थीं। बजट-जागरूक मालिकों के लिए, एआई वादा करता है कि यह उत्पादकता बढ़ाएगा और परिचालन लागत कम करेगा — खासकर पारंपरिक रूप से मानव कर्मचारियों को दी जाने वाली मजदूरी में कमी करेंगे। हालांकि, जब दुनियाभर के कर्मचारी एक AI-आधारित भविष्य को लेकर चिंतित हो रहे हैं, जिसमें कुछ बड़े टेक जायंट्स का वर्चस्व है, तो AI को अपनाने की होड़ का प्रभाव नौकरी बाजार पर स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहा है। एआई के कारण, युवा कॉलेज स्नातकों की संख्या कार्यबल में सबसे कम स्तर पर पहुंच चुकी है, पूर्णकालिक वेतनभोगी पदों की जगह तेजी से जिग भूमिका ले रही है, और रेज़्यूमे में भ्रामक जानकारी देना आम हो गया है क्योंकि नौकरी की खोज एक Nightmare बन चुकी है। मैक्क या एंड्रीसेन जैसे धनी तकनीकी नेताओं का कहना है कि तकनीक हमें जादुई तरीके से स्वतंत्र कर देगी, लेकिन इतिहास हमें अलग कहानी सुनाता है: तकनीकी प्रगति अक्सर मौजूदा असमानताओं को बढ़ावा देती है, उन्हें कम नहीं करती। इस पैटर्न को महान विचारकों जैसे अल्बर्ट आइंस्टीन और स्टीफ़न हॉकिंग ने AI मुख्यधारा में आने से बहुत पहले ही देखा था। वास्तव में, AI पहले ही Gender और Race आधारित Bias दिखा चुका है, जो इसके प्रशिक्षित डेटा का परिणाम है, और विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि पक्षपातपूर्ण सॉफ्टवेयर का वैश्विक rollout करने से शोषण को बढ़ावा मिल रहा है। अप्रत्याशित रूप से, संयुक्त राष्ट्र की इंटरनेशनल लेबर ऑर्गनाइजेशन (ILO) की एक नवीनतम रिपोर्ट के अनुसार, AI रोजगार में लैंगिक अंतर को और भी व्यापक बनाने की आशंका है। 2023 के अनुमान पर आधारित इस रिपोर्ट में बताया गया है कि उच्च-आय वाले देशों जैसे अमेरिका में महिलाओं के “अधिक स्वचालन क्षमता” वाले पदों में होने के अवसर 7
ब्लॉकचेन एसोसिएशन ने SEC से लचीली क्रिप्टो नियामक नी…
2 मई को, ब्लॉकचेन एसोसिएशन, जो कॉइनबेस, रिवल्प और यूनिस्वाप लैब्स जैसे प्रमुख उद्योग हस्तियों का प्रतिनिधित्व करता है, ने यूएस सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन (SEC) को नए चेयर पॉल एस.
मेडिकल गलतियां अभी भी मरीजों को नुकसान पहुँचा रही…
जॉन वीडर्सपैन, यूडब्ल्यू मेडिसिन में सिएटल में एक नर्स एनेस्थेटिस्ट हैं, जिन्हें उच्च-दबाव वाले ऑपरेशन रूम में गलतियों के होने की संभावना का बखूबी पता है, खासकर तब जब आपातकालीन स्थितियों में एड्रेनालिन और आपातकालीनता के कारण गंभीर दवाओं का जल्दबाजी में प्रशासन किया जाता है। चल रहे रोगी सुरक्षा प्रयासों के बावजूद, दवा की गलतियाँ अक्सर होती हैं, जो कम से कम 20 में से 1 रोगी को प्रभावित करती हैं, और विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार, अमेरिका में रोजाना लगभग 13 लाख चोटें और एक मौत हो जाती है। दवा की गलतियाँ अक्सर गलत दवा या गलत मात्रा में देने से होती हैं। अस्पतालों ने गलतियों को रोकने के लिए रंग-कोडित लेबल और बारकोड स्कैनर जैसी सुरक्षा उपायें लागू की हैं, फिर भी गलतियाँ रुक नहीं रही हैं। डॉ
ब्लॉकचेन ट्रायलेम्मा का समाधान! विकेंद्रीकरण, सुरक्षा …
मई 2025 तक, ब्लॉकचेन ट्रिलेमा क्रिप्टोक्यूरेंसी और ब्लॉकचेन क्षेत्र में एक मुख्य चुनौती बना हुआ है। इसे ईथरियम के सह-संस्थापक विटालिक बुटेरिन ने प्रस्तावित किया था, जो तीन आवश्यक ब्लॉकचेन विशेषताओं को समानांतर प्राप्त करने में कठिनाई को दर्शाता है: विकेंद्रीकरण, सुरक्षा, और स्केलेबिलिटी। यह अवधारणा अभी भी ब्लॉकचेन विकास को प्रभावित कर रही है, जिसमें इन तीन स्तंभों के बीच संतुलन बनाने का प्रयास जारी है बिना किसी को छोड़ दिए। **ब्लॉकचेन ट्रिलेमा क्या है?** ब्लॉकचेन ट्रिलेमा इस बात पर जोर देता है कि नेटवर्क बनाते समय डेवलपर्स को किन-किन संघर्षों का सामना करना पड़ता है। हर एक घटक आवश्यक है, फिर भी एक को बेहतर बनाने का प्रयास अक्सर दूसरे को नुकसान पहुंचाता है: - **विकेंद्रीकरण:** ब्लॉकचेन का आधारभूत सिद्धांत, नियंत्रण को सहभागियों के बीच वितरित करना, न कि एक अकेली संस्था पर निर्भर रहना। यह सेंसरशिप और विफलता के प्रति प्रतिरोध बढ़ाता है, लेकिन सहमति बनाने में जटिलता और लेनदेन में देरी हो सकती है। - **सुरक्षा:** नेटवर्क को दोहरी खर्च या नियंत्रण जैसे हमलों से बचाने के लिए प्रूफ-ऑफ-वर्क या प्रूफ-ऑफ-स्ट्रेक जैसी प्रणालियों का उपयोग किया जाता है। मजबूत सुरक्षा से गति कम हो सकती है या लागत बढ़ सकती है। - **स्केलेबिलिटी:** बहुत तेज़ी से अधिक लेनदेन प्रोसेस करने की क्षमता, जो व्यापक स्वीकृति के लिए आवश्यक है। उदाहरण के लिए, बिटकॉइन प्रति सेकंड लगभग सात लेनदेन ही संभाल सकता है—जो वैश्विक उपयोग के लिए बहुत कम है। स्केलेबिलिटी बढ़ाने का प्रयास अक्सर विकेंद्रीकरण या सुरक्षा का बलिदान कराता है। ट्रिलेमा सुझाव देता है कि कोई भी ब्लॉकचेन इन तीनों को पूरी तरह से अनुकूलित नहीं कर सकता—उदाहरण के लिए, स्केलेबिलिटी बढ़ाने पर कभी-कभी कुछ कार्य केंद्रित हो सकते हैं, जिससे विकेंद्रीकरण कम होता है; सुरक्षा को प्राथमिकता देने से लेनदेन की गति धीमी हो सकती है, जिससे स्केलेबिलिटी प्रभावित होती है। **ब्लॉकचेन ट्रिलेमा क्यों महत्वपूर्ण है?** तकनीकी समस्या से परे, ट्रिलेमा मुख्यधारा के ब्लॉकचेन अपनाने में एक बाधा है। पारंपरिक प्रणालियों जैसे बैंकिंग से मुकाबला करने के लिए, ब्लॉकचेन को विकेंद्रीकृत (भरोसेमंद के लिए), सुरक्षित (धोखाधड़ी से बचाने के लिए) और स्केलेबल (वैश्विक मात्रा का समर्थन करने के लिए) होना चाहिए। जब तक इन तीनों में संतुलन नहीं आएगा, ब्लॉकचेन की पूरी क्षमता पूरी तरह से नहीं हा¡सिल हो पाएगी। यह तनाव जिन डिज़ाइन विकल्पों को आकार देता है: बिटकॉइन सुरक्षा और विकेंद्रीकरण को प्राथमिकता देता है, लेकिन इसकी स्केलेबिलिटी कमजोर है, जबकि कुछ नए ब्लॉकचेन स्केलेबिलिटी को ऊपर रखते हैं और विकेंद्रीकरण से समझौता करते हैं, जो अधिक केंद्रित प्रणालियों जैसी दिखती हैं। **वर्तमान में ट्रिलेमा का समाधान खोजने के प्रयास** 2025 तक, कोई भी ब्लॉकचेन इस ट्रिलेमा को पूरी तरह हल नहीं कर पाया है, लेकिन कई उल्लेखनीय प्रयास किए गए हैं: - **लेयर-2 प्रोटोकॉल:** मौजूदा ब्लॉकचेन के ऊपर बनाए गए ताकि स्केलेबिलिटी में सुधार हो सके बिना मूल परत को बदले। बिटकॉइन के लिए लाइटनिंग नेटवर्क तेज़ ऑफ-चेन लेनदेन को संभव बनाता है, साथ ही सुरक्षा और विकेंद्रीकरण बनाए रखते हुए। - **शार्डिंग:** ईथरियम 2
OpenAI की हार्डवेयर में निवेश, जॉनी आइव की स्टार्टअप…
OpenAI, एक अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और परिनियोजन कंपनी, सॉफ्टवेयर और एआई मॉडल से आगे बढ़ते हुए हार्डवेयर में भारी निवेश कर रहा है, जिसमें जॉनी Ive द्वारा स्थापित स्टार्टअप का अधिग्रहण शामिल है। जॉनी Ive, जो अपनी उल्लेखनीय डिजाइन के लिए जाने जाते हैं और जिन्होंने Apple के आइकॉनिक उत्पादों को आकार देने में मदद की है, इस रणनीतिक कदम के तहत नए उपभोक्ता उपकरण विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जो एआई को गहराई से एकीकृत करें। यह पारंपरिक व्यक्तिगत कंप्यूटर और स्मार्टफोन से कहीं अधिक है। जॉनी Ive, जिनकी सरल और सुगम डिज़ाइन के लिए बहुत प्रशंसा की गई है, उन्होंने iPhone, iPad और MacBook जैसे उत्पाद बनाए हैं। अब वे OpenAI के सीईओ सैम अल्टमैन के साथ मिलकर काम करेंगे। उनका सहयोग उन्नत एआई तकनीक को विश्व-स्तरीय औद्योगिक डिज़ाइन के साथ मिलाकर नई पीढ़ी की उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स ला सकता है। नई कंपनी, जिसका नाम "io" है, का उद्देश्य रोज़ाना के उपकरणों में एआई को नए तरीके से शामिल करना है, जिसमें पारंपरिक स्मार्टफोन की बजाय अधिक स्मार्ट हार्डवेयर पर ध्यान केंद्रित है, जैसे प्रगतिशील वियरेबल्स, उच्च गुणवत्ता वाले एआई सक्षम हेडफ़ोन, और कैमरा से लैस डिवाइस। यह उद्योग में रुझानों के अनुरूप है, जहां तकनीक नेता स्मार्ट ग्लास और ऑगमेंटेड रियलिटी (AR) का विकास कर रहे हैं ताकि अधिक इंटरैक्टिव, बुद्धिमान अनुभव पैदा किए जा सकें। यह पहल इस व्यापक टेक्नोलॉजी आंदोलन को दर्शाती है जहां AI को केवल सॉफ्टवेयर के रूप में ही नहीं, बल्कि भौतिक उपकरणों में भी समाहित किया जा रहा है। Ive की दुनिया को डिजाइन करने की परंपरा और OpenAI की AI विशेषज्ञता के साथ, io उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स में क्रांति ला सकता है, ऐसे उत्पाद प्रदान करते हुए जो स्मार्ट, सुंदर और प्रभावशाली हैं। कैमरे से लैस उपकरणों पर जोर से फोटोग्राफी, स्थानिक जागरूकता, इशारे की पहचान और AI आधारित गोपनीयता की संभावनाओं का संकेत मिलता है। स्पर्धामय क्षेत्र में, जहां Apple, Meta और Google जैसी कंपनियां स्मार्ट ग्लास और AR प्लेटफार्म बना रही हैं, OpenAI का io के जरिए निवेश, एक मजबूत विश्वास को दर्शाता है कि एआई और हार्डवेयर का घनिष्ठ संयोजन नई उत्क्रांत उपयोगकर्ता अनुभव का आधार बनेगा। यह संयोजन AI सॉफ्टवेयर और भौतिक उपकरणों के बीच की रेखा को धुंधला कर देता है, ऐसे उत्पाद बनाने में सक्षम हो सकता है जो अपने आसपास के वातावरण को पहचान, समझ और इंटरैक्ट करते हैं—मनोरंजन, स्वास्थ्य और फिटनेस जैसे क्षेत्रों को प्रभावित करते हुए। Ive के स्टार्टअप का अधिग्रहण एक रणनीतिक दृष्टिकोण का प्रतिबिंब है, जो डिज़ाइन की उत्कृष्टता और AI नवाचार को एकीकृत करता है। इन कौशलों का लाभ उठाकर, io अगली पीढ़ी के उपभोक्ता उपकरणों का नेतृत्व कर सकता है, ऐसे उत्पाद बनाना जो मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन को पूरी तरह से नया रूप दें। जैसे-जैसे यह प्रयास आगे बढ़ रहा है, उद्योग में विश्लेषक उत्साह के साथ io के उत्पाद घोषणाओं और नीतियों का इंतजार कर रहे हैं। सारांश में, जॉनी Ive के स्टार्टअप के अधिग्रहण के माध्यम से OpenAI का हार्डवेयर में निवेश, AI-समेकित उपभोक्ता प्रौद्योगिकी में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। AI से प्रेरित, कैमरा-केंद्रित उपकरणों पर केंद्रित io का निर्माण, बुद्धिमान हार्डवेयर के क्रांति लाने और व्यक्तिगत संपर्क, संचार और प्रौद्योगिकी अनुभवों के भविष्य को आकार देने में अहम भूमिका निभाएगा।
वायरलेस सेंसर नेटवर्क और टाइम शिफ्टेड विश्लेषण का उप…
ब्लॉकचेन तकनीक ने इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) सिस्टम में सुरक्षा और निजता को बढ़ाने के लिए एक मजबूत समाधान के रूप में 자리 बनाई है, क्योंकि यह डेटा संग्रह को विकेंद्रित करता है और क्रिप्टोग्राफी के माध्यम से लेनदेन को सुरक्षित बनाता है, जिससे डेटा अपरिवर्तनीयता सुनिश्चित होती है और अनधिकृत पहुंच से सुरक्षा मिलती है। प्रारंभिक काम में स्मार्ट होम्स के लिए हल्के ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव किया गया था, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ता डेटा को बाहरी हमलों से सुरक्षित करना था। स्मार्ट अनुबंध further स्वचालित रूप से डिवाइस क्रियाएं निर्धारित ट्रिगर्स के आधार पर नियंत्रित करते हैं। हालाँकि, ब्लॉकचेन की गणनात्मक आवश्यकताएँ और सहमति तंत्र विलंब उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे वास्तविक समय की अनुप्रयोगों में दक्षता कम हो सकती है। ब्लॉकचेन को मशीन लर्निंग (ML) के साथ मिलाने का प्रयास चल रहा है ताकि 6G नेटवर्क में सुरक्षा प्रबंधन को बेहतर बनाया जा सके और स्मार्ट सिटी संरचनाओं का अनुकूलन किया जा सके, जिससे ऊर्जा और यातायात जैसे क्षेत्रों में पारदर्शिता, सुरक्षा और दक्षता बढ़े। ब्लॉकचेन के अनुप्रयोग भी IoT स्मार्ट उपकरणों की सुरक्षा और निजता को मजबूत बनाते हैं। प_predictive temperature control में ML का प्रयोग इसकी प्रतिक्रिया क्षमता और ऊर्जा दक्षता को बढ़ाने के कारण तेजी से बढ़ रहा है। ML एल्गोरिदम ऐतिहासिक इनडोर तापमान, उपस्थिति और मौसम डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि ताप या ठंडक की आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाया जा सके, जिससे पूर्वकालीन प्रणाली समायोजन संभव हो सके। अध्ययन बताते हैं कि ML आधारित नियंत्रण प्रणाली प्रतिक्रिया प्रणाली की तुलना में ऊर्जा खपत को 18% तक कम कर सकती है। ऐसी पूर्वानुमान प्रणाली को मजबूत, सुरक्षित डेटा हैंडलिंग की आवश्यकता होती है ताकि रीयल-टाइम और ऐतिहासिक इनपुट को संसाधित किया जा सके। एज-कंप्यूटिंग का उपयोग इन बार-बार क्लाउड प्रोसेसिंग विलंब और बैंडविड्थ समस्याओं को कम करने के लिए किया जाता है, जिससे रीयल-टाइम निर्णय लेना बेहतर होता है, विशेष रूप से स्मार्ट तापमान नियंत्रण के लिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और ब्लॉकचेन तकनीकों के बीच सहयोग औद्योगिक उत्पादकता, संचालन की विश्वसनीयता और डेटा सुरक्षा को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाता है। स्पष्टीकरणयोग्य AI को ब्लॉकचेन के साथ मिलाकर वित्तीय निर्णय लेने में पारदर्शिता और विश्वास बढ़ता है। स्मार्ट होम फ्रेमवर्क, जो ब्लॉकचेन और डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करते हैं, ऊर्जा दक्षता, सुरक्षा, और स्वचालन में प्रगति दिखाते हैं। डिफरेंशियल प्राइवेसी मॉडल को ब्लॉकचेन के साथ मिलाकर उपयोगकर्ता डेटा की निजता की बेहतर सुरक्षा की जाती है। BEDS जैसे सिस्टम स्मार्ट होम्स और वाहनों में डेटा प्रबंधन को बेहतर बनाते हैं, जिससे सेंसर डेटा का कुशल निर्धारण होता है। ब्लॉकचेन और वायरलेस सेंसर नेटवर्क (WSNs) के संयुक्त प्रयास डेटा की अखंडता और विश्वसनीयता को बढ़ाते हैं, जबकि नई स्वार्म इंटेलिजेंस विधियां WSN की सुरक्षा और दक्षता को मजबूत करती हैं। अन्य शोध माइक्रोग्रिड संचालन, वायरलेस बिजली स्थानांतरण प्रणालियों, और स्मार्ट होम्स में नवीकरणीय ऊर्जा को बेहतर बनाने के लिए उन्नत पूर्वानुमान और अनुसूचना का उपयोग करते हैं, अक्सर ML एल्गोरिदम के संयोजन से ऊर्जा खपत की पूर्वानुमान हैं। उपभोक्ता का विश्वास AI-संचालित स्मार्ट होम उपकरणों को अपनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और इससे इन तकनीकों के प्रयोग की इच्छा प्रभावित होती है। समीक्षाएँ ऊर्जा प्रबंधन पर केंद्रित हैं जो तापमान नियंत्रण और दक्षता को अनुकूल बनाता है, जबकि ब्लॉकचेन का विश्लेषण स्मार्ट होम डेटा विनिमय की सुरक्षा पर है। WSNs रीयल-टाइम डेटा संग्रह में प्रमुख हैं, जो पूर्वानुमान तापमान नियंत्रण फ्रेमवर्क में ऊर्जा दक्षता बढ़ाने के लिए विभिन्न ML रणनीतियों का उपयोग करते हैं। ब्लॉकचेन-सक्षम विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार स्मार्ट होम ऊर्जा प्रबंधन लक्ष्यों के साथ मेल खाता है। डेटा संग्रह तरीके ऊर्जा उपयोग को कम करने और सटीकता बढ़ाने के लिए WSN के प्रदर्शन का अनुकूलन करते हैं। संज्ञानात्मक एजेंट IoT संदर्भ-आगत अनुकूलता सक्षम बनाते हैं। नवीन हाइब्रिड वास्तुकलाएं और एजेंट-आधारित एल्गोरिदम संसाधन खोज और नोड लोकलाइजेशन को बेहतर बनाते हैं, जिससे IoT नेटवर्क की स्केलेबिलिटी और सुरक्षा मजबूत होती है। यह कार्य मुख्य रूप से (1) AI और ब्लॉकचेन के संयुक्त प्रयोग से पूर्वानुमान तापमान प्रबंधन और सुरक्षित डेटा हैंडलिंग; (2) पूर्वानुमान शेड्यूलिंग और गतिशील घटना पहचान को मिलाने वाले फ्रेमवर्क का विकास; और (3) ऊर्जा दक्षता, सुरक्षा, और स्केलेबिलिटी के प्रदर्शन का मूल्यांकन में योगदान देता है। हालांकि प्रगति हुई है, फिर भी कुछ खामियां बनी हुई हैं: तापमान नियंत्रण के लिए ब्लॉकचेन का पूर्वानुमान ML के साथ सीमित संयोजन सुरक्षित और अनुकूलित समाधानों को अवरुद्ध करता है; कई प्रणालियों में मजबूत डेटा सुरक्षा के साथ पूर्वानुमान नियंत्रण नहीं है; क्लाउड-केंद्रित प्रोसेसिंग विलंब और गणनात्मक बाधाएं वास्तविक समय प्रतिक्रिया में बाधा बनती हैं; और ऊर्जा प्रबंधन को अक्सर गतिशील मूल्य निर्धारण और विकेंद्रीकृत व्यापार की संभावनाओं को नहीं अपनाया जाता है। यह पेपर इन खामियों को दूर करने के लिए Aआई-सक्षम ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जिसमें WSN, ML आधारित पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण, और एज कंप्यूटिंग को समय-शिफ्ट किए गए डेटा प्रसंस्करण के साथ जोड़ा गया है। मुख्य नवाचारों में शामिल हैं: पूर्वानुमान ML के साथ सुरक्षित ब्लॉकचेन समर्थित नियंत्रित तापमान प्रबंधन; विलंबता कम करने के लिए स्थानीय डेटा प्रसंस्करण और समय-शिफ्ट विश्लेषण का उपयोग; उन्नत WSN के माध्यम से सटीक घटना पहचान और ऊर्जा न्यूनतम करने के लिए पूर्वानुमान शेड्यूलिंग; स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग कर गतिशील कीमतों पर पीयर-टू-पीयर ऊर्जा व्यापार; और बेहतर ऊर्जा दक्षता तथा सुरक्षित विकेंद्रीकृत प्रबंधन के साथ स्केलेबिलिटी। इस क्षेत्र में विभिन्न AI/ML मॉडल का उपयोग किया जाता है: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANNs) और डीप न्यूरल नेटवर्क जटिल गैर-रेखीय समय-श्रृंखला मॉडल करते हैं, जो तापमान और ऊर्जा पूर्वानुमान में सहायक हैं; सपोर्ट वेक्टर मशीनें (SVMs) उच्च-आयामी डेटा पर रिग्रेशन करती हैं; रैंडम फॉरेस्ट (RF) मजबूत कीसंख्या वाली पूर्वानुमान प्रदान करता है; रिकरंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) समय-निर्भर पूर्वानुमान में उत्कृष्ट हैं; निर्णय वृक्ष (DT) तापमान नियंत्रण के लिए व्याख्येय निर्णय लेने का मॉडल बनाते हैं। ये मॉडल HVAC सिस्टम के अनुकूलन में पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाते हैं। समस्या के स्वरूपण में तापमान डाइनामिक्स को हीट ट्रांसफर के आधार पर मॉडल करना, ML का उपयोग कर भविष्य के तापमान और ऊर्जा उपयोग का पूर्वानुमान लगाना, और नियंत्रण कानूनों का प्रयोग कर इनडोर तापमान को उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं में बनाए रखना शामिल है। आराम के मापदंडों के अंतर्गत ऊर्जा खपत को कम किया जाता है। समय-शिफ्ट विश्लेषण गैर-जरूरी गणना को ऑफ-पीक समय में स्थानांतरित करता है, जिससे पीक पर गणना की समस्याएं कम होती हैं। ब्लॉकचेन सेंसर डेटा और नियंत्रण संकेतों को सुरक्षित बनाता है, क्योंकि यह हैश किए गए, अपरिवर्तनीय ब्लॉक्स में स्टोर करता है, जिससे डेटा की अखंडता और पारदर्शिता सुनिश्चित होती है। गतिशील हीटिंग/कूलिंग घटनाओं का पता तापमान परिवर्तन दर के माध्यम से चलता है, और पर्यावरणीय बदलाव को ध्यान में रखते हुए ML का उपयोग Thresholds को अनुकूलित करता है। पूर्वानुमानित अनुसूची ऐतिहासिक घटनाओं के पैटर्न का उपयोग कर हीटिंग आवश्यकताओं की पूर्व कल्पना करता है, जिससे पूर्व-सक्रिय और ऊर्जा दक्ष क्रिया संभव होती है। एक मुख्य नवाचार स्मार्ट होम्स के बीच ब्लॉकचेन-आधारित विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार है, जिसमें अतिरिक्त नवीकरणीय ऊर्जा को स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग करके गतिशील मूल्यों पर सुरक्षित रूप से व्यापार किया जाता है। वायरलेस सेंसर नेटवर्क सक्रिय सेंसर का अनुकूली प्रबंधन कर ऊर्जा खपत को कम करते हैं, जबकि कवरेज बनाए रखते हैं। कई स्मार्ट होम्स को एजेंट के रूप में एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क में सहयोग करके ऊर्जा लोड साझा करने और पीक मांग को घटाने में मदद मिलती है। एक अनुकूलन नियंत्रण एल्गोरिदम वास्तविक समय प्रतिक्रिया और सीखने की दर का उपयोग कर ऊर्जा उपयोग और तापमान विचलन को न्यूनतम करता है। इस सिस्टम का एल्गोरिदम ऐतिहासिक और रीयल-टाइम सेंसर डेटा को संग्रहित और पूर्वप्रसंस्कृत करता है; ML मॉडल का प्रशिक्षण करता है; तापमान और ऊर्जा उपयोग की भविष्यवाणी करता है; हीटिंग/कूलिंग घटनाओं का पता लगाता है; ब्लॉकचेन के माध्यम से सुरक्षित, अपरिवर्तनीय लॉगिंग और सहमति सुनिश्चित करता है; पूर्वानुमानित शेड्यूलिंग और अनुकूलन करता है; और प्रतिक्रिया के आधार पर डाइनामिक रूप से अनुकूलन करता है। प्रदर्शन का मूल्यांकन सटीकता, ऊर्जा बचत, स्केलेबिलिटी, और विलंभ पर किया जाता है। सिमुलेशन अध्ययन वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करते हैं, जिसमें WSN और IoT उपकरण तापमान, ऊर्जा उपयोग, और रेडिएटर की स्थिति को निगरानी करते हैं, साथ ही बाहरी मौसम डेटा भी, जो छह महीनों से कई कमरों में संग्रहित किया गया है। डेटा का पूर्वप्रसंस्करण_missing values को इंटरपोलेशन से भरना, आउट लायर्स को इंटरक्वाराइल रेंज फ़िल्टरिंग से हटाना, सामान्यीकरण करना, और समय-आधारित पैटर्न के लिए विशेषताओं को निकालना शामिल है। न्यूरल नेटवर्क मॉडल प्रशिक्षित और विज़ुअलाइज़ किए जाते हैं ताकि अनुकूलित सीखने की प्रक्रिया को प्रदर्शित किया जा सके। सिमुलेशन सिस्टम की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं कि वह बाहरी परिवर्तनों के बीच रीयल-टाइम पूर्वानुमान नियंत्रण के माध्यम से इनडोर तापमान को स्थिर रखते हुए ऊर्जा की खपत में महत्वपूर्ण कमी लाता है। ब्लॉकचेन का उपयोग डेटा की सुरक्षा और विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार व अनुसूची का समर्थन करता है। सिस्टम जलदी ही रेडिएटर के हीट ऑन/ऑफ और कूलिंग घटनाओं का पता लगाता है, ML आधारित Thresholds के साथ, जो ऊर्जा-प्रभावी पूर्वकालीन नियंत्रण सक्षम बनाते हैं। तुलनात्मक विश्लेषण परंपरागत थर्मोस्टैट और PID नियंत्रकों की तुलना में ऊर्जा बचत, प्रतिक्रिया समय, सटीकता, घटना पहचान और डेटा सुरक्षा में उल्लेखनीय सुधार दिखाते हैं। एल्गोरिदम जटिलता विश्लेषण में दिखाया गया है कि रीयल-टाइम डेटा संग्रह (O(n)), ML inference (O(d)), ब्लॉकचेन लेनदेन प्रसंस्करण (O(1) से O(log n)), और घटना पहचान (O(n)) कुशल हैं। संग्रहण की आवश्यकता सेंसर की संख्या और ब्लॉकचेन के आकार के साथ बढ़ती है। यह फ्रेमवर्क गणनात्मक आवश्यकताओं और ऊर्जा उपयोग अनुकूलन के बीच संतुलन बनाता है, साथ ही ब्लॉकचेन सहमति के माध्यम से डेटा अखंडता भी सुनिश्चित करता है। सारांश में, प्रस्तावित AI-सक्षम ब्लॉकचेन फ्रेमवर्क स्मार्ट होम्स में पूर्वानुमान तापमान नियंत्रण के लिए उन्नत ML पूर्वानुमान, सुरक्षित विकेंद्रीकृत डेटा प्रबंधन, एज-आधारित समय-शिफ्ट प्रक्रिया, और विकेंद्रीकृत ऊर्जा व्यापार का संयोजन है। यह समाकलित दृष्टिकोण ऊर्जा दक्षता, प्रणाली उत्तरदायीता, उपयोगकर्ता आराम और डेटा सुरक्षा को बेहतर बनाते हुए स्मार्ट होम माहौल में मुख्य चुनौतियों को हल करता है और स्केलेबल, विश्वसनीय और अनुकूल तापमान नियंत्रण को संभव बनाता है।
मैंने Google's के नए 'Try it on' एआई शॉपिंग टूल क…
गूगल I/O 2025 में, गूगल ने कई AI फीचर्स का अनावरण किया, जिनमें से एक खास वर्चुअल कपड़े ट्राय-ऑन टूल था, जो गूगल शॉपिंग के "ट्राई इट ऑन" फीचर के अंतर्गत मौजूद है। इस टूल की मदद से यूजर अपनी तस्वीर अपलोड कर सकते हैं और वर्चुअली कपड़े पहनकर देख सकते हैं, जो 1995 की फिल्म क्लूलेस में चेर होरोविट्ज़ द्वारा इस्तेमाल किए गए कंप्यूटराइज्ड क्लोजेट जैसी दिखती है—यह कुछ ऐसा है जिसकी मिलेनियल्स काफी समय से कल्पना कर रहे थे। माशेबल की हेली हेनशेल के अनुसार, गूगल का यह फीचर उस ख्वाब को हकीकत में बदल देता है। लॉन्च के तुरंत बाद, यूजर्स ने इस टूल को "जेलब्रेक" करने की कोशिशें शुरू कर दीं, जो टेक राइटर्स के बीच नई AI सुविधाओं का परीक्षण करते समय एक सामान्य परंपरा है। द एटलांटिक ने एक मजेदार लेकिन चिंताजनक खोज की: गूगल का AI कभी-कभी यूजर्स की तस्वीरों में स्तनों को जोड़ देता है, जिसमें नाबालिगों की तस्वीरें भी शामिल हैं, जिससे सुरक्षा और नैतिक सवाल उठते हैं। मैंने खुद इस टूल का परीक्षण किया, तो यह फैशन सहायक के रूप में प्रभावशाली लगा। इसका उपयोग करने के लिए, आपको गूगल में साइन इन करना होगा, सर्च लैब्स के परीक्षण फ़ीचर्स को सक्षम करना होगा, फिर एक पूरी शरीर की फोटो अपलोड करनी होगी, फिर गूगल शॉपिंग में किसी कपड़े का चयन करें और "ट्राई इट ऑन" बटन पर क्लिक करें। यह टूल, जो फैशन-स्पेसिफिक इमेज जेनरेशन मॉडल पर आधारित है, लगभग 15 सेकंड में वर्चुअल ट्राय-ऑन तस्वीरें बनाता है, जो असली कपड़ों के फिट और स्टाइल से काफी हद तक मेल खाती हैं। उदाहरण के लिए, जब मैंने एक नीली कश्मीरी पोलो ट्राई की, तो AI द्वारा बनाई गई तस्वीर ने उस लुक को सही तरीके से दर्शाया, यहां तक कि पैंट और जूते भी आउटफिट के साथ मेल खाते हैं, हालांकि इससे मुझे पतला दिखने और एक नेकलेस जैसी एक्सेसरीज़ जोड़ने का एहसास हुआ, जिसे मैं सामान्यतः नहीं पहनता। हालांकि एक डिस्क्लेमर चेतावनी देता है कि "AI चित्रों में गलतियां हो सकती हैं" और फिट बिल्कुल सटीक नहीं हो सकता, लेकिन इस टूल का परिणाम एक प्रयोगात्मक उत्पाद के लिए आश्चर्यजनक रूप से भरोसेमंद है, और यह वर्चुअल फिटिंग रूम की लंबे समय से प्रतीक्षित मांग को पूरा करता है। हालांकि, कुछ AI गलतियां भी देखने में आईं। जब मैंने एक गुलाबी मिडी ड्रेस ट्राई की, तो टूल ने मेरी शर्ट के कुछ हिस्से हटा दिए और पोस्ट का दिखाने के लिए छाती के बाल भी जोड़ दिए, जो दिखाता है कि मैं कमकट ड्रेस में कैसा दिख सकता हूँ। इसी तरह, एक गुलाबी महिलाओं का स्वेटर डालने पर अतिरिक्त स्तन पैडिंग दिखाई दी। सौभाग्य से, लिंजरी ट्राय-ऑन का सपोर्ट नहीं है। ये परिणाम लिंग आधारित कपड़ों की विज़ुअलाइजेशन में आने वाली चुनौतियों को उजागर करते हैं। गूगल का सामना एक दुविधा से है: पुरुष स्वाभाविक रूप से क्रॉस-लैंगिक कपड़े चुन सकते हैं, और ऐसे विकल्पों को सीमित करने का मतलब सेंसरशिप हो सकता है; कंपनी अंततः इस टूल का उपयोग खुलासा करने वाले परिधानों पर सीमित कर सकती है। दुरुपयोग की बात करें तो, द एटलांटिक का आलोचनात्मक दृष्टिकोण कि इन छवियों को बदला गया है, वह आंशिक रूप से उन उपयोगकर्ताओं से आया है जिन्होंने गूगल की सुरक्षा नीतियों का उल्लंघन करते हुए तस्वीरें अपलोड की हैं। गूगल का कहना है कि उन्होंने मजबूत सुरक्षा उपाय लगाए हैं, जिनमें संवेदनशील कपड़े श्रेणी को ब्लॉक करना और स्पष्ट रूप से पहचानने योग्य नाबालिगों की तस्वीरें अपलोड होने से रोकना शामिल है, हालांकि इमेज जेनरेशन कभी-कभी गलत हो सकता है। कंपनी निरंतर गूगल लैब्स में इस अनुभव को बेहतर बनाने के लिए प्रतिबद्ध है। जहां एक ओर यह टूल साइबरबुलिंग या डीपफेक्स के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, वहीं ऐसे खतरों का जोखिम व्यापक AI में inherent है, और यह विशिष्ट रूप से यहां नहीं है। गूगल ने स्पष्ट रूप से वयस्क या अश्लील सामग्री, बालशोषण चित्र, गैर-सहमति वाली या स्पष्ट चित्र, और अन्य अनुचित या हानिकारक सामग्री पर अपने AI दिशा-निर्देशों के तहत रोक लगाई है। सारांश में, गूगल का "ट्राई इट ऑन" AI शॉपिंग टूल एक आशाजनक और काफी सटीक फैशन असिस्टेंट है, जो उपयोगकर्ताओं को वर्चुअली कपड़े देखने का भविष्यसूचक तरीका प्रदान करता है, हालांकि कुछ तकनीकी और नैतिक चुनौतियों का सामना कर रहे हैं जिन्हें गूगल सक्रिय रूप से हल करने का प्रयास कर रहा है।
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