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ग्रैमरली ने एआई उत्पादकता प्लेटफॉर्म को विकसित करने के लिए जनरल कैटलीस्ट से 1 बिलियन डॉलर का बिना상의 फंडिंग प्राप्त की
प्रसिद्ध लेखन सहायता प्लेटफ़ॉर्म Grammarly ने अपनी परिवर्तन प्रक्रिया को तेज करने के लिए जनरल कैटलिस्ट से 1 बिलियन डॉलर का बिना इश्यू वाले फंडिंग प्राप्त किया है ताकि यह एक व्यापक AI-आधारित उत्पादकता प्लेटफ़ॉर्म में बदले। इस महत्वपूर्ण वित्तीय उपलब्धि का उपयोग Grammarly के लेखन सहायता से परे व्यापक संचार और उत्पादकता उपकरणों के समावेशन के लिए किया जाएगा। यह पूंजी बिक्री और मार्केटिंग को मजबूत बनाने, रणनीतिक अधिग्रहण करने और उत्पाद विकास को आगे बढ़ाने के काम आएगी। परंपरागत इक्विटी फाइनेंसिंग के विपरीत, जनरल कैटलिस्ट का निवेश एक सीमित रिटर्न प्रदान करता है जो फंडिंग से जुड़ी आय पर आधारित होता है, बिना कोई भी हिस्सेदारी दिए। इससे Grammarly पूरी स्वामित्व बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण विकास पूंजी का प्रयोग कर सकता है। शुरुआत में लेखन कौशल सुधारने पर केंद्रित, Grammarly अब दुनिया भर में प्रतिदिन 40 मिलियन से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं की सेवा करता है। कंपनी इस यूजर बेस का उपयोग करते हुए एक प्लेटफ़ॉर्म विकसित करने की योजना बना रही है जिसमें थर्ड-पार्टी एप्लिकेशन हो सकते हैं, जिससे कार्यस्थल की उत्पादकता और संचार के लिए व्यापक ईकोसिस्टम बने। यह परिवर्तन उसकी उस दृष्टि के अनुरूप है जिसमें वह AI-संचालित उपकरणों का प्रमुख केंद्र बनना चाहता है, जो प्रभावी संचार और सहयोग को बढ़ावा दे। Grammarly की मजबूत वित्तीय स्थिति इसकी लाभप्रदता और 700 मिलियन डॉलर से अधिक वार्षिक आय द्वारा प्रदर्शित होती है। इसका अंतिम वैल्यूशन 2021 में 13 बिलियन डॉलर था, और इसने वेंचर कैपिटल में 550 मिलियन डॉलर से अधिक का निवेश प्राप्त किया है, जो निवेशकों का लगातार भरोसा दर्शाता है। Coda के पूर्व CEO शिशिर मेहरोत्रा को नए CEO के रूप में नियुक्ति रणनीतिक रूप से व्यापक कार्यस्थल AI समाधानों की दिशा में संकेत है। मेहरोत्रा की सहयोगी उत्पादकता सॉफ्टवेयर में विशेषज्ञता Grammarly के उस लक्ष्य का समर्थन करती है जिसमें वे AI टूल्स का इंटिग्रेशन कर कार्यस्थल की दक्षता बढ़ाना चाहते हैं। हालांकि Grammarly का योजना है कि वह जल्द ही सार्वजनिक हो, अभी इसे IPO की तिथि तय नहीं की गई है। कंपनी अपना बाजार स्थिति मजबूत बनाने, प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं का विस्तार करने और इस नए फंडिंग के साथ संचालन को स्केल करने पर केंद्रित है। यह 1 बिलियन डॉलर का निवेश जनरल कैटलिस्ट के ग्राहक मूल्य फंड का हिस्सा है, जो ऐसी पूंजी प्रदान करने के उद्देश्य से है जो ग्राहक विकास को प्रोत्साहित करे और लगातार रिटर्न दे, पारंपरिक वेंचर कैपिटल की तुलना में। इस फंड ने पहले ही लगभग 50 हाई-ग्रोथ कंपनियों की स्केलिंग में मदद की है, जिसमें स्वामित्व में कमी नहीं की गई है। Grammarly का AI-आधारित उत्पादकता प्लेटफ़ॉर्म में संक्रमण व्यापक प्रौद्योगिकी रुझानों का प्रतिबिंब है, जहां AI कार्यस्थल की दक्षता और सहयोग को बढ़ाता है। विभिन्न संचार उपकरणों और थर्ड-पार्टी एप्लिकेशन के एकीकरण के माध्यम से, Grammarly ऐसी प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण कर रहा है जो उद्योगों में पेशेवरों की बदलती आवश्यकताओं को पूरा कर सके। जनरल कैटलिस्ट के साथ यह रणनीतिक साझेदारी Grammarly को नवाचार को तेज करने, मार्केट पहुंच का विस्तार करने और AI-आधारित उत्पादकता में नेतृत्व मजबूत करने में मदद करेगी। हितधारक और उपयोगकर्ता यह देखने का इंतजार कर रहे हैं कि कैसे Grammarly का विस्तारित प्लेटफ़ॉर्म कार्यस्थल संचार और उत्पादकता का भविष्य आकार देगा।
Brief news summary
ग्रामरली ने जनरल कैटालिस्ट से 1 अरब डॉलर की गैर-डिल्यूटिव फाइनेंसिंग जुटाई है ताकि वह अपनी पूरी तरह से AI-संचालित उत्पादकता प्लेटफ़ॉर्म में रूपांतरण को तेज कर सके। यह राजस्व-आधारित फंडिंग शेयरधारिता में कमी से बचाती है और ग्रामरली को लेखन सहायता से आगे बढ़कर व्यापक संचार और उत्पादकता उपकरणों में प्रवेश करने में मदद करेगी। यह पूंजी बिक्री, विपणन, अधिग्रहण और उत्पाद विकास का समर्थन करेगी। प्रति दिन 40 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं की सेवा करते हुए, और 2021 में 7억 डॉलर से अधिक की वार्षिक आय और 130 अरब डॉलर के मूल्यांकन के साथ, ग्रामरली वित्तीय रूप से मजबूत है। श्रीशिर मिश्रोत्रा की सीईओ के रूप में नियुक्ति AI-आधारित वर्कप्लेस समाधान की ओर एक रणनीतिक बदलाव का संकेत है। हालांकि आईपीओ की समय-सारणी स्पष्ट नहीं है, जनरल कैटालिस्ट के कस्टमर वैल्यू फंड के साथ साझेदारी, जो सहज रिटर्न के साथ विकास पर जोर देती है, ग्रामरली को नवाचार को बढ़ाने, अपने बाजार में प्रतिष्ठा बनाने और AI-आधारित उपकरणों के माध्यम से वर्कप्लेस संचार और उत्पादकता को पुनर्परिभाषित करने में स्थिति मजबूत करती है।
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परदे के पीछे: महान संलयन
अमेरिकी सरकार और प्रमुख टेक्नोलॉजी कंपनियों के बीच चल रही इस अभिसरण की प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और अंतरिक्ष तकनीक में एक परिवर्तनकारी बदलाव दिखाई दे रहा है। इसे "द ग्रेट फ्यूज़िंग" कहा जाता है, यह रणनीतिक एकीकरण मुख्य रूप से चीनी भू-राजनीतिक प्रतिस्पर्धा से प्रेरित है, जिसका उद्देश्य अमेरिकी नेतृत्व को वैश्विक तकनीकी नवाचार में सुरक्षित करना है। राष्ट्रपति ट्रंप के शासनकाल के दौरान, सिलिकॉन वैली की कंपनियों जैसे Microsoft, Google, OpenAI, और Nvidia ने वाशिंगटन के साथ अपने संबंध गहरे किए हैं, और यह एक जटिल सार्वजनिक-गोपनीय भागीदारी का निर्माण कर रहा है, जो $500 बिलियन की "स्टारगेट" पहल जैसे महत्वाकांक्षी प्रोजेक्ट्स पर केंद्रित है। स्टारगेट अगली पीढ़ी की कंप्यूटिंग और अंतरिक्ष प्रौद्योगिकियों के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसका राष्ट्रीय सुरक्षा, आर्थिक प्रतिस्पर्धात्मकता और वैज्ञानिक अनुसंधान पर गहरा प्रभाव पड़ेगा। अंतरराष्ट्रीय हितधारक भी स्टारगेट में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिसमें चुनिंदा वैश्विक साझेदार शामिल हैं। संसाधनों, विशेषज्ञता और तकनीकी प्रगति का संयोजन करते हुए, यह कार्यक्रम अभूतपूर्व स्तर के बहुराष्ट्रीय समन्वय का उदाहरण प्रस्तुत करता है। यह बहु-राष्ट्रीय दृष्टिकोण न केवल प्रगति को तेज करने का उद्देश्य रखता है, बल्कि चीन के साथ बढ़ते तनाव के बीच गठबंधनों को मजबूत करने का भी काम करता है, जो उसी समय AI और अंतरिक्ष अन्वेषण में भी प्रगति कर रहा है। हालांकि इस तकनीकी नवाचार में तेजी आ रही है, इस सरकार-टेक्नोलॉजी मेलजोल से जुड़े कुछ महत्वपूर्ण मुद्दे अक्सर अनदेखे रह जाते हैं। AI द्वारा संचालित व्यापक स्वचालन श्रम बाजारों को बाधित करने का खतरा पैदा करता है, जिससे बड़े पैमाने पर कार्यबल का विस्थापन हो सकता है। इसके साथ ही, जीवन के दैनिक कार्यों और सरकारी कार्यों में AI का समावेश गंभीर गोपनीयता चुनौतियों को जन्म देता है, जिनका पर्याप्त समाधान नहीं हुआ है। इसके अलावा, नई श्रेणी के मध्यस्थ—विंचर कैपिटलिस्ट, प्रभावशाली तकनीकी आविष्कारक, और नीति सलाहकार—तकनीकी नीति और नवाचार की दिशा पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं, अपने व्यावसायिक हितों को सुरक्षित करते हुए। उनका दोहरा मकसद है कि वे सार्वजनिक नीति का आकार देते हैं और निजी उद्यम की सफलता को बढ़ावा देते हैं, जिससे गोपनीयता, पारदर्शिता और उत्तरदायित्व की चुनौतियां पैदा हो जाती हैं। वहीं, रक्षा तकनीक कंपनियां पेंटागन में अभूतपूर्व प्रभाव प्राप्त कर रही हैं, जो उभरती हुई प्रौद्योगिकियों को सैन्यीकरण की दिशा में संकेत देता है। समुद्री ड्रोन और अंतरिक्ष आधारित हथियार प्रणालियों में हो रहे विकास अब केवल विचारधाराओं से बढ़कर वास्तविक तैनाती की ओर बढ़ रहे हैं, जो रक्षा क्षमताओं के नए युग का संकेत हैं। यह विस्तार अमेरिका को समुद्र, अंतरिक्ष, और साइबर डोमेन में मल्टी-डोमेन ऑपरेशनों के लिए तैयार कर रहा है, जो आधुनिक युद्ध के व्यापक स्वभाव को दर्शाता है। अमेरिकी नीति में विरोधाभास भी कायम है: ट्रंप प्रशासन विदेशी AI प्रतिभाओं को बुलाने के पक्ष में है ताकि नवाचार को बढ़ावा मिल सके, लेकिन वहीं कड़े वीजा नियम लागू किए गए हैं, जो कई विदेशी विशेषज्ञों की आवक को सीमित करते हैं। यह तनाव इस चुनौती को रेखांकित करता है कि कैसे ओपन इनोवेशन और राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं के बीच संतुलन बनाए रखा जाए, खासकर ऐसे प्रतिस्पर्धी तकनीकी माहौल में। कुल मिलाकर, सरकार और तकनीक क्षेत्र का संयोजन दोनों ही अवसर और अनिश्चितता दोनों प्रस्तुत करता है। यह नेतृत्व को बनाए रखने की तत्परता दर्शाता है, उल्लेखनीय नवाचार को प्रोत्साहित करता है, और साथ ही ऐसी जोखिमों को भी जन्म देता है जो अभी तक पर्याप्त तरीकों से जांचे या कम किए गए नहीं हैं। आगे चलकर, सतर्क नियंत्रण और व्यापक नीतियों का निर्माण इन प्रगति के लाभों का सदुपयोग करने और उनके सामाजिक एवं नैतिक पहलुओं को संबोधित करने के लिए अत्यंत आवश्यक होगा।
ब्लॉकचेन में निजता क्यों खुला स्रोत होने से ही शुरू …
परंपरागत रूप से, भरोसा केंद्रीकृत संस्थानों जैसे बैंकों, भुगतान नेटवर्कों और क्लियरिंगहाउसों पर रखा जाता था—ये बंद प्रणाली थीं जहां उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित महसूस करने के लिए बाहरी ऑडिट, सरकारी नियमावली और लंबी अनुपालन इतिहास पर भरोसा करना पड़ता था। यद्यपि प्रभावी, इस मॉडल में कुछ प्रेषण होते हैं जैसे कि अस्पष्टता, केंद्रीकृत शक्ति और सीमित नवाचार। एक नया भरोसे का मॉडल उभरा है जिसमें ब्लॉकचेन और विकेंद्रीकृत अनुप्रयोग (dApps) शामिल हैं, जो संस्थानों पर नहीं बल्कि आधारभूत कोड पर निर्भर हैं। यह परिवर्तन खुले स्रोत के सिद्धांत पर आधारित है, जो ब्लॉकचेन में अनिवार्य है। खुला स्रोत किसी को भी प्रोटोकॉल का निरीक्षण करने, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट का ऑडिट करने और प्रणाली के व्यवहार की पुष्टि करने की अनुमति देता है; इसके बिना, उपयोगकर्ता वास्तव में नहीं जान सकते कि वे किसके साथ जुड़ रहे हैं। प्रथम दृष्टया, खुला स्रोत और गोपनीयता परस्पर विरोधी लग सकते हैं: यदि कोड सार्वजनिक है, तो गोपनीयता कैसे बनी रहती है? जैसे-जैसे ब्लॉकचेन का उपयोग बढ़ रहा है, पारदर्शिता और गोपनीयता के संतुलन बनाना एक महत्वपूर्ण और अक्सर गलत समझा जाने वाला मुद्दा बन गया है। खुला स्रोत मध्यस्थों के बिना भरोसा बनाता है और विकेंद्रीकरण को मजबूत करता है। सार्वजनिक कोडबेस निरंतर डेवलपर्स और सुरक्षा शोधकर्ताओं द्वारा समीक्षा किए जाते हैं, जिससे मजबूत, सुरक्षित प्रणालियों का विकास होता है जैसे OpenSSL, Linux, और Bitcoin, जिनकी सुरक्षा समय के साथ बढ़ती है। यह दृष्टिकोण 19वीं सदी के क्रिप्टोग्राफर ऑगस्टे केरॉकॉफ तक जाता है, जिन्होंने दावा किया था कि यदि सिस्टम का डिज़ाइन सार्वजनिक है लेकिन इसकी गोपनीय कुंजी निजी रहती है, तो वह सुरक्षित रहता है—इस बात को केरॉकॉफ का सिद्धांत कहा जाता है, जो आधुनिक क्रिप्टोग्राफी का आधार है। Open source इसे इस तरह लागू करता है कि कोड को स्वतंत्र सत्यापन हेतु सार्वजनिक किया जाता है, जो डेटा पारदर्शिता से अलग है। प्रोटोकॉल को खुला स्रोत बनाया जा सकता है और फिर भी उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता की रक्षा की जा सकती है, जो वर्तमान में ब्लॉकचेन तकनीक में एक दिशा है। प्रारंभ में, ब्लॉकचेन पारदर्शिता को प्राथमिकता देते थे, जिसमें लेनदेन सार्वजनिक रूप से दिखाई देते थे—यह सहमति आवश्यक थी इससे पहले कि गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों का विकास हुआ, जैसे कैसे पहली वेब का HTTP ट्रैफ़िक बिना एन्क्रिप्शन के था जब तक कि 2006 में TLS का परिचय नहीं हुआ। आज, वेतन या व्यक्तिगत वित्त जैसी संवेदनशील जानकारी को सार्वजनिक रूप से रिकॉर्ड करना स्वीकार्य नहीं है, इसलिए चुनौती है कि गोपनीयता को बनाए रखते हुए ऑडिटिंग की क्षमता भी बनी रहे। गोपनीयता-संरक्षण तकनीकें (PETs) इस समस्या का समाधान पेश करती हैं। जबकि कुछ PETs, जैसे विश्वासित निष्पादन पर्यावरण (TEEs), ओपन सोर्स नहीं हैं, ब्लॉकचेन में प्रयुक्त सभी क्रिप्टोग्राफी-आधारित PETs ओपन सोर्स हैं। उदाहरण के लिए, ज़ीरो-ज्ञान प्रमाणीकरण (ZKPs) प्रमाणित करते हैं कि कोई बात सही है बिना विवरण को प्रकट किए, जिससे ऑन-चेन निजी लेनदेन और पहचान सत्यापन संभव होता है। आधुनिक ZK प्रणालियों जैसे PlonK, Groth16, और STARKs कोड के साथ खुली हैं और वैश्विक समीक्षा प्राप्त करती हैं। पूरे होमॉमॉर्फ़िक एन्क्रिप्शन (FHE) का प्रयोग encrypted डेटा पर गणना करने के लिए किया जाता है, जिससे स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट इनपुट को डिक्रिप्ट किए बिना कार्य कर सकते हैं; इसकी क्रिप्टोग्राफिक लाइब्रेरी जैसे TFHE-rs भी ओपन सोर्स हैं। सुरक्षित मल्टी-पार्टी कंप्यूटेशन (MPC) कई पक्षों को अपने इनपुट प्रकट किए बिना संयुक्त रूप से परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देता है, और कई MPC प्रोटोकॉल, जैसे थ्रेशोल्ड सिग्नेचर और वितरित कुंजी निर्माण (DKG), भी ओपन सोर्स हैं—क्योंकि भरोसे के लिए व्यवस्था की पारदर्शिता आवश्यक है। अंततः, ऑन-चेन गोपनीयता प्राप्त करने की शुरुआत कोड की पारदर्शिता से होती है। खुला स्रोत गोपनीयता का खतरा नहीं है; बल्कि, यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि गोपनीय प्रणालियाँ सही तरीके से कार्य करें, छिपे हुए दोष या पीछे के द्वार से मुक्त हों, और समुदाय के सुधार के लिए खुली हों। ब्लॉकचेन और विकेंद्रीकृत वित्त का भविष्य प्रणाली के कामकाज को खुलकर दिखाने और कड़े परीक्षण की अनुमति देने में ही है, जिससे गोपनीयता और ऑडिटेबिलिटी के बीच संतुलन बना रहे। यही है खुला स्रोत का उद्देश्य और हमारा मानना है कि यही एकमात्र व्यावहारिक रास्ता है।
स्वचालित वाहनों में एआई: आगे का रास्ता तय करना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तेजी से बढ़ रहे स्वचालित वाहन उद्योग के केंद्र में है, जो वाहनों के कार्य करने और अपने वातावरण के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में बड़े बदलाव ला रहा है। AI स्वचालित कारों को वास्तविक समय में विशाल सेंसर डेटा संसाधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे सुरक्षित और कुशल नेविगेशन संभव हो पाता है। इस एकीकरण ने परिवहन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर स्थापित किया है, जो संभवतः दुर्घटनाओं को कम कर सकता है, ट्रैफिक प्रवाह में सुधार कर सकता है और उन लोगों की पहुंच बढ़ा सकता है जो ड्राइव करने में असमर्थ हैं। हाल ही में शानदार प्रगति हुई है, जिसमें दुनिया भर की कंपनियां और अनुसंधान संस्थान मानव विवेक की नकल करने वाले AI मॉडल में भारी निवेश कर रहे हैं। ये एल्गोरिदम कैमरों, रडार, लिडार और अन्य सेंसर से प्राप्त इनपुट का विश्लेषण करते हैं ताकि वस्तुओं की पहचान की जा सके, सड़क के अन्य उपयोगकर्ताओं के व्यवहार की भविष्यवाणी की जा सके, और सर्वोत्तम ड्राइविंग मार्ग का चयन किया जा सके। इन प्रगति के बावजूद, व्यापक स्वीकृति से पहले अभी भी कई मुख्य चुनौतियां बनी हुई हैं। एक महत्वपूर्ण चिंता सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने की है, विशेषकर विभिन्न, अनिश्चित ड्राइविंग परिस्थितियों में। नियंत्रित माहौल से अलग, असली सड़कों पर स्थितियाँ गतिशील होती हैं, जैसे खराब मौसम, अचानक बाधाएँ, और असामान्य ड्राइवर्स। AI को ऐसी जटिलताओं को संभालने के लिए मजबूत और अनुकूली होना चाहिए। अनुसंधान का केंद्र बिंदु मशीन लर्निंग को बेहतर बनाना है, ताकि वाहन तत्काल बदलावों पर प्रतिक्रिया कर सकें और खतरों का पूर्वानुमान लगा सकें। नैतिक मुद्दे भी महत्वपूर्ण बाधाएँ प्रस्तुत करते हैं। अपरिहार्य दुर्घटना परिदृश्यों में AI के निर्णय लेने के बारे में गंभीर सवाल उठते हैं, और ऐसे निर्णयों का नैतिक ढांचा तय करने की आवश्यकता है। डेवलपर, नैतिक विचारक और नीति निर्माता सक्रिय रूप से दिशानिर्देश बना रहे हैं, जो तकनीकी क्षमताओं और सामाजिक मूल्यों के बीच संतुलन बनाए रखें, ताकि स्वायत्त वाहनों के संचालन में निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित हो सके। सार्वजनिक विश्वास का निर्माण भी उतना ही महत्वपूर्ण है। बहुत से उपभोक्ता मीडिया में आई Failures घटनाओं के कारण AI-चालित वाहनों को लेकर संदेह रखते हैं। इसे संबोधित करने के लिए निर्माता पारदर्शिता, कठोर परीक्षण, और AI की क्षमताओं और सीमाओं के स्पष्ट संचार पर जोर देते हैं। पायलट कार्यक्रम और नियंत्रित डिप्लॉयमेंट विश्वसनीयता दिखाने और वास्तविक दुनिया का डेटा इकट्ठा करने में मदद करते हैं। अध्ययन जारी है ताकि जटिल परिदृश्यों के लिए AI एल्गोरिदम को और बेहतर बनाया जा सके, जिनमें पैदल चलने वाले, साइकिल चालक, और जटिल ट्रैफिक से भरे शहरी माहौल शामिल हैं। सेंसर फ्यूजन—अनेक डेटा स्रोतों के संयोजन—स्थिति की जागरूकता में सुधार करता है, जबकि डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स में प्रगति अधिक परिष्कृत पैटर्न मान्यता और निर्णय लेने का समर्थन करती है। स्वचालित वाहनों का विकास एक बहुआयामी प्रयास है, जिसमें अभियांत्रिकी, कंप्यूटर विज्ञान, मनोविज्ञान, कानून और नैतिकता जैसे क्षेत्र शामिल हैं। उद्योग, नियामक और अकादमिक संस्थानों के बीच सहयोग अत्यावश्यक है ताकि ऐसे ढांचे बनाए जा सकें जो सुरक्षित एकीकरण को सुनिश्चित कर सकें। संक्षेप में, AI स्वायत्त वाहन तकनीक का आधार है, जो नई स्वायत्तता को संभव बनाता है। हालाँकि, महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, सुरक्षा, नैतिकता और सार्वजनिक धारणा में जारी चुनौतियों के कारण निरंतर अनुसंधान और विकास आवश्यक है। जैसे-जैसे AI अधिक उन्नत और विश्वसनीय होता जाएगा, स्वचालित वाहन परिवहन में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार हैं, जिससे सुरक्षा, दक्षता और पहुंच में सुधार होगा। आगे बढ़ते हुए, सतत नवाचार, कठोर परीक्षण, और इस परिवर्तनकारी तकनीक के जटिल नैतिक और सामाजिक पहलुओं से निपटने की प्रतिबद्धता जरूरी है।
बर्गन काउंटी ने लैंड रिकॉर्ड्स को आधुनिक बनाने और सु…
बर्गेन काउंटी ने ब्लॉकचेैन स्टार्टअप बालकनी के साथ पांच वर्षों का भागीदारी की है ताकि 370,000 संपदा अधिकार पत्रों को डिजिटाइज़ और सुरक्षित किया जा सके, जो कि लगभग 240 बिलियन डॉलर मूल्य की रियल एस्टेट का प्रतिनिधित्व करता है। अवलांच के ब्लॉकचेैन आधारभूत संरचना का उपयोग करते हुए, यह पहल संयुक्त राज्य अमेरिका के इतिहास में सबसे बड़ा अधिकार पत्र टोकनीकरण परियोजना है और न्यू जर्सी के सबसे ज्यादा आबादी वाले काउंटी के सभी 70 नगर निगमों में सार्वजनिक अभिलेखों को आधुनिक बनाने का प्रयास है। काउंटी क्लर्क जॉन होगन, जो गवर्नर मर्फी की ब्लॉकचेइन कार्यबल के सदस्य हैं, ने कहा कि प्रणाली residents को घर से ही संपदा रिकॉर्ड देखने, धोखाधड़ी को कम करने और पहुंच में वृद्धि करने में मदद करेगी। डिजिटाइज़ेशन का यह प्रयास अधिकार पत्र प्रक्रिया के समय को 90% से अधिक कम करने का अनुमान है, जबकि रैंसमवेयर हमलों से सुरक्षा भी प्रदान करेगा, जो बढ़ती हुई संख्या में राज्य और स्थानीय सरकारों को लक्षित कर रहे हैं। बालकनी का प्लेटफ़ॉर्म एक अचल टाइटल चेन प्रदान करता है, जो मालिकाना हक स्थानांतरण को आसान बनाता है और जनता के सार्वजनिक डेटा के बेहतर उपयोग की सुविधा प्रदान करता है। बालकनी के सीईओ डैन सिल्वरमैन ने इस परियोजना को “रियल एस्टेट और सरकार के बुनियादी ढांचे के लिए एक टर्निंग पॉइंट” कहा, और बताया कि इसी तरह की साझेदारियां कैमडेन, ऑरेन्ज, मॉरिस्टाउन और फोर्ट ली में चल रही हैं। बालकनी के व्यापक रोलआउट के साथ, न्यू जर्सी में केवल 460,000 से अधिक संपत्तियों को ऑन-चेन लाया जाएगा, क्योंकि सरकारें देश भर में ब्लॉकचेइन तकनीक को अपनाकर पारदर्शिता, दक्षता और जनता का विश्वास बढ़ाने का प्रयास कर रही हैं।
स्वास्थ्य सेवा में एआई: निदान सटीकता और रोगी परिणामो…
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) स्वास्थ्य सेवा को लगातार बदल रही है, जिससे मेडिकल पेशेवरों के द्वारा विभिन्न स्थितियों का निदान, उपचार और प्रबंधन अधिक प्रभावी ढंग से किया जा रहा है। हाल के वर्षों में इसके स्वास्थ्य प्रणालियों में एकीकरण तेज़ हुआ है, जो उन्नत डेटा विश्लेषण और पैटर्न पहचान के माध्यम से बेहतर निदान सटीकता और मरीजों के बेहतर परिणामों का वादा करता है। AI का मुख्य अनुप्रयोग मेडिकल इमेजिंग में है, जहाँ गहरी सीखने वाले एल्गोरिदम रेडियोलॉजिस्ट की मदद करने के लिए जटिल छवियों जैसे एक्स-रे, सीटी स्कैन, एमआरआई और अल्ट्रासाउंड की व्याख्या करते हैं। ये एल्गोरिदम सूक्ष्म पैटर्न और अनियमितताओं का पता लगाते हैं, जिन्हें अक्सर मानवीय आंखें देख नहीं पाती हैं, जिससे कैंसर, हृदय रोग और न्यूरोलॉजिकल विकार जैसी बीमारियों का जल्दी और अधिक सटीक निदान संभव होता है। उदाहरण के लिए, AI-सक्षम उपकरण मैमोग्राम में संभावित मलीग्नेंट ट्यूमर्स की पहचान कर सकते हैं, जो प्रारंभिक स्तन कैंसर का पता लगाने में मदद करता है, जो प्रभावी उपचार और जीवनशैली के लिए अत्यावश्यक है। इमेजिंग के अलावा, AI व्यापक मरीज डेटा—जिसमें इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (EHR), जेनेटिक जानकारी और जीवनशैली मापदंड शामिल हैं—का विश्लेषण करके रुझानों की पहचान में उत्कृष्ट है, जो व्यक्तिगत उपचारों का समर्थन करता है। भविष्यवाणी विश्लेषण, एक महत्वपूर्ण AI कार्य है, जो बीमारी के प्रगति की पूर्वानुमान लगाने और जटिलताओं से रोकथाम करने में मदद करता है, ताकि उच्च जोखिम वाले मरीजों की जल्दी पहचान हो सके। उदाहरण के लिए, AI पुरानी बीमारियों के मरीजों में अस्पताल में पुनः भर्ती की संभावना का पूर्वानुमान कर सकता है, जिससे पूर्व-सतर्कता संभव हो पाती है और देखभाल की गुणवत्ता सुधरती है जबकि लागत कम होती है। हेल्थकेयर IT न्यूज पर कई AI-आधारित निदान टूल की खबरें प्रकाशित होती हैं, जो मेडिकल विशेषज्ञताओं के बीच विकसित हो रहे हैं, और न केवल चिकित्सकों को निर्णय लेने में मदद करते हैं, बल्कि कार्य प्रक्रियाओं को भी आसान बनाते हैं, त्रुटियों को कम करते हैं और मानवीय पक्षपात को घटाते हैं। AI का प्रयोग सहयोग को बढ़ावा देता है, क्योंकि यह तकनीक मेडिकल विशेषज्ञता का स्थान नहीं लेती, बल्कि उसकी पूरक बनती है। हालांकि, स्वास्थ्य सेवा में AI को अपनाने में चुनौतियाँ भी हैं। चिकित्सा जानकारी की संवेदनशीलता के कारण डेटा गोपनीयता और सुरक्षा बहुत महत्वपूर्ण हैं, जिसके लिए नियमों का कठोर पालन आवश्यक है ताकि मरीजों का विश्वास और नैतिक मानक बरकरार रहें। प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता AI के प्रदर्शन को प्रभावित करती है;biased या खराब गुणवत्ता वाला डेटा गलत परिणाम दे सकता है और स्वास्थ्य पर असमानताओं को बढ़ा सकता है। इसलिए, AI टूल्स का निरंतर मूल्यांकन और सत्यापन आवश्यक है ताकि सभी आबादी में निष्पक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित की जा सके। इसके साथ ही, AI को मौजूदा स्वास्थ्य प्रणालियों और कार्यप्रणाली में शामिल करने के लिए प्रशिक्षण और समर्थन की आवश्यकता है, साथ ही ऑटोमेशन से संभावित नौकरी नुकसान की चिंताओं को भी संबोधित करना चाहिए। आगे की दिशा में, तकनीशियनों, स्वास्थ्य पेशेवरों, नीति निर्माताओं और रोगियों के बीच सहयोग जरूरी है ताकि AI की चिकित्सा क्षमताओं का अधिकतम लाभ उठाया जा सके। चल रही रिसर्च का मुख्य उद्देश्य है, वास्तविक समय मरीज निगरानी, रोबोटिक सर्जरी सहायता और दवा नई खोज जैसे क्षेत्रों में AI की क्षमताओं का विकास। संक्षेप में, AI स्वास्थ्य सेवा में क्रांति का नेतृत्व कर रहा है—उसकी मदद से निदान में सटीकता बढ़ी है, उपचार व्यक्तिगत बन रहे हैं और मरीजों की देखभाल में सुधार हो रहा है। चुनौतियों के बावजूद, सावधानीपूर्वक कार्यान्वयन से AI एक अधिक कुशल, सटीक और समावेशी चिकित्सा प्रणाली का वादा करता है।
यह प्लेटफ़ॉर्म पुरानी पेरोल प्रणालियों के लिए ब्लॉकचेन…
सर्किल, कॉइनबेस, और सोलाना वेंचर्स जैसे प्रमुख निवेशकों का समर्थन प्राप्त Zebec Network का उद्देश्य वेब2 और वेब3 के बीच सेतु बनाकर वास्तविक वित्तीय ढांचे का निर्माण करना है, जिसमें स्ट्रीमिंग पेöll, क्रिप्टो कार्ड्स, और उद्यम उपकरण शामिल हैं। विश्वभर में अरबों मजदूर भुगतान के देरी से परेशानी झेल रहे हैं, जो गिग अर्थव्यवस्था और दूरदराज की कार्य स्थितियों के साथ मेल नहीं खाता, जहां कमाए गए पैसे तुरंत उपलब्ध होना आवश्यक है। जबकि क्रिप्टो ने इस समस्या को हल करने का वादा किया था, बहुत सी ब्लॉकचेन पेमेंट सॉल्यूशंस अभी भी fragmented और पारंपरिक वित्त से अलग हैं, और इनके पास विश्वसनीय वेब2-वेब3 सेतु नहीं है जो वैश्विक टीमों और रोज़मर्रा के उपयोगकर्ताओं को कनेक्ट कर सके। 2021 में स्थापित, Zebec की शुरुआत सोलाना पर एक स्ट्रीमिंग पेमेंट्स प्रोटोकॉल के रूप में हुई और अब यह एक पूर्ण सेवाओं वाला भुगतान और इन्फ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क बन चुका है, जो व्यावहारिक वित्त पर केंद्रित है। 35 मिलियन डॉलर के फंडिंग के साथ, Zebec रियल-टाइम पे-रोल, सीमा पार रेमिटेंस, और ऑन-चेन वित्तीय उपकरण प्रदान करता है, जो क्रिप्टो-नेटिव और पारंपरिक दोनों व्यवसायों के लिए उपयुक्त हैं। इसके इकोसिस्टम में वेब पेमेंट्स, वित्तीय ट्रैकिंग, और ट्रेजरी प्रबंधन के लिए ऐप्स शामिल हैं। Zebec का प्रमुख उत्पाद इसका रियल-टाइम पे-रोल सिस्टम है, जो उपयोगकर्ताओं को तयशुदा पेड़डे की प्रतीक्षा किए बिना तुरंत आय स्ट्रीम करने की अनुमति देता है, जिससे नियोक्ताओं को लचीलापन मिलता है और कर्मचारियों को तुरंत पैसा मिल सकता है—विशेष रूप से घंटों और गिग कार्यकर्ताओं के बीच फायदेमंद। पारंपरिक पे-रोल सिस्टम के साथ आसानी से जुड़ने के लिए, Zebec ने Payroll Growth Partners (PGP) नामक निवेश शाखा की स्थापना की है, जो विरासत पे-रोल प्लेटफार्मों का अधिग्रहण कर उन्हें Web3 क्षमताओं के साथ अपग्रेड कर रही है। इस दृष्टिकोण से सेवा मिलती हैं, जैसे कि एक पे-रोल ऐप जो उपयोगकर्ताओं को अपने वेतन का कुछ हिस्सा USDC स्टेबलकॉइन में प्राप्त करने की अनुमति देता है, और USDC या अन्य टोकनों का उपयोग कर सीमा पार फंड ट्रांसफर में न्यूनतम झंझट होती है। PayBridge और School Payroll Services (SPS) जैसी कंपनियों का अधिग्रहण कर Zebec छोटे और मध्यम व्यवसायों व शैक्षणिक संस्थानों के लिए प्रमुख पे-रोल सेवा विकसित कर रहा है, जो 100 से अधिक अमेरिकी स्कूलों में काम कर रही हैं। पे-रोल सेवाओं के अलावा, Zebec का Instant Card और Telegram App डिजिटल संपत्तियों के वैश्विक ऑन/ऑफ-रैंप प्रदान करते हैं। यह सेवाएं 100 से अधिक देशों में उपलब्ध हैं, और Zebec कार्ड उपयोगकर्ताओं को क्रिप्टो को फिएट की तरह Mastercard नेटवर्क के माध्यम से खर्च करने की सुविधा प्रदान करती है, बिना ट्रांजेक्शन फीस या सुरक्षा खतरे के। Zebec ने अपनी पहुंच और बढ़ाई है, UK में स्थित Science Card का अधिग्रहण करके, जो 50,000 से अधिक छात्रों और रिसर्चरों को सेवा देता है, जिनमें कैम्ब्रिज और ऐस्टन जैसी 10 विश्वविद्यालयें शामिल हैं। Science Card Prepaid कार्ड और बजटिंग टूल्स के माध्यम से शिक्षाविदों की लागत को सरल बनाता है, और Zebec के मिशन के अनुरूप है कि क्रिप्टो-संचालित वित्त को दैनिक लेनदेन में शामिल किया जाए। COO साइमोन बबखानी ने कहा कि Science Card की शैक्षिक वित्त में प्रतिबद्धता Zebec के seamless और inclusive भुगतान लक्ष्य के साथ पूरी तरह मेल खाती है। प्रयासकर्ता डैनियल बैरिस्वाइल ने कहा कि Zebec की तकनीक और इन्फ्रास्ट्रक्चर के इस्तेमाल से उनका मिशन नए जमाने के कैंपस भुगतान को विश्व स्तर पर सक्षम बनाना संभव हो पाया है। Science Card को अपने पे-रोल और डेबिट उत्पादों के साथ जोड़कर, Zebec वित्तीय सशक्तिकरण का एक “त्रिफेक्टा” बना रहा है, जो साझा इन्फ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से जुड़ा है। एकीकृत वित्तीय सुपरऐप की दिशा में बढ़ते हुए, Zebec अपनी तकनीकी ढांचे को मजबूत कर रहा है और Circle, Stellar, AWS, और प्रमुख ह्यूमन कैपिटल मैनेजमेंट प्लेटफार्मों के साथ साझेदारी कर कर कॉर्पोरेट तैयारियों को बढ़ावा दे रहा है। Zebec का लक्ष्य वित्तीय ढांचे को पुनर्परिभाषित करना है ताकि तेजी से पैसे का प्रवाह सुनिश्चित किया जा सके और अरबों लोगों की सेवा की जा सके, जिससे यह मॉडल ब्लॉकचेन पर टिकाऊ और मानव केंद्रित वित्त का उदाहरण बन सकता है। Zebec नेटवर्क के बारे में अधिक जानें। ध्यान दें: Cointelegraph यहां दी गई किसी भी उत्पाद या सामग्री का समर्थन नहीं करता है। यह प्रायोजित लेख जानकारी प्रदान करता है, न कि निवेश सलाह। पाठकों को स्वतंत्र रूप से अनुसंधान करना चाहिए और अपने निर्णयों की पूरी जिम्मेदारी लेनी चाहिए।
एआई और जलवायु परिवर्तन: पर्यावरणीय प्रभाव का अनुमान
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विश्वभर में जलवायु परिवर्तन की जटिल चुनौतियों को समझने और उनका समाधान करने के लिए एक आवश्यक उपकरण बनती जा रही है। विशाल और जटिल डेटा सेटों का कुशलतापूर्वक विश्लेषण करके, एआई शोधकर्ताओं, नीति निर्माताओं और पर्यावरण समूहों को जलवायु के पैटर्न को बेहतर समझने, भविष्य के परिदृश्यों का अनुमान लगाने और निवारण रणनीतियों का मूल्यांकन करने में मदद करता है। जलवायु परिवर्तन, मानवता के सबसे urgent मुद्दों में से एक, पारिस्थितिक तंत्र, जैव विविधता और विश्वभर की सभ्यताओं को खतरे में डाल रहा है। पारंपरिक जलवायु अध्ययन के तरीके अक्सर डेटा के पैमाने और जटिलता के कारण पीछे रह जाते हैं, किंतु एआई उन्नत एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग और डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग कर उपग्रह चित्रों, सेंसर नेटवर्क और मौसम डेटा से बड़े पैमाने पर जानकारी का विश्लेषण करता है। एक प्रमुख एआई अनुप्रयोग वन कटाई की निगरानी है, जो महत्वपूर्ण इसलिए है क्योंकि जंगल वातावरण से कार्बन डाइऑक्साइड को कम करने वाले महत्वपूर्ण कार्बन सिंक होते हैं। वनों की कटाई और खेती जैसी मानव गतिविधियां इस संतुलन को बाधित कर देती हैं। एआई आधारित प्रणालियां लगभग रीयल-टाइम में उपग्रह छवियों का विश्लेषण कर अवैधLOGGER का पता लगाती हैं, जंगल की गिरावट का आकलन करती हैं और पुनर्जीवन प्रयासों की निगरानी करती हैं। इन संकेतों से सरकारों और संरक्षण एजेंसियों को संरक्षणोधार में सहायता मिलती है और वनों की पुनःस्थापना की योजना बनाने में मदद मिलती है। एआई ने अत्यधिक मौसम की घटनाओं—जैसे हरिकेन, बाढ़, तापमान की लहरें और सूखे—की भविष्यवाणी को भी काफी सुधार दिया है। ये घटनाएं जलवायु परिवर्तन के कारण अधिक बार और अधिक तीव्र होती जा रही हैं, जिससे सामाजिक और आर्थिक प्रभाव बहुत गंभीर हो रहे हैं। एआई मॉडल ऐतिहासिक और वर्तमान मौसम विज्ञान डेटा, महासागरों के तापमान, और वायुमंडलीय पैटर्न का विश्लेषण कर इन जोखिमों का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाते हैं। इन प्रणालियों से प्राप्त जल्दी चेतावनियां बेहतर तैयारी, समय पर निकासी और नुकसान एवं जानमाल के नुकसान को कम करने में सहायक होती हैं। इसके अलावा, एआई अक्षय ऊर्जा उत्पादन को भी अनुकूल बनाता है, जो जीवाश्म ईंधनों पर निर्भरता को कम करने और ग्रीनहाउस गैसों को नियंत्रण में रखने के लिए आवश्यक है। सौर, पवन और अन्य अनियमित नवीनीकरण स्रोतों के साथ ग्रिड का प्रबंधन मांग और आपूर्ति का संतुलन आवश्यक बनाता है। एआई एल्गोरिदम मौसम पूर्वानुमान और ऐतिहासिक डाटा का उपयोग कर ऊर्जा उत्पादन का पूर्वानुमान लगाते हैं, जिससे ऊर्जा का कुशल आवंटन, भंडारण, ग्रिड स्थिरता, लागत में कमी और स्थायी ऊर्जा प्रणालियों की ओर संक्रमण सुगम होता है। नवीन परियोजनाएं दिखाती हैं कि एआई का जलवायु कार्रवाई में परिवर्तनकारी रूप से भूमिका निभाने की क्षमता है—उदाहरणस्वरूप, अमेज़न और दक्षिण पूर्व एशिया में वनों की कटाई का विश्लेषण करने वाले कॉनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्ड्स, अटलांटिक हरिकेन ट्रैकिंग को बेहतर बनाने वाले रेकर्सन न्यूरल नेटवर्ड्स, और देशों द्वारा नवीनीकरणीय संसाधनों का विस्तार कर स्मार्ट ग्रिड का प्रबंधन करने वाले AI संचालित प्लेटफ़ॉर्म्स। एआई और जलवायु विज्ञान का संयोजन एक शक्तिशाली संयोग बनाता है, जो टिकाऊ पर्यावरणीय प्रगति को तेज़ कर रहा है। नीति निर्माता और संगठन increasingly डेटा-संचालित नीति निर्धारण के लिए AI-आधारित अंतर्दृष्टियों का मूल्यांकन कर रहे हैं। मानवीय विशेषज्ञता और मशीन बुद्धिमत्ता का संयोजन अधिक अनुकूल और प्रभावी जलवायु रणनीतियों को जन्म देता है। फिर भी, एआई को जलवायु प्रयासों में लागू करने में कुछ चुनौतियां अपनी जगह बनाती हैं। डाटा की गुणवत्ता और उपलब्धता सुनिश्चित करना, निगरानी और गोपनीयता जैसी नैतिक चिंताओं का समाधान करना, और AI मॉडल में पूर्वाग्रहों को रोकना आवश्यक है। इन बाधाओं को दूर करने और AI की पूरी क्षमता का लाभ लेने के लिए सरकारों, निजी क्षेत्रों, अकादमिक संस्थानों और नागरिक समाज के बीच सहयोग अत्यंत जरूरी है। सारांश में, AI जटिल डाटा का विश्लेषण करके, पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाकर और संसाधनों का बेहतर प्रबंधन कर, जलवायु परिवर्तन की समझ और प्रतिक्रिया को क्रांतिकारी बना रहा है। AI अनुसंधान में निरंतर निवेश और इसकी जिम्मेदारी से दिशा-निर्देशन आवश्यक रहेगा ताकि वैश्विक स्थिरता और लचीलापन प्राप्त किया जा सके।
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