मैंने कभी भी एक रॉकेट इंजन को देखा और सोचा, "ठीक है, यह अरूचिकर है।" हालांकि, यह डिजाइन इतने ज्यादा उनके मुकाबले से ऊचा है क्योंकि नियामक कदमों की बजाय अब एक AI प्रयोग किए बिना कई इंजीनियरों के सहयोग से CAD जैसे प्रोग्राम का उपयोग करके इंजीनियरिंग मॉडल तैयार करने के महीनों या यूं कहें की वर्षों की चाल में इसे सिर्फ दो सप्ताह में पूरा किया गया। दुबई स्थित AI इंजीनियरिंग कंपनी, Leap 71, दावा करती है कि उनकी विशाल संगणनात्मक इंजीनियरिंग मॉडल, नोय्रॉन, निर्माण इसे "मानवीय हस्तक्षेप के बिना" करती है। इस मॉडल को जर्मन धातु 3D मुद्रण कंपनी AMCM द्वारा तांबे में तैयार किया गया था। इसकी पोस्ट-प्रोसेसिंग यूनिवर्सिटी ऑफ शेफ़ील्ड द्वारा की गई थी, और फिर सफल परीक्षण में इसकी आग लगाई गई। Leap 71 के मुताबिक, AI मॉडल द्वारा उत्पन्न हर नया इंजन का वर्जन केवल कुछ मिनटों में तैयार होता है, जबकि एक पारंपरिक रॉकेट इंजन डिज़ाइन को विकसित करने के लिए सामान्यतः महीनों लगते हैं। यह इंजन क्रायोजेनिक तरल ऑक्सीजन (एलओएक्स) और केरोसीन का उपयोग करता है। इंजेक्टर हेड में प्रोपेलेंट को समारोही मिलाने के लिए एक आधुनिक कोएक्सियल स्वरर समावेश है। यह वह प्रकार का विवरण है, जिसे वॉलेस, वॉलेस और ग्रोमिट के प्रसिद्धता से उपयोग करके, उसका नवीनतम रॉकेट डिज़ाइन का वर्णन करने के लिए कहेंगे। "कोएक्सियल स्वरर"। कितना आश्चर्यजनक समय है। इस इंजन का निर्माण 5 kN की ताकत प्रदान करने के लिए किया गया है, जिसके बराबर 500 किलोग्राम (1120 पाउंड) को उठाने या 20,000 बी॰एच॰पी॰ जनरेट करने के लिए है। Leap 71 ने इसे गोलीय रॉकेट के अंतिम "धक्का स्टेज" के लिए उपयुक्त माना है। परीक्षण इंजन वेस्कॉट, यूके के एयरबोर्न इंजीनियरिंग की संस्थानों में हुआ। यदि आप मनोरंजन के लिए रॉकेट्स का लॉन्च देखना पसंद करते हैं, तो मेरे पास आपके लिए वीडियो है: यह मजेदार चीजें हैं, ना? एक रॉकेट इंजन के लिए तांबा का उपयोग करना सामान्यतः अजीब लग सकता है, लेकिन ध्यान देने वाली बात है कि यह इंजन विकसित करने के दौरान "कॉंपैक्ट हाई-परफॉर्मेंस इंजन" का विकास संभव होता है जब यह सक्रिय रूप से शीतली किया जाए। असली कारणों को मेरे कम ज्ञानवान मन में कुछ अस्पष्टता बनी रहती है। हालांकि, ज्ञान शक्ति होती है। हालांकि, एक प्रमुख चेतावनी है। Leap 71 चेतावनी देता है कि अगर शीतलन में कोइलिंग न रहें, तो इंजन तत्काल पिघल जाएगा। मेरे AMD Ryzen 7 7700X की तरह, मैं मजाक कर रहा हूं, यह बिलकुल। यह अजीब पैटर्न डिज़ाइन में पतला शीतलन चैनल को संगठित करता है जो चैम्बर जैकेट को घेरता है। इन चैनल्स में अतिरिक्त केरोसीन पंप किया जाता है ताकि एक प्रतिशत शीतल तापमान बना रहे, शायद ही दुनिया विज्ञान के मायनों में। इसके अलावा, घुंटियों जैसे फ्रैक्टल रूप है जिसमें AI का अद्वितीय दिखता है। जैसा कि आप देख सकते हैं, परीक्षण आग सफल रहा। इंजन ने एक पूर्ण 12 सेकंड की लंबे समय तक जलाने का अनुभव किया। यह Leap 71 के लिए पर्याप्त सबूत प्रदान करता है कि इसका स्थिर-अवस्था स्थिति क्षमता है, जिसका मतलब है कि इसे आवश्यक समय तक सतत रूप से चलाया जा सकता है, जो एक शक्तिशाली बूस्टर के रूप में सेवा करने के लिए हो सकता है। हालांकि, इसमें कुछ दोष हैं। परीक्षण पश्चात् यातायात इंजन पर आयोजित विश्लेषण ने इस बात का खुलासा किया है कि शीतलन चैनलों की प्रतिरोधकता पहले से अपेक्षित से अधिक थी। यह घटना 3डी प्रिंट की सतह की रफ़्टरता के कारण होती है। इसलिए, इसकी संशोधन के लिए आगे की अनुकूलन आवश्यक है, जब तक कि यह हमारे ग्रह की सीमाओं को धकेलने की संभावनाएं बनाने में सक्षम न हो। इस बात से पहुंचते हैं अंतिम लक्ष्य की ओर। Leap 71 के प्रबंध निदेशक जोसेफिन लिस्सनर अनुसार, "हम अब स्वतः प्रतिष्ठान कर चल जाने वाली रॉकेट प्रोपलशन के कामचलाऊ अविमान बना सकते हैं और सीधे प्रैक्टिकल मान्यता तक जा सकते हैं"। "अंतरिक्ष प्रक्षेपण में अभिनवता मुश्किल और महंगी होती है। हमारे उपाय के साथ, हम आशा करते हैं कि हम अंतरिक्ष को सभी के लिए अधिक पहुंचयोग्य बना सकेंगे।" और वहां हमें यहां है। एक सौंदर्यपूर्ण प्रारूप, कार्यात्मक डिज़ाइन जो पारंपरिक दृष्टिकोणों की तुलना में कायम करने में काफी तेज होता है। शायद भविष्य के रॉकेट इंजन विकास में AI पीढ़ी ही चाबी रखती है। अब मेरे पास कुछ वेंसलीडेल चीज़ का इच्छुक और हृदय की अवदाना है। और और चीज़, ग्रोमिट?

शुक्रवार को, यूएस स्टॉक्स में एक हल्की गिरावट आई जब तकनीक-प्रमुख प्रदर्शन को हफ्ते के लाभों के बाद थकान की संकेत मिल रही थी। एसएंडपी 500 लगभग 0

एयर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उद्योग में टेक कंपनियाँ, ऊर्जा की मांग बढ़ने के साथ ही प्रयोगशील, न्यून प्रायोजित्य ऊर्जा परियोजनाओं पर आश्रित हैं। उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट पावर उत्पन्न करने के लिए परमाणु भ्रमण पर बहुत ऊपर है, यह तकनीक वैज्ञानिकों को लगता है कि यह उनसे पहले ही असाध्य होगी। हालांकि, एयर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की आकर्षक बिजली खपत फिर से भू प्रदूषण में वृद्धि कर रही है। बड़ी टेक कंपनियाँ छोटे न्यूक्लियर रिएक्टर और भूतानुसार ऊर्जा जैसी परियोजनाओं में निवेश कर रही हैं, लेकिन समीक्षकों का विचार है कि इन प्रयासों से वर्तमान वातावरणिक वायु प्रदूषण की वास्तविकता से ध्यान हटा दिया जा रहा है। एयर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण डेटा केंद्रों का विस्तार बिजली की खपत में एक तेजी से वृद्धि का कारण बन रहा है, जहाँ आकलन के अनुसार एक पारंपरिक खोज की बिजली की खपत के दस गुना एक एयर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षण देने में लगेगी। टेक धार्मिक नई ऊर्जा परियोजनाओं में स्थानांतरण करने का वादा कर रही हैं, लेकिन इस पर तर्क है कि वे अक्सर दूसरों की तरह ही एक ही बिजली ग्रिड से काम करती हैं, जिसके कारण यूटिलिटीज़ को ऊर्जा की मांग पूरी करने के लिए भूतानुसार ऊर्जा विस्तार पर आश्रित होना पड़ता है। एयर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पर्यावरणीय प्रभाव को समाप्त करने के लिए अधिक साफ ऊर्जा स्रोतों की ओर तब्दील होना चाहिए।

यह है आज की मॉर्निंग ब्रीफ (Morning Brief) से 'द टेकअवे'। आप हर सुबह अपने इनबॉक्स में प्राप्त करने के लिए साइन अप कर सकते हैं। इसमें शामिल हैं: - दिन का चार्ट - हम क्या देख रहे हैं - हम क्या पढ़ रहे हैं - आर्थिक डेटा के जारी होने और कमाई के साथ स्टॉक मार्केट की तेजी अभी तक व्यापक नहीं हो रही है, निवेशकों में AI से संबंधित किसी भी चीज़ में रुचि दिख रही है। इलॉन मस्क (Elon Musk) ने हाल ही में इस बात की घोषणा की है कि सुपर माइक्रो (Super Micro) उनकी AI स्टार्टअप के सुपरकंप्यूटर के लिए हार्डवेयर आपूर्ति करेगा, जिसके कारण स्टॉक मूल्य में एक उछाल देखने को मिला है। इसी तरह, जब डेल के सीईओ ने Nvidia के साथ मिलकर मस्क के xAI के लिए "AI फैक्ट्री" की बात की है, तो डेल के शेयर भी बढ़ गए। हालांकि, ये लाभ अस्थायी रहे, इन्होंने मस्क के प्रभाव और AI से संबंधित विकासों के बाजार पर प्रभाव की महत्ता को प्रकट किया है। SMCI की स्टॉक इस साल में 200% से अधिक बढ़ गई है, जबकि Dell की स्टॉक लगभग दोगुनी हो गई है। Nvidia, Tesla और मुख्य AI प्लेटफ़ॉर्म बड़े कंपनियों के आमदनी क्षमता ने वर्तमान बाजार की तेजी को बढ़ावा दिया है, जिसमें अब तक के लाभों का बहुमान है। Musk को इस समूह में शामिल करने से पॉजिटिव संदेश और बढ़ती भावना आती है। AI के चारों ओर उत्साह के बीच वॉल स्ट्रीट के निवेशक मस्क के परियोजनाओं में अपने आप को मिलाकर लाभांवित हो सकते हैं। यह रणनीति हार्डवेयर निर्माताओं से लेकर व्यापक AI उद्योग के लिए भी लागू होती है। उपयोगिता कंपनियाँ उदाहरण के तौर पर AI सिस्टमों की ऊर्जा मांग का उपयोग कर रही हैं। Amazon, Alphabet, Microsoft, और Meta के समर्थन में वित्त और AI निवेशों पर इस साल $200 अरब का आंकड़ा प्रस्तावित है, जिसके कारण 2030 तक डेटा सेंटरों से ऊर्जा मांग में वृद्धि होगी। जबकि AI बाजार में पहल हासिल करना फायदेमंद हो सकता है, वर्तमान उत्तेजना दिखाती है कि AI के संबंधित किसी भी निवेश से विशाल लाभ प्राप्त हो रहे हैं। हम्जा शबान (Hamza Shaban), याहू फाइनेंस (Yahoo Finance) के रिपोर्टर, बाजार और आर्थिक समाचार कवर करते हैं। आप उन्हें ट्विटर पर @hshaban के नाम से फ़ॉलो कर सकते हैं। स्टॉक मार्केट पर प्रभाव डालने वाली नवीनतम प्रौद्योगिकी समाचार के लिए, यहां क्लिक करें और याहू फाइनेंस से और अधिक पढ़ें।

एक प्रतिशत को बुरी खबर की तैयारी करनी चाहिए: सिटीग्रुप की नई समग्र रिपोर्ट के अनुसार, AI द्वारा उत्पन्न उत्पीड़न का वित्तीय उद्योग ही भुगतान करने के लिए हो सकता है। 124 पृष्ठ की रिपोर्ट में, सिटीग्रुप ने घोषणा की है कि AI वित्तीय क्षेत्र पर गहरा प्रभाव डालेगी। यह नये विकास और नवाचार के लिए नवीनतम मौके प्रस्तुत करता है, सामान्य जीवन की गुणवत्ता को सुधारता है, लेकिन इसके बावजूद यह "नष्ट" भी करती है और "अयोग्य" बनाती है। वॉल स्ट्रीट के बैंकिंग कर्मचारियों को सबसे ज्यादा प्रभावित होने का संकेत है। एक्सेंचर और विश्व आर्थिक मंच के डेटा के अनुसार, AI के कारण तत्परता या पूरी आउटसोर्सिंग की संभावना वाले 67% बैंकिंग नौकरियां हैं, जो अन्य सभी अध्ययन किए गए उद्योगों में उच्चतम है। सुविधाएं, सॉफ़्टवेयर, और पूंजी बाजार इसके पीछे करीब से करीब आते हैं, जबकि उपयोगिता और प्राकृतिक संसाधन इस सूची के नीचे हैं। हालांकि, यहां कुछ अच्छी खबर है। AI के अधिक अंतर्निहित होने से बैंक और वित्तीय संस्थानों को बड़ा फायदा हो सकता है, और समग्र संख्या में कमी भी हो सकती है, एक बार AI संबंधित प्रबंधन भूमिकाओं को विचार में रखा जाए। इस चरण में, AI अब तक पर्याप्त प्रबुद्ध नहीं होने के कारण स्वतंत्र रूप से संचालित नहीं है। एक बॉट धारा से संचालित दुनिया अभी भी संपादनिकता, डेटा सुरक्षा, और मूल नैतिकता में संघर्ष करेगी। AI मॉडल ने गलत जानकारी और काल्पनिकता बनाने का ज्ञात किया है, जो व्यापारिक जोखिमों की पेशकश करता है। फिर भी, AI 2028 तक बैंक सेक्टर की मुनाफा की खुदाई में 170 अरब डॉलर का योगदान कर सकता है। वित्तीय संस्थानों को इस क्षमता की जागरूकता है, हाल ही के सिटी क्लायंट सर्वेक्षण में 93% प्रतिक्रिया देने वालों ने कहा है कि आईए के अपनाने से उनकी लाभार्थता पांच वर्षों के भीतर बेहतर कर देगी। डेटा एंट्री और एक्सेल फ़ाइलें जैसे रूटीन कार्यों की स्वचालनीकरण, जो वर्तमान में मनुष्य कर्मचारियों द्वारा हैंडल किए जाते हैं, इस आशावाद में महत्वपूर्ण कारक हैं। इन स्पष्ट लाभों के बावजूद, सिटीग्रुप उपयोग करके वित्तीय सेवा उद्योग को अन्य क्षेत्रों की तुलना में AI को अपनाने में धीमा होने का पूर्वानुमान लगाता है। इसे क्षेत्र की गहन विनियमित प्रकृति और वैश्विक एकमत स्वीकृत नियमों की कमी के कारण निर्धारित किया जाता है। हालांकि, बैंकर यह सोच सकते हैं कि वे मार्गदर्शन कर रहे हैं, सिटीग्रुप यह सुझाव देता है कि तकनीकी को वास्तव में कई उपयोगकर्ता तेजी से अपना रहे हैं, इसे "क्राउड क्राउन के आगे दौड़ करने" के रूप में वर्णित करता है।

एयर्टिक क्षेत्र में यूरोपीय स्टार्टअपों को उत्कृष्ट रूप में मान्यता प्राप्त हो रही है। विशेष रूप से, फ्रांसीसी एआई स्टार्टअपों ने ब्रिटेन और जर्मनी के मुकाबले महत्वपूर्ण निधि प्राप्त की है। पैरिस के विश्वविद्यालय, जैसे कि एकोल पॉलिटेक्निक और सोर्बोन यूनिवर्सिटी, इन स्टार्टअपों के पीछे स्थित टेक दक्षताओं को विकसित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। यूरोप में एआई पर बढ़ी हुई ध्यान के कारण, विश्वविद्यालयों की भूमिका में परिवर्तन हुआ है, जहां अधिक संस्थानों से संस्थापक निकल रहे हैं। इस परिवर्तन के साथ ही, एआई अनुसंधान हब्स की स्थापना ने यूरोप की तकनीकी पारिस्थितिकी के विकास में योगदान दिया है। फ्रांस में राजनीतिक संदेहों के बावजूद, एआई उद्योग के विकास में किसी भी प्रभाव के बिना विकास की उम्मीद की जाती है।

मेटा ने एक और संभावित कारण खोजा है जिसके कारण AI द्वारा निकाली गई उत्पादन में गड़बड़ी होती है: हार्डवेयर खराबियाँ जो डेटा को कोरप्ट करती हैं। मेटा के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक पेपर में बताया है कि ये खराबियाँ, "मौन डेटा कोरप्शन" (SDCs) के नाम से भी जानी जाती हैं, AI सिस्टम मेंपैरामीटर को कोरप्ट कर सकती हैं। इससे AI मॉडल पैरामीटर के मूल्यों को कोरप्ट कर दिया जाता है, जिससे अवैध या असामान्य आउटपुट प्राप्त होता है। इन हार्डवेयर खराबियों की पहचान करना मुश्किल होता है, खासकर AI हार्डवेयर सिस्टम के विभिन्न और जटिलता से भरे हुए होते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, मेटा ने "पैरामीटर संवर्द्धन फैक्टर" (PVF) की प्रस्तावित की है, जो AI मॉडल की पैरामीटर कोरप्शन के खिलाफतंतावज्जोय करने के लिए एक माप है। PVF को पैरामीटर खराबी मॉडलों, मॉडलों और कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। मेटा के उपकरण "DLRM" का उपयोग करके किए गए सिमुलेशन में पाया गया है कि एकल बिट पलटने से हित के साथ हर हजार मामलों में चार गलत निर्णय हो सकते हैं। इस अनुसंधान का सुझाव देता है कि AI हार्डवेयर डिज़ाइनर PVF को प्रदर्शन और कुशलता के साथ त्रुटि संरक्षण को संतुलित रखने के लिए मध्य निर्णय के रूप में विचार करें। यह अवधारणा "आर्किटेक्चरल संरज्झनशीलता फैक्टर" (AVF) का आधार पर निर्मित की गई है, जिसे 2020 में इंटेल और मिशिगन यूनिवर्सिटी द्वारा प्रस्तुत किया गया था।