अधिकांश उपकरणों, जैसे कारें, ड्रोन और चिप्स, ऐसे सॉफ़्टवेयर के कारण काम करते हैं जो आम जनता के लिए अदृश्य रहता है - ये हार्डवेयर से निकटता से जुड़े निम्न-स्तरीय ड्राइवर और फर्मवेयर हैं। इस तरह के कोड का निर्माण एक श्रमसाध्य और महंगा प्रक्रिया है, जो अभी भी काफी हद तक मैन्युअल जांच और मानकों के अनुपालन के लिए आवश्यक दस्तावेज़ीकरण पर निर्भर करता है। इसके अलावा, जब किसी उत्पाद को नए चिप पर स्थानांतरित किया जाता है, तो इसमें एक प्रमुख इंजीनियर के महीनों लग सकते हैं।
सामान्य एआई सहायकों की सीमाएं
वे सामान्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोडिंग सहायक जो वेब एप्लिकेशन और सॉफ़्टवेयर के लिए ट्यून किए गए हैं, इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण सहायता प्रदान नहीं कर सकते क्योंकि उनमें प्रोसेसर के रजिस्टर मैप या उसकी समय सीमाओं की समझ नहीं होती है। बेंगलुरु स्थित स्टार्टअप H2LooP विशेष रूप से इसी तरह के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को विकसित कर रहा है।
संस्थापक और उनका दृष्टिकोण
कंपनी की स्थापना मई 2025 में साइरंजन मिश्रा और पुलकित अग्रवाल ने की थी। दोनों के पहले कंपनियों के निर्माण का अनुभव था। मिश्रा, जो मुख्य कार्यकारी अधिकारी के पद पर हैं, ने फिलिप्स, टोशिबा, सिस्को और बॉश जैसी कंपनियों में जटिल प्रणालियों के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करने में पंद्रह वर्षों से अधिक समय बिताया है, और इन उद्योगों में खरीद की धीमी गति को अच्छी तरह जानते हैं। अग्रवाल, तकनीकी निदेशक, ने गूगल में एक दशक बिताया, जहां उन्होंने निम्न-स्तरीय सॉफ़्टवेयर पर काम किया।
मिश्रा के अनुसार, ऐसी प्रणालियों में कोड लिखना शायद ही कभी मुख्य कठिनाई होती है। इसके बजाय, टीमें कोड को समझने, यह पता लगाने में महीनों खर्च करती हैं कि यह हार्डवेयर के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है, और इसकी शुद्धता को साबित करती हैं।
H2LooP सिस्टम का कार्य सिद्धांत
H2LooP समाधान दो तत्वों के संयोजन पर आधारित है। पहला, यह छोटे भाषा मॉडल का एक सेट है जिसे एम्बेडेड सिस्टम कोड पर विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया है, न कि इंटरनेट की सामान्य पाठ सामग्री पर जिसका उपयोग अधिकांश मॉडल करते हैं। दूसरा, यह एक पेटेंटेड ज्ञान ग्राफ है जो हार्डवेयर विनिर्देशों, सुरक्षा मानकों, डिजाइन पैटर्न और ग्राहक के मालिकाना कोडबेस को एक एकीकृत मानचित्र में जोड़ता है जिसे मॉडल विश्लेषण कर सकते हैं।
इस संयोजन का मुख्य उद्देश्य संदर्भ प्रदान करना है। यदि कोई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लक्षित चिप की समझ के बिना डिवाइस ड्राइवर लिखता है, तो वह ऐसा कोड बनाएगा जो बाहरी रूप से सही दिखता है, लेकिन एकीकरण के दौरान विफल हो जाएगा। फिर सत्यापन परत यह जांचती है कि उत्पन्न कोड सही और ऑडिट करने योग्य है या नहीं, इससे पहले कि यह उत्पादन में जाए। पूरी प्रणाली स्थानीय रूप से या पूरी तरह से अलग वातावरण में काम कर सकती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि ग्राहक का कोड कभी भी उसके नियंत्रण से बाहर न जाए, जो रक्षा और सेमीकंडक्टर उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है।
महत्वपूर्ण उद्योगों में अनुप्रयोग
H2LooP अपने समाधान विनियमित उद्योगों को बेचता है जो मिशन के लिए महत्वपूर्ण हैं: सेमीकंडक्टर, ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, दूरसंचार और रक्षा क्षेत्र, साथ ही तेजी से डेटा सेंटर और रोबोटिक्स। कंपनी ने पूरे भारत और यूरोप में सेमीकंडक्टर और ऑटोमोटिव उद्योगों की टीमों में अपने उपकरणों को लागू किया है।
एक जर्मन सेमीकंडक्टर कंपनी में, जो पुराने कोड को बदलने और AUTOSAR मानकों का पालन करने का काम करती है, कंपनी ने बताया कि इसके उपकरणों ने डिज़ाइन और ऑडिट के समय को कम किया, और 90 से 95 प्रतिशत सटीकता के साथ परीक्षण परिदृश्य उत्पन्न किए। कुल मिलाकर सभी कार्यान्वयनों में इंजीनियरिंग कार्य की गति लगभग दोगुनी होने की सूचना दी गई है। इसके अलावा, H2LooP को Infineon स्टार्टअप कार्यक्रम में भाग लेने के लिए चुना गया था और भारतीय इलेक्ट्रॉनिक्स और सेमीकंडक्टर एसोसिएशन द्वारा मान्यता प्राप्त है।
वित्तपोषण और संभावनाएं
2026 की शुरुआत में, H2LooP ने स्पेशले इन्वेस्ट और 3one4 कैपिटल के संयुक्त नेतृत्व वाले सीड राउंड में 2 मिलियन डॉलर जुटाए। इन निधियों का उपयोग प्लेटफॉर्म को मजबूत करने, कॉर्पोरेट कार्यान्वयन को बढ़ाने और डेटा सेंटर, ड्रोन और रोबोटिक्स जैसे अधिक जटिल क्षेत्रों में विस्तार करने के लिए किया जाएगा। धन जुटाना एक अनुकूल समय पर हुआ: 2025 और 2026 के दौरान भारतीय एआई में निवेश में भारी वृद्धि हुई है, और कार, चिप और रक्षा के लिए उपकरण बनाने वाली कंपनियां उसी सॉफ़्टवेयर समस्या का सामना कर रही हैं जिसे H2LooP हल करता है। संस्थापक एक राष्ट्रीय तर्क पेश करते हैं: भारत ने लंबे समय से दुनिया का सबसे महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर बनाया है, और अब वे एक ऐसा एआई स्तर बनाना चाहते हैं जो इस सॉफ्टवेयर को तेज और अधिक विश्वसनीय बना सके।
