ऑस्ट्रेलिया के वोलोंगोंग विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता द्वारा विकसित एक पोर्टेबल डिवाइस बीमारियों के संचरण से जुड़े मच्छर प्रजातियों की पहचान करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है। यह तकनीक कीड़ों के पंखों से निकलने वाली आवाज़ को संसाधित करती है और कुछ ही सेकंड में पहचान प्रदान करती है।
इस उपकरण को हाल ही में स्विट्जरलैंड के जिनेवा में आयोजित एआई फॉर गुड ग्लोबल समिट के दौरान किरण त्रिवेदी द्वारा प्रस्तुत किया गया था। इसका मुख्य उद्देश्य डेंगू और मलेरिया जैसी बीमारियों के नियंत्रण में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक वेक्टर निगरानी तरीकों का एक अधिक तेज़ विकल्प प्रदान करना है।
यह समाधान इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता के बिना काम करता है, जो टाइनी मशीन लर्निंग (TinyML) के सिद्धांत का उपयोग करता है। यह एआई मॉडल को कम ऊर्जा खपत वाले छोटे चिप्स पर सीधे चलाने की अनुमति देता है, जिसका लक्ष्य सीमित प्रयोगशाला बुनियादी ढांचे वाले स्थानों में मच्छर निगरानी तक पहुंच का विस्तार करना है।
इस प्रणाली को सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए महत्वपूर्ण तीन मच्छर समूहों - एडीज, एनोफिलीज और क्यूलेक्स - में अंतर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह पंखों की गति से उत्पन्न शोर को कैप्चर करके और प्रत्येक प्रजाति की विशिष्ट ध्वनिक पैटर्न को पहचानकर ऐसा करता है।
यह दृष्टिकोण सामान्य निगरानी प्रक्रियाओं की सीमाओं को दूर करने का प्रयास करता है। वर्तमान में, प्रजाति का निर्धारण प्रजनन क्षेत्रों, जैसे पानी के गड्ढों, से नमूने एकत्र करने और फिर लार्वा के प्रयोगशाला विश्लेषण पर निर्भर करता है।
वोलोंगोंग विश्वविद्यालय में विकास के लिए जिम्मेदार शोधकर्ता किरण त्रिवेदी ने बताया कि एकीकृत एआई विश्लेषण क्षमता को सीधे उपकरण में रखता है, जिससे बाहरी प्रसंस्करण संरचनाओं की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
किरण त्रिवेदी, वोलोंगोंग विश्वविद्यालय के विद्वान ने कहा, 'जब लोग एआई के बारे में सोचते हैं, तो वे क्लाउड पर चलने वाली बड़ी प्रणालियों की कल्पना करते हैं। टाइनीएमएल बुद्धिमत्ता को सीधे डिवाइस में रखने की अनुमति देता है। यह इंटरनेट के बिना, क्लाउड लागत के बिना और गोपनीयता की चिंता के बिना सेकंडों में मच्छर की पहचान करता है।'
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ऑडियो डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया था और इसने ध्वनि वर्गीकरण में 88.3% सटीकता दर हासिल की। त्रिवेदी इस बात पर जोर देते हैं कि अधिक परिष्कृत ऑडियो सेंसर और उच्च गुणवत्ता वाली रिकॉर्डिंग का उपयोग करके प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।
डिवाइस को एक आर्डुइनो बोर्ड पर बनाया गया था, जो प्रोटोटाइप में उपयोग किया जाने वाला एक कम लागत वाला इलेक्ट्रॉनिक घटक है। सिस्टम में एक माइक्रोफ़ोन, एक स्क्रीन और कीटों की ध्वनियों के वास्तविक समय में विश्लेषण के लिए जिम्मेदार एआई मॉडल एकीकृत है।
त्रिवेदी उम्मीद करते हैं कि इस तकनीक को निरंतर निगरानी नेटवर्क में लागू किया जाएगा। विभिन्न स्थानों पर कई उपकरणों को वितरित करके, मच्छर सांद्रता को ट्रैक करना और रोग फैलाने वाली प्रजातियों के उच्च घटना वाले क्षेत्रों पर अद्यतन मानचित्र बनाना संभव होगा।
शोधकर्ता इस कार्यक्षमता की तुलना वास्तविक समय यातायात प्रणालियों से करते हैं, लेकिन महामारी विज्ञान पर लागू करते हैं। उनका मानना है कि यह निवारक निगरानी समुदायों और स्वास्थ्य एजेंसियों को प्रकोप होने से पहले उपाय करने में मदद कर सकती है।
गणितीय समस्या, जो 87 वर्षों तक अनसुलझी रही, को एक अप्रत्याशित परिणाम मिला है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने शोधकर्ता को इस क्षेत्र की सबसे प्रसिद्ध परिकल्पनाओं में से एक को गलत साबित करने में सक्षम प्रतिउदाहरण खोजने में मदद की।
न्यू साइंटिस्ट के अनुसार, गणितज्ञ लेवेंट अल्पोगे द्वारा की गई यह खोज गणित में एआई की महत्वपूर्ण भागीदारी के साथ हल किया गया सबसे जटिल मामला हो सकता है। हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ता अल्पोगे ने 19 जुलाई को सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म एक्स पर केवल 216 वर्णों का एक प्रतिउदाहरण प्रकाशित किया, जो तथाकथित जैकोबियन परिकल्पना का खंडन करता है।
यह परिकल्पना गणितज्ञ ओट्टोम-हेनरिक केलर द्वारा 1939 में तैयार की गई थी और यह मानती थी कि एक निश्चित प्रकार का गणितीय फ़ंक्शन विपरीत दिशा में भी काम करना चाहिए। यह समस्या दशकों से कोई अंतिम उत्तर नहीं दे पाई और 1998 में स्टीवन स्मील द्वारा तैयार की गई 21वीं सदी की 18 प्रमुख गणितीय समस्याओं की सूची में शामिल हो गई थी।
अपनी प्रकाशन में, अल्पोगे ने बताया कि उन्होंने अपने 'करीबी दोस्त फेबल' की मदद ली, जो संभवतः एंथ्रोपिक के एआई मॉडल क्लॉड फेबल 5 का संदर्भ है। शोधकर्ता ने विश्व कप के फाइनल मैच के दौरान किए गए काम के लिए सिस्टम को भी धन्यवाद दिया। विशेषज्ञों का मानना है कि यह परिणाम गणितीय अनुसंधान में एआई की भूमिका का विस्तार करता है।
क्वीन मैरी यूनिवर्सिटी ऑफ लंदन के गणित शोधकर्ता अबिशेक साहा ने कहा कि यह शायद सबसे बड़ी परिकल्पना है जिसमें एआई ने प्रमाण या खंडन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई ने पिछले एक साल में उल्लेखनीय प्रगति की है। साहा ने उल्लेख किया कि प्रकाशित प्रतिउदाहरण की जांच करना आसान है, और कई गणितज्ञ पहले ही इसकी प्रामाणिकता की पुष्टि कर चुके हैं। हालांकि, यह समझना महत्वपूर्ण है कि एआई समाधान तक किस रास्ते से पहुंचा।
ध्यान आकर्षित करने वाले बिंदुओं में परिकल्पना के अनसुलझे रहने की अवधि (87 वर्ष), प्रतिउदाहरण का न्यूनतम आकार (216 वर्ण), कुछ शर्तों के तहत परिकल्पना का खंडन, और यह तथ्य शामिल है कि एआई द्वारा उपयोग की गई प्रक्रिया को अभी तक पूरी तरह से समझाया नहीं गया है। शोधकर्ता ने उल्लेख किया कि यह खोज अप्रत्याशित थी, क्योंकि कई वैज्ञानिकों का मानना था कि परिकल्पना सहज रूप से सही थी, और वे इसे गलत साबित करने के बजाय सिद्ध करने की कोशिश कर रहे थे।
इस खोज के महत्व के बावजूद, यह जैकोबियन परिकल्पना से जुड़े सभी सवालों का जवाब नहीं देती है। अल्पोगे का प्रतिउदाहरण तीन चर के मामले में परिकल्पना का खंडन करता है, लेकिन केवल दो चर से संबंधित समतुल्य संस्करण अभी भी सत्य रह सकता है, जिससे समस्या का एक हिस्सा खुला रहता है। इस सफलता ने गणित में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमताओं की सीमाओं पर बहस को फिर से हवा दी है। यॉर्क विश्वविद्यालय के क्रिस बाउमन-स्कारगिल का मानना है कि इस तकनीक ने जटिल समस्याओं में समाधान खोजने की क्षमता प्रदर्शित की है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि मानवीय रचनात्मकता का महत्व कम हो गया है।
वह एंडरयू वाइल्स द्वारा 1994 में हल किए गए फर्मा के अंतिम प्रमेय का उदाहरण देते हैं, जो एक ऐसी उपलब्धि है जिसके लिए केवल अंतिम उत्तर से कहीं अधिक की आवश्यकता थी, बल्कि कई वर्षों के काम के दौरान नई गणितीय प्रणालियों के निर्माण की आवश्यकता थी। वेस्टलेक विश्वविद्यालय के इवान फेसेनको का मानना है कि एआई के अधिक परिष्कृत मॉडल आने वाले वर्षों में गणितीय अनुसंधान को बदल देंगे, संभावित रूप से नए ज्ञान के विकास के तरीकों को बदल देंगे और वैज्ञानिक ज्ञान के एक नए चरण को खोलेंगे।
आंतरिक स्टोरेज किसी डिवाइस, चाहे वह कंप्यूटर हो या सेल फोन, की स्थायी मेमोरी को संदर्भित करता है। इसका मुख्य कार्य ऑपरेटिंग सिस्टम, स्थापित एप्लिकेशन और उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत फ़ाइलों को संरक्षित करना है। इस प्रकार की मेमोरी यह सुनिश्चित करती है कि उपकरण बंद होने के बाद भी सभी मीडिया, दस्तावेज़ और सॉफ़्टवेयर सहेजे और सुरक्षित रहें।
तकनीकी रूप से, स्टोरेज एकीकृत सर्किट या चुंबकीय डिस्क पर जानकारी दर्ज करके काम करता है, जिससे सिस्टम कुशलतापूर्वक डेटा का पता लगा और पढ़ सकता है। यह गति दैनिक उपकरणों के त्वरित लोडिंग में योगदान करती है और उपकरण के स्थिर संचालन को बनाए रखती है।
ऐतिहासिक रूप से, मेमोरी पारंपरिक एचडीडी से विकसित हुई है, जो कम लागत पर बड़ी क्षमता को प्राथमिकता देते थे, तेज चिप-आधारित समाधानों की ओर बढ़ी हैं। वर्तमान में, एसएसडी और एनवीएमई ड्राइव अपनी उल्लेखनीय डेटा पढ़ने और लिखने की दरों के कारण प्रमुखता से हैं।
सैद्धांतिक रूप से, आंतरिक स्टोरेज डिवाइस का डिजिटल आधार के रूप में कार्य करता है, ऑपरेटिंग सिस्टम चलाने और एप्लिकेशन को अद्यतन रखने के लिए आवश्यक स्थान प्रदान करता है, जो स्थिरता और गति सुनिश्चित करता है। इसके अलावा, यह तस्वीरों, दस्तावेज़ों और ऑफ़लाइन मीडिया जैसे व्यक्तिगत डेटा को संग्रहीत करता है। डेटा लेखन और कैश फ़ाइलों का प्रबंधन करके, यह मेमोरी क्रैश को रोकने और दैनिक उपयोग को सुचारू बनाने में मदद करती है।
आधुनिक उपकरणों में कई भौतिक मेमोरी का उपयोग किया जाता है। एचडी (हार्ड डिस्क ड्राइव) एक पुराना यांत्रिक मॉडल है जो घूमने वाली चुंबकीय डिस्क का उपयोग करता है, जो बड़ी मात्रा के लिए एक किफायती विकल्प है, लेकिन यह धीमा है और भौतिक क्षति के प्रति संवेदनशील है। वहीं, एसएसडी (सॉलिड-स्टेट ड्राइव) बिना किसी चलने वाले हिस्से वाले मेमोरी चिप्स का उपयोग करता है, जिसके परिणामस्वरूप तेज़ बूटिंग, गिरने के खिलाफ अधिक स्थायित्व और शांत संचालन होता है।
एसएसडी का एक विकास एनवीएमई एसएसडी है, जो सीधे मदरबोर्ड के उच्च गति वाले पथों से जुड़ता है, जिससे गेमिंग और जटिल प्रोग्रामों के लिए अधिकतम गति मिलती है। अन्य प्रकारों में ईएमएमसी शामिल है, जो एक साधारण सोल्डर किया गया चिप है, जो किफायती होने के कारण एंट्री-लेवल उपकरणों में आम है, हालांकि इसकी ट्रांसफर दर मध्यम होती है। यूएफएस एक फ्लैश मेमोरी मानक है जिसका उपयोग मिड-रेंज और हाई-एंड स्मार्टफोन में किया जाता है, जो एप्लिकेशन के तत्काल खुलने के लिए बहुत उच्च ट्रांसफर दर प्रदान करता है। अंत में, आंतरिक रोम एक निश्चित मेमोरी है जिसमें केवल बुनियादी बूट निर्देश होते हैं, जो पूरी तरह से सुरक्षित और उपयोगकर्ता फ़ाइलों के भंडारण के लिए दुर्गम होता है।
आंतरिक स्टोरेज हार्डवेयर स्तर पर काम करता है, इलेक्ट्रॉनिक सर्किट के माध्यम से तस्वीरों, एप्लिकेशन और सिस्टम को बाइनरी कोड में परिवर्तित और रिकॉर्ड करता है। जबकि पुराने उपकरण डिस्क पर रिकॉर्डिंग के साथ एचडी का उपयोग करते थे, आधुनिक डिवाइस फ्लैश मेमोरी का उपयोग करते हैं, जो डेटा संग्रहीत करने के लिए छोटे सेल में विद्युत आवेश बनाए रखती है। एक एकीकृत नियंत्रक इस सामग्री को तार्किक ब्लॉकों में व्यवस्थित करता है, ऑपरेटिंग सिस्टम को इंगित करता है कि प्रत्येक फ़ाइल को कहाँ खोजना या सहेजना है, जिससे लगभग तत्काल पहुंच सुनिश्चित होती है।
स्टोरेज को रैम मेमोरी से अलग करना महत्वपूर्ण है: जबकि रैम क्षणिक कार्यों का प्रबंधन करती है, स्टोरेज लंबी अवधि के लिए जानकारी को संरक्षित करता है। सिस्टम समय के साथ प्रदर्शन में गिरावट को रोकने के लिए स्वचालित सफाई रूटीन भी चलाता है। डिवाइस कितनी तेजी से शुरू होता है या फ़ाइलों को लोड करता है, यह चिप की गति और नियंत्रक की प्रभावशीलता के बीच तालमेल पर निर्भर करता है।
क्षमता की सीमा उपयोग के अनुसार भिन्न होती है। 32 जीबी से 64 जीबी तक, हमें सेल फोन और टैबलेट पर हल्के उपयोग के लिए एंट्री-लेवल विकल्प मिलते हैं। 128 जीबी से 256 जीबी की रेंज अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए आदर्श मानी जाती है, जो कई गेम और तस्वीरें इंस्टॉल करने की अनुमति देती है। उन्नत उपयोगकर्ताओं और सामग्री निर्माताओं के लिए, 512 जीबी से 1 टीबी के विकल्प होते हैं, जो 4के वीडियो के लिए उपयुक्त होते हैं। जबकि 2 टीबी या उससे अधिक जैसे उच्च प्रदर्शन मानक वर्कस्टेशन और उन्नत पीसी के लिए अभिप्रेत हैं।
हाँ, जब स्टोरेज संतृप्त हो जाता है, तो प्रदर्शन गिर जाता है क्योंकि सिस्टम अस्थायी फ़ाइलें नहीं बना पाता है और न ही कैश का उचित प्रबंधन कर पाता है। जगह की इस कमी के परिणामस्वरूप डेटा प्रोसेसिंग और एप्लिकेशन अपडेट में धीमापन और विफलता होती है। विशेषज्ञ हमेशा एल्गोरिदम को सही ढंग से काम करने और डिवाइस की चपलता बनाए रखने के लिए 10% से 15% खाली जगह रखने की सलाह देते हैं।
स्टोरेज बढ़ाने की संभावना डिवाइस पर निर्भर करती है। स्मार्टफोन में, भौतिक मेमोरी आमतौर पर मदरबोर्ड पर सोल्डर की जाती है, हालांकि कुछ मॉडल अभी भी माइक्रोएसडी कार्ड स्वीकार करते हैं। कंप्यूटर और लैपटॉप में, हार्डवेयर अक्सर मॉड्यूलर होता है, जिससे बड़े एसएसडी या एचडीडी से बदलना आसान हो जाता है।
फॉर्मेटिंग के संबंध में, यह संभव है, लेकिन तरीका अलग होता है। पीसी में, सफाई डिस्क मैनेजर के माध्यम से या सिस्टम की क्लीन रीइंस्टॉलेशन के दौरान की जा सकती है। सेल फोन में, प्रक्रिया फ़ैक्टरी रीसेट होती है, क्योंकि संरचना महत्वपूर्ण डेटा की सुरक्षा के लिए लॉक होती है, जिससे उपयोगकर्ता का पूरा विभाजन मिट जाता है।
भौतिक मेमोरी को पार्टीशन करना भी संभव है, लेकिन प्रतिबंधों के साथ। पीसी में, डिस्क मैनेजर ऑपरेटिंग सिस्टम को व्यक्तिगत फ़ाइलों से अलग करने की अनुमति देता है। सेल फोन में, विभाजन कारखाने में लॉक होते हैं, और इन विभाजनों को बदलने के लिए फर्मवेयर में उन्नत संशोधन की आवश्यकता होती है, जिससे डिवाइस को स्थायी नुकसान होने का उच्च जोखिम होता है।
आंतरिक स्टोरेज मदरबोर्ड से एकीकृत भौतिक मेमोरी है, जो ऑपरेटिंग सिस्टम चलाने और ऐप्स को तेज़ी से लोड करने के लिए आवश्यक है, जो सभी डेटा का निश्चित आधार के रूप में कार्य करता है। इसके विपरीत, बाहरी स्टोरेज, जैसे पेन ड्राइव या बाहरी एचडीडी, एक हटाने योग्य डिवाइस है, जो बैकअप और भारी फ़ाइलों के हस्तांतरण के लिए आदर्श है।
अंत में, स्टोरेज मेमोरी और रैम मेमोरी के बीच का अंतर उनके अस्थायी कार्य में निहित है। स्टोरेज मेमोरी स्थायी होती है, जो बिजली के बिना भी लंबे समय तक डेटा रखती है। रैम मेमोरी, अस्थिर होने के कारण, एक अस्थायी कार्यक्षेत्र के रूप में कार्य करती है, जिसमें केवल वे डेटा और एप्लिकेशन होते हैं जिनका उस सटीक क्षण में उपयोग किया जा रहा होता है, और सिस्टम बंद होने पर मिटा दिया जाता है।
उज्बेकिस्तान विश्व परमाणु विज्ञान में एक महत्वपूर्ण स्थान रखता है, जैसा कि उज्बेकिस्तान की विज्ञान अकादमी के इंस्टीट्यूट ऑफ न्यूक्लियर फिजिक्स (IAF) के काम से पता चलता है। IAF के विशेषज्ञ आधुनिक चिकित्सा में सक्रिय रूप से उपयोग किए जाने वाले आयोडीन-125 के वैश्विक उत्पादन का 80% से अधिक करते हैं। लगभग सत्तर साल पहले बनी वैज्ञानिक पाठशाला न केवल उज्बेकिस्तान पर, बल्कि विश्व विज्ञान पर भी प्रभाव डालती रहती है।
इस वर्ष IAF अपनी 70वीं वर्षगांठ मना रहा है। इस प्रमुख वैज्ञानिक संरचना के लिए यह निष्कर्ष निकालने का समय है: पहले अनुसंधान रिएक्टर के लॉन्च और रेडियोकेमिस्टों के अपने स्कूल के निर्माण से लेकर रेडियोफार्मास्यूटिकल्स के निर्माण, अद्वितीय परमाणु प्रौद्योगिकियों के विकास, चिकित्सा उपकरणों के स्टरलाइज़ेशन और उज्बेकिस्तान के परमाणु उद्योग की स्थापना में भागीदारी तक।
Podrobno.uz के संवाददाता ने IAF के निदेशक, अकादमिक इल्हाम सादिकोव से बात की ताकि संस्थान के परिणामों, जनता के लिए उसके काम के कुछ हिस्सों की अनदेखी के कारणों और देश में परमाणु विज्ञान के भविष्य को निर्धारित करने वाले कारकों के बारे में पता लगाया जा सके।
सादिकोव ने संस्थान में अनूठी स्थिति पर जोर दिया, जिसमें रेडियोकेमिस्टों का एक मजबूत स्कूल मौजूद है। उन्होंने कहा कि IAF आयोडीन-125 का 80% वैश्विक उत्पादन करता है, जिससे यह रेडियोआइसोटोप लगभग पूरी दुनिया को प्रदान करता है। इसके अलावा, संस्थान फॉस्फोरस-32 और फॉस्फोरस-33 के वैश्विक उत्पादन के आधे से अधिक के लिए जिम्मेदार है। सादिकोव के अनुसार, उत्पादों की उच्चतम गुणवत्ता, जैसे कि आयोडीन-125 में सबसे शुद्ध, उन्हें प्रतिस्पर्धियों से ऊपर रखती है, जिनके समकक्ष दस हजार गुना कम शुद्धता वाले होते हैं।
इंस्टीट्यूट ऑफ न्यूक्लियर फिजिक्स की स्थापना 1956 में हुई थी, और 1959 में इसके आधार पर 2 मेगावाट क्षमता वाला अनुसंधान रिएक्टर VVR-SM शुरू किया गया था, जिसे बाद में 10 मेगावाट तक उन्नत किया गया। इस बदलाव ने IAF को न केवल मौलिक अनुसंधान करने की अनुमति दी, बल्कि रेडियोआइसोटोप, रेडियोफार्मास्यूटिकल्स के उत्पादन, साथ ही चिकित्सा, उद्योग और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए सामग्री और सेवाओं के विकास जैसे अनुप्रयुक्त क्षेत्रों में भी काम करने की अनुमति दी।
आज, IAF मध्य एशिया में इसी तरह के प्रोफाइल का सबसे बड़ा अनुसंधान केंद्र है। इसके परिसर में छह अद्वितीय परमाणु भौतिकी सुविधाएँ संचालित होती हैं, साथ ही तीन सहायक उद्यम भी हैं: जीपी 'रेडियोप्रेпарат', एक डिजाइन ब्यूरो जिसमें एक कारखाना शामिल है, और एक राष्ट्रीय रेडियोधर्मी अपशिष्ट भंडारण केंद्र।
IAF की गतिविधि का सबसे प्रसिद्ध क्षेत्र रेडियोफार्मास्यूटिकल्स है - रेडियोआइसोटोप पर आधारित दवाओं और पदार्थों का निर्माण जो गंभीर बीमारियों, जिसमें ऑन्कोलॉजी शामिल है, के सटीक निदान और उपचार के लिए आवश्यक हैं। ये प्रौद्योगिकियां आधुनिक परमाणु चिकित्सा का एक अभिन्न अंग हैं।
IAF हर साल बाजार में एक या दो नई रेडियोफार्मास्यूटिकल्स पेश करता है। संस्थान 15 रेडियोआइसोटोप के आधार पर 60 से अधिक रेडियोफार्मास्यूटिकल दवाएं और पदार्थ का उत्पादन करता है, जिनमें से लगभग 40 सीधे उपयोग के लिए तैयार हैं। इन रेडियोआइसोटोपों में आयोडीन-125, फॉस्फोरस-32, फॉस्फोरस-33, टेक्नीशियम-99m, आयोडीन-131 और ल्यूटेशियम-177 शामिल हैं।
संस्थान का काम घरेलू और निर्यात दोनों बाजारों में किया जाता है। सभी उत्पादों का 90% से अधिक विदेश भेजा जाता है, लगभग 15 यूरोपीय, एशियाई, उत्तरी और दक्षिणी देशों में। हालांकि, तैयार दवाओं के साथ स्थिति कच्चे माल की तुलना में अधिक जटिल है। कई विदेशी भागीदार उच्च गुणवत्ता और कम कीमत के कारण तैयार दवाओं की खरीद में रुचि रखते हैं, लेकिन वे एक समस्या का सामना करते हैं: उज्बेकिस्तान में उत्पादित दवाओं का उपयोग केवल देश के भीतर किया जा सकता है, क्योंकि अन्य देशों में उपयोग के लिए प्रत्येक देश में पंजीकरण की लंबी और महंगी प्रक्रिया की आवश्यकता होती है। इसलिए, विदेशी कंपनियां अक्सर कच्चे माल की खरीद करती हैं, और तैयार दवाएं स्वयं बनाती हैं।
देश के भीतर भी इन दवाओं की मांग बढ़ रही है। सादिकोव के अनुसार, पिछले चार वर्षों में उज्बेकिस्तान के क्लीनिकों में रेडियोफार्मास्यूटिकल्स की आपूर्ति पांच गुना बढ़ गई है, जो राष्ट्रीय स्तर पर परमाणु चिकित्सा के विकास का प्रमाण है।
IAF की एक अलग सफलता ल्यूटेशियम-177 का उत्पादन है, जो 2017 में शुरू हुआ था। शुरुआत में इसका निर्यात किया गया, और फिर वैज्ञानिकों ने घरेलू बाजार के लिए तैयार दवाओं का उत्पादन शुरू किया। 2022 में, प्रोस्टेट कैंसर के मेटास्टेसिस के इलाज के लिए ल्यूटेशियम-177 पर आधारित पहली दवा उज्बेकिस्तान में पंजीकृत हुई, और बाद में न्यूरोएंडोक्राइन ट्यूमर के उपचार के लिए एक दवा विकसित की गई।
इस दवा की वर्तमान मांग संस्थान की उत्पादन क्षमता से काफी अधिक है; ग्राहक वर्तमान की तुलना में दर्जनों गुना अधिक मात्रा का अनुरोध कर रहे हैं (40 गुना तक)। वैज्ञानिक बताते हैं कि रिएक्टर VVR-SM को ल्यूटेशियम के उत्पादन के लिए पूरी तरह से स्थानांतरित करना भी अभी भौतिक रूप से इतनी मात्रा प्राप्त करने की अनुमति नहीं देगा। IAF के उत्पाद का लाभ इसकी उच्च शुद्धता और विशिष्ट गतिविधि बनी हुई है, जो इसे वैश्विक बाजार में रुचि दिलाती है।
संस्थान के कम ज्ञात कार्य क्षेत्रों में इलेक्ट्रॉन त्वरक का उपयोग करके चिकित्सा उपकरणों (सिरिंज, दस्ताने आदि) का विकिरण स्टरलाइज़ेशन शामिल है। सादिकोव ने बताया कि यह देश में इस प्रकार का एकमात्र उत्पादन स्थल है जो लगभग लगातार काम करता है। इस विधि का लाभ यह है कि उपकरणों को बिना खोले, गर्म किए या रासायनिक गैसों का उपयोग किए सीलबंद पैकेजिंग में स्टरलाइज़ किया जाता है।
एक अन्य कम ज्ञात क्षेत्र न्यूट्रॉन रेडियोग्राफी और टोमोग्राफी है। मई 2020 में एक विशेष सुविधा शुरू की गई थी। सादिकोव के अनुसार, पोस्ट-सोवियत क्षेत्र में ऐसे तीन उपकरण हैं (रूस, कजाकिस्तान और उज्बेकिस्तान में), लेकिन वास्तव में केवल उज्बेकिस्तान में काम करता है। यह विधि वस्तु की आंतरिक सामग्री का उसके विनाश के बिना अध्ययन करने की अनुमति देती है, जो धातुओं और जटिल तंत्रों के साथ-साथ पुरातात्विक खोजों के लिए भी महत्वपूर्ण है, जिनका पहले IAF में अध्ययन किया गया था।
IAF के लिए आय का एक स्थिर स्रोत प्राकृतिक पत्थरों का परिष्करण है। संस्थान की तकनीकों का उपयोग करके, रंगहीन टोपाजों को विकिरण के बाद हल्के नीले से गहरे नीले रंग का रंग मिलता है, जिससे उनका बाजार मूल्य 5-30 गुना बढ़ जाता है। यह एक निर्यात सेवा है जो स्थिर आय लाती है।
इसके अलावा, यू-150 साइक्लोट्रॉन पर कोबाल्ट-57 का उत्पादन किया जाता है, जिसका उत्पादन वैश्विक उत्पादन का लगभग 20% है, और यह उत्पाद भी निर्यात किया जाता है। इसके अलावा, संस्थान विभिन्न विन्यास में पानी को साफ करने, विलवणीकरण और कीटाणुरहित करने के लिए इकाइयाँ विकसित करता है। इन इकाइयों के घटकों का एक बड़ा हिस्सा स्थानीयकृत है: आवरण स्थानीय कारखानों में बनाए जाते हैं, जबकि अवशोषक और आंतरिक तत्व संस्थान की प्रयोगशालाओं में बनाए जाते हैं। इसके अलावा, IAF पानी, खाद्य प्रसंस्करण, इत्र, पेंट और वार्निश, साबुन और क्रीम के क्षेत्रों में कीटाणुशोधन के लिए चांदी के नैनोकणों के घोल का उत्पादन करता है।
IAF की उत्पादन-अनुसंधान प्रणाली का केंद्र 1959 में शुरू किया गया और कई बार उन्नत किया गया अनुसंधान रिएक्टर VVR-SM है। सादिकोव इसे अपने प्रकार के दुनिया के सबसे कुशल रिएक्टरों में से एक मानते हैं। 10 मेगावाट की क्षमता तक पहुंचने के बाद, यह प्रति वर्ष 5-6 हजार घंटे तक चला, और 90 के दशक और 2000 के दशक में लगभग 11 महीनों तक बिना रुके 6.5 हजार घंटे से अधिक चला, जो विदेशी सहयोगियों को आश्चर्यचकित करता है, जिनकी उत्पादकता दर 1.5-2 गुना कम थी।
रिएक्टर की सहनशक्ति आर्थिक और मानवीय दोनों कारकों के कारण है। चूंकि रिएक्टर ईंधन बहुत महंगा है, इसलिए सरकार इसकी खरीद सुनिश्चित करती है, जिससे अनावश्यक खर्च से बचा जा सकता है। हालांकि, संस्थान उपकरण और सामग्री की खरीद के लिए बजटीय वित्त पोषण प्राप्त नहीं करता है, इसलिए संचालन के लिए सभी धन स्वयं उत्पन्न करता है। इन आय का उपयोग उपकरण के नवीनीकरण और आधुनिकीकरण के लिए किया जाता है।
वर्तमान में, VVR-SM कम समृद्ध यूरेनियम ईंधन का उपयोग करता है। नवंबर 2009 से, रिएक्टर ने यूरेनियम-235 के 19.7% संवर्धन वाले IRT-4M ईंधन पर स्विच कर लिया है, जिसे ईंधन कंपनी 'TVEL' (Rosatom का डिवीजन) द्वारा आपूर्ति किया जाता है। 2022 में, 'TVEL' और IAF ने VVR-SM के लिए संशोधित परमाणु ईंधन की आपूर्ति पर एक समझौता किया, जो मानक IRT-4M कैस्केट की तुलना में ईंधन अभियान को बढ़ाएगा। इन प्रायोगिक ईंधन असेंबली के पहले परीक्षण इस रिएक्टर के आधार पर निर्धारित हैं।
कुछ साल पहले, रिएक्टर का स्थानीय विशेषज्ञों और IAEA के विशेषज्ञों के साथ निरीक्षण किया गया था। अनुसंधान समिति ने निष्कर्ष निकाला कि स्थापना सुरक्षित रूप से अगले 50 हजार घंटों तक कार्य करने में सक्षम है, जिसके बाद इसे बदलने की आवश्यकता होगी।
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