अंकित माहेश्वरी ने वास्तुकला और उद्योगों पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव पर चर्चा की

स्कूल में, जब उन्हें लगभग 10वीं कक्षा में प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांत सिखाए गए, तो कंप्यूटर केवल जिज्ञासा का विषय नहीं रहे और संभावना बन गए। वह याद करते हैं: 'यह पहली बार था जब मैंने देखा कि कुछ ही पंक्तियों का कोड कुछ वास्तविक बना सकता है।' इस अनुभव ने बाद के सभी निर्णयों को निर्धारित किया, जिसमें विषयों का चयन और प्रौद्योगिकी क्षेत्र में करियर शामिल है।

इंजीनियरिंग कॉलेज में दूसरे वर्ष तक, जब भारत में एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) मुख्य रूप से अकादमिक अवधारणाएं थीं, माहेश्वरी सिद्धांत से आगे निकल चुके थे। उनके कॉलेज के सॉफ्टवेयर इनक्यूबेटर ने परीक्षणों के लिए एक पॉलीगॉन का काम किया। वह याद करते हैं कि वे 'कैंपस में एक मिनी-स्टार्टअप' की तरह काम करते थे, न केवल अपने शैक्षणिक संस्थान के लिए बल्कि पड़ोसी संस्थानों के लिए भी समाधान बना रहे थे। उन्होंने साथियों के साथ शुरुआती बुद्धिमान प्रणालियों के साथ प्रयोग किया - एक आदिम उपकरण से लेकर जीपीटी जैसा, जो व्याख्यानों के नोट्स को ट्रांसक्राइब और इंडेक्स करता था, से लेकर नियमों और बुनियादी मशीन लर्निंग तर्क पर काम करने वाली कैमरा-आधारित उपस्थिति ट्रैकिंग प्रणाली तक।

इन शुरुआती परियोजनाओं ने न केवल उनके तकनीकी कौशल को निखारा, बल्कि माहेश्वरी के उस विश्वास को भी मजबूत किया जिसने बाद में इनोवासर में उनके काम को परिभाषित किया: बुद्धिमान प्रणालियाँ मनुष्यों को बदलने के लिए नहीं, बल्कि मानव क्षमताओं को बढ़ाने के लिए हैं।

इनोवासर शुरू में हॉरिजॉन्टल डेटा और एनालिटिक्स कंपनी थी, जिसका नाम 'इनोवेशन एक्सेलेरेटेड' (त्वरित नवाचार) वाक्यांश से लिया गया है। शुरुआती चरणों में, स्टार्टअप ने स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, हार्वर्ड विश्वविद्यालय, व्हार्टन स्कूल और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी जैसे शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग किया, शोधकर्ताओं को स्वच्छ, विश्लेषण के लिए तैयार डेटासेट का उपयोग करके परिकल्पनाओं का परीक्षण करने में मदद की। मुख्य बात यह समझना था: यहां तक कि सबसे उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल भी उस डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करते हैं जिस पर वे बनाए जाते हैं।

विभिन्न क्षेत्रों में काम करते हुए, जिसमें नासा और वॉल्ट डिज़्नी के साथ परियोजनाएं शामिल हैं, टीम डे-मॉइने, आयोवा में स्वास्थ्य सेवा में अपने पहले ग्राहक से मिली। इस संपर्क ने एक गहरी समस्या को उजागर किया: हालांकि अमेरिका सालाना स्वास्थ्य सेवा पर लगभग 4 ट्रिलियन डॉलर खर्च करता है, डेटा अत्यधिक खंडित है, जो देखभाल प्रदान करते समय रोगियों के चिकित्सा इतिहास और वास्तविक समय की जानकारी तक प्रदाताओं की पहुंच को सीमित करता है। इसके परिणामस्वरूप $1.2 मिलियन का अक्षमता और अतिरिक्त खर्च होता है।

समस्या के पैमाने और मानव पर इसके प्रभाव को स्वीकार करते हुए, इनोवासर ने विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया। कंपनी का लक्ष्य ऐसी बुद्धिमान प्रणालियाँ बनाना है जो बिखरे हुए डेटा को एकीकृत करती हैं, पूर्वानुमान क्षमताएं प्रदान करती हैं और बेहतर नैदानिक निर्णय लेने का समर्थन करती हैं - एक मिशन जिसे वे दस वर्षों से पूरा कर रहे हैं।

इनोवासर में उत्पाद और प्रौद्योगिकी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी के रूप में, माहेश्वरी उत्पाद रणनीति और तकनीकी वास्तुकला का नेतृत्व करते हैं, एक स्पष्ट दर्शन का पालन करते हैं: एआई एक मूलभूत तत्व होना चाहिए, न कि एक अतिरिक्त परत। पुराने सिस्टम में चैटबॉट जोड़ने के बजाय, इनोवासर ऐसे एप्लिकेशन विकसित करता है जो शुरू से ही एआई पर निर्मित होते हैं, डेटा मानकीकरण से शुरू होकर, एनालिटिक्स, रोगी के दीर्घकालिक संदर्भ और अंत में सेवा प्रदाताओं के लिए व्यावहारिक निष्कर्षों तक पहुंचते हैं।

माहेश्वरी का तर्क है: 'एआई उतना ही अच्छा है जितना अच्छा डेटा और उसके पीछे की अवसंरचना है। स्वच्छ, जुड़े हुए डेटा में असली अंतर है। और यही हमारा गुप्त मसाला है: हमारी प्रणालियाँ एक रात में नहीं बनाई गई थीं।' ये दीर्घकालिक निवेश अब अमेरिका की दस में से सात सबसे बड़ी स्वास्थ्य प्रणालियों की सेवा करते हैं, इनोवासर प्लेटफॉर्म पर 80 मिलियन से अधिक जीवन को कवर करते हैं।

माहेश्वरी के लिए, स्वास्थ्य सेवा में एआई के बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन के लिए सबसे बड़ी बाधाएं स्वयं डेटा हैं। दशकों पहले पुरानी बुनियादी ढांचे पर बनाई गई प्रणालियाँ अलग-थलग रूप से काम करना जारी रखती हैं, जिससे स्वच्छ और संगत डेटा तक पहुंच मुश्किल हो जाती है। एक समान और विश्वसनीय डेटासेट के बिना, यहां तक कि सबसे उन्नत एआई मॉडल भ्रामक परिणाम देने का जोखिम उठाते हैं।

विनियमन जटिलता की एक और परत जोड़ता है। चिकित्सा संगठन सख्त नियामक आवश्यकताओं के तहत काम करते हैं और नई तकनीकों को अपनाने के प्रति सतर्क रहते हैं। जोखिम से बचने की यह प्रवृत्ति अक्सर प्रयोगों और बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन को धीमा कर देती है।

हालांकि, शायद सबसे कठिन चुनौती परिवर्तन का प्रबंधन है। चिकित्सक भारी दबाव में काम करते हैं और वर्षों से परिष्कृत कार्यप्रवाह पर भरोसा करते हैं। नए उपकरणों को लागू करने के लिए केवल तकनीकी क्षमता से अधिक की आवश्यकता होती है; इसके लिए विश्वास, स्पष्ट मूल्य और सहज एकीकरण की आवश्यकता होती है। माहेश्वरी बताते हैं: 'आप कुछ शक्तिशाली बना सकते हैं, लेकिन चिकित्सकों से अपने दैनिक कार्यप्रवाह को बदलने के लिए कहना एक कठिन बिक्री है, यदि यह स्वाभाविक रूप से उनकी दिनचर्या में फिट नहीं होता है।'

माहेश्वरी का मानना है कि एआई एक परिवर्तनकारी मोड़ पर है, जो औद्योगिक और इंटरनेट क्रांतियों के समान है। अल्पकालिक में, यह कार्यबल में बदलाव से लेकर ऊर्जा खपत की समस्याओं तक उथल-पुथल पैदा कर सकता है। लेकिन समय के साथ, वह उम्मीद करते हैं कि एआई इन कई समस्याओं को हल करने में मदद करेगा, जिसमें नवीकरणीय ऊर्जा और दक्षता में सफलताएं शामिल हैं।

स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान के क्षेत्र में संभावित प्रभाव बहुत बड़ा हो सकता है। एआई दवा की खोज को तेज कर सकता है, कैंसर अनुसंधान को आगे बढ़ा सकता है और स्वस्थ उम्र बढ़ने को बढ़ावा दे सकता है, उन समय सीमाओं को वर्षों से घटाकर कुछ वर्षों तक ला सकता है जो पहले दशकों लेती थीं। स्वास्थ्य सेवा के अलावा, कृषि, जलवायु परिवर्तन के अनुकूलन और शिक्षा में इसका अनुप्रयोग खाद्य सुरक्षा और संसाधन की कमी के प्रति समाजों के दृष्टिकोण को बदल सकता है।

माहेश्वरी विशेष रूप से दो क्षेत्रों में रुचि रखते हैं। पहला - एज एआई (किनारे पर एआई), जो ऊर्जा-गहन क्लाउड सिस्टम से कुशल, स्थानीय मॉडल में बुद्धिमत्ता को स्थानांतरित करता है जो तेज, सुरक्षित और अधिक स्केलेबल होते हैं। दूसरा - रोबोटिक्स के माध्यम से डिजिटल एआई से भौतिक एआई में संक्रमण। वह टेस्ला के ऑप्टिमस जैसी पहलों को मूर्त बुद्धिमत्ता के प्रमाण के रूप में इंगित करते हैं जो वास्तविक दुनिया में कार्य कर सकती है। माहेश्वरी के लिए, ये उपलब्धियां इस बात में अगला कदम चिह्नित करती हैं कि एआई उद्योगों और मानव क्षमता को कैसे बदलेगा।

अमेज़ॅन वेब सर्विसेज इनोवासर की यात्रा में शुरुआती दिनों से ही एक मूलभूत भागीदार रहा है। जैसे-जैसे कंपनी का ध्यान एआई पर गहरा हुआ, अमेज़ॅन बेडरोक और अमेज़ॅन सेजमेकर जैसे प्लेटफॉर्म ने एक ही पारिस्थितिकी तंत्र से बंधे बिना मॉडलों के साथ तेजी से प्रयोग करने की अनुमति दी। यह लचीलापन इनोवासर के तकनीकी रूप से तटस्थ दृष्टिकोण के अनुरूप है, जो इंजीनियरों को स्वास्थ्य सेवा में विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए सबसे उपयुक्त चीज़ों का परीक्षण और कार्यान्वयन करने की अनुमति देता है।

गति भी महत्वपूर्ण है। स्केलेबल क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर समाधानों को प्रोटोटाइप से उत्पादन में तेजी से जाने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि टीमें बैकएंड की जटिलता को प्रबंधित करने में कम समय और ग्राहकों की समस्याओं को हल करने में अधिक समय बिताती हैं। माहेश्वरी जोर देते हैं: 'हम सबसे तेज़ नवप्रवर्तक बनना चाहते हैं, ग्राहकों को समाधान जल्दी पहुंचाना चाहते हैं। यदि हम यह समझने की कोशिश में फंस जाते हैं कि इसे कैसे बढ़ाया जाए, तो हम उन समस्याओं पर ध्यान खो देंगे जो मायने रखती हैं।'

AWS सुरक्षा और अनुपालन के मामले में उद्यम-स्तरीय क्षमताएं भी प्रदान करता है, जिससे सख्त स्वास्थ्य सेवा प्रणाली आवश्यकताओं का पालन करते समय परिचालन बोझ कम होता है। इस तेज प्रयोग, सहज मापनीयता और भरोसेमंद अनुपालन के कारण, इनोवासर आत्मविश्वास के साथ नवाचार कर सकता है।

एआई की तेजी से प्रगति के साथ तालमेल बिठाने के लिए, माहेश्वरी स्वयं एआई का उपयोग करते हैं। उन्होंने बुद्धिमान एजेंटों का एक सेट बनाया है जो हर सुबह वैश्विक घटनाओं को स्कैन करते हैं, मॉडल, एजेंट फ्रेमवर्क और स्वास्थ्य सेवा में नवाचारों में प्रगति को ट्रैक करते हैं, और उन्हें संक्षिप्त सारांशों में समेकित करते हैं। जब कुछ ध्यान आकर्षित करता है, तो वह अध्ययन में गहराई से उतरते हैं, या तो आगे के शोध का अनुरोध करके या व्यक्तिगत रूप से इसका अध्ययन करके।

काम के बाहर, माहेश्वरी क्रिकेट के उत्साही प्रशंसक हैं और नॉन-फिक्शन पढ़ना पसंद करते हैं, खासकर नेताओं की जीवनी और आत्मकथाएं, जिन्हें वह लंबी उड़ानों पर साथ ले जाते हैं। प्रौद्योगिकी से दूर, वह पोकर को विशेष रूप से मनोरंजक गतिविधि पाते हैं, एक खेल जो संभाव्यता, रणनीति और मानवीय मनोविज्ञान को जोड़ता है।

StairMed की वायरलेस प्रत्यारोपण प्रणाली विशेष रूप से इस उपयोग के लिए नैदानिक परीक्षणों में है। ClinicalTrials.gov के अनुसार, कंपनी लकवा और अन्य गंभीर गति विकारों वाले रोगियों में मस्तिष्क संकेतों का उपयोग करके बाहरी उपकरण को नियंत्रित करने की क्षमता और सुरक्षा का अध्ययन कर रही है।

जब मस्तिष्क चिप्स की बात आती है, तो मस्क का Neuralink लगातार सामने आता है। इस कंपनी ने मानव शरीर में प्रत्यारोपणों का उपयोग करके रोगियों के विचारों से कंप्यूटर नियंत्रण का प्रदर्शन किया है। हालांकि, चीन भी इस दौड़ में तेजी से आगे बढ़ रहा है। StairMed पहले से ही नैदानिक परीक्षणों में आक्रामक BCI का उपयोग करना शुरू कर चुका है। एक रिपोर्ट के अनुसार, कंपनी के एक मरीज ने केवल अपने विचारों का उपयोग करके कंप्यूटर गेम खेलने में सफलता प्राप्त की।

StairMed के अलावा, चीन में NeuroXess और अन्य कंपनियां ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस विकसित कर रही हैं। मार्च 2026 में, चीन ने सीमित वाणिज्यिक उपयोग के लिए एक आक्रामक BCI प्रणाली को भी मंजूरी दी। यह प्रणाली रीढ़ की हड्डी की चोट वाले रोगियों को विचारों का उपयोग करके रोबोटिक हाथ को नियंत्रित करने में मदद करने के लिए विकसित की गई है।

संक्षेप में, यह इस पूरी तकनीक का सबसे बड़ा सपना है। यदि BCI ठीक से काम करता है, तो शरीर और मशीन के बीच की दूरी काफी कम हो सकती है। लकवाग्रस्त व्यक्ति केवल अपने मस्तिष्क संकेतों की शक्ति से कंप्यूटर को नियंत्रित कर सकेगा। भविष्य में यह तकनीक रोबोटिक हाथों, व्हीलचेयर या अन्य सहायक उपकरणों को नियंत्रित करने में मदद कर सकती है। StairMed वर्तमान नैदानिक परीक्षणों में भी इसी तरह बाहरी उपकरणों को नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।