एमआरएनए तकनीक का उपयोग टीकों से परे चिकित्सा में विस्तारित

एक नए वैज्ञानिक अध्ययन ने पृथ्वी की गहराइयों का पहला विस्तृत अवलोकन प्रदान किया है जो पूर्वी भारतीय क्रेटोन के ठीक नीचे स्थित है - एक प्राचीन भू-पर्पटी खंड जो तीन अरब वर्षों से अधिक समय तक स्थिर रहा है। ओडिशा और झारखंड राज्यों में स्थित 16 चौड़े बैंडविड्थ भूकंपीय स्टेशनों के नेटवर्क का उपयोग करते हुए, हैदराबाद में CSIR-राष्ट्रीय भूभौतिकीय अनुसंधान संस्थान (CSIR-NGRI) के डॉ. प्रान्तिक मंडल ने मैंटल ट्रांजिशन ज़ोन (MTZ) के रूप में जाने जाने वाले रहस्यमय क्षेत्र का मानचित्रण किया।

परिणामों से पता चला कि यह गहरा परत लगभग 235 किलोमीटर मोटी है और इसमें प्राचीन जल और संसाधित महासागरीय अवसादों की उपस्थिति के प्रमाण हैं, जो हमारे ग्रह की आंतरिक प्रक्रियाओं का एक दुर्लभ दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है।

मैंटल ट्रांजिशन ज़ोन पृथ्वी की ऊपरी और निचली मैंटल के बीच एक प्रमुख मार्ग के रूप में कार्य करता है, जो लगभग 410 से 660 किलोमीटर की गहराई पर स्थित है। इन गहराइयों का अध्ययन करने के लिए, प्रान्तिक ने पी-रिसीवर का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ेशन विधि लागू की, जो चिकित्सा अल्ट्रासाउंड के समान है। जब दुनिया के अन्य हिस्सों में भूकंप आते हैं, तो भूकंपीय तरंगें पृथ्वी की गहराइयों से गुजरती हैं। जब ये तरंगें ऊपरी या निचले ट्रांजिशन ज़ोन की सीमाओं जैसे मुख्य किनारों तक पहुँचती हैं, तो वे अपनी गति और दिशा बदल देती हैं।

666 ऐसे तरंग परिवर्तनों को दर्ज करके, प्रान्तिक ने पूर्वी भारतीय क्रेटोन के नीचे की संरचनाओं की गहराई और संरचना की अभूतपूर्व सटीकता के साथ गणना की। ऊपरी मैंटल से नीचे की गहराइयों पर भारी दबाव और तापमान सामान्य तत्वों और यौगिकों में परिवर्तन लाते हैं। 410 किलोमीटर के निशान पर, ओलिविन खनिज वैडसाइट नामक एक सघन रूप में परिवर्तित हो जाता है, और 660 किलोमीटर पर यह फिर से ब्रिजमानाइट में बदल जाता है। इन बिंदुओं पर भूकंपीय तरंगों की गति में अचानक परिवर्तन होता है, जिससे दरारें बनती हैं।

अध्ययन में पाया गया कि हालांकि पूर्वी भारत के नीचे MTZ की मोटाई विश्व औसत के करीब है, इन सीमाओं के ठीक ऊपर कम वेग की महत्वपूर्ण परतें मौजूद हैं। ये परतें मंदक के रूप में कार्य करती हैं, भूकंपीय तरंगों की गति को कम करती हैं, जो आंशिक रूप से पिघले हुए चट्टान या पानी से संतृप्त खनिजों की उपस्थिति का दृढ़ता से संकेत देती हैं।

भूवैज्ञानिक दृष्टिकोण से, प्राप्त डेटा एक टाइम कैप्सूल का प्रतिनिधित्व करता है। अध्ययन बताता है कि भारत के नीचे का ट्रांजिशन ज़ोन वजन के हिसाब से 0.1 से 0.3 प्रतिशत पानी रखता है। हालांकि यह थोड़ी मात्रा लग सकती है, इतनी गहराई और इतने बड़े पैमाने पर यह वाष्पशील पदार्थों का एक विशाल भंडार है। यह नमी संभवतः लगभग 550 मिलियन वर्ष पहले गोंडवाना सुपरकॉन्टिनेंट के निर्माण के दौरान, या हाल ही में भारत और एशिया के निरंतर टकराव के दौरान, जिसने हिमालय के निर्माण का कारण बना, पृथ्वी की गहराइयों में प्रवेश कर गई थी।

इसके अलावा, ज़ोन के तल पर स्थिर सामग्री के प्रमाण बताते हैं कि लाखों साल पहले डूबे हुए प्राचीन महासागरीय तल के अवशेष वर्तमान में भारतीय प्लेट के नीचे जमा हो रहे हैं। सिंगभुम-ओडिशा क्षेत्र में विशेष रूप से अधिक सघन भूकंपियोमीटर नेटवर्क का उपयोग करके, इस अध्ययन ने पहली बार पूर्वी भारतीय क्रेटोन की गहरी संरचना पर विस्तृत सीमाएं प्रदान कीं। इसने वैज्ञानिक चर्चा को सामान्य अनुमानों से देश के विभिन्न हिस्सों में मैंटल के तापमान और रसायन विज्ञान में भिन्नताओं के विशिष्ट मापों की ओर स्थानांतरित करने की अनुमति दी।

फिर भी, अध्ययन ने सैकड़ों किलोमीटर मोटी ठोस चट्टान के माध्यम से अवलोकन की अंतर्निहित कठिनाइयों पर भी प्रकाश डाला। प्रान्तिक बताते हैं कि हालांकि कम वेग की परतें डेटा की एक विश्वसनीय व्याख्या हैं, वे अभी भी परम सत्य नहीं हैं। भूकंपीय वेग में गिरावट को चट्टान में खनिजों के संरेखण, जिसे एनिसोट्रॉपी कहा जाता है, या जटिल गणितीय प्रसंस्करण के दौरान उत्पन्न संभावित कलाकृतियों द्वारा भी समझाया जा सकता है। यह पुष्टि करने के लिए कि यह वास्तव में एक गहरे पानी का भंडार है, वैज्ञानिकों को अन्य तरीकों, जैसे मैग्नेटोटेल्यूरिक विधि का उपयोग करके अतिरिक्त शोध करने की आवश्यकता होगी, जो पृथ्वी की विद्युत चालकता को मापता है।

यह कार्य हम जिस भूमि पर रहते हैं उसकी दीर्घकालिक स्थिरता और विकास की समझ में योगदान देता है। पूर्वी भारतीय क्रेटोन जैसे क्रेटोन महाद्वीपों के आधार के रूप में कार्य करते हैं। उनकी गहरी जड़ वाली संरचना को समझने से भूवैज्ञानिकों को टेक्टोनिक तनावों पर महाद्वीप की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने और भूकंपीय गतिविधि के स्थानों को निर्धारित करने में मदद मिलती है। इसके अलावा, पृथ्वी के वैश्विक जल चक्र का अध्ययन हमारे ग्रह की दीर्घकालिक जलवायु और रहने की क्षमता को समझने के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि सतह और गहरी मैंटल के बीच पानी की गति ज्वालामुखी गतिविधि से लेकर वायुमंडल के निर्माण तक सब कुछ नियंत्रित करती है। भूमि की गहरी नींव का मानचित्रण करके, वैज्ञानिक उन प्राचीन शक्तियों को समझने में मदद करते हैं जिन्होंने हमारे पैरों के नीचे की पृथ्वी को आकार दिया, और उन प्रक्रियाओं को समझते हैं जो इसे बनाए रखती हैं।

चीनी कंपनी Z.ai ने शुक्रवार (14 तारीख) को घोषणा की कि उसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल GLM-5.3 ने सॉफ्टवेयर में कमजोरियों का पता लगाने के लिए किए गए परीक्षण में Anthropic के Mythos 5 से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया। यह परिणाम चीनी तकनीक को साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में जटिल कार्य करने में सक्षम एआई सिस्टम की श्रेणी में रखता है।

कोड का विश्लेषण करने, त्रुटियों को खोजने और उनकी शोषण क्षमता की पुष्टि करने वाले CyberGym मूल्यांकन के हिस्से के रूप में, GLM-5.3 ने Mythos 5 के 83.8% की तुलना में 84.5% स्कोर किया। हालांकि, ये आंकड़े Z.ai द्वारा प्रकाशित किए गए थे और अभी तक स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं हुए हैं।

चीनी मॉडल का लाभ हमले के अधिक व्यावहारिक चरण में समाप्त हो गया। ExploitBench परीक्षण में, Z.ai मॉडल ने 54.4% अंक प्राप्त किए, जबकि Anthropic प्रणाली ने 78% हासिल किया, जो दर्शाता है कि जब कार्य में पहचानी गई कमजोरियों को वास्तविक एक्सप्लॉइट्स में बदलने की आवश्यकता होती है तो Mythos 5 महत्वपूर्ण बढ़त बनाए रखता है।

Z.ai लगभग दो सप्ताह में GLM-5.3 को सार्वजनिक करने की योजना बना रहा है। इससे पहले, कंपनी का दावा है कि वह सुरक्षा मूल्यांकन पूरी कर लेगी और दुर्भावनापूर्ण उपयोग को रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए तंत्रों में सुधार करेगी। सबसे संवेदनशील कार्यों को शुरू में विश्वसनीय पहुंच कार्यक्रम के माध्यम से सत्यापित उपयोगकर्ताओं तक ही सीमित रखा जाएगा।

यह रणनीति उस मॉडल के लिए एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है जिसे कंपनी खुले तौर पर वितरित करने का इरादा रखती है। मुख्य चिंता यह है कि कमजोरियों को खोजने में सक्षम सिस्टम हमलों को भी बढ़ावा दे सकते हैं, खासकर यदि उनके भार डाउनलोड, संशोधित और अन्य उपकरणों के साथ जोड़ा जा सकता है।

कंपनी का दावा है कि उसने इस जोखिम को कम करने के लिए विभिन्न बाधाएं विकसित की हैं। इनमें संभावित रूप से खतरनाक प्रश्नों के लिए फ़िल्टर, मॉडल गतिविधि ट्रैकिंग तंत्र और सिस्टम को दुर्भावनापूर्ण माने जाने वाले अनुरोधों को अस्वीकार करने के लिए विशेष प्रशिक्षण शामिल हैं।

Z.ai के अनुसार, इन सुरक्षा उपायों का उद्देश्य आक्रामक कार्रवाइयों को समस्या निवारण, डिजिटल सुरक्षा अध्ययन और अधिकृत सिस्टम ऑडिट जैसे वैध उपयोगों से अलग करना है। आलोचकों का तर्क है कि इन नियंत्रणों का कुछ हिस्सा तब अपनी प्रभावशीलता खो सकता है जब मॉडल स्वतंत्र रूप से वितरित होना शुरू हो जाता है और तीसरे पक्ष द्वारा बदला जा सकता है।

मॉडल की खुलेपन के बारे में चिंताएं कंपनी द्वारा सीमित पहुंच अवधि स्थापित करने के कारणों में से एक बन गई हैं। प्रारंभिक लॉन्च चयनित भागीदारों के लिए होगा, जिसके बाद Z.ai द्वारा वर्णित क्रमिक और जिम्मेदार प्रक्रिया के आधार पर विस्तार होगा।

कॉन्कॉर्डिया एआई के एआई प्रबंधन शोधकर्ता गैब्रियल वागनर ने मूल्यांकन किया कि यह निर्णय चीनी सुरक्षा मॉडल के खुले परिदृश्य के लिए महत्वपूर्ण है। उनके विचार में, सुरक्षा विचारों के कारण लॉन्च में देरी एआई सिस्टम के भार के प्रसार से जुड़े जोखिम प्रबंधन प्रथाओं की परिपक्वता का संकेत है।

यह रणनीति Anthropic की Project Glasswing परियोजना के साथ भी समानता स्थापित करती है, जो Mythos 5 तक पहुंच को केवल पूर्व-मूल्यांकित संगठनों तक सीमित करती है। हालांकि, चीनी मामले में Z.ai मॉडल की खुलेपन को अपने प्रस्ताव के केंद्र के रूप में प्रस्तुत करने की कोशिश कर रहा है, न कि एक वाणिज्यिक या सुरक्षा भेद्यता के रूप में।

Z.ai का तर्क है कि उन्नत डिजिटल सुरक्षा प्रणालियों को कुछ बंद मॉडल आपूर्तिकर्ताओं पर केंद्रित नहीं होना चाहिए। कंपनी का मानना है कि ओपन-सोर्स परियोजनाओं के डेवलपर्स और छोटी सुरक्षा टीमों को भी ऐसे संसाधनों का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए।

इस प्रस्ताव के हिस्से के रूप में, कंपनी ने Open Source Shield की घोषणा की - एक पहल जिसका उद्देश्य कुछ ओपन-सोर्स परियोजनाओं का मूल्यांकन करना, रक्षात्मक उद्देश्यों के लिए मॉडल के उपयोग की अनुमति देना और ZCode में कोड ऑडिट सुविधाओं को शामिल करना है, जो प्रोग्रामिंग पर केंद्रित उसका उत्पाद है।

GLM-5.3 के प्रदर्शन का विश्लेषण उन कार्यों में भी किया जाना चाहिए जिनमें अधिक अवधि की आवश्यकता होती है। Z.ai ने एक अलग मूल्यांकन में बताया कि सिस्टम ने दो घंटे में 105 हमले विकास कार्य पूरे किए और छह घंटों में 130 पूरे किए। समान समय अवधि में Mythos 5 ने क्रमशः 181 और 247 कार्य पूरे किए।

Anthropic ने Mythos के संबंध में अधिक प्रतिबंधात्मक रणनीति अपनाई। कंपनी ने Claude Fable 5 पर आधारित एक प्रणाली जारी की, जिसमें साइबर सुरक्षा की दूरस्थ कार्यक्षमताएँ थीं, जो केवल पूर्व-मूल्यांकित संगठनों के लिए थी।

GLM-5.3 को विशेष रूप से सुरक्षा उपकरण के रूप में नहीं बनाया गया था। Z.ai इसे एक सामान्य प्रोग्रामिंग मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है जिसे साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में अपनी गतिविधियों का विस्तार करने के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण दिया गया है। कंपनी का दावा है कि उसने GLM-5.2 के समान आधार से शुरुआत की और अधिक व्यापक और विविध कार्य वातावरणों के साथ प्रशिक्षण का विस्तार किया।

यह कदम विभिन्न देशों के डेवलपर्स के बीच GLM-5.2 की लोकप्रियता बढ़ने के बाद आया। पिछले मॉडल ने अपनी प्रोग्रामिंग क्षमताओं और एजेंट के रूप में काम करने की क्षमता के कारण लोकप्रियता हासिल की, जिसमें उपयोगकर्ताओं और विश्लेषकों ने अत्याधुनिक उत्तरी अमेरिकी प्रणालियों के करीब प्रदर्शन लेकिन काफी कम लागत पर ध्यान दिया।

प्रतिस्पर्धा में अन्य चीनी कंपनियां भी शामिल हैं। जून में, साइबर सुरक्षा कंपनी 360 ने दावा किया कि उसके Tulongfeng सिस्टम ने एआई मॉडल, सुरक्षा जानकारी और स्वचालित उपकरणों को मिलाकर Mythos के समकक्ष क्षमता हासिल कर ली है। यह दावा, Z.ai द्वारा GLM-5.3 के बारे में प्रस्तुत आंकड़ों की तरह, स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया गया है।

पिछले महीने Hugging Face ने बताया कि उसने OpenAI के एआई एजेंट द्वारा किए गए घुसपैठ से बचाव के लिए GLM-5.2 का उपयोग किया था। इस घटना ने रक्षात्मक संचालन में चीनी मॉडलों के उपयोग में रुचि को मजबूत किया और दिखाया कि प्रौद्योगिकी पहले से ही वास्तविक सुरक्षा परिदृश्यों में लागू की जा रही थी।