ब्रूनो ज़म्बोरलिन, सीईओ और मुख्य वैज्ञानिक, हाइपरसर्फ़ेस - साक्षात्कार श्रृंखला

ब्रूनो ज़म्बोरलिन, पीएचडी लंदन, यूके में स्थित एक इतालवी एआई शोधकर्ता और उद्यमी हैं।

गोल्डस्मिथ्स यूनिवर्सिटी के विजिटिंग शोधकर्ता, ब्रूनो ने कंपन सेंसर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके भौतिक वस्तुओं को स्पर्श-संवेदनशील, इंटरैक्टिव सतहों में बदलने की अवधारणा का बीड़ा उठाया।

वह मोगीज़ लिमिटेड के संस्थापक हैं, जो लंदन-लॉस एंजिल्स स्थित स्टार्ट-अप है, जिसके उत्पाद उपयोगकर्ताओं को एक कंपन सेंसर और एक मोबाइल फोन (दुनिया भर में बेची गई 100,000 से अधिक इकाइयां) का उपयोग करके रोजमर्रा की वस्तुओं को संगीत वाद्ययंत्र और गेम में बदलने में सक्षम बनाते हैं।

उन्होंने हाल ही में हाइपरसर्फ़ेस की स्थापना की, जो एक प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म है जो किसी भी सामग्री, आकार और रूप की वस्तुओं को केवल एक कंपन सेंसर और एक सिक्के के आकार के चिपसेट का उपयोग करके डेटा-सक्षम, इंटरैक्टिव सतहों में परिवर्तित करता है।

एक उद्यमी के रूप में आपकी यात्रा संगीत के प्रति आपके जुनून से विकसित हुई। क्या आप यह कहानी साझा कर सकते हैं कि आप अपने पहले स्टार्टअप मोगीज़ की अवधारणा तक कैसे पहुंचे?

मैं हमेशा ऐसी तकनीकें बनाने के विचार को लेकर उत्साहित रहा हूं जो साइट-विशिष्ट हों, जो खरोंच से कुछ बनाने के बजाय हमारे आस-पास के वातावरण का लाभ उठाने और बदलने में सक्षम हों। मैं अक्सर 'इंटरएक्टिव मशीन लर्निंग' का उपयोग करके ऐसा करता हूं, जो एआई की एक शाखा है जो हार्डकोडेड नियमों के साथ ब्लैकबॉक्स के रूप में एआई का उपयोग करने के बजाय अंतिम उपयोगकर्ता को एल्गोरिदम को अपनी इच्छानुसार प्रोग्राम करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है। यह मेरे अधिकांश कार्यों में सामान्य आधार रहा है।

मोगीज़ का लक्ष्य ध्वनि निर्माण के लिए इस प्रक्रिया को लोकतांत्रिक बनाना है। यह प्रभावी रूप से किसी को भी हमारे आस-पास की भौतिक वस्तुओं के ध्वनिक गुणों को बदलकर उन्हें संगीतमय बनाने में सक्षम बनाता है। यह एक छोटे कंपन सेंसर से बना है जिसे आप उस वस्तु पर रखते हैं जिसे आप बजाना चाहते हैं और एक स्मार्टफोन ऐप है, जो कंपन को संगीतमय ध्वनि में बदल देता है। ऐप उपयोगकर्ताओं को आपके द्वारा चलाए जा रहे भौतिक ऑब्जेक्ट के ध्वनिक मापदंडों को बदलने के साथ-साथ विशिष्ट इशारों को पहचानने में सक्षम बनाता है। पेशेवर कलाकारों से लेकर प्राथमिक विद्यालय के बच्चों तक कोई भी अपने आस-पास की दुनिया को अपनी इच्छानुसार ध्वनि देने के लिए पुन: प्रोग्राम कर सकता है।

क्या आप अपने दूसरे स्टार्टअप हाइपरसर्फेस के पीछे की उत्पत्ति की कहानी पर चर्चा कर सकते हैं?

प्रौद्योगिकी ने हमारे जीवन के कई पहलुओं में क्रांति ला दी है, जिस तरह से हम एक-दूसरे के साथ संवाद करते हैं, जिस तरह से हम खरीदारी करते हैं, हम गाड़ी चलाते हैं, हम पढ़ाई करते हैं इत्यादि।

हालाँकि, हमारे आस-पास की भौतिक दुनिया वास्तव में उसी गति से विकसित नहीं हुई। अपनी रसोई की मेज, स्कूल कक्षा, पार्क के बारे में सोचें; वे अभी भी लगभग 30 साल पहले जैसे ही हैं।

हाइपरसरफेस एक ऐसी तकनीक है जो किसी भी कठोर सामग्री, आकार और आकार से बनी किसी भी सतह को डेटा-सक्षम हाइपरसरफेस में बदल सकती है, जो उसकी सतह पर होने वाली किसी भी घटना को समझने और उसके अनुसार सही समय पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम है। यह एक छोटे कंपन सेंसर और एक चिपसेट की बदौलत ऐसा करता है जहां एक एआई एल्गोरिदम स्थानीय रूप से चलता है। उन सतहों के बारे में सोचें जिन्हें स्पर्श करने पर, स्वाइप करने पर, हिलाने पर, टकराने पर, उन पर कोई तरल पदार्थ गिराए जाने आदि के बारे में पता होता है और ऐसी घटनाओं पर तदनुसार प्रतिक्रिया करते हैं।

और इससे भी अधिक, हमारे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ उपयोगकर्ता कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना, ऐसी सतहों को एक घंटे से भी कम समय में स्वयं प्रोग्राम कर सकते हैं। हाइपरसर्फ़ेस किसी तरह मोगीज़ का प्राकृतिक विस्तार है। कुछ समानताएँ हैं, जैसे इंटरैक्टिव मशीन लर्निंग और कंपन, हालाँकि इन्हें अगले स्तर पर लाया गया है।

मानवीय इशारों पर प्रतिक्रिया देने के लिए विभिन्न सतहों को बढ़ाना इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

यदि आप हमारे शरीर की डिज़ाइन के तरीके के बारे में सोचते हैं, तो केवल अपनी उंगलियों का उपयोग करके प्रौद्योगिकियों के साथ संचार करने के लिए टचस्क्रीन या कीबोर्ड के सामने पूरा दिन बिताना वास्तव में अप्राकृतिक है। कल्पना कीजिए कि अगर वास्तविक दुनिया के साथ हमारी बातचीत को सरल बनाने के लिए प्रौद्योगिकी को हमारे चारों ओर सर्वत्र फैलाया जा सके। एक ऐसी मंजिल की कल्पना करें जो जानती हो कि कोई कब गिरेगा और आवाज सहायक आपसे पूछेगी कि आपात स्थिति के लिए कॉल करना है या नहीं, या एक खिड़की जो जानती है कि कोई अंदर घुसेगा या नहीं, एक रसोईघर जो आपके खाना पकाने की गतिविधियों (बर्तन रखना, मिश्रण करना, पानी उबालना आदि) पर नज़र रखता है। ) और तदनुसार उपकरणों को नियंत्रित करता है, आदि। या भविष्य का शहर, आक्रामक कैमरे और माइक्रोफोन का उपयोग किए बिना वाहनों और पैदल चलने वालों की निगरानी करने में सक्षम। अब इसे पूरे जंगल में स्केल करें, जिसमें सौर ऊर्जा से चलने वाले हाइपर पेड़ आग लगने, या अवैध शिकार आदि होने पर संचार करने में सक्षम हों। बहुत अधिक कलात्मक अनुप्रयोगों के लिए, जैसे कि पार्क में पेड़ जो खुद को अलग तरह से उजागर करते हैं, इस आधार पर कि कितने लोगों ने उन्हें गले लगाया दिन। उदाहरण अनंत हैं.

क्या आप मशीन लर्निंग तकनीक के बारे में विस्तार से बता सकते हैं जिसका उपयोग मानव इशारों जैसे कंपन पैटर्न की तुरंत व्याख्या करने और उन्हें किसी डिजिटल कमांड में बदलने के लिए किया जाता है?

हम मानक सस्ते हार्डवेयर का उपयोग करते हैं: एक सिक्के के आकार का कंपन सेंसर और एक चिपसेट, जिसे निर्माता उस सतह पर या उसके नीचे रख सकते हैं जिसे वे बढ़ाना चाहते हैं। जब ऐसी सतह पर कोई घटना घटती है, तो संबंधित कंपन को पकड़ लिया जाता है और चिपसेट पर भेज दिया जाता है, जहां हमारा एल्गोरिदम इसकी व्याख्या करता है। यदि यह उन घटनाओं में से एक से मेल खाता है जिसके साथ एल्गोरिदम को पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है, तो एक संबंधित संदेश उत्पन्न होता है। ऐसे संदेशों का उपयोग या तो स्थानीय रूप से किया जा सकता है, उदाहरण के लिए जब किसी वाहन के केंद्रीय सिस्टम, या स्मार्ट सहायक, या तदर्थ रास्पबेरी पाई, आदि से कनेक्ट किया जाता है, या क्लाउड पर भेजा जाता है।

डिज़ाइनर हमारे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग अपनी इच्छानुसार किसी भी इवेंट को परिभाषित करने के लिए कर सकते हैं; प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से फ़र्मवेयर उत्पन्न करता है जिसे बाद में चिपसेट पर लोड किया जाता है, कोड की एक भी पंक्ति लिखने की आवश्यकता नहीं होती है।

खुदरा क्षेत्र में इस तकनीक के कुछ उपयोग के मामले क्या हैं?

मौजूदा स्थिति के बावजूद अभी रिटेल के भविष्य को लेकर काफी ध्यान दिया जा रहा है। इसे किसी तरह से ई-कॉमर्स से अलग होना चाहिए, जो वास्तविक अनुभव प्रदान करने में सक्षम हो।

डिजाइनर इंटरैक्टिव उत्पाद बनाने के लिए हाइपरसर्फेस के साथ प्रयोग कर रहे हैं जो आगंतुकों के किसी निश्चित उत्पाद के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके के अनुसार डिजिटल सामग्री प्रदर्शित करते हैं, और एक ही समय में भौतिक और डिजिटल दोनों अनुभव प्रदान करते हैं।

हाइपरसर्फेस का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जा सकता है, ऐसे कौन से एप्लिकेशन हैं जिनके बारे में आप व्यक्तिगत रूप से मानते हैं कि लोकप्रिय होने की उच्च संभावना है?

वर्तमान स्थिति को देखते हुए, स्मार्ट होम अनुप्रयोगों पर बहुत अधिक ध्यान दिया जा रहा है। यदि वे कैमरा-मुक्त और माइक्रोफ़ोन-मुक्त हैं, और डेटा स्थानीय रूप से संसाधित किया जाता है, तो और भी बेहतर।

लेकिन कई अन्य एप्लिकेशन भी हैं जिन्हें हम जल्द ही देखेंगे।

हाइपरसर्फेस से किस प्रकार का डेटा एकत्र किया जा सकता है?

काफी। हम उन्हें तीन व्यापक श्रेणियों में विभाजित कर सकते हैं: मानवीय संपर्क (जैसे किसी चीज को छूना), ध्वनिक घटनाएं (जैसे पानी उबलना) और दोष निवारण (जैसे इंजन के टूटने से पहले उसकी आवाज का पता लगाना)। इन श्रेणियों में से प्रत्येक के लिए, हाइपरसर्फेस एक ही समय में कई गुणों को बताने में सक्षम है, घटना की तीव्रता से लेकर बातचीत को भड़काने के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्री के प्रकार तक, और भी बहुत कुछ।

वास्तविक समय में घटित होने वाली विशिष्ट घटनाओं का पता लगाने के लिए एआई मॉडल इस डेटा का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

हमने सभी प्रकार की सैकड़ों सतहों पर दर्ज कंपन संबंधी घटनाओं का एक वास्तविक 'ब्रह्मांड' विकसित किया है। कंपन काम करने के लिए अविश्वसनीय रूप से समृद्ध प्रकार की जानकारी है।

हमारे प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते समय, उपयोगकर्ता प्रत्येक घटना के लिए अविश्वसनीय रूप से छोटी मात्रा में अवलोकन रिकॉर्ड कर सकते हैं, जिसे वे परिभाषित करना चाहते हैं, क्योंकि हमारा एआई हमारे द्वारा बनाए गए इस 'ब्रह्मांड' की बदौलत उनसे बहुत सारी जानकारी निकालने में सक्षम है।

अंततः, क्या आप हमें बता सकते हैं कि आपने कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन क्यों चुना?

मैं 4 साल की उम्र से ही गणित के प्रति आकर्षित रहा हूं। मेरे लिए यह उस दुनिया का वर्णन करने का मुख्य उपकरण है जिसमें हम रहते हैं, भाषा से जुड़े पूर्वाग्रहों से मुक्त। जब मैंने अपना पहला कंप्यूटर खरीदा, तो मुझे पता चला कि कंप्यूटर विज्ञान के माध्यम से गणित का उपयोग करके ऐसी दुनिया को विभिन्न तरीकों से संशोधित करना संभव है। मैं सेंसर को दुनिया में जो कुछ भी है उसे पकड़ने के लिए आंखों की एक जोड़ी के रूप में देखता हूं और एल्गोरिदम को एक ब्रश की तरह देखता हूं जो इससे कुछ नया निकालता है।

बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हाइपरसर्फ़ेस पर जाना चाहिए।