एआई और रोबोटिक्स में 10 सबसे प्रभावशाली महिलाएं जो भविष्य को बदल रही हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स अब अनुसंधान प्रयोगशालाओं तक सीमित नहीं हैं। वे अर्थव्यवस्थाओं को आकार दे रहे हैं, उद्योगों को पुनर्परिभाषित कर रहे हैं और वैश्विक स्तर पर दैनिक जीवन को प्रभावित कर रहे हैं। कई महत्वपूर्ण सफलताओं के पीछे महिलाएं हैं जिनका काम ने बुनियादी रूप से बदल दिया है कि बुद्धिमान प्रणालियों को कैसे डिज़ाइन, प्रशिक्षित, शासित और तैनात किया जाता है।

यह सूची आज एआई और रोबोटिक्स में दस सबसे प्रभावशाली महिलाओं को उजागर करती है। ये शोधकर्ता, इंजीनियर और तकनीकी नेता हैं जिनके योगदान शीर्षकों से परे हैं – महिलाएं जिनका काम मशीन लर्निंग, एम्बॉडेड इंटेलिजेंस और मानव-केंद्रित एआई की दिशा को फिर से परिभाषित करने में मदद करता है।

1. डॉ फेई-फेई ली

फोटो: स्टीव जुर्वेटसन, सीसी बाय 2.0, विकिमीडिया कॉमन्स के माध्यम से

डॉ फेई-फेई ली आधुनिक कंप्यूटर विजन के मूल वास्तुकारों में से एक हैं। इमेजनेट के निर्माता के रूप में, उन्होंने बड़े पैमाने पर लेबल वाले डेटासेट के निर्माण के प्रयास का नेतृत्व किया जिसने गहरे शिक्षण क्रांति को प्रज्वलित किया। इमेजनेट ने प्रशिक्षण प्रदान किया जिसने तंत्रिका नेटवर्क को पहले के कंप्यूटर विजन तरीकों की तुलना में नाटकीय रूप से बेहतर प्रदर्शन करने की अनुमति दी, वस्तु पहचान, चिकित्सा इमेजिंग, रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों में सफलताओं को तेज करते हुए।

उनके स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में शैक्षणिक योगदान ने कंप्यूटर विजन को एआई अनुसंधान के एक केंद्रीय स्तंभ के रूप में औपचारिक रूप देने में मदद की। गहरे शिक्षण प्रणालियों के साथ तंत्रिका विज्ञान से प्रेरित दृष्टिकोणों को जोड़कर, उन्होंने एआई को नियम-आधारित तर्क से स्केलेबल पैटर्न मान्यता की ओर स्थानांतरित करने में मदद की।

इसके अलावा, डॉ ली ने लगातार मानव-केंद्रित एआई का पक्ष लिया है। वह तर्क देती हैं कि बुद्धिमत्ता प्रणालियों को नैतिक सुरक्षा उपायों, न्याय संबंधी विचारों और सामाजिक कल्याण को ध्यान में रखते हुए बनाया जाना चाहिए। उनका काम शैक्षणिक अनुसंधान एजेंडा और जिम्मेदार एआई के आसपास सार्वजनिक नीति चर्चाओं दोनों को प्रभावित किया है।

उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका में राष्ट्रीय एआई रणनीति को आकार देने वाली सलाहकारों में भी काम किया है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि नवाचार लोकतांत्रिक मूल्यों और नागरिक स्वतंत्रता के साथ संरेखित हो।

आज, डॉ ली स्टैनफोर्ड ह्यूमन-सेंट्रेड एआई इंस्टीट्यूट में शोध का नेतृत्व करती हैं, जिसमें स्थानिक बुद्धिमत्ता, एम्बॉडेड एआई और यह सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है कि उन्नत प्रणालियां मानव क्षमता को बढ़ाती हैं न कि इसे बदल देती हैं। उनका काम वास्तविक दुनिया के वातावरण में सुरक्षित रूप से कैसे बातचीत कर सकता है, यह जानने के लिए एआई की खोज को आगे बढ़ाता है, जो धारणा और क्रिया के बीच की खाई को पाटता है।

डॉ ली अपनी उल्लेखनीय यात्रा को अपनी आत्मकथा द वर्ल्ड्स आई सी में वर्णित करती हैं, जहां वह एक किशोर के रूप में संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रवास करने से लेकर आधुनिक एआई की एक पioneer बनने तक के अपने मार्ग को प्रतिबिंबित करती है। पुस्तक इमेजनेट के निर्माण और गहरे शिक्षण क्रांति के शुरुआती सफलताओं के पीछे की एक दुर्लभ झलक प्रदान करती है जिसने इसका उदय संभव बनाया।

2. सिंथिया ब्रेज़ेल

फोटो: सिंथिया ब्रेज़ेल / सीसी बाय-एसए 4.0 / विकिमीडिया कॉमन्स

सिंथिया ब्रेज़ेल को सामाजिक रोबोटिक्स के पioneers में से एक के रूप में जाना जाता है। एमआईटी मीडिया लैब में, उन्होंने किस्मेट विकसित किया, जो भावनाओं को व्याख्या करने और व्यक्त करने में सक्षम पहले रोबोटों में से एक था। इस काम ने सामाजिक रोबोटिक्स के क्षेत्र को लॉन्च करने में मदद की और भावनात्मक रूप से प्रतिक्रियाशील मशीनों और प्रभावी गणना के लिए आधार तैयार किया।

उनका शोध रोबोटिक्स को फिर से परिभाषित करता है जो औद्योगिक स्वचालन से सामाजिक परस्पर क्रिया तक ध्यान केंद्रित करता है। मशीनों को कार्यों को निष्पादित करने के बजाय, ब्रेज़ेल ने यह अन्वेषण किया कि रोबोट मानवों के साथ कैसे संवाद कर सकते हैं, विश्वास बना सकते हैं और मानव सामाजिक संकेतों का जवाब दे सकते हैं।

ब्रेज़ेल ने बाद में जिबो की सह-स्थापना की, जो घरेलू वातावरण के लिए डिज़ाइन किए गए पहले उपभोक्ता सामाजिक रोबोटों में से एक को विकसित करने वाली एक स्टार्टअप थी। जबकि जिबो का व्यावसायिक मार्ग जटिल था, परियोजना ने दैनिक जीवन में सामाजिक रूप से बुद्धिमान रोबोटिक्स को लाने में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर का प्रतिनिधित्व किया।

ब्रेज़ेल का प्रभाव शिक्षा और स्वास्थ्य संबंधी रोबोटिक्स में गहराई से फैला हुआ है, जहां मशीनों को मानव संकेतों को समझने के लिए सूक्ष्म मानव संकेतों को समझने की आवश्यकता होती है ताकि वे प्रभावी साथी, शिक्षक और सहायक बन सकें।

आज, वह एमआईटी मीडिया लैब में पर्सनल रोबोट्स ग्रुप का नेतृत्व करती है और एआई शिक्षा और साक्षरता पर केंद्रित पहलों का मार्गदर्शन करती है। उनका वर्तमान काम सीखने, कल्याण और दीर्घकालिक मानव-एआई संबंधों का समर्थन करने के लिए सामाजिक रूप से बुद्धिमान एआई प्रणालियों और रोबोटों की खोज पर केंद्रित है।

3. टिमनिट गेब्रू

फोटो: टेकक्रंच / सीसी बाय 2.0 / विकिमीडिया कॉमन्स

टिमनिट गेब्रू एआई नैतिकता में सबसे परिणामकारी आवाजों में से एक रही हैं। उनके शुरुआती शोध ने चेहरे की पहचान प्रणालियों में पूर्वाग्रह को उजागर किया, जिसमें जाति और लिंग के साथ सटीकता में महत्वपूर्ण असमानताएं दिखाई दीं। व्यापक रूप से उद्धृत जेंडर शेड्स अध्ययन ने दिखाया कि व्यावसायिक प्रणालियां गोरे पुरुषों की तुलना में गहरे रंग की महिलाओं पर बहुत खराब प्रदर्शन करती हैं, जिससे एआई प्रणालियों को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है और मूल्यांकन किया जाता है, इसका एक व्यापक पुनर्मूल्यांकन होता है।

उन्होंने बड़े भाषा मॉडल के जोखिमों की जांच करने वाले प्रभावशाली शोध के सह-लेखक भी हैं, जिसमें उनके पर्यावरण प्रभाव, निहित पूर्वाग्रह और पारदर्शिता की कमी शामिल है। उस काम ने एआई विकास के आसपास की चर्चा को बदलने में मदद की, जिससे क्षेत्र को प्रदर्शन बेंचमार्क के साथ-साथ एआई प्रणालियों को स्केल करने के सामाजिक और पर्यावरणीय परिणामों पर विचार करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके।

2021 में, गेब्रू ने वितरित एआई अनुसंधान संस्थान (DAIR) की स्थापना की, एक स्वतंत्र अनुसंधान संगठन जो बड़े प्रौद्योगिकी कंपनियों के प्रभाव से बाहर एआई का अध्ययन करने के लिए समर्पित है। संस्थान समुदाय-संचालित अनुसंधान पर जोर देता है और एआई के भविष्य को आकार देने में वैश्विक भागीदारी पर जोर देता है।

उनकी वकालत ने नियामक बहस, उद्योग मानकों और जिम्मेदार एआई विकास के आसपास व्यापक चर्चाओं को प्रभावित किया है।

आज, गेब्रू एल्गोरिदमिक जवाबदेही, डेटा श्रम अधिकारों और एआई विकास में निहित शक्ति गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करती है। उनका काम बढ़ती मात्रा में हाशिए पर खड़े समुदायों पर एआई प्रणालियों के प्रभाव की जांच करता है और कैसे शासन ढांचे को मजबूत किया जा सकता है ताकि अधिक न्यायसंगत और पारदर्शी एआई प्रणालियों को सुनिश्चित किया जा सके।

4. डाफ्ने कोलर

फोटो: विश्व आर्थिक मंच / सीसी बाय-एसए 2.0 / विकिमीडिया कॉमन्स

डाफ्ने कोलर संभाव्य ग्राफिकल मॉडलों में एक अग्रणी है, जो मशीनों को अनिश्चितता के तहत तर्क करने की अनुमति देने वाला एक ढांचा है। उनके शैक्षणिक कार्य ने आधुनिक मशीन लर्निंग में एक मूलभूत दृष्टिकोण के रूप में संभाव्य मॉडलिंग की स्थापना में मदद की और वास्तविक दुनिया के डेटा में जटिल निर्भरताओं को कैसे प्रस्तुत किया जाए, इसे आकार दिया।

उन्होंने कोर्सेरा की सह-स्थापना की, जो दुनिया के सबसे बड़े ऑनलाइन शिक्षण मंचों में से एक है, जिसने एआई और कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा को विश्वभर के लाखों लर्नर्स के लिए लोकतांत्रिक बनाने में मदद की।

कोलर ने बाद में अपना ध्यान जैव प्रौद्योगिकी में बदल दिया, जिसमें मशीन लर्निंग को दवा की खोज में लागू करने के लिए इंसिट्रो की स्थापना की। जैविक डेटासेट और पूर्वानुमान मॉडलिंग को जोड़कर, कंपनी चिकित्सा की खोज को बदलने का लक्ष्य रखती है।

उनका काम एआई को डिजिटल प्रणालियों से जैव विज्ञान में स्थानांतरित करने का एक स्पष्ट उदाहरण है, जहां मशीन लर्निंग वैज्ञानिक खोज को तेज कर सकती है।

आज, कोलर इंसिट्रो के शोध का नेतृत्व जीनोमिक्स, उच्च-थ्रूपुट जीव विज्ञान और मशीन लर्निंग को एकीकृत करके दवा विकास में नैदानिक पाइपलाइनों को तेज करने और सफलता दर में सुधार करने पर केंद्रित करती है।

5. जॉय बुओलाम्विनी

फोटो: टेलरडब्ल्यू, सीसी0, विकिमीडिया कॉमन्स के माध्यम से

जॉय बुओलाम्विनी के अग्रणी शोध ने प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा उपयोग की जाने वाली चेहरे की पहचान प्रणालियों में नस्लीय और लिंग पूर्वाग्रह को उजागर किया। उनके निष्कर्षों ने दिखाया कि गहरे रंग की महिलाओं के लिए त्रुटि दर गोरे पुरुषों की तुलना में काफी अधिक थी, जो यह प्रकट करती है कि प्रशिक्षण डेटा और सिस्टम डिजाइन कैसे व्यापक रूप से तैनात एआई प्रौद्योगिकियों में भेदभाव को एम्बेड कर सकते हैं।

इस शोध ने वैश्विक बहस को प्रेरित किया और एआई प्रणालियों की तैनाती के आसपास नीति चर्चाओं में योगदान दिया।

बुओलाम्विनी ने एल्गोरिदमिक न्याय लीग की स्थापना की ताकि एआई प्रणालियों में जवाबदेही और न्याय सुनिश्चित किया जा सके। संगठन के माध्यम से, उन्होंने एल्गोरिदमिक ऑडिट, सार्वजनिक जागरूकता और उद्योग मानकों को आगे बढ़ाया है जो स्वचालित निर्णय लेने में हानिकारक पूर्वाग्रह को कम करने का लक्ष्य रखते हैं।

उनका काम शोध, वकालत और सार्वजनिक जुड़ाव को जोड़ती है। अकादमिक अनुसंधान से परे, उन्होंने प्रौद्योगिकी और नागरिक अधिकारों के बीच संबंध की खोज करने वाले लेखन और सार्वजनिक कार्य के माध्यम से एआई के सामाजिक प्रभावों पर ध्यान आकर्षित किया है।

हाल के वर्षों में, बुओलाम्विनी ने अपने प्रभाव का विस्तार अपनी सर्वश्रेष्ठ बिक्री वाली पुस्तक अनमास्किंग एआई के माध्यम से किया है, जो यह अन्वेषण करती है कि एल्गोरिदमिक प्रणालियां कैसे भेदभाव को एन्कोड कर सकती हैं और मजबूत निगरानी और समावेशी डिजाइन क्यों आवश्यक है।

आज, बुओलाम्विनी एआई शासन, नियामक ढांचे और यह सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करती है कि एआई प्रणालियों को विभिन्न आबादी में तैनाती से पहले परीक्षण किया जाता है।

6. अनका ड्रैगन

फोटो: कंस्ट्रक्टर विश्वविद्यालय

अनका ड्रैगन मानव-रोबोट परस्पर क्रिया और एआई संरेखण में एक प्रमुख शोधकर्ता हैं। उनके शुरुआती शैक्षणिक कार्य यूसी बर्कले में ने रोबोटों को मानव इरादे का अनुमान लगाने और लोगों के साथ सुरक्षित रूप से सहयोग करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित किया, जो मानव व्यवहार के बारे में तर्क करने और सहयोगी तरीके से प्रतिक्रिया देने की अनुमति देने वाले एल्गोरिदम विकसित किए।

उनका काम मानव-एआई सहयोग, इरादा अंतर्ज्ञान, सहयोगी योजना और तकनीकों पर केंद्रित है जो स्वायत्त प्रणालियों को मानव प्रतिक्रिया से सीखने की अनुमति देती है, न कि कठोर पूर्व-निर्धारित उद्देश्यों पर निर्भर करती है। उनका शोध स्वायत्त वाहनों से लेकर सहायक रोबोटिक्स तक विभिन्न वातावरणों में मानवों के साथ काम करने में सक्षम रोबोट और एआई एजेंटों को आगे बढ़ाने में मदद की है।

ड्रैगन का काम आधुनिक एआई में सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक को संबोधित करता है: यह सुनिश्चित करना कि बुद्धिमान प्रणालियां वास्तव में लोगों की इच्छा के अनुरूप अनुकूलन करती हैं, न कि संकीर्ण रूप से परिभाषित तकनीकी लक्ष्यों के लिए। उनका शोध मूल्य संरेखण, मानव-एआई सहयोग और व्याख्या योग्य निर्णय लेने पर केंद्रित है, जिसने रोबोटिक्स और एआई सुरक्षा के व्यापक चर्चाओं दोनों को प्रभावित किया है।

अकादमिक कार्य के अलावा, ड्रैगन वर्तमान में गूगल डीपमाइंड में एआई सुरक्षा और संरेखण के प्रमुख के रूप में कार्य करती हैं, जहां वह आगे बढ़ती क्षमताओं के साथ-साथ मानव लक्ष्यों और मूल्यों के साथ संरेखित रहने वाली फ्रंटियर एआई प्रणालियों को सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करने वाली टीमों का नेतृत्व करती हैं।

आज, उनका काम सुरक्षित और अधिक मानव-अनुकूल एआई प्रणालियों के विकास को आकार देना जारी रखता है, जो मशीन लर्निंग, रोबोटिक्स और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में प्रगति को जोड़ती है ताकि बुद्धिमान प्रौद्योगिकियां अधिक व्याख्या योग्य, नियंत्रित और समाज के लिए लाभकारी हों।

7. राया हड्सेल

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राया हड्सेल ने पुनरावृत्ति शिक्षण और निरंतर शिक्षण प्रणालियों को आगे बढ़ाने में एक प्रमुख भूमिका निभाई है। डीपमाइंड में, उन्होंने एल्गोरिदम विकसित करने में मदद की जो एआई प्रणालियों को निरंतर अनुभव से सीखने की अनुमति देती है, न कि निर्धारित डेटासेट पर पुनः प्रशिक्षण लेती है, जो अनुकूली बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण में एक केंद्रीय चुनौती को संबोधित करती है।

निरंतर शिक्षण वास्तविक दुनिया की रोबोटिक्स और एआई प्रणालियों के लिए आवश्यक है, जहां वातावरण विकसित होते हैं और मशीनों को पहले से सीखी गई ज्ञान को बनाए रखते हुए नए कार्य सीखने में सक्षम होने की आवश्यकता होती है। हड्सेल का शोध उन समस्याओं को दूर करने पर केंद्रित है जैसे कि विनाशकारी भूल, ताकि न्यूरल नेटवर्क समय के साथ कौशल हासिल कर सकें और नए कार्य सीखते समय पहले की क्षमता खो न जाए।

उनका काम एम्बॉडेड इंटेलिजेंस में भी योगदान देता है, जहां रोबोट और स्वायत्त एजेंट पर्यावरण के साथ परस्पर क्रिया के माध्यम से सीखते हैं, स्थिर पर्यवेक्षण के बजाय। पुनरावृत्ति शिक्षण, प्रतिनिधित्व शिक्षण और तंत्रिका विज्ञान से प्रेरित दृष्टिकोणों को जोड़कर, उन्होंने जटिल वातावरण में नेविगेट करने और कार्यों में सामान्यीकरण करने में सक्षम प्रणालियों को आगे बढ़ाने में मदद की है।

हड्सेल 2014 में डीपमाइंड में शामिल हुए और जीवन भर सीखने और रोबोटिक नेविगेशन पर शोध टीमों का नेतृत्व करते हुए, प्रगति में योगदान दिया है, जिसमें नीति जिलेटिन और प्रगतिशील न्यूरल नेटवर्क जैसी मूलभूत तकनीकें शामिल हैं जो कार्यों के पार ज्ञान को स्थानांतरित करने में सक्षम हैं।

आज, डीपमाइंड में एक वरिष्ठ शोध नेता के रूप में, हड्सेल जीवन भर सीखने की वास्तुकला और वास्तविक दुनिया के वातावरण में संचालित करने में सक्षम एम्बॉडेड एआई प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

8. अयाना हावर्ड

फोटो: रोब फेल्ट / जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी

अयाना हावर्ड का काम सहायक रोबोटिक्स और मानव-केंद्रित एआई डिजाइन पर केंद्रित है। उनका शोध विशेष रूप से विकासात्मक चुनौतियों वाले बच्चों के लिए रोबोटिक प्रणालियों के निर्माण पर केंद्रित है, जिसमें विशेष आवश्यकता वाले बच्चों को मोटर और संज्ञानात्मक कौशल विकसित करने में मदद करने के लिए थेरेपी और शैक्षिक प्रौद्योगिकियां शामिल हैं।

उनके करियर की शुरुआत में, हावर्ड नासा के जेट प्रोपल्शन लैबोरेटरी में एक रोबोटिक्स शोधकर्ता के रूप में काम करती थी, जहां उन्होंने मंगल ग्रह रोवर मिशनों सहित स्वायत्त रोबोटिक प्रणालियों में योगदान दिया।

बाद में उन्होंने जॉर्जिया टेक में मानव-स्वचालन प्रणालियों की प्रयोगशाला की स्थापना की और ज़ीरोबोटिक्स की स्थापना की, जो विविध शिक्षा आवश्यकताओं वाले बच्चों के लिए एआई-संचालित शैक्षिक और चिकित्सा उपकरण विकसित करने पर केंद्रित एक स्टार्टअप है।

2021 में, हावर्ड ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी में इंजीनियरिंग कॉलेज की डीन बनीं, जो संस्थान का नेतृत्व करने वाली पहली महिला बनीं। इस भूमिका में, वह अभियांत्रिकी शिक्षा के भविष्य को आकार देना जारी रखती है जबकि मानव-रोबोट परस्पर क्रिया, एआई सुरक्षा और समावेशी प्रौद्योगिकी डिजाइन में अनुसंधान को आगे बढ़ाती है।

आज, हावर्ड का काम अनुसंधान, उद्यमिता और नीति को छूता है, जिसमें रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को डिजाइन करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे जीवन की गुणवत्ता में सुधार करें और उभरती प्रौद्योगिकियों तक समान पहुंच बढ़ाएं।

9. राना एल कलियूबी

फोटो: जोई इटो, सीसी बाय 2.0, विकिमीडिया कॉमन्स के माध्यम से

राना एल कलियूबी ने एमआईटी मीडिया लैब स्पिन-ऑफ अफेक्टिवा में अपने काम के माध्यम से भावना एआई की अगुवाई की। कंपनी ने मानव भावनाओं का विश्लेषण करने में सक्षम प्रौद्योगिकी विकसित की, जो वस्तुओं और भाषण से परे मानव प्रभाव में मशीन की धारणा का विस्तार करती है।

भावना पहचान के अनुप्रयोग उद्योगों में फैले हुए हैं, जिनमें ऑटोमोटिव सुरक्षा, मीडिया विश्लेषण, स्वास्थ्य सेवा और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन शामिल हैं। अफेक्टिवा की प्रौद्योगिकी व्यापक रूप से अपनाई गई थी और 2021 में स्मार्ट आई द्वारा अधिग्रहित की गई, जो भावना एआई के व्यावसायीकरण में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर चिह्नित करती है।

अधिग्रहण के बाद, एल कलियूबी एआई पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर निवेश और मेंटरशिप की ओर बढ़ गई, जो मानव-केंद्रित एआई प्रौद्योगिकियों का निर्माण करने वाले स्टार्टअप्स का समर्थन करने पर केंद्रित एक प्रारंभिक चरण के वेंचर फIRM, ब्लू ट्यूलिप वेंचर्स की सह-स्थापना की।

आज, एल कलियूबी भावनात्मक रूप से बुद्धिमान एआई में एक प्रमुख आवाज बनी हुई है, जो नैतिक तैनाती, विकास में विविधता और मशीनों और लोगों के बीच संबंधों को मजबूत करने वाली प्रौद्योगिकियों की वकालत करती है।

10. मीरा मुराटी

फोटो: ओपनएआई के माध्यम से एपी

मीरा मुराटी ने अपने कार्यकाल के दौरान जनरेटिव एआई को वैश्विक गोद लेने में एक केंद्रीय भूमिका निभाई ओपनएआई में मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी। ओपनएआई में 2018 में शामिल होने और 2022 में सीटीओ बनने के बाद, उन्होंने चैटजीपीटी, डीएलएल-ई, और जीपीटी-4 मॉडल परिवार जैसी सेमिनल सिस्टम के विकास और रिलीज में मदद की, जिन्होंने जनरेटिव एआई को तेजी से आगे बढ़ाया।

मुराटी का नेतृत्व कटिंग-एज रिसर्च और वास्तविक-विश्व उत्पाद तैनाती के बीच की खाई को पुल करता है, सुनिश्चित करता है कि उन्नत मॉडल विकासकर्ताओं, व्यवसायों और उपभोक्ताओं के लिए विश्व स्तर पर सुलभ हैं। उनका काम उन्नत भाषा मॉडल और जनरेटिव सिस्टम को दैनिक कार्य प्रवाह में एकीकृत करने के तरीके को आकार देता है।

सितंबर 2024 में, मुराटी ने ओपनएआई छोड़ दिया और नए परियोजनाओं का अनुसरण करने के लिए छह साल से अधिक समय तक कंपनी में रहने के बाद।

2025 में, उन्होंने थिंकिंग मैशीन लैब की स्थापना की, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप जो अधिक क्षमता वाली और अनुकूलन योग्य एआई सिस्टम बनाने और बहु-मोडल एआई को आगे बढ़ाने पर केंद्रित है जो भाषा, दृष्टि और अन्य माध्यमों से उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत कर सकती है।

आज, मुराटी थिंकिंग मैशीन लैब में अपने काम के माध्यम से फ्रंटियर एआई को आकार देना जारी रखती है, जो विकासकर्ताओं और संगठनों के लिए उन्नत एआई सिस्टम को अधिक व्यापक रूप से समझने, अनुकूलन और शक्तिशाली बनाने के लिए उपकरण बनाने पर केंद्रित है।

एक साथ, ये दस महिलाएं आधुनिक एआई और रोबोटिक्स के पीछे बौद्धिक आधार का एक उल्लेखनीय प्रतिच्छेदन का प्रतिनिधित्व करती हैं। उनका काम मूल डेटासेट, पुनरावृत्ति शिक्षण, मानव-रोबोट परस्पर क्रिया, नैतिक शासन और जनरेटिव सिस्टम के उदय से लेकर फैला हुआ है। कई उद्योगों को बदलने वाली प्रौद्योगिकियां इन शोधकर्ताओं और इंजीनियरों द्वारा की गई सफलताओं से सीधे जुड़ी हुई हैं।

साथ ही, उनके योगदानों को उजागर करना एक महत्वपूर्ण अनुस्मारक है: क्षेत्र को अभी भी अपनी दिशा को आकार देने वाली और अधिक महिलाओं की आवश्यकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से इतिहास में सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों में से एक बन रही है। आज डिज़ाइन की जा रही प्रणालियां यह निर्धारित करेंगी कि समाज कैसे कार्य करते हैं, अर्थव्यवस्थाएं कैसे विकसित होती हैं और मानव मशीनों के साथ परस्पर क्रिया करते हैं।

सुनिश्चित करना कि ये प्रणालियां विविध दृष्टिकोणों को प्रतिबिंबित करती हैं, न्याय का मामला नहीं है। यह बेहतर प्रौद्योगिकी बनाने का मामला है।

इस सूची में महिलाएं अपने प्रभाव की शक्ति को प्रदर्शित करती हैं। उनका काम न केवल एआई अनुसंधान की सीमाओं को आगे बढ़ाया है, बल्कि यह भी कि इन प्रौद्योगिकियों को कैसे बनाया जाना चाहिए और वे किसे सेवा प्रदान करनी चाहिए, इस पर चर्चा का विस्तार किया है। जैसा कि क्षेत्र विकसित होता है, एआई में प्रवेश करने वाली अगली पीढ़ी की महिलाएं एक भविष्य को आकार देने में समान रूप से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगी जहां बुद्धिमान प्रणालियां मानव अनुभव की पूर्ण विविधता को प्रतिबिंबित करती हैं।