ब्रूनो ज़म्बोरलिन, हाइपरसरफेस के सीईओ और चीफ साइंटिस्ट – साक्षात्कार श्रृंखला

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

गोल्डस्मिथ्स विश्वविद्यालय में एक आगंतुक शोधकर्ता के रूप में, ब्रूनो ने भौतिक वस्तुओं को स्पर्श-संवेदनशील, इंटरैक्टिव सतहों में बदलने की अवधारणा का पioneering किया, जिसमें वाइब्रेशन सेंसर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया गया।

वह मोगीज लिमिटेड के संस्थापक हैं, जो लंदन-लॉस एंजिल्स स्थित स्टार्टअप है, जिसके उत्पाद उपयोगकर्ताओं को एक वाइब्रेशन सेंसर और एक मोबाइल फोन का उपयोग करके दैनिक वस्तुओं को संगीत वाद्ययंत्र और खेलों में बदलने में सक्षम बनाते हैं (विश्वभर में 100,000 से अधिक इकाइयां बेची गईं)।

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

आपकी उद्यमी के रूप में यात्रा आपके संगीत में जुनून से विकसित हुई। क्या आप अपने पहले स्टार्टअप मोगीज की अवधारणा की कहानी साझा कर सकते हैं?

मैं हमेशा से इस विचार से आकर्षित रहा हूं कि हमारे आसपास के वातावरण को बदलने और उन्हें संशोधित करने में सक्षम प्रौद्योगिकियां बनाई जाएं, न कि कुछ नया बनाने के लिए। मैं अक्सर ‘इंटरैक्टिव मशीन लर्निंग’ का उपयोग करता हूं, जो एआई की एक शाखा है जो अंतिम उपयोगकर्ता को अपनी इच्छा के अनुसार एल्गोरिदम को प्रोग्राम करने में सक्षम बनाती है, न कि एआई को एक ब्लैकबॉक्स के रूप में उपयोग करती है जिसमें हार्डकोडेड नियम होते हैं। यह मेरे अधिकांश कार्यों में एक सामान्य आधार रहा है।

मोगीज ध्वनि सृजन की प्रक्रिया को लोकतांत्रिक बनाने का उद्देश्य रखता है। यह वास्तव में किसी को भी हमारे आसपास की भौतिक वस्तुओं के अकουσ्टिक गुणों को बदलने में सक्षम बनाता है ताकि वे संगीतमय हों। इसमें एक छोटा सा वाइब्रेशन सेंसर होता है जिसे आप जिस वस्तु पर खेलना चाहते हैं उसे रख देते हैं और एक स्मार्टफोन ऐप, जो वाइब्रेशन को संगीत ध्वनि में बदल देता है। ऐप उपयोगकर्ताओं को वस्तु के अकουσ्टिक पैरामीटर को बदलने में सक्षम बनाता है जिसे वे खेलते हैं साथ ही विशिष्ट इशारों को पहचानता है। पेशेवर प्रदर्शनकर्ता से लेकर प्राथमिक विद्यालय के बच्चों तक, कोई भी दुनिया को अपनी इच्छा के अनुसार सुनने के लिए प्रोग्राम कर सकता है।

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

प्रौद्योगिकी ने हमारे जीवन के कई पहलुओं को क्रांतिकारी बना दिया है, चाहे वह हमारे साथ संवाद करने का तरीका हो, हमारे द्वारा की जाने वाली खरीदारी, हमारे द्वारा ड्राइविंग, हमारे द्वारा अध्ययन करना और इसी तरह।

हालांकि, हमारे आसपास का भौतिक दुनिया वास्तव में उसी गति से विकसित नहीं हुई है। अपने किचन के टेबल, एक स्कूल कक्षा, एक पार्क के बारे में सोचें; वे 30 साल पहले की तुलना में बहुत अधिक समान हैं।

हाइपरसरफेस एक प्रौद्योगिकी है जो किसी भी सामग्री, आकार और आकार की वस्तुओं को डेटा-सक्षम हाइपरसरफेस में परिवर्तित कर सकती है, जो अपनी सतह पर होने वाली किसी भी घटना को समझने और उसके अनुसार प्रतिक्रिया करने में सक्षम है। यह एक छोटे से वाइब्रेशन सेंसर और एक चिपसेट के माध्यम से संभव होता है जहां एक एआई एल्गोरिदम स्थानीय रूप से चलता है। सोचें कि सतहें जो यह जानती हैं कि जब वे स्पर्श की जाती हैं, स्वाइप की जाती हैं, हिलाई जाती हैं, मारी जाती हैं, जब कोई तरल पदार्थ उन पर गिराया जाता है, आदि और इन घटनाओं के अनुसार प्रतिक्रिया करती हैं।

और भी अधिक, हमारे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ उपयोगकर्ता खुद से ऐसी सतहों को प्रोग्राम कर सकते हैं जो एक घंटे से भी कम समय में कोड की एक भी पंक्ति लिखे बिना हो सकता है। हाइपरसरफेस कुछ हद तक मोगीज का एक प्राकृतिक विस्तार है। कुछ समानताएं हैं, जिनमें इंटरैक्टिव मशीन लर्निंग और वाइब्रेशन शामिल हैं, हालांकि वे अगले स्तर पर ले जाए जाते हैं।

विभिन्न सतहों को मानव इशारों का जवाब देने के लिए बढ़ाना इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

यदि आप हमारे शरीर के डिज़ाइन के बारे में सोचते हैं, तो यह वास्तव में अस्वाभाविक है कि आप पूरे दिन एक टचस्क्रीन या कीबोर्ड के सामने बैठकर केवल अपनी उंगलियों का उपयोग करके प्रौद्योगिकी के साथ संवाद करते हैं। कल्पना कीजिए कि यदि प्रौद्योगिकी हमारे आसपास की वास्तविक दुनिया के साथ हमारे संवाद को सरल बनाने के लिए सर्वत्र फैलाई जा सकती है। कल्पना कीजिए कि एक फर्श जो जानता है कि जब कोई गिरता है और आपातकालीन स्थिति में कॉल करने के लिए आवाज़ सहायक को कहता है, या एक खिड़की जो जानती है कि जब कोई तोड़फोड़ करता है, एक रसोई जो आपके खाना पकाने की क्रियाओं (पॉट रखना, मिलाना, पानी उबालना, आदि) को ट्रैक करती है और इसके अनुसार उपकरणों को नियंत्रित करती है, आदि। या भविष्य का शहर, जो वाहनों और पैदल यात्रियों की निगरानी करने में सक्षम है बिना आक्रामक कैमरों और माइक्रोफोन का उपयोग किए। अब इसे एक पूरे जंगल तक बढ़ाएं, जिसमें सौर ऊर्जा से संचालित हाइपर ट्रीज़ हैं जो आग या शिकार के मामले में संवाद कर सकते हैं, आदि। कलात्मक अनुप्रयोगों के लिए, जैसे कि एक पार्क में पेड़ जो खुद को अलग तरह से हाइलाइट करते हैं जितने लोगों ने उस दिन उन्हें गले लगाया है। उदाहरणों की कोई सीमा नहीं है।

क्या आप वाइब्रेशन पैटर्न जैसे मानव इशारों को व्याख्या करने और उन्हें किसी भी डिजिटल कमांड में बदलने के लिए उपयोग की जाने वाली मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकी पर विस्तार से बता सकते हैं?

हम मानक, सस्ते हार्डवेयर का उपयोग करते हैं: एक सिक्का-आकार का वाइब्रेशन सेंसर और एक चिपसेट, जिसे रचनाकार उस सतह पर या नीचे रख सकते हैं जिसे वे बढ़ाना चाहते हैं। जब ऐसी सतह पर कोई घटना होती है, तो संबंधित वाइब्रेशन को चिपसेट पर भेज दिया जाता है, जहां हमारा एल्गोरिदम इसे व्याख्या करता है। यदि यह उन घटनाओं में से एक के अनुरूप होता है जिसके साथ एल्गोरिदम को पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है, तो एक संबंधित संदेश उत्पन्न होता है। ऐसे संदेश या तो स्थानीय रूप से उपयोग किए जा सकते हैं, उदाहरण के लिए, जब किसी वाहन के केंद्रीय प्रणाली से जुड़ा होता है, या एक स्मार्ट सहायक, या एक एड-हॉक रास्पबेरी पाई, आदि से जुड़ा होता है, या क्लाउड में भेजा जा सकता है।

डिज़ाइनर हमारे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके किसी भी संख्या में घटनाओं को परिभाषित कर सकते हैं जिन्हें वे चाहते हैं; प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से फ़र्मवेयर उत्पन्न करता है जिसे चिपसेट पर लोड किया जाता है, कोई भी एकल पंक्ति कोड लिखने की आवश्यकता नहीं होती है।

खुदरा स्थान में इस प्रौद्योगिकी के कुछ उपयोग मामले क्या हैं?

वर्तमान स्थिति के बावजूद, खुदरा के भविष्य के बारे में बहुत ध्यान दिया जा रहा है। यह ई-कॉमर्स से अलग होना चाहिए, जो एक वास्तविक अनुभव प्रदान करने में सक्षम है।

डिज़ाइनर हाइपरसरफेस के साथ प्रयोग कर रहे हैं ताकि वे इंटरैक्टिव उत्पाद बना सकें जो किसी उत्पाद के साथ कैसे बातचीत करते हैं इसके अनुसार डिजिटल सामग्री प्रदर्शित करते हैं, जो एक ही समय में शारीरिक और डिजिटल अनुभव प्रदान करते हैं।

हाइपरसरफेस के कुछ अनुप्रयोग जो आपको लगता है कि लोकप्रिय होने की संभावना है?

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

लेकिन बहुत सारे अन्य अनुप्रयोग हैं जिन्हें हम जल्द ही देखेंगे।

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

काफी कुछ। हम उन्हें तीन व्यापक श्रेणियों में विभाजित कर सकते हैं: मानव इंटरैक्शन (जैसे कि कुछ छूना), ध्वनि घटनाएं (जैसे पानी उबालना), और दोष निवारण (जैसे कि इंजन टूटने से पहले ध्वनि का पता लगाना)। इनमें से प्रत्येक श्रेणी के लिए, हाइपरसरफेस एक ही समय में कई गुणों को बताने में सक्षम है, घटना की तीव्रता से लेकर घटना को उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्री के प्रकार तक, और बहुत कुछ।

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

हमने वाइब्रेशन इवेंट्स का एक वास्तविक ‘ब्रह्मांड’ विकसित किया है, जो विभिन्न प्रकार की सतहों पर रिकॉर्ड किया गया है। वाइब्रेशन एक अविश्वसनीय रूप से समृद्ध प्रकार की जानकारी है जिसके साथ काम करना है।

जब हमारे प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता प्रत्येक घटना के लिए एक छोटी सी मात्रा में अवलोकन रिकॉर्ड कर सकते हैं जिसे वे परिभाषित करना चाहते हैं, क्योंकि हमारा एआई इतनी जानकारी निकालने में सक्षम है क्योंकि हमने जो ‘ब्रह्मांड’ बनाया है उसके लिए धन्यवाद।

अंत में, क्या आप हमें बता सकते हैं कि आप कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन क्यों करने का फैसला किया?

मैं 4 साल की उम्र से गणित से आकर्षित रहा हूं। मेरे लिए यह दुनिया का वर्णन करने के लिए एक मुख्य उपकरण है, जो भाषा के पूर्वाग्रहों से मुक्त है। जब मैंने अपना पहला कंप्यूटर खरीदा, तो मैंने सीखा कि कंप्यूटर विज्ञान के माध्यम से गणित का उपयोग करके दुनिया को विभिन्न तरीकों से संशोधित करना संभव है। मैं सेंसर को दुनिया में क्या है इसको पकड़ने के लिए एक जोड़ी आँखों के रूप में देखता हूं और एल्गोरिदम को कुछ नया निकालने के लिए एक ब्रश के रूप में देखता हूं।

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