नॉर्डिक स्टार्टअप इंटुइसेल ने AI के लिए दुनिया का पहला डिजिटल नर्वस सिस्टम पेश किया

एक नॉर्डिक डीप-टेक स्टार्टअप ने स्वायत्त शिक्षण में सक्षम पहली कार्यात्मक "डिजिटल तंत्रिका प्रणाली" के निर्माण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक सफलता की घोषणा की है। इंटुईसेललुंड विश्वविद्यालय से निकले एक स्पिन-आउट ने 19 मार्च, 2025 को खुलासा किया कि उन्होंने सफलतापूर्वक एआई का निर्माण किया है जो जैविक जीवों की तरह सीखता और अनुकूलित होता है, जिससे कई अनुप्रयोगों में वर्तमान एआई प्रतिमान अप्रचलित हो सकते हैं।

यह नवाचार जैविक तंत्रिका तंत्र में सीखने की प्रक्रिया के मूल सिद्धांतों की प्रतिकृति बनाकर पारंपरिक स्थिर मशीन लर्निंग मॉडलों से एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक एआई के विपरीत, जो विशाल डेटासेट और बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम पर निर्भर करता है, इंटुईसेल की तकनीक मशीनों को अपने पर्यावरण के साथ सीधे संपर्क के माध्यम से सीखने में सक्षम बनाती है।

कंपनी ने अपनी घोषणा में कहा, "इंटुईसेल ने जीव विज्ञान में सीखने की प्रक्रिया को डिकोड किया है और इसे पहली बार सॉफ्टवेयर के रूप में तैयार किया है।" इस सफलता का वर्णन करते हुए कंपनी ने कहा, "स्थिर मशीन लर्निंग मॉडल (पारंपरिक एआई का मुख्य आधार) से आगे बढ़कर एक पूर्णतः कार्यात्मक 'डिजिटल तंत्रिका तंत्र' का निर्माण किया गया है जो स्वाभाविक रूप से मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता को मापने में सक्षम है।"

कंपनी ने अपने नवाचार का प्रदर्शन "लूना" नामक रोबोट कुत्ते के साथ किया, जो नवजात जानवर की तरह ही परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने शरीर को नियंत्रित करना और खड़ा होना सीखता है। कंपनी द्वारा जारी किए गए वीडियो फुटेज में दिखाया गया है कि लूना बिना किसी पूर्व-प्रोग्राम्ड बुद्धि या निर्देशों के खुद को खड़ा होना सिखाती है, अनुभव से सीखने के लिए केवल डिजिटल तंत्रिका तंत्र पर निर्भर रहती है।

कंपनी की प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार, "पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत, जो स्थैतिक प्रशिक्षण डेटा से बंधे होते हैं, रोबोट कुत्ता - जिसे लूना कहा जाता है - अपनी दुनिया के साथ सीधे संपर्क के माध्यम से खुद को समझता है, संसाधित करता है और सुधारता है।"

टेक्नोलॉजी कैसे काम करती है

इंटुईसेल के नवाचार का मूल आधार मशीनों के सीखने के तरीके में एक बुनियादी बदलाव है। पारंपरिक एआई प्रणालियों के विपरीत, जो विशाल डेटासेट को स्थिर एल्गोरिदम के माध्यम से संसाधित करते हैं, इंटुईसेल का दृष्टिकोण उन जैविक तंत्रों की नकल करता है जो मनुष्यों और जानवरों को स्वाभाविक रूप से सीखने में सक्षम बनाते हैं।

इंटुईसेल के सीईओ और सह-संस्थापक विक्टर लूथमैन ने घोषणा के दौरान इस अंतर को उजागर किया। लूथमैन के अनुसार, पारंपरिक एआई डेटा प्रोसेसिंग में कुशल हो गया है, लेकिन वास्तविक बुद्धिमत्ता से कम है, जबकि उनकी जैव-प्रेरित प्रणाली मशीनों को अभूतपूर्व तरीकों से अपने पर्यावरण के साथ विकसित और बातचीत करने में सक्षम बनाती है।

इस प्रणाली की संरचना मानक तंत्रिका नेटवर्क से एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। इंटुईसेल ने एक ऐसी तकनीक विकसित की है जो जैविक रीढ़ की हड्डी के समान कार्य करती है, जिससे स्वायत्त शिक्षण के लिए आधारभूत ढाँचा तैयार होता है। यह एक बड़े सिस्टम का हिस्सा है जिसे थैलेमोकॉर्टेक्स की प्रसंस्करण क्षमताओं को दोहराने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो संवेदी प्रसंस्करण और विश्व मॉडलिंग के लिए ज़िम्मेदार मस्तिष्क क्षेत्र है।

बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम और विशाल प्रशिक्षण डेटासेट पर निर्भर रहने के बजाय, इंटुईसेल का डिजिटल तंत्रिका तंत्र एक विकेन्द्रीकृत शिक्षण एल्गोरिदम के साथ आवर्ती नेटवर्क का उपयोग करता है जो मस्तिष्क प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित करता है। यह आर्किटेक्चर अनुमति देता है एआई एजेंट प्रत्यक्ष अनुभव के माध्यम से ज्ञान प्राप्त करना और वास्तविक समय में नई परिस्थितियों के अनुकूल ढलना - ऐसी क्षमताएं जो पारंपरिक मशीन लर्निंग में अब तक अप्राप्य रही हैं।

इस तकनीक का व्यावहारिक अनुप्रयोग इसकी जैविक प्रेरणा को दर्शाता है। व्यवहारों को प्रोग्राम करने या पारंपरिक एल्गोरिदम के माध्यम से डेटा फीड करने के बजाय, इंटुईसेल अपने एआई एजेंटों को नए कौशल सिखाने के लिए डॉग ट्रेनर्स को नियुक्त करने की योजना बना रहा है। यह दृष्टिकोण विशिष्ट एआई विकास प्रथाओं से एक क्रांतिकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो कम्प्यूटेशनल पैमाने पर वास्तविक दुनिया की बातचीत पर ज़ोर देता है। जैसा कि शोधकर्ता और सह-संस्थापक डॉ. उदय रोंगाला ने बताया, उनका काम तीन दशकों के तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान से उपजा है, जो तंत्रिका तंत्र की संरचना और गतिशीलता से उत्पन्न होने वाली बुद्धिमत्ता को समझने पर केंद्रित है।

रोंगाला ने कहा, "क्रूरतापूर्वक स्केलिंग, अरबों पैरामीटर, अधिक गणना और अधिक डेटा के प्रति जुनून, बुद्धिमत्ता प्राप्त करने के लिए मौलिक रूप से गलत दृष्टिकोण का एक उदाहरण है।" "इंटुईसेल बड़ा-ही-बेहतर प्रतिमान का पीछा नहीं कर रहा है। बुद्धिमत्ता हमारा अंतिम लक्ष्य नहीं है, बल्कि हमारा प्रारंभिक बिंदु है।"

इंटुईसेल की तकनीक का लक्ष्य "वास्तविक दुनिया की पहली सिखाने योग्य प्रणालियाँ बनाना है; ऐसी मशीनें जो हमसे सीखें, ठीक उसी तरह जैसे हम किसी जानवर को कोई नया कौशल सिखाते हैं।" कंपनी का मानना ​​है कि उसका डिजिटल तंत्रिका तंत्र "सभी गैर-जैविक बुद्धिमत्ताओं के लिए बुनियादी ढाँचा बनेगा - दूसरों को वास्तविक दुनिया की उन समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाएगा जिनकी आज हम कल्पना भी नहीं कर सकते, बिना विशाल प्रशिक्षण डेटासेट पर निर्भरता के।"

(स्रोत: इंटुईसेल)

अनुसंधान फाउंडेशन और टीम विशेषज्ञता

कंपनी की नींव लुंड विश्वविद्यालय में तीन दशकों के तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान पर आधारित है। इंटुईसेल के सह-संस्थापक और विश्वविद्यालय में न्यूरोफिज़ियोलॉजी के प्रोफेसर, प्रोफेसर हेनरिक जोर्नटेल ने उस प्रयोगशाला का नेतृत्व किया है जिसे कंपनी "दुनिया की एकमात्र ऐसी प्रयोगशाला बताती है जो पूरे तंत्रिका तंत्र में अंतःकोशिकीय एकल-न्यूरॉन गतिविधि को रिकॉर्ड करने में सक्षम है," और इंटुईसेल की तकनीक को एक अद्वितीय वैज्ञानिक आधार प्रदान करती है।

नेतृत्व टीम में न्यूरोसाइंस, एआई, रोबोटिक्स और व्यवसाय में विशेषज्ञता वाले अनुभवी उद्यमी और शोधकर्ता शामिल हैं। लुथमैन, जोर्नटेल और रोंगाला के अलावा, संस्थापक टीम में न्यूरोसाइंस विशेषज्ञता वाले मेडिकल डॉक्टर डॉ. जोनास एनेंडर, शोध को सॉफ्टवेयर में बदलने के लिए जिम्मेदार प्रमुख डेवलपर लिनस मार्टेंसन और एआई-संचालित प्रौद्योगिकी कंपनियों में पृष्ठभूमि वाले सीओओ रॉबिन मेलस्ट्रैंड शामिल हैं।

इंटुईसेल ने निवेशकों से 3.5 मिलियन यूरो का वित्तपोषण प्राप्त किया है, जिनमें शामिल हैं नेविगेयर वेंचर्स और एसएनओ वेंचर्सकंपनी को उम्मीद है कि अगले दो वर्षों के भीतर पूर्ण डिजिटल तंत्रिका तंत्र का विकास पूरा हो जाएगा, जिसका अंतिम लक्ष्य किसी भी एजेंट, भौतिक या डिजिटल, को “आजीवन सीखने और अज्ञात के साथ अनुकूलन करने में सक्षम बनाना है – ऐसी क्षमताएं जो कभी जैविक प्राणियों के लिए अद्वितीय मानी जाती थीं।”

हालांकि इंटुईसेल के विजन को पूर्ण रूप से साकार होने में अभी कई वर्ष लगेंगे, लेकिन लूना के साथ उनका प्रदर्शन, वास्तविक दुनिया के संपर्क के माध्यम से वास्तव में स्वायत्त शिक्षण और अनुकूलन में सक्षम प्रणालियों का निर्माण करके एआई विकास को रूपांतरित करने की उनकी प्रौद्योगिकी की क्षमता का प्रारंभिक प्रमाण प्रदान करता है।