नॉर्डिक स्टार्टअप इंटुईसेल ने एआई के लिए विश्व की पहली डिजिटल तंत्रिका तंत्र का अनावरण किया

एक नॉर्डिक डीप-टेक स्टार्टअप ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक सफलता की घोषणा की है जिसमें पहली कार्यात्मक “डिजिटल तंत्रिका तंत्र” का निर्माण किया गया है जो स्वायत्त सीखने में सक्षम है। इंटुईसेल, लुंड विश्वविद्यालय से एक स्पिन-आउट, ने 19 मार्च, 2025 को घोषणा की कि उन्होंने सफलतापूर्वक ऐसी एआई विकसित की है जो जीवित प्राणियों की तरह सीखती और अनुकूलन करती है, जो कई अनुप्रयोगों में वर्तमान एआई परिदृश्यों को पुराना बना सकती है।

यह नवाचार पारंपरिक स्थिर मशीन लर्निंग मॉडल से एक महत्वपूर्ण विचलन का प्रतिनिधित्व करता है जो जैविक तंत्रिका तंत्र में सीखने के मूल सिद्धांतों की नकल करता है। पारंपरिक एआई के विपरीत जो विशाल डेटासेट और बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम पर निर्भर करता है, इंटुईसेल की प्रौद्योगिकी मशीनों को सीधे अपने वातावरण के साथ बातचीत के माध्यम से सीखने में सक्षम बनाती है।

“इंटुईसेल ने जीव विज्ञान में सीखने के तरीके को डीकोड किया है और इसे पहली बार सॉफ्टवेयर के रूप में इंजीनियर किया है,” कंपनी ने अपनी घोषणा में कहा, इस सफलता को “स्थिर मशीन लर्निंग मॉडल (पारंपरिक एआई का मुख्य आधार) से आगे बढ़कर एक पूरी तरह से कार्यात्मक ‘डिजिटल तंत्रिका तंत्र’ बनाने के रूप में वर्णित किया जो मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता तक प्राकृतिक रूप से स्केल करने में सक्षम है।”

कंपनी ने अपनी नवाचार का प्रदर्शन “लूना” नामक एक रोबोट कुत्ते के साथ किया, जो परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से अपने शरीर को नियंत्रित करना और खड़ा होना सीखता है, जैसा कि एक नवजात जानवर करता है। कंपनी द्वारा जारी वीडियो फुटेज में लूना को कोई पूर्व-क्रमबद्ध बुद्धिमत्ता या निर्देशों के बिना खड़ा होना सिखाने के लिए दिखाया गया है, केवल डिजिटल तंत्रिका तंत्र पर अनुभव से सीखने के लिए भरोसा करता है।

“पारंपरिक एआई मॉडल के विपरीत जो स्थिर प्रशिक्षण डेटा से बंधे हुए हैं, रोबोट कुत्ता – जिसे लूना कहा जाता है – अपने विश्व के साथ सीधे बातचीत के माध्यम से खुद को धारणा, प्रसंस्करण और सुधारता है,” कंपनी के प्रेस विज्ञप्ति के अनुसार।

प्रौद्योगिकी कैसे काम करती है

इंटुईसेल की नवाचार के केंद्र में एक मूलभूत परिवर्तन है जिसमें मशीनें सीखती हैं। पारंपरिक एआई प्रणालियों के विपरीत जो विशाल डेटासेट को स्थिर एल्गोरिदम के माध्यम से प्रसंस्कृत करती हैं, इंटुईसेल का दृष्टिकोण जैविक तंत्रिका तंत्र में सीखने की प्रक्रिया की नकल करता है।

विक्टर लुथमैन, इंटुईसेल के सीईओ और सह-संस्थापक, ने घोषणा के दौरान इस अंतर को रेखांकित किया। लुथमैन के अनुसार, पारंपरिक एआई डेटा प्रसंस्करण में कुशल हो गई है लेकिन वास्तविक बुद्धिमत्ता से कम है, जबकि उनकी जैविक प्रेरित प्रणाली मशीनों को अपने वातावरण के साथ बातचीत करने और विकसित करने में सक्षम बनाती है।

प्रणाली की वास्तुकला मानक तंत्रिका नेटवर्क से एक महत्वपूर्ण विचलन का प्रतिनिधित्व करती है। इंटुईसेल ने एक प्रौद्योगिकी विकसित की है जो जैविक रीढ़ की हड्डी के समान कार्य करती है, स्वायत्त सीखने के लिए मूलभूत ढांचा बनाती है। यह एक बड़ी प्रणाली का हिस्सा है जो थैलामोकॉर्टेक्स की प्रसंस्करण क्षमताओं की नकल करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जो संवेदी प्रसंस्करण और विश्व मॉडलिंग के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क का क्षेत्र है।

पारंपरिक बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम और विशाल प्रशिक्षण डेटासेट पर निर्भर करने के बजाय, इंटुईसेल का डिजिटल तंत्रिका तंत्र पुनरावृत्त नेटवर्क का उपयोग करता है जो मस्तिष्क प्रक्रियाओं की नकल करता है। यह वास्तुकला एआई एजेंटों को सीधे अनुभव के माध्यम से ज्ञान प्राप्त करने और वास्तविक समय में नए स्थितियों के अनुकूल होने में सक्षम बनाती है – जो क्षमताएं पारंपरिक मशीन लर्निंग में दुर्लभ रही हैं।

प्रौद्योगिकी का व्यावहारिक अनुप्रयोग इसकी जैविक प्रेरणा को दर्शाता है। पारंपरिक एल्गोरिदम के माध्यम से व्यवहार को प्रोग्राम करने या डेटा फीड करने के बजाय, इंटुईसेल अपने एआई एजेंटों को नए कौशल सिखाने के लिए कुत्ते के प्रशिक्षकों को नियुक्त करने की योजना बना रहा है। यह दृष्टिकोण एआई विकास के पारंपरिक अभ्यासों से एक कट्टर परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है, जो गणनात्मक पैमाने पर वास्तविक दुनिया की बातचीत पर जोर देता है। जैसा कि डॉ। उदय रोंगाला, शोधकर्ता और सह-संस्थापक ने समझाया, उनका काम तंत्रिका तंत्र की संरचना और गतिविधियों से बुद्धिमत्ता की उत्पत्ति को समझने पर तीन दशकों के तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान से उत्पन्न हुआ है।

“ब्रूट-फोर्स स्केलिंग, अरबों पैरामीटर, अधिक कंप्यूट, और अधिक डेटा के साथ जुनून एक मूलभूत रूप से गलत दृष्टिकोण है जो बुद्धिमत्ता हासिल करने के लिए है,” रोंगाला ने कहा। “इंटुईसेल बड़ा-बेहतर-परिदृश्य का पीछा नहीं कर रहा है। बुद्धिमत्ता हमारा अंतिम लक्ष्य नहीं है, बल्कि हमारा प्रारंभिक बिंदु है।”

इंटुईसेल की प्रौद्योगिकी “वास्तविक दुनिया में सिखाने योग्य प्रणालियों” का निर्माण करना चाहती है; मशीनें जो हमारी तरह से सीखती हैं, जैसे कि हम एक जानवर को एक नई कौशल सिखाते हैं। कंपनी को उम्मीद है कि उसकी डिजिटल तंत्रिका तंत्र गैर-जैविक बुद्धिमत्ता के लिए बुनियादी ढांचा बन जाएगी – दूसरों को वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान करने में सक्षम बनाने के लिए जो हम आज नहीं देख सकते हैं, विशाल प्रशिक्षण डेटासेट पर निर्भर किए बिना।

(स्रोत: इंटुईसेल)

अनुसंधान आधार और टीम विशेषज्ञता

कंपनी का आधार लुंड विश्वविद्यालय में तीन दशकों के तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान पर आधारित है। प्रोफेसर हेनरिक जॉर्नटेल, इंटुईसेल के सह-संस्थापक और विश्वविद्यालय में तंत्रिका भौतिकी प्रोफेसर, ने जो कंपनी द्वारा “विश्व में एकमात्र प्रयोगशाला” के रूप में वर्णित किया है जो पूरे तंत्रिका तंत्र में एक ही न्यूरॉन की एकल-कोशिका गतिविधि को रिकॉर्ड करने में सक्षम है, इंटुईसेल की प्रौद्योगिकी के लिए एक अनोखा वैज्ञानिक आधार प्रदान करता है।

नेतृत्व टीम में अनुभवी उद्यमी और शोधकर्ता शामिल हैं जो तंत्रिका विज्ञान, एआई, रोबोटिक्स और व्यवसाय में विशेषज्ञता रखते हैं। लुथमैन, जॉर्नटेल और रोंगाला के अलावा, संस्थापक टीम में डॉ। जोनास एनैंडर, एक चिकित्सक जो तंत्रिका विज्ञान में विशेषज्ञता रखता है; लिनस मार्टेंस्सन, लीड डेवलपर जो शोध को सॉफ्टवेयर में अनुवादित करता है; और रोबिन मेलस्ट्रैंड, सीओओ जो एआई-संचालित प्रौद्योगिकी कंपनियों में पृष्ठभूमि रखता है।

इंटुईसेल ने निवेशकों से 3.5 मिलियन यूरो की वित्तीय सहायता प्राप्त की है, जिनमें नेविगार वेंचर्स और एसएनओ वेंचर्स शामिल हैं। कंपनी को उम्मीद है कि वह अगले दो वर्षों के भीतर पूर्ण डिजिटल तंत्रिका तंत्र का विकास पूरा कर लेगी, जिसका अंतिम लक्ष्य किसी भी एजेंट, भौतिक या डिजिटल, को “जीवन भर सीखने और अज्ञात के अनुकूलन” के साथ सशक्त बनाना है – जो क्षमताएं जैविक प्राणियों के लिए विशिष्ट मानी जाती थीं।

जबकि इंटुईसेल के दृष्टिकोण का पूर्ण एहसास अभी भी वर्षों दूर है, लूना के साथ उनका प्रदर्शन उनकी प्रौद्योगिकी की क्षमता के लिए प्रारंभिक साक्ष्य प्रदान करता है वास्तविक दुनिया की बातचीत के माध्यम से वास्तविक स्वायत्त सीखने और अनुकूलन के साथ प्रणालियों का निर्माण करके एआई विकास को बदलने के लिए।