प्रौद्योगिकी सर्वव्यापी है, चाहे वह चिकित्सा हो या शिक्षा, हर विभाग प्रौद्योगिकी द्वारा नियंत्रित और विकसित होता है। हालांकि, पिछले कुछ वर्षों में प्रमुख सुधार और विकास हुए हैं जिन्होंने हमारे जीवन को अधिक सुविधाजनक बनाने में मदद की है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और चिकित्सा अध्ययनों में प्रौद्योगिकी के संदर्भ में कुछ प्रमुख परिवर्तन देखे गए हैं। इसके अलावा, लगभग हर क्षेत्र ने अपनी प्रौद्योगिकी के विकास में उल्लेखनीय वृद्धि का अनुभव किया है। हालांकि, यदि आप सबसे अधिक चर्चित और लोकप्रिय प्रौद्योगिकियों के बारे में बात करते हैं, तो आप अपना ध्यान केंद्रित करना चाहेंगे और डेटा का विश्लेषण करेंगे।
आज, हम उन सबसे लोकप्रिय प्रौद्योगिकियों के बारे में बात करने जा रहे हैं जो इस वर्ष हमारे जीवन को आसान बनाने के लिए उभरी हैं:
1. डीप लर्निंग (Deep Learning)
डीप लर्निंग कंप्यूटर को वह सिखाने की एक विधि है जो मनुष्यों के लिए स्वाभाविक रूप से आता है। यह एक कंप्यूटर के अंदर एक मानव को प्रज्वलित करने जैसा है जो एक विशिष्ट स्थिति में मानव की तरह व्यवहार करने वाला है। डीप लर्निंग सेल्फ-ड्राइविंग कारों के पीछे की मूल तकनीक है जो स्टॉप साइन पढ़ सकती हैं और पैदल यात्री को लैम्प पोस्ट से अलग कर सकती हैं। यह तकनीक मोबाइल, टैबलेट, टीवी और लैपटॉप जैसे विभिन्न उपकरणों में वॉयस कंट्रोल फीचर का एक प्रमुख चालक भी है।
डीप लर्निंग एक सफल तकनीक है जहां एक कंप्यूटर मॉडल टेक्स्ट, इमेज और ध्वनि से वर्गीकरण कार्यों को निष्पादित करना सीखता है। इन मॉडलों को लेबल किए गए डेटा के एक बड़े सेट और कई परतों वाले न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर की मदद से प्रशिक्षित किया जाता है। यदि आप इन कंप्यूटर मॉडल के प्रदर्शन के बारे में चिंतित हैं, तो आपको पता होना चाहिए कि डीप लर्निंग मॉडल अत्याधुनिक सटीकता में महारत हासिल करने में सक्षम हैं और कभी-कभी वे मानव-स्तर की सटीकता और प्रदर्शन को भी पार कर जाते हैं। इसमें कोई संदेह नहीं है कि इसने मशीनों को कार्य निष्पादन और उनके परिणामों के मामले में मनुष्यों जितना विश्वसनीय बना दिया है।
डीप लर्निंग मॉडल को कभी-कभी डीप न्यूरल नेटवर्क भी कहा जाता है क्योंकि सीखने के तरीके न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं। यदि आप सोचते हैं कि कोई इसे डीप लर्निंग क्यों कहेगा, तो आपको पता होना चाहिए कि "डीप" शब्द नेटवर्क में छिपी परतों की कुल संख्या को संदर्भित करता है। जहां पारंपरिक न्यूरल नेटवर्क में केवल 2-3 छिपी परतें होती हैं, डीप लर्निंग में कई बार 150 छिपी परतें तक हो सकती हैं।
डीप लर्निंग मॉडल का कामकाज अद्भुत है क्योंकि इसे डेटा से सीधे विशेषताएं सिखाई जाती हैं बिना मैन्युअल फीचर निष्कर्षण की आवश्यकता के। यह इस तथ्य के कारण संभव है कि डीप लर्निंग मॉडल लेबल किए गए डेटा के बड़े सेट और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग करके प्रशिक्षित होते हैं। कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (ConvNet या CNN) सबसे लोकप्रिय डीप न्यूरल नेटवर्क में से एक है जो सीखी गई विशेषताओं को इनपुट डेटा के साथ कन्वोल्व करता है और 2D कन्वोल्यूशनल परतों का उपयोग करता है। यही कारण है कि यह आर्किटेक्चर 2D डेटा जैसे छवियों को संसाधित करने के लिए सबसे उपयुक्त है।
2. ऑगमेंटेड रियलिटी और वर्चुअल रियलिटी
असंभव को संभव बनाना इन प्रौद्योगिकियों का मुख्य उद्देश्य है। जब ऑगमेंटेड रियलिटी की बात आती है, तो यह आपके कंप्यूटर के साथ संवाद करने के नए तरीके खोलती है। ऑगमेंटेड रियलिटी या AR आपके अनुभव को अधिक सार्थक बनाकर बढ़ाती है, जिससे आप मशीन-जनित ग्राफिक्स के साथ बातचीत करने की क्षमता रखते हैं जिनका उपयोग वास्तविकता पर लेयर करने के लिए किया जाता है। सरल शब्दों में, AR वह तकनीक है जहां कंप्यूटर-आधारित ग्राफिक्स का उपयोग आपके वातावरण को बढ़ाने के लिए किया जाता है।
AR में, प्रौद्योगिकी आपके वास्तविक जीवन के वातावरण को अपने प्लेटफॉर्म के रूप में देखती है और उपयोग करती है और इसके ऊपर निर्माण करती है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आपके कमरे की दीवार एक बड़ी स्क्रीन में बदल जाती है या आपकी डाइनिंग टेबल एक मोनोपोली बोर्ड बन जाती है। यह सब AR तकनीक के कारण होता है जिसमें वास्तविक जीवन की वस्तुओं को आपकी स्क्रीन पर वर्चुअल रूप में देखने और चित्रित करने की क्षमता होती है। ऑगमेंटेड रियलिटी के लोकप्रिय उदाहरण पोकेमॉन गो गेम और स्नैपचैट फिल्टर हैं।
दूसरी ओर, वर्चुअल रियलिटी या VR, प्रौद्योगिकी अपनी खुद की वर्चुअल दुनिया बनाने में सक्षम है ताकि आप संवाद कर सकें। VR तकनीक के लिए आपको VR हेलमेट या VR गॉगल्स जैसे पर्याप्त गैजेट पहनने की आवश्यकता होती है जो आपके द्वारा बनाई गई वर्चुअल दुनिया में आपकी उपस्थिति सुनिश्चित करते हैं। वर्चुअल रियलिटी मुख्य रूप से आपकी सुनने और देखने की क्षमता को उत्तेजित करके आपको पूरी तरह से डुबो देने में सक्षम है। यह आपको विश्वास दिलाता है कि आप उस वातावरण में जी रहे हैं जो आपको दिखाया जा रहा है।
हालांकि, ऑगमेंटेड रियलिटी और वर्चुअल रियलिटी के बीच कई अंतर हैं। हालांकि, उन दोनों के बीच एक सामान्य तथ्य यह है कि वे दोनों आपको एक उन्नत अनुभव प्रदान करने के लिए समान तकनीक का लाभ उठाते हैं। हेड ट्रैकिंग प्रमुख गतिविधि है जिसका वे दोनों आपकी वास्तविक चाल निर्धारित करने के लिए पालन करते हैं। जहां तक प्रोसेसिंग पावर का संबंध है, ऑगमेंटेड रियलिटी वर्चुअल रियलिटी की तुलना में कम प्रोसेसिंग पावर का उपयोग करती है क्योंकि इसे पूरी तरह से अलग वातावरण को रेंडर करने की आवश्यकता नहीं होती है।
3. ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर (Graphics Accelerator)
ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर एक माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक चिपसेट है जिसे कंप्यूटर के मदरबोर्ड से जोड़ा जाता है ताकि चित्र लोडिंग में बेहतर और तेज प्रतिक्रिया प्राप्त की जा सके। इस चिपसेट को तब एक कंप्यूटर प्रोग्राम से जोड़ा जाता है जो छवियों को आपके डिस्प्ले स्क्रीन पर रीफ्रेश करने और भेजने और 3D और 2D विशेष प्रभाव छवियों की गणना को ऑफलोड कर सकता है। एक ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर, जैसा कि इसके नाम से संकेत मिलता है, आपकी स्क्रीन पर छवियों को प्रदर्शित करने की प्रक्रिया को तेज करता है जिससे ऐसे प्रभाव प्राप्त करना संभव होता है जो अन्यथा संभव नहीं हैं।
इसे अच्छी तरह से समझने के लिए, आप किसी भी ऐसे गेम का उदाहरण ले सकते हैं जिसमें प्रमुख कार्रवाई की आवश्यकता होती है। यदि आपका चिपसेट इन इंटरैक्टिव छवियों को आपकी स्क्रीन पर लोड करने में विफल रहता है, तो आप समय पर गेम का जवाब नहीं दे पाएंगे। इन छवियों को आपकी स्क्रीन पर लोड करने की प्रक्रिया को तेज करने के लिए, कंप्यूटर में ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर चिपसेट का उपयोग किया जाता है। वर्तमान में, अधिकांश पर्सनल कंप्यूटर इन ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर्स से लैस हैं जो आपको गेमप्ले का बेहतर अनुभव प्रदान करते हैं। यह जानना महत्वपूर्ण है कि हर एक्सेलेरेटर एक एप्लिकेशन प्रोग्राम इंटरफेस या API प्रदान करता है।
कुल मिलाकर, प्रौद्योगिकी बढ़ती रहती है और भविष्य में किसी बिंदु पर आप वर्तमान प्रौद्योगिकी को पुराना पा सकते हैं। लेकिन विभिन्न क्षेत्रों में वैज्ञानिक ज्ञान के एक विशिष्ट अनुप्रयोग को विकसित करने के लिए वर्तमान अध्ययन और प्रयासों की सराहना की जानी चाहिए। वर्तमान प्रौद्योगिकी के बिना आप आगे जाने के बारे में नहीं सोच सकते। यदि आप कुछ और दिलचस्प प्रौद्योगिकियों के बारे में जानते हैं जो मनुष्यों की मदद कर सकती हैं, तो हमें नीचे टिप्पणियों में बताएं।
