भारताचा जागतिक दर्जाच्या AI इंजिनचा शोध

भारताचा जागतिक दर्जाच्या AI इंजिनचा शोध

भारतामध्ये ५० लाखांहून अधिक IT व्यावसायिक आहेत आणि शिक्षणात आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) वर अधिकाधिक भर दिला जात आहे, त्यामुळे भारत जागतिक AI स्पर्धेत उतरण्यास सज्ज आहे. 2023 मध्ये अमेरिकेने ChatGPT सह आघाडी घेतली आणि चीनने DeepSeek लाँच केले, तर भारताला अजून तरी मानवी संवादाचे अनुकरण करू शकणारे Large Language Model (LLM) विकसित करता आलेले नाही.

भारतातील AI क्षेत्राचा विकास

भारताकडे स्वतःचे AI इंजिन नसले तरी, AI क्षेत्रात मोठी वाढ होत आहे. Tracxn च्या आकडेवारीनुसार, भारतातील AI क्षेत्रात ७,११४ स्टार्टअप्स आहेत, ज्यांनी एकत्रितपणे २३ अब्ज डॉलर्सची इक्विटी फंडिंग मिळवली आहे. AI ची क्षमता ओळखून, भारत सरकारने IndiaAI Mission सुरू केले आहे, ज्यामध्ये स्वदेशी Large Multimodal Models (LMMs) आणि महत्त्वपूर्ण क्षेत्रांसाठी डोमेन-विशिष्ट मॉडेल विकसित करण्यासाठी सुमारे १.२१ अब्ज डॉलर्सची तरतूद करण्यात आली आहे.

जागतिक AI क्षेत्रात भारताची वाटचाल

IndiaAI Mission चे CEO अभिषेक सिंह यांच्या मते, भारतीय स्टार्टअप्सनी जागतिक AI महासत्तांशी स्पर्धा करण्यासाठी देशांतर्गत बाजारपेठेच्या पलीकडे पाहिले पाहिजे. बंगळूरु येथे झालेल्या Accel AI Summit मध्ये बोलताना सिंग यांनी सांगितले की, सरकारकडून सुरुवातीला मिळणारा पाठिंबा महत्त्वाचा असला तरी, मॉडेल ट्रेनिंगमध्ये जागतिक दृष्टिकोन ठेवल्यास दीर्घकाळ यश मिळू शकते.

नॅशनल असोसिएशन ऑफ सॉफ्टवेअर अँड सर्विस कंपनीज (NASSCOM), जी भारताच्या २८३ अब्ज डॉलर्सच्या तंत्रज्ञान उद्योगाचे प्रतिनिधित्व करते, तिच्या मते जागतिक स्तरावर मान्यताप्राप्त AI मॉडेल तयार करणे गुंतागुंतीचे आणि अत्यंत खर्चिक आहे. NASSCOM चे वरिष्ठ व्यवस्थापक (कम्युनिकेशन्स) सत्यकी मैत्र यांनी सांगितले की, जलद गतीने पुढे जाणे आणि एक वेगळी AI ओळख निर्माण करणे आवश्यक आहे.

AI संशोधन क्षमता वाढवण्यासाठी, IndiaAI Mission ने अलीकडेच १५,९१६ ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स (GPUs) जोडण्याची घोषणा केली आहे, जी AI गणनेसाठी आवश्यक आहेत. यामुळे सार्वजनिक-खाजगी भागीदारीद्वारे एकूण राष्ट्रीय AI संगणकीय क्षमता ३४,३३३ GPUs पर्यंत वाढेल.

देशांतर्गत AI नवकल्पना वाढवणे

Gan AI, Gnan AI, SarvamAI आणि Soket AI यांसारख्या अनेक स्टार्टअप्स IndiaAI Mission च्या मदतीने भारतीय संदर्भांसाठी उपयुक्त मूलभूत मॉडेल विकसित करत आहेत. Sarvam AI, Fractal आणि CoRover AI यांसारख्या इतर कंपन्या विशिष्ट क्षेत्रांमध्ये AI नवकल्पनांवर लक्ष केंद्रित करत आहेत.

मैत्र यांच्या मते, AI मध्ये यश मिळवण्यासाठी सरकार, उद्योग आणि शिक्षण संस्था यांच्यात समन्वय आवश्यक आहे, जेणेकरून संगणक आणि डेटा गव्हर्नन्स, मॉडेल ट्रेनिंग आणि प्रत्यक्ष उपयोजन यांचा समावेश असलेली एक व्यापक व्हॅल्यू चेन तयार केली जाईल.

भारताच्या AI प्रगतीमधील आव्हाने

प्रसिद्ध सायबर सुरक्षा तज्ञ पवन दुग्गल यांच्या मते, भारताला उच्च-स्तरीय AI हार्डवेअरची कमतरता, प्रगत GPUs चा मर्यादित प्रवेश आणि अपुरी क्लाउड کمپیوटिंग संसाधने यांसारख्या समस्यांना तोंड द्यावे लागू शकते, जे मोठ्या प्रमाणावरील AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी आवश्यक आहेत.

दुग्गल यांनी हे निदर्शनास आणले की, जागतिक स्तरावरील गुंतवणुकीच्या तुलनेत भारतात खूपच कमी गुंतवणूक आहे. भारतीय AI स्टार्टअप्समध्ये व्हेंचर कॅपिटलची गुंतवणूक वाढली असली तरी, ती अमेरिका आणि चीनच्या तुलनेत खूपच कमी आहे.

2014 ते 2023 दरम्यान, अमेरिकेने 2.34 ट्रिलियन डॉलर्स आणि चीनने 832 अब्ज डॉलर्स व्हेंचर्स आणि स्टार्टअप्समध्ये गुंतवले, तर भारताने याच काळात 145 अब्ज डॉलर्सची गुंतवणूक केली, असे त्यांनी नमूद केले.

दुग्गल यांचा असा विश्वास आहे की, भारत स्वतःचे AI मॉडेल तयार करण्याच्या दिशेने प्रगती करत आहे, परंतु त्याला गंभीर पायाभूत सुविधा, निधी, प्रतिभा, डेटा आणि नियामक आव्हानांवर लक्ष देणे आवश्यक आहे.

भाषिक विविधता: एक अद्वितीय आव्हान

भारताची भाषिक विविधता AI विकासासाठी एक अनोखे आव्हान आहे. इंग्रजी ही देशातील २२ अधिकृत भाषांपैकी फक्त एक भाषा आहे, याशिवाय १,६०० हून अधिक बोलल्या जाणार्‍या भाषा आहेत, ज्यापैकी बर्‍याच भाषांचे डिजिटल प्रतिनिधित्व खूपच कमी आहे.

मोमेंटम ९१ या कस्टम सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट कंपनीचे यश शाह सांगतात की, "भारतीय" LLM चा प्राथमिक उपयोग विविध भारतीय भाषांमध्ये कार्य करण्याची क्षमता असणे आहे. तथापि, बहुतेक भारतीय भाषांसाठी दर्जेदार प्रशिक्षण डेटाची कमतरता असल्यामुळे हे सध्या([]);

Shah यांच्या मते, इंग्रजी-आधारित LLMs साठी, इतर कंपन्या आणि देशांनी मोठी आघाडी घेतली आहे आणि ती टिकून राहण्याची शक्यता आहे.

AI प्रगतीमधील प्रमुख अडथळे

अपस्क्वेअर टेक्नॉलॉजीजचे उत्पल वैष्णव यांनी धोका पत्करण्यास कचरणारे गुंतवणूकदार, विसंगत डेटा नियम आणि GPUs चा मर्यादित पुरवठा हे प्रमुख अडथळे असल्याचे सांगितले.

वैष्णव यांचा विश्वास आहे की, भारताकडे विपुल बौद्धिक संपदा आहे, GPUs अधिक सहज उपलब्ध होत आहेत आणि बहुभाषिक डेटा वापरासाठी सज्ज आहे. संयमाने गुंतवणूक केल्यास, समस्यांची स्पष्ट व्याख्या केल्यास आणि प्रतिभेचा योग्य वापर केल्यास, दोन ते तीन वर्षांत एक लहान, जागतिक दर्जाचे LLM लाँच केले जाऊ शकते.

भारतातील AI विकासाला भेडसावणार्‍या आव्हानांचा सखोल अभ्यास

भारताचा जागतिक दर्जाचा AI इंजिन तयार करण्याच्या दिशेने प्रवास अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी, त्याच्या प्रगतीमध्ये अडथळा आणणार्‍या गुंतागुंतीच्या आव्हानांचे विश्लेषण करणे महत्त्वाचे आहे.

हार्डवेअरची समस्या: एक गंभीर अडथळा

पवन दुग्गल यांनी जोर दिल्याप्रमाणे, अत्याधुनिक AI हार्डवेअर, विशेषत: प्रगत GPUs चा प्रवेश ही एक महत्त्वपूर्ण मर्यादा आहे. GPUs हे AI चे महत्त्वाचे घटक आहेत, जे जटिल AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्याचे आणि चालवण्याचे काम करतात. भारतात या संसाधनांची मर्यादित उपलब्धता AI विकास आणि नवकल्पनांमध्ये थेट अडथळा ठरते.

क्लाउड क्षमतेची समस्या: स्केलेबिलिटी चिंता

हार्डवेअर मर्यादांशी संबंधित क्लाउड کمپیوटिंग संसाधनांची अपुरी उपलब्धता ही एक समस्या आहे. क्लाउड प्लॅटफॉर्म मोठ्या प्रमाणात डेटासेट आणि मोठ्या प्रमाणावरील AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी आवश्यक असलेल्या संगणकीय मागण्यांसाठी स्केलेबल कंप्यूटिंग पॉवर, स्टोरेज आणि सर्व्हिसेस देतात. भारतात क्लाउडचा वापर वाढत असला तरी, AI वर्कलोडसाठी तयार केलेल्या मजबूत आणि परवडणाऱ्या क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरची उपलब्धता अजूनही कमी आहे. यामुळे भारतीय AI डेव्हलपर्सना प्रभावीपणे प्रयोग करण्यास, सुधारणा करण्यास आणि त्यांच्या मॉडेलला स्केल करण्यास अडचणी येतात.

गुंतवणुकीचा अभाव: गुंतवणुकीतील अंतर

भारत आणि अमेरिका, चीन यांसारख्या जागतिक AI क्षेत्रातील आघाडीच्या देशांमधील गुंतवणुकीतील मोठे अंतर चिंतेचे कारण आहे. व्हेंचर कॅपिटल AI स्टार्टअप्सच्या वाढीस मदत करते, ज्यामुळे ते उच्च प्रतिभा आकर्षित करण्यास, संसाधने मिळवण्यास आणि महत्त्वाकांक्षी प्रकल्प पूर्ण करण्यास सक्षम होतात. भारतात AI-आधारित व्हेंचर फंडिंगची सापेक्ष कमतरता नवकल्पनांनाlimit करते आणि स्टार्टअप्सना जागतिक स्तरावर स्पर्धा करणे कठीण करते. यासाठी AI साठी अधिक अनुकूल गुंतवणूक वातावरण निर्माण करणे, देशांतर्गत आणि परदेशी दोन्ही भांडवल आकर्षित करणे आवश्यक आहे.

प्रतिभेची जुळवाजुळव: AI तज्ञांना प्रोत्साहन

भारतामध्ये IT व्यावसायिकांची मोठी संख्या असली तरी, विशेष AI प्रतिभेची उपलब्धता अजूनही एक आव्हान आहे. अत्याधुनिक AI प्रणाली तयार करण्यासाठी आणि तैनात करण्यासाठी मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग, कॉम्प्युटर व्हिजन आणि डेटा सायन्स यांसारख्या विविध कौशल्यांची आवश्यकता आहे. ही तफावत भरून काढण्यासाठी, भारताला AI-विशिष्ट शिक्षण आणि प्रशिक्षण कार्यक्रमांमध्ये गुंतवणूक करणे, परदेशातील अनुभवी AI व्यावसायिकांना आकर्षित करणे आणि एक उत्साही संशोधन समुदाय तयार करणे आवश्यक आहे.

डेटाची कमतरता: गुणवत्ता आणि प्रमाण सुधारणे

उच्च-गुणवत्तेचा, लेबल केलेला डेटा हा AI चा आधारस्तंभ आहे. AI मॉडेल डेटावर आधारित नमुने शिकतात आणि भविष्य वर्तवतात. महत्त्वाच्या क्षेत्रांमध्ये, विशेषत: भारतीय भाषांमध्ये पुरेसा डेटा नसल्यामुळे मोठी समस्या निर्माण होते. डेटा गोपनीयता, सुरक्षा आणि नैतिक वापर सुनिश्चित करणे देखील महत्त्वाचे आहे. भारताला डेटा संकलन, ऍनोटेशन, गव्हर्नन्स आणि ऍक्सेसिबिलिटीला संबोधित करणारी व्यापक डेटा धोरणे विकसित करणे आवश्यक आहे.

नियामक अडथळे: अनिश्चिततेवर मात करणे

AI च्या वेगाने बदलत्या स्वरूपामुळे नियामक आव्हाने उभी राहिली आहेत. संभाव्य धोके कमी करताना नवकल्पनांना प्रोत्साहन देण्यासाठी AI चे नियमन कसे करावे या वि षयी जगभरातील सरकारे विचार करत आहेत. भारतात स्पष्ट आणि सुसंगत AI नियमांचा अभाव AI डेव्हलपर्स आणि गुंतवणूकदारांसाठी अनिश्चितता निर्माण करतो. डेटा गोपनीयता, अल्गोरिदमिक bias आणि उत्तरदायित्व यासारख्या समस्यांचे निराकरण करणारी सु-परिभाषित नियामक संरचना तयार करणे जबाबदार AI विकासास प्रोत्साहन देण्यासाठी महत्वाचे आहे.

संधी अजूनही भरपूर आहेत: भविष्यासाठी दृष्टी

आव्हाने असूनही, जागतिक AI क्षेत्रात एक प्रमुख खेळाडू बनण्याची भारतामध्ये प्रचंड क्षमता आहे. देशाची मोठी लोकसंख्या, वाढती अर्थव्यवस्था आणि वाढता डिजिटल अवलंब AI नवकल्पनांसाठी fertile ground तयार करतात. ही क्षमता प्रत्यक्षात आणण्यासाठी, भारताने खालील गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे:

• धोरणात्मक गुंतवणूक: AI पायाभूत सुविधा, संशोधन आणि विकास आणि शिक्षणामध्ये गुंतवणूक वाढवणे.
• प्रतिभा विकास: कुशल मनुष्यबळ तयार करण्यासाठी AI शिक्षण आणि प्रशिक्षण कार्यक्रम मजबूत करणे.
• डेटा इकोसिस्टम: डेटा संकलन, सामायिकरण आणि गव्हर्नन्स सुलभ करणारी मजबूत डेटा इकोसिस्टम तयार करणे.
• नियामक स्पष्टता: नवकल्पनांना प्रोत्साहन देणारे आणि धोके कमी करणारे स्पष्ट आणि सुसंगत AI नियम स्थापित करणे.
• सहयोगी भागीदारी: सरकार, उद्योग, शिक्षण संस्था आणि नागरी समाज यांच्यात सहकार्याला प्रोत्साहन देणे.

या आव्हानांना तोंड देऊन आणि आपल्या सामर्थ्यावर लक्ष केंद्रित करून, भारत एक भरभराटीचे AI इकोसिस्टम तयार करू शकतो, जे आर्थिक विकासाला चालना देईल, जीवनाची गुणवत्ता सुधारेल आणि जागतिक AI क्रांतीमध्ये योगदान देईल. जागतिक दर्जाचे AI इंजिन शोधणे कठीण असले तरी, त्याचे संभाव्य फायदे खूप मोठे आहेत, ज्यामुळे भारत एक AI powerhouse बनू शकेल.