मायक्रोसॉफ्टच्या बिल्ड 2025 मध्ये, विंडोजमध्ये आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) च्या एकत्रीकरणावर प्रकाश टाकण्यात आला. यावर्षीच्या परिषदेत विंडोज डेव्हलपर्सना Copilot+ PCs ला पॉवर देणारे हार्डवेअर-अग्नोस्टिक AI इंजिन वापरण्याची संधी मिळाली आहे. यामुळे AI चा वापर अनेक ॲप्लिकेशन्समध्ये कसा केला जातो हे बदलण्याची शक्यता आहे.
विंडोज एआय फाउंड्रीसह डेव्हलपर्सना सक्षम करणे
मायक्रोसॉफ्टमधील विंडोज + डिव्हाइसेसचे कॉर्पोरेट व्हाइस प्रेसिडेंट पवन दावुलुरी यांनी एका ब्लॉग पोस्टमध्ये कंपनीचे व्हिजन स्पष्ट केले. विंडोजला डेव्हलपर्ससाठी एक उत्कृष्ट प्लॅटफॉर्म बनवण्यावर त्यांनी भर दिला. हे व्हिजन सॉफ्टवेअर, हार्डवेअर आणि ऑपरेटिंग सिस्टमच्या सिलिकॉन लेयरमध्ये AI ला अखंडपणे समाविष्ट करण्यावर केंद्रित आहे.
विंडोज एआय फाउंड्रीच्या अनावरणामुळे या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल उचलले गेले आहे. या प्लॅटफॉर्मचा उद्देश एक unified आणि reliable वातावरण प्रदान करणे आहे, जे संपूर्ण AI डेव्हलपर लाइफसायकलला सपोर्ट करेल. यामध्ये मॉडेल निवड आणि ऑप्टिमायझेशनपासून ते क्लायंट आणि क्लाउड वातावरणात फाइन-ट्यूनिंग आणि डिप्लॉयमेंटपर्यंत सर्व गोष्टींचा समावेश असेल.
विंडोज एआय फाउंड्री विंडोज एमएल (Windows ML) चा ॲक्सेस देते. विंडोजमधील एआय इन्फरन्स इंजिन (AI inference engine) Application Programming Interfaces (APIs) च्या माध्यमातून उपलब्ध आहे. हे APIs भाषा आणि व्हिजन संबंधित कामे सुलभ करतात, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:
- टेक्स्ट इंटेलिजन्स (Text Intelligence): ॲप्लिकेशन्सला टेक्स्ट डेटा समजून घेण्यास आणि प्रोसेस करण्यास सक्षम करते.
- इमेज डिस्क्रिप्शन (Image Description): इमेजसाठी ऑटोमॅटिक डिस्क्रिप्शन जनरेट करते.
- टेक्स्ट रिकग्निशन (Text Recognition): इमेज आणि डॉक्युमेंटमधून टेक्स्ट काढते.
- कस्टम प्रॉम्प्ट (Custom Prompt): विशिष्ट ॲप्लिकेशनच्या गरजेनुसार एआय प्रॉम्प्ट तयार करते.
- ऑब्जेक्ट इरेज (Object Erase): इमेजमधून नको असलेले ऑब्जेक्ट काढते.
विंडोज एमएल (Windows ML) PCs मध्ये आढळणाऱ्या एआय ॲक्सिलरेशन चिपसेटसाठी हार्डवेअर-अग्नोस्टिक इंटरफेस म्हणून काम करते, जे Onnx runtime engine चा वापर करते. मायक्रोसॉफ्ट हार्डवेअर पार्टनरसोबत conformity आणि compatibility सुनिश्चित करण्यासाठी काम करत आहे. DirectX API ज्याप्रमाणे गेम डेव्हलपर्सना ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स वापरण्यासाठी मदत करते, त्याच धर्तीवर हे काम करते.
ॲडोबने विंडोज एमएलचा स्वीकार केला
ॲडोब ही एक प्रमुख सॉफ्टवेअर कंपनी आहे, जी विंडोजमधील नवीन एआय APIs ची क्षमता शोधत आहे. ॲडोबमधील सीनियर मशीन लर्निंग कॉम्प्युटर सायंटिस्ट वोल्कर रोल्के यांनी Adobe Premiere Pro आणि After Effects सारख्या ॲप्लिकेशन्समध्ये टेराबाइट्स फुटेज आणि हेवी मशीन लर्निंग वर्कलोड्स (heavy machine learning workloads) मॅनेज करण्याच्या समस्यांवर प्रकाश टाकला.
रोल्के यांनी नमूद केले की, एक reliable विंडोज एमएल API विविध उपकरणांवर consistent performance (सातत्यपूर्ण कार्यक्षमता) प्रदान करते. यामुळे Adobe ला exceptional features (असामान्य वैशिष्ट्ये) अधिक जलद वितरित करण्यास मदत होईल. त्यांनी या गोष्टीवर जोर दिला की विंडोज एमएल (Windows ML) हार्डवेअर-अग्नोस्टिक दृष्टिकोन सुलभ करू शकते, ज्यामुळे extensive system checks (व्यापक सिस्टम तपासणी) आणि low-level decision-making ची गरज कमी होते.
फाइन-ट्यूनिंग आणि कस्टमायझेशन (Customization): लो-रँक ॲडॉप्टेशन आणि सिमेंटिक सर्च
मायक्रोसॉफ्ट लो-रँक ॲडॉप्टेशन कार्यक्षमता देखील देत आहे, जी दावुलुरी यांच्या मते, Copilot+ PCs मध्ये इंटिग्रेटेड मायक्रोसॉफ्टच्या Phi Silica लोकल लँग्वेज मॉडेलला फाइन-ट्यून करण्यासाठी कस्टम डेटासोबत वापरली जाऊ शकते. हे डेव्हलपर्सना त्यांच्या विशिष्ट ॲप्लिकेशन आवश्यकतांनुसार एआय इंजिनला पर्सनलाइज करण्याची परवानगी देते.
याव्यतिरिक्त, मायक्रोसॉफ्ट सिमेंटिक सर्च (semantic search) आणि नॉलेज रिट्रिव्हलसाठी (knowledge retrieval) APIs प्रदान करत आहे. हे APIs डेव्हलपर्सना natural language search (नैसर्गिक भाषेतील शोध) आणि retrieval-augmented generation क्षमता त्यांच्या विंडोज ॲप्लिकेशन्समध्ये समाविष्ट करण्यास सक्षम करतात. यामुळे युजर एक्सपिरिअन्स (user experience) वाढतो आणि अधिक intelligent search functionalities (बुद्धीमत्तापूर्ण शोध कार्यक्षमता) मिळतात.
दावुलुरी यांनी या गोष्टीवर जोर दिला की विंडोज एआय फाउंड्री डेव्हलपर्सना त्यांची स्वतःची मॉडेल वापरण्याची आणि AMD, Intel, Nvidia आणि Qualcomm च्या चिपसेटवर डिप्लॉय करण्याची परवानगी देते. हे हार्डवेअर निवडण्यात लवचिकता आणि निवड प्रदान करते.
एआय एजंट्सचा उदय: मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल आणि मल्टी-एजंट इंटरॅक्शन्स
विंडोज डेव्हलपर्ससाठी बिल्ट-इन एआय (built-in AI) उघड करत असताना, मायक्रोसॉफ्ट विंडोजमध्ये मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) देखील इंटिग्रेट करत आहे. हे इंटिग्रेशन एआय एजंट्सना नेटिव्ह विंडोज ॲप्सशी कनेक्ट होण्यासाठी एक स्टँडर्ड फ्रेमवर्क (standard framework) प्रदान करते, ज्यामुळे अधिक interconnected (परस्परांशी जोडलेले) आणि intelligent इकोसिस्टम तयार होते.
दावुलुरी यांनी स्पष्ट केले की MCP ॲप्लिकेशन्सना agentic interactions मध्ये सहभागी होण्यास सक्षम करते. विंडोज PC वर स्थानिक पातळीवर (locally) इंस्टॉल केलेल्या एजंट्सच्या कौशल्यांची आणि क्षमतांची वाढ करण्यासाठी विशिष्ट कार्यक्षमतेचा वापर करण्यास मदत करते. हे विंडोज वातावरणात ऑटोमेशन (automation) आणि intelligent assistance (बुद्धीमत्तापूर्ण सहाय्य) साठी नवीन शक्यता उघड करते.
सत्या नडेला यांचे व्हिजन: एआय एजंट्ससह बिझनेस फ्लोचे आयोजन
बिल्ड 2025 च्या ओपनिंग कीनोट दरम्यान, मायक्रोसॉफ्टचे सीईओ सत्या नडेला यांनी एजंट्सद्वारे बिझनेस फ्लो कोऑर्डिनेट (business flow coordinate) करण्याच्या MCP च्या transformative potential (transformative potential) वर चर्चा केली. त्यांनी अशा भविष्याची कल्पना केली जिथे एजंट्स आणि मल्टी-एजंट फ्रेमवर्क प्रत्येक रोल आणि बिझनेस प्रोसेससाठी एजंटिक पद्धतीने वर्कफ्लो आयोजित करतात. प्रत्येक बिझनेस ॲप्लिकेशन MCP सर्व्हर म्हणून कार्य करते.
नडेला यांचा विश्वास आहे की ही क्षमता नेक्स्ट-जनरेशन वर्कफ्लो (next-generation workflow) आणि बिझनेस प्रोसेस ऑटोमेशन सोल्यूशन्स (business process automation solutions) तयार करणाऱ्या डेव्हलपर्ससाठी गेम-चेंजर ठरेल. एआय एजंट्सना existing ॲप्लिकेशन्स (विद्यमान ॲप्लिकेशन्स) आणि बिझनेस प्रोसेसमध्ये अखंडपणे इंटिग्रेट करण्याची क्षमता कार्यक्षमतेची (efficiency) आणि innovative (नवीनता) ची पातळी उघड करण्याचे वचन देते.
विंडोज एमएलमध्ये अधिक माहिती: हार्डवेअर-अग्नोस्टिक दृष्टिकोन
विंडोज एमएलचे (Windows ML) हार्डवेअर-अग्नोस्टिक डिझाइन (hardware-agnostic design) हे महत्त्वाचे वैशिष्ट्य आहे. डेव्हलपर्सना प्रत्येक विशिष्ट हार्डवेअर कॉन्फिगरेशनसाठी (hardware configuration) वेगळा कोड न लिहिता विस्तृत उपकरणांना लक्ष्य करण्याची परवानगी देते. हे ONNX Runtime च्या वापरातून साध्य होते, जे एक ओपन-सोर्स इन्फरन्स इंजिन (open-source inference engine) आहे. हे मशीन लर्निंग मॉडेलला (machine learning models) विविध हार्डवेअर प्लॅटफॉर्मवर ऑप्टिमाइज (optimize) आणि execute (अंमलात आणणे) करते.
अंतर्निहित हार्डवेअरच्या गुंतागुंती कमी करून, विंडोज एमएल डेव्हलपमेंट प्रोसेस (development process) सोपी करते आणि डेव्हलपर्सना innovative (नवीन) एआय-पॉवर्ड फीचर्स (AI-powered features) तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करण्यास मदत करते. हार्डवेअर पार्टनरसोबतचे सहकार्य हे सुनिश्चित करते की विंडोज एमएल (Windows ML) नवीनतम (latest) चिपसेटसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे, जे प्रत्येक प्लॅटफॉर्मवर सर्वोत्तम performance (कार्यक्षमता) देते.
लो-रँक ॲडॉप्टेशन: विशिष्ट गरजेनुसार एआय मॉडेल तयार करणे
लो-रँक ॲडॉप्टेशन (LoRA) हे एक तंत्र आहे जे डेव्हलपर्सना तुलनेने कमी डेटासह प्री-ट्रेन मशीन लर्निंग मॉडेल (pre-trained machine learning models) फाइन-ट्यून (fine-tune) करण्यास अनुमती देते. हे विशिष्ट कार्ये किंवा डेटासेटशी (datasets) सामना करताना उपयुक्त आहे, जे ओरिजिनल मॉडेलला (original model) प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या डेटापेक्षा वेगळे आहेत.
LoRA वापरून, डेव्हलपर्स मायक्रोसॉफ्टचे Phi Silica लोकल लँग्वेज मॉडेल त्यांच्या विशिष्ट गरजेनुसार ॲडॉप्ट (adapt) करू शकतात, ज्यामुळे त्यांच्या target tasks (लक्ष्य कार्यांवर) अचूकता आणि कार्यक्षमता सुधारते. ही कस्टमायझेशन क्षमता (customization capability) डेव्हलपर्सना अधिक specialized (विशेष) आणि effective (प्रभावी) एआय-पॉवर्ड ॲप्लिकेशन्स (AI-powered applications) तयार करण्यास अनुमती देते.
सिमेंटिक सर्च आणि नॉलेज रिट्रिव्हल: माहिती ॲक्सेस वाढवणे
सिमेंटिक सर्च (semantic search) आणि नॉलेज रिट्रिव्हलसाठी (knowledge retrieval) APIs डेव्हलपर्सना त्यांच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये intelligent search capabilities (बुद्धीमत्तापूर्ण शोध क्षमता) तयार करण्यासाठी शक्तिशाली साधने प्रदान करतात. हे APIs ॲप्लिकेशन्सना केवळ keywords (कीवर्ड) जुळवण्याऐवजी युजर क्वेरीजचा (user queries) अर्थ आणि संदर्भ समजून घेण्यास सक्षम करतात.
हे ॲप्लिकेशन्सना अधिक relevant (relevant) आणि accurate (अचूक) सर्च रिझल्ट्स (search results) प्रदान करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे युजरचा अनुभव (user experience) सुधारतो आणि युजर्सना आवश्यक असलेली माहिती शोधणे सोपे होते. retrieval-augmented generation (पुनर्प्राप्ती-वर्धित जनरेशन) क्षमता शोध परिणामांवर (search results) आधारित नवीन कंटेंट (content) जनरेट (generate) करण्यास अनुमती देऊन या कार्यक्षमतेला (functionality) आणखी वाढवते, ज्यामुळे अधिक interactive (संवादात्मक) आणि engaging (आकर्षक) युजर एक्सपिरिअन्स (user experience) तयार होतो.
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल: एजंटिक इंटरॅक्शन्स सुलभ करणे
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) हे एक स्टँडर्ड फ्रेमवर्क (standard framework) आहे जे एआय एजंट्सना (AI agents) नेटिव्ह विंडोज ॲप्लिकेशन्सशी (native Windows applications) संवाद (communicate) साधण्यास आणि इंटरॅक्ट (interact) करण्यास अनुमती देते. हा प्रोटोकॉल (protocol) एजंट्सना ॲप्लिकेशन्सची कार्यक्षमता शोधण्यासाठी आणि ॲक्सेस (access) करण्यासाठी एक स्टँडर्ड मार्ग (standard way) प्रदान करतो, ज्यामुळे त्यांना युजरच्या वतीने कार्ये (tasks) करण्यास सक्षम करते.
MCP वापरून, डेव्हलपर्स असे ॲप्लिकेशन्स (applications) तयार करू शकतात जे एआय एजंट्ससोबत (AI agents) अखंडपणे इंटिग्रेट (integrate) होतात. यामुळे युजर्सना कार्ये (tasks) ऑटोमेट (automate) करण्यास आणि अधिक नैसर्गिक (natural) आणि intuitive (अंतर्ज्ञानी) मार्गाने माहिती ॲक्सेस (access) करण्यास अनुमती मिळते. हे विंडोज वातावरणात intelligent assistance (बुद्धीमत्तापूर्ण सहाय्य) आणि ऑटोमेशनसाठी (automation) नवीन शक्यता उघड करते.
विंडोज एआयचे भविष्य: डेव्हलपर-सेंट्रिक इकोसिस्टम
मायक्रोसॉफ्टच्या बिल्ड 2025 ने विंडोज एआयच्या (Windows AI) भविष्यासाठी एक स्पष्ट व्हिजन (clear vision) दर्शविले: एक डेव्हलपर-सेंट्रिक इकोसिस्टम (developer-centric ecosystem), जिथे एआय ऑपरेटिंग सिस्टममध्ये (operating system) अखंडपणे इंटिग्रेटेड (integrated) आहे आणि डेव्हलपर्ससाठी सहज उपलब्ध आहे. कंपनी डेव्हलपर्सना tools (साधने) आणि APIs चा (ॲप्स) एक comprehensive set (सर्वसमावेशक संच) देऊन सक्षम करत आहे, ज्यामुळे innovative (नवीन) एआय-पॉवर्ड ॲप्लिकेशन्स (AI-powered applications) तयार करणे पूर्वीपेक्षा सोपे झाले आहे.
विंडोजच्या बिल्ट-इन एआय क्षमता (built AI capabilities) उघडून आणि डेव्हलपर्सना यशस्वी होण्यासाठी आवश्यक असलेले रिसोर्सेस (resources) प्रदान करून, मायक्रोसॉफ्ट विंडोज प्लॅटफॉर्मवर (Windows platform) एआय innovative (नवीन) युगाला प्रोत्साहन देत आहे. हे आपल्या computers (कॉम्प्युटर) सोबतच्या संवादाच्या पद्धतीत बदल घडवून आणण्याचे आणि व्यवसाय (business) आणि व्यक्तींसाठी नवीन संधी निर्माण करण्याचे वचन देते. शेवटी, बिल्ड 2025 मधील मायक्रोसॉफ्टचा दृष्टिकोन अधिक collaborative (सहयोगी) आणि accessible (सुलभ) एआय लँडस्केप (AI landscape) कडे असलेला बदल दर्शवतो, ज्यामुळे मशीन लर्निंगची (machine learning) शक्ती डेव्हलपर्स (developers) आणि उद्योगांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी उपलब्ध होते.
वास्तविक जगातील ॲप्लिकेशन्स: विंडोज एआय फाउंड्रीसह उद्योगांमध्ये बदल
विंडोज एआय फाउंड्रीद्वारे (Windows AI Foundary) देण्यात आलेल्या क्षमता विविध उद्योगांमध्ये (industries) क्रांती घडवण्यास सज्ज आहेत, ज्यामुळे workflows (कार्यप्रणाली) आणि processes (प्रक्रिया) मध्ये सखोल बदल होतील. काही संभाव्य ॲप्लिकेशन्सचा (applications) विचार करा:
- आरोग्य सेवा (Healthcare): रोगांचे लवकर निदान करण्यासाठी वैद्यकीय प्रतिमांचे (medical images) अधिक अचूक विश्लेषण करणे, रुग्णाच्या डेटानुसार (data) उपचार योजनांचे वैयक्तिकरण (personalization) करणे आणि वैद्यकीय व्यावसायिकांना (medical professionals) मोकळे करण्यासाठी प्रशासकीय कार्ये (administrative tasks) ऑटोमेट (automate) करणे.
- अर्थ (Finance): रिअल-टाइममध्ये (real-time) फसवणूकयुक्त व्यवहार शोधणे, ग्राहकांना वैयक्तिक (personal) आर्थिक सल्ला (financial advice) देणे आणि नियामक पालन प्रक्रिया (regulatory compliance processes) ऑटोमेट (automate) करणे.
- उत्पादन (Manufacturing): उत्पादन प्रक्रिया (production processes) ऑप्टिमाइझ (optimize) करणे, व्हिज्युअल तपासणीद्वारे (visual inspection) उत्पादनांमधील दोष ओळखणे आणि downtime (डाउनटाइम) कमी करण्यासाठी उपकरण निकामी होण्याची शक्यता वर्तवणे.
- रिटेल (Retail): खरेदीचा अनुभव वैयक्तिक करणे, इन्व्हेंटरी मॅनेजमेंट (inventory management) ऑप्टिमाइझ करणे आणि कॉम्प्युटर व्हिजन टेक्नॉलॉजीने (computer vision technology) दुकानदारांना ओळखणे.
- शिक्षण (Education): वैयक्तिक शिक्षण अनुभव तयार करणे, ग्रेडिंग (grading) आणि अभिप्राय (feedback) ऑटोमेट (automate) करणे आणि विद्यार्थ्यांना एआय-पॉवर्ड ट्यूटर्सचा ॲक्सेस (access) प्रदान करणे.
ही विंडोज एआय फाउंड्रीचा (Windows AI Foundary) वापर करून उद्योगांमध्ये (industries) बदल घडवण्यासाठी आणि जीवनमान सुधारण्यासाठी अनेक मार्गांची काही उदाहरणे आहेत. जसजसे डेव्हलपर्स (developers) या प्लॅटफॉर्मच्या (platform) क्षमतांचा शोध घेणे सुरू ठेवतात, तसतसे येत्या काही वर्षांमध्ये आणखी innovative (नवीन) आणि impactful (परिणामकारक) ॲप्लिकेशन्स (applications) उदयास येण्याची अपेक्षा आपण करू शकतो.
सहकार्याची शक्ती: एआय innovative (नवीन) साठी एक thriving (भरभराटीचा) इकोसिस्टम
विंडोज एआयचे (Windows AI) यश केवळ टेक्नॉलॉजीवरच (technology) अवलंबून नाही, तर डेव्हलपर्स (developers), हार्डवेअर पार्टनर (hardware partners) आणि संशोधकांची (researchers) एक thriving (भरभराटीची) इकोसिस्टम (ecosystem) तयार करण्यावर देखील अवलंबून असते. मायक्रोसॉफ्ट सक्रियपणे या इकोसिस्टमला (ecosystem) प्रोत्साहन देत आहे:
- ओपन-सोर्स इनिशिएटिव्ह (Open-Source Initiatives): एआय (AI) आणि मशीन लर्निंगशी (machine learning) संबंधित ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्समध्ये (open-source projects) योगदान देणे, ज्यामुळे समुदायात (community) सहकार्य (collaboration) आणि innovative (नवीनता) वाढेल.
- डेव्हलपर प्रोग्राम्स (Developer Programs): विंडोजवर (Windows) एआय-पॉवर्ड ॲप्लिकेशन्स (AI-powered applications) तयार करण्यात मदत करण्यासाठी डेव्हलपर्सना (developers) tools (साधने), रिसोर्सेस (resources) आणि ट्रेनिंगचा (training) ॲक्सेस (access) प्रदान करणे.
- हार्डवेअर पार्टनरशिप (Hardware Partnership): विंडोज एमएल (Windows ML) नवीनतम (latest) चिपसेटसाठी ऑप्टिमाइझ (optimize) केले आहे याची खात्री करण्यासाठी हार्डवेअर उत्पादकांसोबत (hardware manufacturers)Working closely (जवळून काम करणे), ज्यामुळे सर्वोत्तम performance (कार्यक्षमता) मिळेल.