यूनिवर्सिडैड कार्लोस III डी मैड्रिड (यूसी3एम) के वैज्ञानिकों ने एरिक्सन और स्वीडन में केटीएच रॉयल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की एक शोध टीम के साथ मिलकर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित सॉफ्टवेयर प्रोग्राम विकसित किया है जो जानकारी खोज सकता है और बायोमेडिकल छवि विश्लेषण के लिए सिफारिशें कर सकता है। यह नवाचार जीवन विज्ञान शोधकर्ताओं, वर्कफ़्लो डेवलपर्स और बायोटेक और फार्मास्युटिकल कंपनियों सहित बड़े बायोइमेज डेटाबेस का उपयोग करने वाले व्यक्तियों के काम को सुव्यवस्थित करता है।
नया सहायक, जिसे BioImage.IO चैटबॉट कहा जाता है और नेचर मेथड्स जर्नल में पेश किया गया था, कुछ शोधकर्ताओं द्वारा सामना की गई सूचना अधिभार के मुद्दे की प्रतिक्रिया के रूप में विकसित किया गया था। यूसी3एम में बायोइंजीनियरिंग विभाग की शोधकर्ता और अध्ययन के लेखकों में से एक कैटरिना फस्टर बार्सेलो बताती हैं, “हमने महसूस किया कि कई वैज्ञानिकों को बड़ी मात्रा में तकनीकी दस्तावेज संसाधित करने पड़ते हैं, जो एक कठिन और भारी काम बन सकता है।” वह आगे कहती हैं, “हमारा लक्ष्य एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करते हुए डेटा जानकारी तक पहुंच की सुविधा प्रदान करना था जो वैज्ञानिकों को प्रोग्रामिंग के बजाय बायोइमेज विश्लेषण पर अपना समय केंद्रित करने की अनुमति देता है।”
चैटबॉट एक बहुत ही उपयोगी उपकरण हो सकता है, जो शोधकर्ताओं को जटिल छवि विश्लेषण कार्यों को सरल और सहज तरीके से करने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी शोधकर्ता को विभाजन मॉडल का उपयोग करके माइक्रोस्कोपी छवियों को संसाधित करने की आवश्यकता है, तो चैटबॉट उपयुक्त मॉडल को चुनने और निष्पादित करने में मदद कर सकता है।
सहायक व्यापक भाषा मॉडल पर आधारित है और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) नामक एक तकनीक को नियोजित करता है, जो डेटाबेस तक वास्तविक समय तक पहुंच को सक्षम बनाता है। “मुख्य लाभ यह है कि हम मॉडल को विशिष्ट जानकारी के साथ प्रशिक्षित नहीं करते हैं; इसके बजाय, हम इसे अद्यतित स्रोतों से निकालते हैं, 'मतिभ्रम' के रूप में जानी जाने वाली त्रुटियों को कम करते हैं, जो चैटजीपीटी जैसे अन्य एआई मॉडल में आम अशुद्धियाँ हैं,” आगे कहते हैं। यूसी3एम में बायोइंजीनियरिंग विभाग में प्रोफेसर और अध्ययन के एक अन्य लेखक, अर्रेट मुनोज़ बरुटिया हैं। “यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता को सच्ची और प्रासंगिक जानकारी प्राप्त हो, जो हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण बात है।”
BioImage.IO चैटबॉट के अतिरिक्त फायदे हैं, क्योंकि इसे एक विस्तार प्रणाली के माध्यम से माइक्रोस्कोप और अन्य प्रयोगशाला उपकरणों के साथ सीधे काम करने के लिए भी अनुकूलित किया गया है जो शोधकर्ताओं को चैटबॉट इंटरफ़ेस से सीधे भेजे गए सरल कमांड का उपयोग करके इन उपकरणों को नियंत्रित करने की अनुमति देता है। मुनोज़ बरुटिया कहते हैं, “हमारे सहायक का एक और लाभ यह है कि यह ओपन-सोर्स है, जिससे अन्य डेवलपर्स को नए मॉड्यूल बनाना जारी रखने और टूल में सुधार करने की इजाजत मिलती है।”
मॉडल को इन UC3M शोधकर्ताओं द्वारा एरिक्सन इंक के सहयोग से और क्रमशः KTH के इंटेलिजेंट सिस्टम और एप्लाइड फिजिक्स विभागों में वानलू लेई, गेब्रियल रेडर और वेई ओयांग के महत्वपूर्ण योगदान के साथ परिष्कृत किया गया था। टीम के सदस्यों ने हाल ही में इसे मिलान, इटली में आयोजित I2K (छवियों से ज्ञान तक) 2024 कांग्रेस में प्रस्तुत किया। इस टीम ने चैटबॉट को वेब ब्राउज़र पर चलने वाले क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म में सफलतापूर्वक एकीकृत कर दिया है, जिससे छवि विश्लेषण के लिए वास्तविक समय डेटाबेस क्वेरी सक्षम हो गई है। फस्टर-बार्सेलो के अनुसार, यह विस्तारशीलता चैटबॉट के प्रमुख लाभों में से एक है, क्योंकि यह तृतीय-पक्ष वेबसाइटों और अन्य अनुसंधान प्रणालियों सहित विभिन्न वर्कफ़्लो में एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है।
अगले चरणों के लिए, शोधकर्ता अधिक बहुमुखी एआई मॉडल के साथ चैटबॉट की क्षमताओं को बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, जो वैज्ञानिक लेख पढ़ने और प्रयोग योजना में सहायता करने में सक्षम है। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि इससे अनुसंधान सेटिंग्स में उन्नत स्वचालन का मार्ग प्रशस्त हो सकता है और, शायद, जटिल वैज्ञानिक उपकरणों तक पहुंच में अधिक लोकतंत्रीकरण हो सकता है।
सन्दर्भ:
लेई, डब्ल्यू., फस्टर-बार्सेलो, सी., रेडर, जी. एट अल (2024)। BioImage.IO चैटबॉट: एकीकृत कम्प्यूटेशनल बायोइमेजिंग के लिए एक समुदाय-संचालित एआई सहायक। नेट मेथड्स 21, 1368-1370। https://doi.org/10.1038/s41592'024 -02370-y
अर्रेट मुनोज़-बरुटिया, ए (2024)। BioImage.IO चैटबॉट: एकीकृत कम्प्यूटेशनल बायोइमेजिंग के लिए एक समुदाय-संचालित एआई सहायक। I2K (छवियों से ज्ञान तक)। अक्टूबर 23-25 2024। मिलान, इटली। https://www.i2kconference.org/
