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Tuesday, February 18, 2025
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IISc researchers devise a new language for ML models

भारतीय विज्ञान संस्थान, बेंगलुरु।

भारतीय विज्ञान संस्थान, बेंगलुरु।

भारतीय विज्ञान संस्थान के शोधकर्ताओं ने एक नई भाषा तैयार की है जो पात्रों के अनुक्रम के रूप में नैनोपोर्स के आकार और संरचना को कूटबद्ध करती है।

यह भाषा अनंत गोविंद राजन की प्रयोगशाला द्वारा तैयार की गई और अध्ययन में प्रकाशित हुई अमेरिकी रसायन सोसाइटी का जर्नल विभिन्न प्रकार की सामग्रियों में नैनोपोर्स के गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।

आईआईएससी ने कहा कि स्ट्रॉन्ग (स्ट्रिंग रिप्रेजेंटेशन ऑफ नैनोपोर ज्योमेट्री) नामक भाषा विभिन्न परमाणु विन्यासों को अलग-अलग अक्षर प्रदान करती है और इसके आकार को निर्दिष्ट करने के लिए नैनोपोर के किनारे पर सभी परमाणुओं का एक अनुक्रम बनाती है।

उदाहरण के लिए, एक पूरी तरह से बंधे हुए परमाणु (तीन बंधनों वाले) को ‘एफ’ के रूप में दर्शाया जाता है, और एक कोने वाले परमाणु (दो परमाणुओं से बंधे) को ‘सी’ के रूप में दर्शाया जाता है और इसी तरह। आईआईएससी ने कहा, विभिन्न नैनोपोर्स के किनारे पर विभिन्न प्रकार के परमाणु होते हैं, जो उनके गुणों को निर्धारित करते हैं।

इसमें कहा गया है कि स्ट्रॉन्ग ने टीम को समान किनारे वाले परमाणुओं जैसे कि रोटेशन या प्रतिबिंब से संबंधित कार्यात्मक रूप से समतुल्य नैनोपोर्स की पहचान करने के लिए तेज़ तरीके ईजाद करने की अनुमति दी। यह नैनोपोर गुणों की भविष्यवाणी के लिए विश्लेषण किए जाने वाले डेटा की मात्रा में भारी कटौती करता है।

जैसा कि चैटजीपीटी पाठ्य डेटा की भविष्यवाणी करता है, वैसे ही तंत्रिका नेटवर्क (मशीन लर्निंग मॉडल) यह समझने के लिए अक्षरों को मजबूत में पढ़ सकते हैं कि एक नैनोपोर कैसा दिखेगा और भविष्यवाणी करेगा कि इसके गुण क्या होंगे।

टीम ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उपयोग किए जाने वाले तंत्रिका नेटवर्क के एक संस्करण की ओर रुख किया जो लंबे अनुक्रमों के साथ अच्छी तरह से काम करता है और समय के साथ जानकारी को चुनिंदा रूप से याद रख सकता है या भूल सकता है। पारंपरिक प्रोग्रामिंग के विपरीत, जिसमें कंप्यूटर को स्पष्ट निर्देश दिए जाते हैं, तंत्रिका नेटवर्क को यह पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है कि किसी समस्या को कैसे हल किया जाए जिसका उन्होंने अब तक सामना नहीं किया है।

टीम ने ज्ञात गुणों (जैसे गठन की ऊर्जा या गैस परिवहन में बाधा) के साथ कई नैनोपोर संरचनाएं लीं और तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए उनका उपयोग किया। तंत्रिका नेटवर्क इस प्रशिक्षण डेटा का उपयोग एक अनुमानित गणितीय फ़ंक्शन का पता लगाने के लिए करता है, जिसका उपयोग मजबूत अक्षरों के रूप में इसकी संरचना दिए जाने पर नैनोपोर के गुणों का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।

यह रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए रोमांचक संभावनाओं को भी खोलता है – विशिष्ट गुणों के साथ एक नैनोपोर संरचना बनाना, जिसकी कोई तलाश कर रहा है, कुछ ऐसा जो विशेष रूप से गैस पृथक्करण में उपयोगी है।

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