Google DeepMind का AI Co‑Scientist: जब AI एजेंट आपस में बहस करके नई वैज्ञानिक परिकल्पनाएँ बनाते हैं

वैज्ञानिक प्रक्रिया की नकल करने वाला मल्टी‑एजेंट सिस्टम

Co‑Scientist को Gemini‑आधारित बड़े भाषा मॉडल पर बनाया गया है और इसमें कई विशेष भूमिकाओं वाले AI एजेंट शामिल हैं। मिलकर ये ऐसे काम करते हैं जैसे किसी लैब में वैज्ञानिकों की टीम किसी समस्या को हल कर रही हो।

शोधकर्ता सबसे पहले अपने शोध का लक्ष्य सामान्य भाषा में लिखते हैं—जैसे किसी बीमारी के लिए उपचार ढूँढना या किसी जैविक प्रक्रिया को समझना। इसके बाद AI सिस्टम वैज्ञानिक पद्धति से प्रेरित कई चरणों में काम करता है:

• पहले से प्रकाशित वैज्ञानिक साहित्य को समेटना
• संभावित परिकल्पनाएँ बनाना
• उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर उनका मूल्यांकन करना
• और संभावित प्रयोगों का सुझाव देना

सामान्य AI टूल अक्सर सिर्फ एक आउटपुट देते हैं। लेकिन Co‑Scientist में विचारों के बीच प्रतिस्पर्धा और आलोचना को जानबूझकर डिजाइन किया गया है ताकि अधिक मजबूत और परीक्षण योग्य परिकल्पनाएँ सामने आ सकें।

“Idea tournaments”: जब विचार आपस में प्रतिस्पर्धा करते हैं

इस सिस्टम की सबसे दिलचस्प विशेषताओं में से एक है idea tournaments। इसमें कई परिकल्पनाएँ एक संरचित प्रक्रिया में एक‑दूसरे से प्रतिस्पर्धा करती हैं और समय के साथ विकसित होती हैं।

आमतौर पर यह प्रक्रिया तीन चरणों में चलती है:

1. परिकल्पना निर्माण – AI एजेंट शोध लक्ष्य से जुड़ी कई संभावित व्याख्याएँ या जैविक तंत्र प्रस्तावित करते हैं।
2. बहस और आलोचना – अन्य एजेंट इन विचारों की तुलना उपलब्ध वैज्ञानिक साहित्य और साक्ष्यों से करते हैं और कमज़ोरियों या अधूरी धारणाओं को चिन्हित करते हैं।
3. टूर्नामेंट रैंकिंग और विकास – बेहतर परिकल्पनाएँ आगे बढ़ती हैं, जबकि कमज़ोर विचारों को संशोधित किया जाता है, मिलाया जाता है या हटा दिया जाता है।

कई दौर के बाद यह प्रक्रिया विचारों को धीरे‑धीरे स्पष्ट और प्रयोग योग्य शोध प्रस्तावों में बदल देती है। इसका डिज़ाइन वास्तविक वैज्ञानिक समुदाय की तरह है, जहाँ ज्ञान अक्सर समीक्षा, बहस और लगातार सुधार से विकसित होता है।

इसके साथ‑साथ सिस्टम विशाल वैज्ञानिक डेटाबेस और शोध साहित्य का भी उपयोग कर सकता है—ऐसी जानकारी जिसे किसी एक इंसान के लिए पूरी तरह पढ़ना लगभग असंभव होता है।

शुरुआती बायोमेडिकल प्रयोग

Co‑Scientist के शुरुआती प्रयोग खास तौर पर जीवन विज्ञान और बायोमेडिकल शोध पर केंद्रित रहे हैं।

एक उदाहरण लीवर फाइब्रोसिस (liver fibrosis) से जुड़ा है—यह एक ऐसी स्थिति है जिसमें लीवर में अत्यधिक दाग‑जैसा ऊतक बनने लगता है और उपचार विकल्प सीमित हैं। PubMed में सूचीबद्ध एक अध्ययन बताता है कि एक मल्टी‑एजेंट AI प्रणाली का उपयोग संभावित दवाओं की पहचान करने और उनके प्रयोगात्मक परीक्षण का मार्गदर्शन करने के लिए किया गया।

प्रयोगात्मक मूल्यांकन में शोधकर्ताओं ने AI द्वारा सुझाए गए 25 संभावित दवा उम्मीदवारों की प्रभावशीलता और विषाक्तता का परीक्षण किया।

Google DeepMind के शोध सारांशों के अनुसार, इस सिस्टम ने कुछ ऐसे दवा‑पुनःउपयोग (drug repurposing) उम्मीदवारों को उजागर किया जिन्हें पहले अनदेखा किया गया था। उनमें से कम से कम एक उम्मीदवार ने प्रयोगात्मक मॉडल में दाग बनने से जुड़े जैविक प्रतिक्रिया के बड़े हिस्से को रोकने में मजबूत परिणाम दिखाए।

फिर भी महत्वपूर्ण बात यह है कि AI केवल संभावित दिशा दिखाता है। वास्तविक वैज्ञानिक खोज अब भी लैब प्रयोगों और peer‑reviewed शोध पर निर्भर रहती है।

“Gemini for Science” पहल का हिस्सा

Google इस तकनीक को अपने बड़े प्लेटफ़ॉर्म Gemini for Science के हिस्से के रूप में विकसित कर रहा है। यह AI‑आधारित टूल्स का एक समूह है जिसका उद्देश्य वैज्ञानिक पद्धति के महत्वपूर्ण चरणों को तेज करना है।

इस पहल में कई सिस्टम शामिल हैं, जैसे:

• परिकल्पना निर्माण के लिए Co‑Scientist
• कम्प्यूटेशनल खोज के लिए AlphaEvolve जैसे एजेंट
• वैज्ञानिक साहित्य विश्लेषण और प्रयोग योजना के उपकरण

इनका लक्ष्य तेजी से बढ़ते वैज्ञानिक साहित्य को समझने में शोधकर्ताओं की मदद करना और नए शोध विचारों को तेज़ी से विकसित करना है।

Google ने अमेरिकी ऊर्जा विभाग (U.S. Department of Energy) के साथ भी साझेदारी की है। इसके तहत सभी 17 DOE National Laboratories के वैज्ञानिकों को Google Cloud के माध्यम से Co‑Scientist जैसे उन्नत AI‑for‑science टूल्स तक पहुँच दी जा रही है।

शोध के भविष्य के लिए इसका क्या मतलब है

AI Co‑Scientist का उद्देश्य वैज्ञानिकों की जगह लेना नहीं है। बल्कि इसे एक hypothesis engine की तरह बनाया गया है—जो नए विचार उत्पन्न करता है और उन्हें व्यवस्थित तरीके से बेहतर बनाता है ताकि मानव विशेषज्ञ उन्हें जाँच सकें।

यहाँ असली बदलाव तकनीकी से ज्यादा कार्यप्रणाली में है। एक ही AI मॉडल के जवाब देने के बजाय कई एजेंट मिलकर विचार बनाते हैं, उन पर बहस करते हैं और धीरे‑धीरे उन्हें सुधारते हैं।

यदि भविष्य में ऐसे सिस्टम लगातार बेहतर होते रहे और उनकी सुझाई परिकल्पनाएँ सफल प्रयोगों तक पहुँचने लगीं, तो शुरुआती वैज्ञानिक खोज की गति काफी बढ़ सकती है। लेकिन अंतिम सत्यापन का नियम अभी भी वही है: वास्तविक विज्ञान अंततः प्रयोगशाला में ही साबित होता है।