दो लैब: SOFAIR और BOLD

प्रत्येक लैब का एक विशिष्ट और पूरक मिशन है, जिसे इंजीनियरिंग एंड फिजिकल साइंसेज रिसर्च काउंसिल (EPSRC) से फंडिंग और बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग पावर तक पहुंच प्राप्त है ।

SOFAIR लैब (साइंस ऑफ फंडामेंटल AI रिसर्च) — UCL के नेतृत्व में

यूसीएल में प्रोफेसर डेविड बार्बर के नेतृत्व में, कैम्ब्रिज, ऑक्सफोर्ड और एडिनबर्ग विश्वविद्यालयों के सहयोग से, SOFAIR का मिशन नई ओपन-सोर्स AI तकनीक विकसित करना है जो आम तौर पर उपलब्ध हार्डवेयर, जिसमें साधारण उपभोक्ता कंप्यूटर भी शामिल हैं, पर चल सके । यह लैब कंप्यूटर विज्ञान, गणित, सांख्यिकी और तंत्रिका विज्ञान के शोधकर्ताओं को एक साथ लाकर मौलिक रूप से नए AI आर्किटेक्चर डिजाइन करेगी, जो AI सिस्टम द्वारा गलत जवाब देने जैसी मौजूदा समस्याओं का सीधे समाधान करेगा ।

BOLD लैब (ब्रिटिश ओपन-एंडेड लर्निंग एंड डिस्कवरी) — ऑक्सफोर्ड के नेतृत्व में

ऑक्सफोर्ड में एसोसिएट प्रोफेसर जैकब फोर्स्टर के नेतृत्व में, UCL और अन्य भागीदारों के साथ, BOLD का उद्देश्य AI के सीखने के तरीके को फिर से परिभाषित करना है। यह नए दृष्टिकोण विकसित करेगा जो AI को विशाल केंद्रीकृत कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता के बिना सीखने में सक्षम बनाता है । यह मौजूदा तरीकों को बड़े पैमाने पर बढ़ाने के बजाय सीखने के नए प्रतिमानों की खोज करेगा, जिससे AI अधिक कुशल, खुला और मानवीय जरूरतों के अनुरूप बन सके ।

रणनीति: पैमाने पर दक्षता को प्राथमिकता

यह पूरी पहल अमेरिकी टेक दिग्गजों के 'बड़ा हमेशा बेहतर होता है' दृष्टिकोण का एक जानबूझकर विकल्प है । रणनीति डेटा और कंप्यूटिंग पर सबसे बड़ी टेक कंपनियों को पछाड़ने की नहीं है, बल्कि दक्षता, खुलेपन और पहुंच में उनसे आगे निकलने की है ।

• मौलिक दक्षता के माध्यम से कम लागत: पैमाने पर प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश करने के बजाय, लैब AI के काम करने के तरीके में मौलिक बदलाव लाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे इसे चलाना सस्ता हो जाएगा और यह अधिक संगठनों के लिए सुलभ हो जाएगा ।
• ओपन-सोर्स, हार्डवेयर-अज्ञेयवादी AI: SOFAIR ओपन-सोर्स मॉडल बनाएगा जो व्यापक रूप से उपलब्ध हार्डवेयर पर चल सकते हैं, जिससे महंगे, विशेष बुनियादी ढांचे की आवश्यकता कम हो जाएगी ।
• केंद्रीकृत डेटा केंद्रों पर निर्भरता कम करना: BOLD का विकेंद्रीकृत सीखने पर काम बड़े प्रदाताओं के स्वामित्व वाले दूरस्थ डेटा-सेंटर बुनियादी ढांचे पर निर्भरता कम करने का लक्ष्य रखता है ।
• UK की संप्रभु क्षमता: AI मंत्री कनिष्क नारायण ने कहा कि यह पहल UK की विशेषज्ञता को 'घर पर' मजबूत करती है और 'दूसरों पर निर्भरता कम करती है' । प्रोफेसर डेविड बार्बर ने स्पष्ट रूप से कहा कि SOFAIR 'मॉडल प्रदाताओं की छोटी संख्या पर निर्भरता कम करेगा और UK की संप्रभुता को बढ़ावा देगा' ।
• छोटे व्यवसायों और सार्वजनिक सेवाओं के लिए पहुंच: AI को सस्ता और अपनाने में आसान बनाकर, लैब का उद्देश्य AI को छोटे व्यवसायों, सार्वजनिक सेवाओं और पूरे UK के शोधकर्ताओं के लिए खोलना है जो वर्तमान में शीर्ष-स्तरीय AI सिस्टम नहीं खरीद सकते ।

संक्षेप में, UK एक संप्रभु, खुले और कुशल AI का मार्ग अपना रहा है, जिसमें AI के निर्माण और तैनाती के तरीके को नया रूप देने की क्षमता है — सबसे बड़ा मॉडल बनाकर नहीं, बल्कि ऐसा मॉडल बनाकर जिसे लगभग कोई भी चला सके।

दो लैब: SOFAIR और BOLD

प्रत्येक लैब का एक विशिष्ट और पूरक मिशन है, जिसे इंजीनियरिंग एंड फिजिकल साइंसेज रिसर्च काउंसिल (EPSRC) से फंडिंग और बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग पावर तक पहुंच प्राप्त है ।

SOFAIR लैब (साइंस ऑफ फंडामेंटल AI रिसर्च) — UCL के नेतृत्व में

यूसीएल में प्रोफेसर डेविड बार्बर के नेतृत्व में, कैम्ब्रिज, ऑक्सफोर्ड और एडिनबर्ग विश्वविद्यालयों के सहयोग से, SOFAIR का मिशन नई ओपन-सोर्स AI तकनीक विकसित करना है जो आम तौर पर उपलब्ध हार्डवेयर, जिसमें साधारण उपभोक्ता कंप्यूटर भी शामिल हैं, पर चल सके । यह लैब कंप्यूटर विज्ञान, गणित, सांख्यिकी और तंत्रिका विज्ञान के शोधकर्ताओं को एक साथ लाकर मौलिक रूप से नए AI आर्किटेक्चर डिजाइन करेगी, जो AI सिस्टम द्वारा गलत जवाब देने जैसी मौजूदा समस्याओं का सीधे समाधान करेगा ।

BOLD लैब (ब्रिटिश ओपन-एंडेड लर्निंग एंड डिस्कवरी) — ऑक्सफोर्ड के नेतृत्व में

ऑक्सफोर्ड में एसोसिएट प्रोफेसर जैकब फोर्स्टर के नेतृत्व में, UCL और अन्य भागीदारों के साथ, BOLD का उद्देश्य AI के सीखने के तरीके को फिर से परिभाषित करना है। यह नए दृष्टिकोण विकसित करेगा जो AI को विशाल केंद्रीकृत कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता के बिना सीखने में सक्षम बनाता है । यह मौजूदा तरीकों को बड़े पैमाने पर बढ़ाने के बजाय सीखने के नए प्रतिमानों की खोज करेगा, जिससे AI अधिक कुशल, खुला और मानवीय जरूरतों के अनुरूप बन सके ।

रणनीति: पैमाने पर दक्षता को प्राथमिकता

यह पूरी पहल अमेरिकी टेक दिग्गजों के 'बड़ा हमेशा बेहतर होता है' दृष्टिकोण का एक जानबूझकर विकल्प है । रणनीति डेटा और कंप्यूटिंग पर सबसे बड़ी टेक कंपनियों को पछाड़ने की नहीं है, बल्कि दक्षता, खुलेपन और पहुंच में उनसे आगे निकलने की है ।

• मौलिक दक्षता के माध्यम से कम लागत: पैमाने पर प्रतिस्पर्धा करने की कोशिश करने के बजाय, लैब AI के काम करने के तरीके में मौलिक बदलाव लाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे इसे चलाना सस्ता हो जाएगा और यह अधिक संगठनों के लिए सुलभ हो जाएगा ।
• ओपन-सोर्स, हार्डवेयर-अज्ञेयवादी AI: SOFAIR ओपन-सोर्स मॉडल बनाएगा जो व्यापक रूप से उपलब्ध हार्डवेयर पर चल सकते हैं, जिससे महंगे, विशेष बुनियादी ढांचे की आवश्यकता कम हो जाएगी ।
• केंद्रीकृत डेटा केंद्रों पर निर्भरता कम करना: BOLD का विकेंद्रीकृत सीखने पर काम बड़े प्रदाताओं के स्वामित्व वाले दूरस्थ डेटा-सेंटर बुनियादी ढांचे पर निर्भरता कम करने का लक्ष्य रखता है ।
• UK की संप्रभु क्षमता: AI मंत्री कनिष्क नारायण ने कहा कि यह पहल UK की विशेषज्ञता को 'घर पर' मजबूत करती है और 'दूसरों पर निर्भरता कम करती है' । प्रोफेसर डेविड बार्बर ने स्पष्ट रूप से कहा कि SOFAIR 'मॉडल प्रदाताओं की छोटी संख्या पर निर्भरता कम करेगा और UK की संप्रभुता को बढ़ावा देगा' ।
• छोटे व्यवसायों और सार्वजनिक सेवाओं के लिए पहुंच: AI को सस्ता और अपनाने में आसान बनाकर, लैब का उद्देश्य AI को छोटे व्यवसायों, सार्वजनिक सेवाओं और पूरे UK के शोधकर्ताओं के लिए खोलना है जो वर्तमान में शीर्ष-स्तरीय AI सिस्टम नहीं खरीद सकते ।

संक्षेप में, UK एक संप्रभु, खुले और कुशल AI का मार्ग अपना रहा है, जिसमें AI के निर्माण और तैनाती के तरीके को नया रूप देने की क्षमता है — सबसे बड़ा मॉडल बनाकर नहीं, बल्कि ऐसा मॉडल बनाकर जिसे लगभग कोई भी चला सके।