कुछ महीने पहले, हमारी सबसे बड़ी भू-स्थानिक पाइपलाइनों में से एक बीच में ही जम गई थी।
त्रुटियाँ नहीं। कोई अलर्ट नहीं. बस चुप्पी. मॉडल ठीक था. डेटा ठीक था. लेकिन ऑर्केस्ट्रेशन परत में कहीं गहराई में, संस्करण बेमेल और मेमोरी सीमाओं ने चुपचाप प्लग खींच लिया।
तभी इसने हम पर प्रहार किया—बड़े पैमाने पर एआई वास्तव में ऐसा दिखता है। बुद्धिमत्ता का ग्लैमर नहीं, बल्कि बुद्धिमत्ता को जीवित रखने की मेहनत।
हर कोई एआई मॉडल-जीपीटी, विज़न ट्रांसफॉर्मर और मल्टीमॉडल एजेंट का जश्न मनाता है। लेकिन असली कहानी मॉडल में नहीं है; यह इसके आसपास की मशीनरी में है। ऑर्केस्ट्रेशन, मेमोरी प्रबंधन, टेलीमेट्री, और पाइपलाइन जो चुपचाप बुद्धिमत्ता को बनाए रखते हैं।
बड़े मॉडलों ने सिर्फ यह परिभाषित नहीं किया कि एआई क्या कर सकता है – उन्होंने हमारे प्रौद्योगिकी निर्माण के तरीके को भी बदल दिया। उन्होंने सिस्टम डिज़ाइन को इंटेलिजेंस का ही हिस्सा बना दिया। शीघ्र रूटिंग, संदर्भ कैशिंग, विलंबता नियंत्रण, स्केलिंग – ये एमएल सफलताएं नहीं हैं; वे इंजीनियरिंग के कारनामे हैं।
अब उसी प्लेटफ़ॉर्म अनुशासन को भू-स्थानिक एआई में लाने की कल्पना करें? यहीं पर अगली छलांग है।
जहां जियोस्पेशियल एआई अभी भी पीछे है
पृथ्वी अवलोकन में, हर नई परियोजना शून्य से शुरू होने जैसी महसूस होती है।
एक ही डेटासेट को हर बार अलग-अलग तरीके से साफ़ किया जाता है। उन्हीं मॉडलों को नए क्षेत्रों या रिज़ॉल्यूशन के लिए पुनः प्रशिक्षित किया जाता है। प्रत्येक उपग्रह के लिए समान पाइपलाइनों का पुनर्निर्माण किया जाता है।
यह कुछ हद तक एक रसोई चलाने जैसा है जो हर दिन अपने व्यंजनों को फिर से लिखती है। खाना बढ़िया है, लेकिन कुछ भी अच्छा नहीं है। हमारे मॉडल काम करते हैं. हमारा विज्ञान सुदृढ़ है। लेकिन हमारे सिस्टम बड़े पैमाने पर नहीं हैं—और यही अब असली बाधा है। मूलतः, भू-स्थानिक एआई का भविष्य सटीकता पर कम और वास्तुकला पर अधिक निर्भर करता है।
कुछ अन्य उद्योग पहले ही इस पुल को पार कर चुके हैं।
- वित्तीय तकनीक घटना-संचालित प्रणालियों के माध्यम से पैमाने के लिए हल किया गया जो वास्तविक समय में क्रेडिट निर्णय लेते हैं।
- ई-कॉमर्स ऐसे फ़ीचर स्टोर बनाए गए जो प्रत्येक इंटरैक्शन से सीखते हैं और विभिन्न संदर्भों में बुद्धिमत्ता का पुन: उपयोग करते हैं।
- विज्ञापन तकनीक प्रत्येक दिन अरबों संकेतों को अनुकूलित करते हुए, निरंतर सीखने के चक्र चलाता है। उन्होंने सिर्फ स्मार्ट एल्गोरिदम ही नहीं बनाए बल्कि उन्होंने प्लेटफॉर्म भी बनाए। सिस्टम जो एक बार सीखते हैं और फिर हमेशा के लिए बड़े हो जाते हैं।
यहीं पर भू-स्थानिक तकनीक आगे बढ़ रही है: परियोजना-आधारित प्रयोग से लेकर प्लेटफ़ॉर्मीकृत पृथ्वी इंटेलिजेंस तक, जहां डेटा, मॉडल और एपीआई एक पुन: प्रयोज्य आधार बनाते हैं।
एआई स्केलिंग सिर्फ जीपीयू के बारे में नहीं है
हमने एक बार 900-टेराबाइट ड्रोन इमेजरी प्रोजेक्ट शुरू किया था। कागज पर, यह सीधा-सादा लग रहा था: प्रक्रिया करें, विश्लेषण करें, वितरित करें। लेकिन हकीकत में यह अराजकता थी.
डेटा अस्त-व्यस्त, बिना लेबल वाला और ऐसे प्रारूप में था जो किसी को पसंद नहीं आया। एक सप्ताह के भीतर, GPU कार्य रुक गए, मेमोरी लीक हो गई, और वर्कफ़्लो अंतहीन रूप से लूप हो गया। तभी हमने सबसे कठिन सत्य सीखा: एक मॉडल को प्रशिक्षित करना आसान है; इसे बड़े पैमाने पर चालू रखना वास्तविक चुनौती है।
टाइलिंग, बैचिंग, सत्यापन, बहाव का पता लगाना, लागत अनुकूलन – इनमें से कुछ भी रोमांचक नहीं लगता है, लेकिन यह एक उत्पाद से डेमो को अलग करता है।
परियोजना के दौरान, पांच अलग-अलग टीमों- एआई, प्लेटफ़ॉर्म, डेवऑप्स, क्यूए और प्रोडक्ट- ने समानांतर में काम किया और पांच डिस्कनेक्ट किए गए सिस्टम बनाए जो एक साथ फिट नहीं होते थे।
अगला सबक सीखा. सिस्टम डिज़ाइन ओवरहेड नहीं है – यह नींव है।
इसलिए, हमने अपना दृष्टिकोण बदल दिया। सिस्टम आर्किटेक्चर अब हमारे कोड से पहले आता है। क्यूए एम्बेडेड है, संलग्न नहीं है। क्रॉस-टीम डिज़ाइन समीक्षाएँ लालफीताशाही नहीं हैं – वे इस बात पर निर्भर करती हैं कि हम बाद में किस प्रकार तेज़ी से आगे बढ़ते हैं। निष्पादन, गति नहीं, अंततः हमारा विभेदक बन गया।
मूलभूत मॉडलों ने हमें कुछ महत्वपूर्ण बातें सिखाईं: जब तक बुनियादी ढांचा नहीं बढ़ता तब तक बुद्धिमत्ता का पैमाना नहीं बनता। भू-स्थानिक एआई अब उसी विभक्ति बिंदु पर खड़ा है। डेटा समृद्ध है, मॉडल मजबूत हैं, लेकिन सिस्टम अभी भी पीछे हैं।
अर्थजीपीटी से लेकर अर्थ सिस्टम तक
हमें जरूरत नहीं है एक विशाल मॉडल जो हर ग्रहीय प्रश्न का उत्तर देता है। हमें एक चाहिए नेटवर्क मॉड्यूलर, डोमेन-जागरूक स्थानिक मॉडल जो साझा, मजबूत बुनियादी ढांचे के माध्यम से जुड़ते हैं।
इसे एक ऑर्केस्ट्रा की तरह कल्पना करें जहां:
- प्रत्येक मॉडल एक उपकरण बजाता है – भूमि, जल, वनस्पति, बुनियादी ढाँचा।
- प्लेटफ़ॉर्म लय बनाए रखता है – अंतर्ग्रहण, अनुक्रमण, बहाव ट्रैकिंग और लागत नियंत्रण।
- एपीआई प्रदर्शन का संचालन करते हैं – कच्चे पिक्सेल को प्रयोग करने योग्य अंतर्दृष्टि में अनुवाद करते हैं।
यह ग्रहीय पैमाने के लिए इंजीनियरिंग है।
सैटश्योर में, हम अपने एआई-संचालित बैंकिंग इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म, सैटश्योर सेज के माध्यम से इसे सक्षम कर रहे हैं। यह वित्तीय संस्थानों को उपग्रह डेटा और एमएल मॉडल का उपयोग करके कृषि ऋण जोखिम का आकलन और निगरानी करने में मदद करता है। लेकिन इसका वास्तविक मूल्य उस मंच में निहित है जो इसे शक्ति प्रदान करता है।
1. एक मंच, अनेक कार्यक्षेत्र
एक ही मूल प्रणाली बीमा, बुनियादी ढांचे और जलवायु डोमेन में उत्पादों को शक्ति प्रदान करती है। हमने एक बार अंतर्ग्रहण, मेटाडेटा और ऑर्केस्ट्रेशन परतें बनाईं और हर जगह उनका पुन: उपयोग किया। इस प्रकार स्केलेबिलिटी यौगिक होते हैं।
2. उत्पत्ति के साथ डेटा
प्रत्येक डेटासेट को ट्रैक किया जाता है, संस्करणित किया जाता है और ऑडिट किया जा सकता है। प्रत्येक मॉडल आउटपुट समझाने योग्य और स्कोर करने योग्य है। बैंकिंग में, यह सैटेलाइट इंटेलिजेंस को न केवल उपयोगी बनाता है बल्कि विश्वसनीय भी बनाता है।
3. डैशबोर्ड से परे एकीकृत
सेज केवल डैशबोर्ड या फैंसी रिपोर्ट का संग्रह नहीं है। यह इंटेलिजेंस एपीआई का एक सूट है जो सीधे बैंक के ऋण प्रबंधन और अंडरराइटिंग सिस्टम में प्लग होता है।
कृषि के नजरिए से, इसका मतलब है क्षेत्र-स्तरीय खुफिया जानकारी-फसल स्वास्थ्य, उपज क्षमता, या मौसम संबंधी विसंगतियां-ऋण उत्पत्ति, पोर्टफोलियो निगरानी और जोखिम मूल्यांकन के लिए सीधे व्यावसायिक वर्कफ़्लो में प्रवाहित होना।
यह संस्थानों को ग्राहक अधिग्रहण, जोखिम मूल्य निर्धारण और पोर्टफोलियो प्रबंधन में बढ़त देता है, जिससे कृषि ऋण को विस्तारित और प्रबंधित करने का तरीका बदल जाता है।
4. हमेशा सीखते रहना
प्रत्येक ऋण परिणाम वापस मॉडल में फीड हो जाता है। समय के साथ, सेज ऐसे पैटर्न सीखता है जो फसलों, मौसम और पुनर्भुगतान व्यवहार को जोड़ते हैं। यह एक अनुकूली प्रणाली है जो अर्थव्यवस्था के साथ विकसित होती है।
5. नक्शों से बाज़ारों तक
जब छोटे किसानों – जो अक्सर औपचारिक ऋण पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अदृश्य होते हैं – उपग्रह डेटा के माध्यम से दिखाई देने लगते हैं, तो यह बड़े पैमाने पर वित्तीय समावेशन को सक्षम बनाता है।
बड़ी तस्वीर
आगे की अगली छलांग कोई दूसरा मॉडल नहीं है – यह प्लेटफ़ॉर्म परत है जो उन्हें लगातार एक साथ काम करने में सक्षम बनाती है।
क्योंकि भविष्य का स्वामित्व उस व्यक्ति के पास नहीं होगा जो सबसे बड़ा मॉडल बनाएगा। इसका निर्माण उन लोगों द्वारा किया जाएगा जो भरोसेमंद सिस्टम बनाते हैं, जो पिक्सल को भविष्यवाणियों में, भविष्यवाणियों को विश्वास में और विश्वास को प्रगति में बदल देता है।
तभी एआई सुर्खियां बनना बंद कर देता है और शांत बुनियादी ढांचे में विकसित हो जाता है जो हमें ग्रह को समझने और प्रबंधित करने की शक्ति देता है।
रश्मित सिंह सुखमनी सैटश्योर के सीटीओ और सह-संस्थापक हैं, जो एक स्पेसटेक स्टार्टअप है जो पृथ्वी अवलोकन डेटा को उद्योग-विशिष्ट समाधानों में परिष्कृत करके स्केलेबल, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
(अस्वीकरण: इस लेख में व्यक्त विचार और राय लेखक के हैं और जरूरी नहीं कि ये योरस्टोरी के विचारों को प्रतिबिंबित करें।)
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सोहिनी मित्तर द्वारा संपादित
