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CAIR की फुल फॉर्म "Centre for Artificial Intelligence and Robotics" होती है. CAIR को हिंदी में "सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स" कहते है.
सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स (सीएआईआर) डीआरडीओ की एक प्रमुख प्रयोगशाला है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, रोबोटिक्स, कमांड और कंट्रोल, सूचना और संचार सुरक्षा के क्षेत्रों में अनुसंधान और विकास में शामिल है, जिससे युद्धक्षेत्र सुरक्षित संचार और सूचना के लिए मिशन क्रिटिकल उत्पादों का विकास होता है. प्रबंधन प्रणालियां.
सीएआईआर बेंगलुरु में स्थित डीआरडीओ के एक संगठन सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स (सीएआईआर) का संक्षिप्त नाम है. सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स रक्षा अनुसंधान एवं विकास संगठन की एक प्रयोगशाला है. बैंगलोर, कर्नाटक में स्थित, उच्च गुणवत्ता वाले सुरक्षित संचार, कमान और नियंत्रण, और इंटेलिजेंट सिस्टम के अनुसंधान और विकास में शामिल है सीएआईआर इंटेलिजेंट सिस्टम्स, इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स, टैक्टिकल कमांड कंट्रोल एंड कम्युनिकेशन सिस्टम्स और सिक्योरिटी सॉल्यूशंस की एक श्रृंखला के विकास में लगा हुआ है. साथ ही, प्रयोगशाला प्रणालियों के इन वर्गों के लिए प्रासंगिक उन्नत प्रौद्योगिकियों में अनुसंधान एवं विकास करती है.
सीएआईआर के वर्तमान प्रमुख क्षेत्र हैं:-
टैक्टिकल कमांड कंट्रोल एंड कम्युनिकेशन सिस्टम के लिए नेट सेंट्रिक सिस्टम्स
इंटेलिजेंट सिस्टम
मानव रहित सिस्टम
सूचना सुरक्षा
उपरोक्त प्रमुख क्षेत्रों में प्रणालियों का विकास प्रौद्योगिकी के प्रासंगिक क्षेत्रों में अनुसंधान एवं विकास द्वारा समर्थित है.
सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स (सीएआईआर) की स्थापना अक्टूबर 1986 में हुई थी. इसका अनुसंधान फोकस शुरू में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), रोबोटिक्स और कंट्रोल सिस्टम के क्षेत्रों में था. नवंबर 2000 में, कमांड कंट्रोल कम्युनिकेशन एंड इंटेलिजेंस (C3I) सिस्टम, संचार और नेटवर्किंग, और इलेक्ट्रॉनिक्स और रडार डेवलपमेंट एस्टैब्लिशमेंट (LRDE) में संचार गोपनीयता के क्षेत्रों में काम करने वाले R & D समूहों का CAIR में विलय कर दिया गया था. इसके साथ, सीएआईआर रक्षा के लिए लागू सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (आईसीटी) में विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान एवं विकास के लिए प्रमुख प्रयोगशाला बन गया है. सीएआईआर 2008 से आईएसओ 9001:2008 प्रमाणित प्रयोगशाला बन गया है.
सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स (सीएआईआर) रक्षा अनुसंधान एवं विकास संगठन (डीआरडीओ) की एक प्रयोगशाला है. बैंगलोर, कर्नाटक में स्थित, उच्च गुणवत्ता वाले सुरक्षित संचार, कमांड और नियंत्रण, और इंटेलिजेंट सिस्टम के अनुसंधान और विकास में शामिल है. सीएआईआर रक्षा सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (आईसीटी) के विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान एवं विकास के लिए प्राथमिक प्रयोगशाला है.
सीएआईआर रक्षा मंत्रालय के दायरे में एक डीआरडीओ प्रयोगशाला है. इसमें शामिल होने के लिए आपको DRDO SET (साइंटिस्ट एंट्रेंस एग्जाम) क्वालिफाई करना होगा और एक पोजिशन हासिल करनी होगी. अपनी रैंक और योग्यता के आधार पर, आप अपनी पसंदीदा प्रयोगशाला प्रदान कर सकते हैं या किसी अन्य प्रयोगशाला में शामिल होने के बाद पार्श्व प्रविष्टि/स्थानांतरण की मांग कर सकते हैं. मुझे जो याद है, उससे आप वैज्ञानिक 'बी' स्तर पर जुड़ते हैं और प्रदर्शन और अनुभव के आधार पर पदोन्नत होते हैं.
सेंटर फॉर Artificial Intelligence and Robotics (CAIR) रक्षा अनुसंधान एवं विकास संगठन की एक प्रयोगशाला है. CAIR रक्षा सूचना और Communication Technology (ICT) के विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान एवं development के लिए प्राथमिक प्रयोगशाला है. किसी सीएआईआर में शामिल होने के लिए आपको मशीन लर्निंग, कंप्यूटर साइंस, कंप्यूटर सिस्टम इंजीनियरिंग, कॉग्निटिव साइंस, स्टैटिस्टिक्स या संबंधित क्षेत्रों में उन्नत अनुभव होना चाहिए; मशीन लर्निंग, डेटा साइंस या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विशेषज्ञता के साथ और आपको DRDO SET (वैज्ञानिक प्रवेश परीक्षा) उत्तीर्ण करने की आवश्यकता है.
Center for artificial intelligence एंड रोबोटिक्स (सीएआईआर) रक्षा अनुसंधान एवं विकास संगठन (DRDO) की एक प्रयोगशाला है. बैंगलोर, कर्नाटक में स्थित, उच्च गुणवत्ता वाले सुरक्षित संचार, कमांड और नियंत्रण, और इंटेलिजेंट सिस्टम के अनुसंधान और विकास में शामिल है. सीएआईआर की स्थापना आरोग्यस्वामी पॉलराज ने की थी. CAIR रक्षा सूचना और Communication technology के विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान एवं विकास के लिए प्राथमिक प्रयोगशाला है.
CAIR की स्थापना अक्टूबर 1986 में हुई थी. इसका अनुसंधान फोकस शुरू में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), रोबोटिक्स और कंट्रोल सिस्टम के क्षेत्रों में था. नवंबर 2000 में, कमान, नियंत्रण, संचार और खुफिया (सी3आई) सिस्टम, संचार और नेटवर्किंग, और इलेक्ट्रॉनिक्स और रडार विकास प्रतिष्ठान (एलआरडीई) में संचार गोपनीयता के क्षेत्रों में काम कर रहे आर एंड डी समूहों को सीएआईआर के साथ मिला दिया गया था. सीएआईआर, जो बंगलौर में विभिन्न परिसरों से संचालित हो रहा था, अब स्थानांतरित हो गया है.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कई अलग-अलग तकनीकों का एक समूह है जो मशीनों को समझने, समझने, कार्य करने और मानव-समान स्तर की बुद्धि के साथ सीखने में सक्षम बनाता है. शायद इसीलिए ऐसा लगता है कि हर किसी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की परिभाषा अलग है: AI सिर्फ एक चीज नहीं है. मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी प्रौद्योगिकियां एआई परिदृश्य का हिस्सा हैं. प्रत्येक अपने स्वयं के पथ के साथ विकसित हो रहा है और, जब डेटा, विश्लेषण और स्वचालन के संयोजन में लागू किया जाता है, तो व्यवसायों को अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद मिल सकती है, चाहे वह ग्राहक सेवा में सुधार हो या आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करना हो.
AI एक मशीन की क्षमता है जो तर्क, सीखने, Plan और रचनात्मकता जैसी Human abilities को प्रदर्शित करती है. एआई तकनीकी प्रणालियों को उनके पर्यावरण को समझने, उनके अनुभव से निपटने, समस्याओं को हल करने और एक विशिष्ट लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कार्य करने में सक्षम बनाता है. कंप्यूटर डेटा प्राप्त करता है - पहले से ही तैयार या अपने स्वयं के सेंसर जैसे कैमरा के माध्यम से इकट्ठा किया जाता है - इसे संसाधित करता है और प्रतिक्रिया करता है. एआई सिस्टम पिछले कार्यों के प्रभावों का विश्लेषण करके और स्वायत्त रूप से काम करके अपने व्यवहार को कुछ हद तक अनुकूलित करने में सक्षम हैं.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) जटिल सॉफ्टवेयर को संदर्भित करता है जो मानव मस्तिष्क के समान कार्य करता है, अक्सर उनके पर्यावरण की एक विशेषता को महसूस करने और प्रतिक्रिया करने के द्वारा. इसका मतलब अनपेक्षित तरीकों से समस्याओं को हल करना सीखना, भाषण की बारीकियों को पहचानना, या मानव जैसी रचनात्मकता के किसी रूप का प्रदर्शन करना हो सकता है. जिस तरह कोई एक गुण मानव सोच को परिभाषित नहीं करता है, उसी तरह कोई भी स्पष्ट रेखा एआई से अधिक बुनियादी कंप्यूटर प्रोग्राम को अलग नहीं करती है. इसे एक श्रेणी की तुलना में एक आदर्श के रूप में अधिक माना जा सकता है - नई तकनीक को प्रेरित करने और हमारे कुछ सबसे बड़े और सबसे जटिल प्रश्नों के उत्तर के लिए सीखने और समस्या समाधान के लिए अपने स्वयं के विचार का उपयोग करना.
एआई के कई अलग-अलग क्षेत्र हैं, जिनमें 'रोबोटिक्स' भी शामिल है, लेकिन सबसे अधिक ज्ञात रूपों में से एक को 'मशीन लर्निंग' कहा जाता है. इसमें एक कार्यक्रम शामिल है जो ज्ञात जानकारी को नए अनुभवों पर लागू करता है और 'सीखना' करता है कि इस ऐतिहासिक जानकारी और इसके अनुभवों को भविष्य के कार्यों में कैसे ध्यान में रखा जाए. मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में डेटा में ऐसे पैटर्न ढूंढ सकता है जो मनुष्य अन्यथा चूक सकते हैं. उन्नत मशीन लर्निंग को अक्सर 'डीप' लर्निंग के रूप में वर्णित किया जाता है. मानव मस्तिष्क के आधार पर, ये मशीनें एक दिन पूरे दूसरे स्तर पर मौजूद हो सकती हैं, जैसे कि हम चिंपांजी को मात देते हैं. कार्यक्रमों से न केवल पैटर्न सीखने की अपेक्षा की जाती है, बल्कि ऐसे निर्णय लेने की अपेक्षा की जाती है जो सीखने के लिए नए रास्ते का नेतृत्व करेंगे जो प्रोग्रामर द्वारा अनुमानित नहीं हैं. इसमें चित्रों के पुस्तकालय का विश्लेषण करने के बाद उपन्यास कला के टुकड़े बनाना, या कंप्यूटर गेम के इतिहास के माध्यम से खेलने के बाद एक नए गेम के साथ आना शामिल हो सकता है.
हालाँकि, AI का उपयोग अधिक घातक भी हो सकता है. स्टीफन हॉकिंग और एलोन मस्क जैसे प्रमुख व्यक्ति वर्षों से एआई के अपरिहार्य और आसन्न जोखिमों के बारे में चेतावनी देते रहे हैं. वे चिंतित हैं कि यह जल्द ही सुपर बुद्धिमान बन सकता है और पाते हैं कि इसे अब हम मनुष्यों की आवश्यकता नहीं है. एआई पर 100 से अधिक नेताओं और विशेषज्ञों ने संयुक्त राष्ट्र से किलर रोबोट तकनीक पर प्रतिबंध लगाने का आग्रह किया है, क्योंकि यह अंततः क्या कर सकता है. हालाँकि, अन्य लोगों का तर्क है कि एआई से सबसे बड़ा खतरा यह बना रहेगा कि मनुष्य इसका उपयोग कैसे करना चाहते हैं. उन्नत एआई के प्रतीत होने वाले अहानिकर रूपों का भी दुर्भावनापूर्ण रूप से उपयोग किया जा सकता है. हाल ही में, कंप्यूटर वैज्ञानिकों को "गिरगिट जैसी" भाषा भविष्यवाणी प्रणाली को यह कहते हुए कम करना पड़ा कि इसे जनता के लिए जारी करना बहुत खतरनाक है.
एआई उन अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण शब्द बन गया है जो जटिल कार्य करते हैं जिन्हें एक बार मानव इनपुट की आवश्यकता होती है जैसे ऑनलाइन ग्राहकों के साथ संचार करना या शतरंज खेलना. इस शब्द का उपयोग अक्सर इसके उपक्षेत्रों के साथ किया जाता है, जिसमें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग शामिल हैं. हालाँकि, मतभेद हैं. उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग उन प्रणालियों के निर्माण पर केंद्रित है जो अपने द्वारा उपभोग किए गए डेटा के आधार पर अपने प्रदर्शन को सीखते हैं या सुधारते हैं. यह ध्यान रखना Important है, कि हालांकि सभी Machine Learning AI है, लेकिन सभी एआई मशीन लर्निंग नहीं हैं. एआई से पूर्ण मूल्य प्राप्त करने के लिए, कई कंपनियां डेटा साइंस टीमों में महत्वपूर्ण निवेश कर रही हैं. डेटा विज्ञान, एक अंतःविषय क्षेत्र जो डेटा से मूल्य निकालने के लिए वैज्ञानिक और अन्य तरीकों का उपयोग करता है, कई स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के लिए व्यावसायिक ज्ञान के साथ सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान जैसे क्षेत्रों से कौशल को जोड़ता है.
डेवलपर्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग उन कार्यों को अधिक कुशलता से करने के लिए करते हैं जो अन्यथा मैन्युअल रूप से किए जाते हैं, ग्राहकों से जुड़ते हैं, पैटर्न की पहचान करते हैं और समस्याओं को हल करते हैं. एआई के साथ शुरुआत करने के लिए, डेवलपर्स के पास गणित की पृष्ठभूमि होनी चाहिए और एल्गोरिदम के साथ सहज महसूस करना चाहिए. जब किसी एप्लिकेशन को बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करना शुरू किया जाता है, तो यह छोटी शुरुआत करने में मदद करता है. उदाहरण के लिए, टिक-टैक-टो जैसी अपेक्षाकृत सरल परियोजना का निर्माण करके, आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मूल बातें सीखेंगे. करके सीखना किसी भी कौशल को समतल करने का एक शानदार तरीका है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अलग नहीं है. एक बार जब आप एक या अधिक लघु-स्तरीय परियोजनाओं को सफलतापूर्वक पूरा कर लेते हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपको कहाँ ले जा सकती है, इसकी कोई सीमा नहीं है.
एआई का केंद्रीय सिद्धांत यह है कि मनुष्य जिस तरह से दुनिया को देखता है और प्रतिक्रिया करता है, उसे दोहराना और फिर उससे आगे बढ़ना है. यह तेजी से नवाचार की आधारशिला बन रहा है. मशीन लर्निंग के विभिन्न रूपों द्वारा संचालित, जो पूर्वानुमानों को सक्षम करने के लिए डेटा में पैटर्न को पहचानते हैं, AI आपके व्यवसाय में मूल्य जोड़ सकता है. उपलब्ध डेटा की प्रचुरता की अधिक व्यापक समझ प्रदान करना. अत्यधिक जटिल या सांसारिक कार्यों को स्वचालित करने के लिए भविष्यवाणियों पर भरोसा करना.
एआई तकनीक उन प्रक्रियाओं या कार्यों को स्वचालित करके उद्यम के प्रदर्शन और उत्पादकता में सुधार कर रही है जिनके लिए एक बार मानव शक्ति की आवश्यकता होती थी. एआई डेटा को उस पैमाने पर भी समझ सकता है जो कोई इंसान कभी नहीं कर सकता था. वह क्षमता पर्याप्त व्यावसायिक लाभ लौटा सकती है. उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स मशीन लर्निंग का उपयोग निजीकरण का एक स्तर प्रदान करने के लिए करता है जिससे कंपनी को 2017 में अपने ग्राहक आधार को 25 प्रतिशत से अधिक बढ़ाने में मदद मिली. अधिकांश कंपनियों ने डेटा साइंस को प्राथमिकता दी है और इसमें भारी निवेश कर रही हैं. गार्टनर के 3,000 से अधिक सीआईओ के हालिया सर्वेक्षण में, उत्तरदाताओं ने एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस को अपने संगठनों के लिए शीर्ष विभेदित तकनीक के रूप में स्थान दिया. सर्वेक्षण में शामिल सीआईओ इन तकनीकों को अपनी कंपनियों के लिए सबसे रणनीतिक के रूप में देखते हैं; इसलिए, वे सबसे नए निवेश को आकर्षित कर रहे हैं. एआई का अधिकांश कार्य, व्यवसाय और उद्योग के लिए मूल्य है. इसमें सामान्य और उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोग शामिल हैं जैसे: लेन-देन संबंधी और जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करके यह अनुमान लगाने के लिए कि कुछ ग्राहक किसी व्यवसाय (या ग्राहक आजीवन मूल्य) के साथ अपने संबंधों के दौरान कितना खर्च करेंगे. ग्राहक व्यवहार और वरीयताओं के आधार पर मूल्य निर्धारण का अनुकूलन. कैंसर के लक्षणों के लिए एक्स-रे छवियों का विश्लेषण करने के लिए छवि पहचान का उपयोग करना.
उद्योगों में एआई के विकास को तीन कारक चला रहे हैं:-
वहनीय, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्षमता आसानी से उपलब्ध है. क्लाउड में कमोडिटी कंप्यूट पावर की प्रचुरता सस्ती, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग शक्ति तक आसान पहुंच को सक्षम बनाती है. इस विकास से पहले, एआई के लिए उपलब्ध एकमात्र कंप्यूटिंग वातावरण गैर-क्लाउड-आधारित और लागत निषेधात्मक थे.
प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा उपलब्ध है. सही भविष्यवाणियां करने के लिए एआई को बहुत सारे डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है. डेटा लेबल करने के लिए विभिन्न उपकरणों का उद्भव, साथ ही आसानी और सामर्थ्य जिसके साथ संगठन संरचित और असंरचित डेटा दोनों को संग्रहीत और संसाधित कर सकते हैं, अधिक संगठनों को एआई एल्गोरिदम बनाने और प्रशिक्षित करने में सक्षम बना रहा है.
एप्लाइड एआई एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है. उद्यम व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए AI अंतर्दृष्टि को लागू करने के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को तेजी से पहचान रहे हैं और इसे व्यवसाय की प्राथमिकता बना रहे हैं. उदाहरण के लिए, एआई द्वारा प्रदान की गई लक्षित सिफारिशें व्यवसायों को तेजी से बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकती हैं. एआई की कई विशेषताएं और क्षमताएं कम लागत, कम जोखिम, बाजार में तेजी से समय और बहुत कुछ पैदा कर सकती हैं.