小型AIモデルが低インフラ地域で普及
मूल शीर्षक: Small AI Models Gain Traction In places with unreliable networks
यह क्यों महत्वपूर्ण है
यह रिपोर्ट दर्शाती है कि AI का विस्तार केवल उन्नत इंफ्रास्ट्रक्चर तक सीमित नहीं है; TinyML और SLMs वैश्विक डिजिटल विभाजन को पाटने में अहम भूमिका निभा सकते हैं।
अविश्वसनीय नेटवर्क और डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर की कमी वाले क्षेत्रों में Small Language Models और TinyML तकनीक तेज़ी से अपनाई जा रही है। अफ्रीका और ब्राज़ील जैसे देशों में ये मॉडल स्वास्थ्य सेवा जैसी ज़रूरी सेवाओं में उपयोग हो रहे हैं।
IEEE Spectrum की रिपोर्ट के अनुसार, जहाँ इंटरनेट कनेक्टिविटी अस्थिर है और बड़े क्लाउड डेटा सेंटर उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ छोटे AI मॉडल — जिन्हें Small Language Models (SLMs) और TinyML कहा जाता है — एक व्यावहारिक समाधान बन रहे हैं।
ब्राज़ील की University of Itajubá के Patient Simulator Lab में शोधकर्ता Jose Alberto Ferreira एक TinyML मॉडल का परीक्षण कर रहे हैं जो electrocardiogram (ECG) उत्पन्न करता है। यह तकनीक उन क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ बड़े AI सर्वर तक पहुँच नहीं है।
अफ्रीका में स्वास्थ्य क्षेत्र में भी इसका उपयोग हो रहा है। 2019 में Adebayo Alonge ने Cape Town में अपने स्टार्टअप का एक AI-आधारित उपकरण प्रदर्शित किया था — RxScanner — जो नकली दवाओं की पहचान करने में सक्षम एक हैंडहेल्ड स्पेक्ट्रोमीटर है। अफ्रीकी महाद्वीप में नकली दवाइयाँ हर साल हज़ारों लोगों की जान लेती हैं।
इस प्रकार के edge AI समाधान बिना इंटरनेट के भी काम कर सकते हैं, जिससे ये विकासशील देशों और दूरदराज़ के इलाकों के लिए बेहद उपयुक्त हैं। बड़े AI मॉडलों की तुलना में ये कम ऊर्जा और कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों में चलते हैं।