अपनी फसल के लिए सबसे अच्छे दाम पाने में असमर्थ था किसान, इस उद्यमी ने तैयार कर दिया स्पीच रिकग्निशन प्लेटफॉर्म

By Apurva P
January 21, 2020, Updated on : Tue Jan 21 2020 06:24:39 GMT+0000
अपनी फसल के लिए सबसे अच्छे दाम पाने में असमर्थ था किसान, इस उद्यमी ने तैयार कर दिया स्पीच रिकग्निशन प्लेटफॉर्म
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अपनी पहली जॉब में, अनंत नागराज ने एक महत्वपूर्ण सबक सीखा, जिसके चलते आज तक वे अपने करियर और उद्यमशीलता की यात्रा के दौरान सबसे अच्छा प्रदर्शन करने में कामयाब रहे, सबक था: “किसी को भी कठिन काम करने के लिए दृढ़ता की आवश्यकता होती है, और जब आप किसी गेम में उतरें तो सीखने की प्रक्रिया को कभी न रोके, इसे हमेशा जारी रखें।"


कई संगठनों में नेटवर्क और कम्युनिकेशन स्पेस में एक दशक से अधिक समय तक काम करने के बाद 33 वर्षीय अनंत नागराज ने अपने पूर्व सहयोगी गणेश गोपालन के साथ मिलकर डीप लर्निंग और स्पीच रिकग्निशन एआई स्टार्टअप Gnani.ai की सह-स्थापना की।


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बतौर इंजीनियर अनंत के पास एक सरल मंत्र है वो ये है कि: टेक्नोलॉजी को यूजर्स की लाइफ को आसान बनाना चाहिए। वह दृढ़ता से विश्वास करते हैं कि वॉयस फ्यूचर है और यह वॉयस इंटरफेस आने वाले वर्षों कस्टमर सपोर्ट, मार्केटिंग और सेल्स ऑपरेशन को नए तरीके से शेप करेगा।


योरस्टोरी के साथ इस बातचीत में, अनंत ने अपने करियर के हाइलाइट्स के बारे में बताया और साथ ही ये भी बताया कि आखिर वो क्या था जिसने Gnani.ai को स्थापित करने की प्रेरणा दी।

छठी कक्षा से जुड़ी हैं स्टार्टअप की जड़ें

बेंगलुरु से आने वाले, अनंत ने अपना अधिकांश जीवन शहर में ही बिताया है। उनके पिता एक पशु चिकित्सक थे और उनकी माँ एक सरकारी कर्मचारी थीं। कंप्यूटर के साथ तकनीकी विशेषज्ञ का पहला वास्तविक प्रयास तब हुआ जब वह छठी कक्षा में थे। वह स्पष्ट रूप से उस दिन को याद करते हैं जब उन्होंने यूजर्स से इनपुट लेने वाले एक छोटे एप्लिकेशन को बनाना सीखा और फिर उसे स्क्रीन पर प्रिंट किया। बेसिक सीखने से लेकर प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के प्यार में पड़ने तक, कंप्यूटर साइंस उस यंगस्टर को पसंद था, जिससे यह स्कूल में उनका पसंदीदा विषय बन गया।


वे कहते हैं,


“मुझे पक्का याद है कि मैंने उस डीप टेक कंपनी का निर्माण तब ही शुरू कर दिया था। मैं हमेशा इस बात को जानने को लेकर उत्सुक था कि कंप्यूटर कैसे काम करता है।”


विश्वेश्वरैया टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी, बेंगलुरु में इलेक्ट्रॉनिक्स एंड कम्युनिकेशन में इंजीनियरिंग पढ़ते हुए, अनंत को एक कंप्यूटर के इंजीनियरिंग पहलुओं के बारे में बताया गया।


वे बताते हैं,

“मैं यह समझने के लिए उत्सुक था कि लोग टेक्नोलॉजी को कैसे संभाल सकते हैं। यही कारण है कि मैं 4जी नेटवर्क स्थापित करने में उनकी मदद करने के लिए एक दूरसंचार कंपनी में शामिल हुआ।”

4G क्रांति

पीछे मुड़कर देखें तो अनंत कहते हैं कि उन्हें अपनी पहली दो नौकरियों से बहुत संतुष्टि और बहुत कुछ सीखने को मिला है, जहाँ उन्हें नेटवर्क कम्युनिकेशन स्पेस में टेक स्टैक बनाने के अवसर भी मिले। अपनी इंजीनियरिंग की डिग्री के बाद, उन्होंने 2008 में जापानी टेलीकॉम कंपनी क्योसेरा वायरलेस में जॉब की। एक साल से भी कम समय में, उन्हें उस टीम का हिस्सा बनने का मौका मिला जो 4जी कम्युनिकेशन के लिए एक तकनीकी स्टैक का निर्माण कर रही थी जो यूजर्स को सशक्त बनाएगी।


अनंत ने कहा,

''क्योसेरा इंडिया का मानना था कि जब लोगों के एक बड़े वर्ग को कुछ चीजें करने के लिए प्रेरित किया जाता है, तो हर समूह का ऊर्जा स्तर सिंक्रनाइज होता है, जिससे कंपनी की उत्पादकता बढ़ती है।''


काम में अपने पहले सबक के बारे में अनंत कहते हैं कि उनके लिए दृढ़ता प्रमुख है।


2010 में, यूएस स्थित एरिकेंट ग्रुप भारत में 4 जी के लिए इंजीनियरों की एक टीम स्थापित करना चाहता था और अपने मौजूदा स्टैक में फेरबदल करना चाहता था। अनंत टीम के शुरुआती इंजीनियर थे। उन्होंने लगभग दो वर्षों तक वहां सिग्नल प्रोसेसिंग इंजीनियर के रूप में काम किया।


2012 में, वह टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स इंडिया चले गए, जब कंपनी बेंगलुरु में शॉप खोलना चाहती थी। वहां, उन्हें स्टैस्टिकल सिग्नल प्रोसेसिंग सहित 4जी के लिए सॉफ्टवेयर बनाने के लिए अपनी टीम स्थापित करने का अवसर मिला और यही वह जगह है जहां उन्होंने अपने भविष्य के सह-संस्थापक गणेश को पाया, जो तब टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स में मार्केटिंग हेड थे।





एक से दूसरे और दूसरे से तीसरे, आगे बढ़ते हुए उन्होंने सोचा कि अब क्या? तभी बातचीत के दौरान दोनों ने वॉयस-बेस्ड कुछ बनाने के बारे में सोचा। लेकिन यह विचार तुरंत अमल में नहीं आया, और अनंत ने गणेश के साथ टीम बनाने से पहले अलग-अलग चीजों पर हाथ आजमाया।

एक उद्यमी के रूप में पहला कार्यकाल

टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स में काम करने के दौरान, अनंत को अक्सर बेंगलुरु में खराब कचरा प्रबंधन को लेकर काफी परेशानी होती थी। इसने उन्हें दो अन्य दोस्तों को शामिल करने और 2012 में एक कचरा प्रबंधन समाधान कंपनी, 300 फीट इको सॉल्यूशंस शुरू करने के लिए प्रेरित किया। टेक्सास इंस्ट्रूमेंट्स में अपनी डे जॉब रखते हुए, अनंत ने अपने बाकी के घंटे 300 फीट कंपनी के साथ बिताए। वह अपनी कंपनी के लिए पार्ट-टाइम थे, लेकिन उनके दोस्त पूरी तरह से स्टार्टअप का प्रबंधन कर रहे थे।


वे कहते हैं,

“हर 300 फीट पर एक कूड़ेदान स्थापित करने का विचार था। जब इसने स्ट्रीट में काम किया, तो हमने इसे अन्य लेन में ले जाने और धीरे-धीरे शहर में विस्तार करना शुरू कर दिया।"


धीरे-धीरे, टीम ने संगीत समारोहों और अन्य प्रायोजित कार्यक्रमों के जरिए अपशिष्ट प्रबंधन की जरूरतों को लोगों को बताना शुरू किया। हालांकि, यह कंपनी को वित्तीय रूप से स्केल नहीं कर सकता था।


वे कहते हैं,


“यहां मैंने जो सीखा वह यह है कि आप महत्वपूर्ण परियोजनाएं कर सकते हैं जो परिणाम देते हैं लेकिन उसके साथ जबरदस्त चुनौतियां होंगी जिन्हें पायलट स्टेज के दौरान संबोधित नहीं किया जा सकता है। हो सकता है कि आप शुरुआत में सब कुछ प्लान न कर सकें।”


अनंत ने आगे कहा, इन सीखों ने उन्हें Gnani.ai.को बढ़ाने के दौरान आने वाली चुनौतियों के लिए तैयार करने में मदद की।


वे एक्सप्लेन करते हुए कहते हैं,


"एक गलती जो पहली बार के उद्यमी करते हैं, वह यह है कि वे एक उपयोग मामले की कार्यक्षमता को करने की कोशिश करते हैं न कि बड़े पायलट के लिए। अपने पायलट चेंजेस के लिए सीमाओं को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। यह आपको परिपक्व निर्णय लेने में समर्थ करता है।”

अपनी आवाज ढूंढना

2015 में एक घटना ने Gnani.ai का बीज बोया था। दरअसल एक बार फसल कटाई के समय अनंत एक गाँव में थे। एक किसान सबसे अच्छी कीमत पर अपनी हल्दी बेचना चाह रहा था कि उसने ग्रुप में किसी से सुना कि उसे बेंगलुरु में अच्छी कीमत मिल सकती है। उस समय इंटरनेट के साथ-साथ नेटवर्क पैठ की भी कमी थी और किसान पहले से पुष्टि नहीं कर सकता था। जब वह अनंत के साथ बेंगलुरू की 200 किमी की यात्रा कर रहा था, तब दोनों को पता चला कि हल्दी की दरें कोयंबटूर में बेहतर थीं।


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टीम

उन्होंने कहा,


“इंटरनेट की पहुंच के कारण उन्हें बेहतर कीमतों का पता चला। यदि पहले उनकी पहुँच होती, तो वे बाजार में बेहतर कीमत पा सकते थे। यह एक घटना थी जिसने मुझे अंदर से हिला दिया।”


उन्होंने गणेश के साथ इस घटना पर चर्चा की, और दोनों ने महसूस किया कि जब इंटरनेट कनेक्टिविटी बेहतर हो रही थी, तो यह भारत के अधिकांश इसका कम इस्तेमाल इसलिए कर पाए क्योंकि वे अंग्रेजी नहीं जानते थे। 


साक्षरता के निम्न स्तर के कारण, टच-टाइपिंग के बजाय आवाज संवाद करने का एक आसान तरीका है। वे कहते हैं,

“अगर इंटरनेट अंग्रेजी में है, तो हम उन लोगों के लिए इसे कैसे आसान बना सकते हैं जो केवल मौखिक भाषा बोलते हैं? क्या होगा अगर वे एआई / सिस्टम से बात कर सकें और उनका जवाब भी उनकी भाषा में मिले? हम कुछ ऐसा चाहते थे जो न केवल स्मार्टफोन का उपयोग करने वाले लोगों द्वारा उपयोग किया जा सके, बल्कि इस जटिल एआई तकनीक को फीचर फोन के माध्यम से पेश किया जा सके जो इंटरनेट के बिना हों।”


इसलिए, लोगों में इसे अपनाने की खाई को पाटने के लिए वॉइस-बेस्ड तकनीक का उपयोग करने के उद्देश्य से, दोनों ने 2016 में Gnani.ai शुरू किया। अनंत का कहना है कि शुरुआत के समय, स्पीच रिकग्निशन स्टार्टअप का भारत में कोई मुकाबला नहीं था।

एक साथ प्रोडक्ट शुरू करना

प्लेटफॉर्म के लिए कोर आईपी बनाने में गणेश और अनंत को दो साल के करीब लग गए। दोनों ने अपनी मूल भाषा कन्नड़ के लिए स्पीच रिकग्निशन सॉफ्टवेयर इंजन के साथ शुरुआत की, जिससे उन्हें आगे इसे बनाने में आसानी हुई। आज, Gnani.ai हिंदी, कन्नड़, तेलुगु, तमिल, मलयालम, गुजराती, मराठी, पंजाबी और बंगाली के साथ-साथ अंग्रेजी, "भारतीय लहजे" में नौ भारतीय भाषाओं को सपोर्ट करता है।


अनंत ने कहा,


"टीम की शुरुआत सिर्फ दो लोगों के साथ हुई थी, लेकिन आज यह 30 लोगों की टीम है। मुझे नहीं लगता कि गूगल के अलावा किसी और के पास भारत में 10 भाषाओं में स्पीच रिकग्निशन जैसा कुछ है।"


टीम ने आईओएस और एंड्रॉइड फोन, ऐप और वेबसाइट के माध्यम से, साथ ही टेलीफोनी के लिए इस सलूशन का निर्माण किया। उदाहरण के लिए, एक यूजर एक नंबर पर कॉल कर सकता है और एआई के जरिए सारी जानकारी पा सकता है। बेंगलुरु स्थित स्टार्टअप वर्तमान में बैंकों में एक-दो पायलट चला रहा है।


वे कहते हैं,

“हम एक ऐसे पायलट प्रोजेक्ट का निर्माण कर रहे हैं, जहां एक व्यक्ति उत्तर प्रदेश के कई जिलों में फसलों की दर का पता लगा सकता है। हम कई चीजें जैसे टेक्स्ट-टू स्पीच (टीटीएस), स्पीच टू टेक्स्ट, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), और कई कम्युनिकेशन के लिए एक्शन इंजन का निर्माण कर रहे हैं।”


Gnani.ai जिन मुख्य तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करती है, उनमें कई भाषाओं के लिए उच्च गुणवत्ता वाले ASR मॉडल, एक एनएलपी प्रोसेसिंग लेयर जो स्थानीय भाषाओं में संदर्भों को संभाल सकती है, और एक प्राकृतिक मानव-ध्वनि टीटीएस शामिल हैं।


अनंत का कहना है कि स्टार्टअप विभिन्न प्रोजेक्ट्स पर काम कर रहा है जो इसे स्पीच रिकग्निशन फर्म से लेकर पूरी टेक ऑटोमेशन कंपनी तक ले जाएगा। सह-संस्थापकों ने जो कुछ भी बनाया है, वह उससे खुश हैं। अब तक की यात्रा को पीछे मुड़कर देखते हुए, तकनीकी उद्यमी का कहना है कि सबसे यादगार क्षण वह था जब उन्होंने स्पीच रिकग्निशन प्लेटफॉर्म के लिए तकनीकी स्टैक के निर्माण के बाद पहली बार Gnani.ai का अंतिम इंटरफेस देखा।


वे कहते हैं,

"वह हमारे लिए खुशी का पल था। हमारी दो सालों की मेहनत रंग लाई। यात्रा में हम में से अधिकांश के लिए यह सबसे संतोषजनक दिन था।"


2019 में, सीरीज-ए फंडिंग में सैमसंग वेंचर्स से निवेश हासिल करने वाला यह स्टार्टअप पहली चार भारतीय फर्मों में से एक था।


अनंत ने टेलीफोनी को इवेलुएट किया है, उन्होंने इसे सेंट्रल स्विच से लेकर कीपैड और टच और अब वॉयस तक इसे डेवलप किया है, जो संस्थापक का मानना है कि कम्युनिकेशन में एक रोमांचक समय है।


अनंत कहते हैं,


“डिजिटल जाने के इच्छुक ग्रामीण क्षेत्रों में 300 मिलियन भारतीयों को अपनी ओर आकर्षित करने के लिए वॉयस अगला बड़ा व्यवसाय है। आगे जाकर, वॉयस मानव-मशीन संपर्क का पहला माध्यम होगा। यह बहुत से लोगों के लिए एक आवश्यकता बन जाएगा, विशेष रूप से भारत जैसे देश में।”

सीखने की अवस्था

अनंत को स्टीव जॉब्स और एलोन मस्क जैसे तकनीकी दिग्गजों से आजीवन सीखने की प्रेरणा में विश्वास है।


वे कहते हैं,

“मुझे उन चीजों पर पढ़ना पसंद है जो इन दिग्गजों ने की हैं। यही कंपनी बनाने के लिए मेरी प्रेरणा है। ज्ञान के भूखे रहकर ही हम प्रासंगिक बने रह सकते हैं। प्रौद्योगिकी इतनी तेजी से बदलती है इसलिए निरंतर सीखना आवश्यक है। यदि आप सीखना बंद कर देते हैं, तो छह महीने के भीतर आपको बदल दिया जाएगा। यहां तक कि अगर आपके पास मजबूत मौलिक ज्ञान है, तो भी सीखने की अवस्था को रोकना मत। अपने डोमेन में प्रासंगिक बने रहना महत्वपूर्ण है।"