[टेकी ट्यूज्डे] पासपोर्ट चोरी हो जाने के चलते अमेरिका नहीं जा सकीं पत्नी, भारत आकर प्रशांत वारियर ने यूं खड़ा किया Qure.ai

प्रशांत वारियर के लिए, टेक्नोलॉजी और साइंस रोजमर्रा की जिंदगी का एक हिस्सा थे। हालांकि उनकी लाइफ में कोई अलग 'यूरेका' मूमेंट तो नहीं था, लेकिन प्रशांत को टेक्नोलॉजी से बहुत प्रेम था। आज, वह Qure.Ai के सह-संस्थापक हैं। यह एक स्टार्टअप है जो एक्स-रे और एमआरआई जैसी डायग्नोस्टिक इमेजिंग को सस्ती और सुलभ बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करता है। Qure.ai एक्स-रे, सीटी और एमआरआई स्कैन की तरह रेडियोलॉजी एग्जाम्स की एक ऑटोमैटिक इंटरप्रिटेशन प्रदान करता है और समय-समय पर मेडिकल इमेजिंग प्रोफेशनल्स को प्रशिक्षित करता है। इसका मुख्यालय मुंबई में है और यह संचालन के साथ सैन फ्रांसिस्को और न्यूयॉर्क में भी।

प्रशांत कहते हैं, “हम हेल्थ केयर में एआई को लागू करना चाहते थे। इससे भी अधिक, मैं डीप लर्निंग का उपयोग करने के लिए उत्सुक था, क्योंकि इसमें न्यूरल नेटवर्क पर बहुत सारा डेटा काम करता है।” प्रशांत आगे कहते हैं, “दैनिक आधार पर हम जितना डेटा उत्पन्न करते हैं, वह कई अलग-अलग चीजों को निर्धारित कर सकता है। इसे टॉप पर लाने के लिए, AI और डीप लर्निंग में एल्गोरिदम पैटर्न को तेजी से और विकसित करने की क्षमता रखते हैं।”

Qure.AI ने आज तक 600,000 से अधिक लोगों को प्रभावित किया है, और इसकी तकनीक का उपयोग 20 से अधिक देशों में तपेदिक (टीबी) की जांच, आघात और स्ट्रोक के मामलों की जांच, और चेस्ट एक्स-रे की ऑटोमैटेड रिपोर्टिंग के लिए किया जा रहा है।

इंजीनियरिंग का रास्ता

भिलाई (अब छत्तीसगढ़, जो पहले मध्य प्रदेश में था) में जन्मे और पले-बढ़े, प्रशांत के पिता एक स्टील प्लांट में इंजीनियर थे, जबकि उनकी मां एक स्कूल की शिक्षिका थीं। वैसे तो प्रशांत को स्पष्ट रूप से याद नहीं है लेकिन वे कहते हैं कि साइंस में हमेशा से ही उनकी रुचि रही है। एक शर्मीला बच्चा और एक किताब प्रेमी, प्रशांत कहते हैं कि वह मैथ, साइंस, भाषाओं और स्पोर्ट्स में अच्छे थे। वह 11 वीं कक्षा में थे जब उन्होंने कंप्यूटर पर काम करना शुरू किया।

वे कहते हैं, “हम हर हफ्ते एक घंटे के लिए कंप्यूटर लैब में काम करते थे, और मैंने पास्कल और बेसिक सीखा। लेकिन, 2004 तक मेरे पास कोई खुद का कंप्यूटर नहीं था।” 1997 में, इंजीनियरिंग में बैचलर करने के लिए प्रशांत ने IIT में जाने का फैसला किया। यह वही साल था जब छात्रों को आईआईटी प्रवेश परीक्षा का दो बार एग्जाम देना पड़ा क्योंकि पहला परीक्षा प्रश्न पत्र लीक हो गया था।

प्रशांत याद करते हुए कहते हैं, “परीक्षा जुलाई में फिर से हुई। सच कहूं तो मुझे नहीं पता कि मैंने पहले अटेंप्ट में कैसा किया था, लेकिन जब दूसरी बार परीक्षा हुई तो मैं पास हो गया और IIT दिल्ली में शामिल हो गया।” वहां, उन्होंने मैकेनिकल इंजीनियरिंग और ऑपरेशन्स रिसर्च का मिश्रण कहे जाने वाले मैन्युफैक्टरिंग साइंस और इंजीनियरिंग कोर्स को लिया।

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वे कहते हैं, “स्कूल में, कंप्यूटर का उपयोग करना प्रोग्रामिंग की तुलना में गेम के बारे में ज्यादा था। यह IIT था जब मैंने अपनी मैथ क्लास के लिए कंप्यूटर आर्किटेक्चर पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर किया। मैं कहूंगा कि मैं इसमें काफी अच्छा हो गया।” वह कहते हैं कि एप्लाइड मैथ उनका मजबूत सूट था।

"मैं हमेशा विदेश जाने का लक्ष्य रखता था क्योंकि मैं आगे स्टडी करना चाहता था और देखना था कि एप्लाइड मैथ और कम्प्यूटेशन के क्षेत्र में क्या था। इसलिए, मैंने छह यूनिवर्सिटीज में अप्लाई किया और मुझे जॉर्जिया टेक और यूनिवर्सिटी ऑफ साउथर्न कैलिफोर्निया में मेरा हो गया।" 2001 में, वह जॉर्जिया टेक में शामिल हो गए क्योंकि यह इंडस्ट्रियल रिसर्च के लिए सबसे अच्छा था और अमेरिका चला गए।

मैथ के साथ लॉजिस्टिक एल्गोरिदम पर काम करना

जॉर्जिया टेक में केवल दो सेमेस्टर में अपने मास्टर को खत्म करने के बाद, प्रशांत ने पीएचडी करने का फैसला किया। इसके लिए, उन्होंने पहली बार अमेरिका में बड़े ट्रकिंग नेटवर्क के लिए इंटीगर प्रोग्रामिंग पर काम किया। उन्होंने अमेरिका में ट्रकिंग नेटवर्क के लिए लॉजिस्टिक मुद्दों को हल करने के लिए कई गणितीय तकनीकों का उपयोग किया।

वे कहते हैं, "जब माल एक फुल ट्रक लोड न हो, तो शिपमेंट को कैसे ऑप्टिमाइज किया जाए, और ड्राइवरों को कैसे असाइन जाए? इसके अलावा कई लॉजिस्टिक नियम भी हैं। ड्राइवर 14 घंटे से अधिक ड्यूटी पर नहीं रह सकते हैं और अमेरिका में 11 घंटे से अधिक समय तक गाड़ी नहीं चला सकते हैं, और बहुत बड़ा ट्रकिंग नेटवर्क है जिसे लागत का अनुकूलन करने की आवश्यकता है।” वह बताते हैं कि उन दिनों में, अगर आप कंप्यूटर से किसी समस्या को हल करना चाहते थे तो इसमें काफी समय लगता था। इसलिए, आपको कई गणितीय संयोजनों और तकनीकों के साथ हैक्स पर काम करने की आवश्यकता होती है।

प्रशांत याद करते हैं, “मेरे लिए प्रोग्रामिंग किसी समस्या को हल करने का एक तरीका है। मैं समस्याओं को हल करने के लिए कोड राइट करता हूं। इसलिए, मैंने दैनिक आधार पर कोडिंग शुरू की और नई तकनीकों को आजमाना शुरू किया।”

एस्प्रिट के लिए रिटेल प्राइसिंग

2007 में, वह प्राइस ऑप्टिमाइजेशन सॉफ्टवेयर कंपनी Kymetric में शामिल होने जा रहे थे, जो दक्षिण-पश्चिम अमेरिका में विभिन्न खुदरा स्टोरों के लिए मूल्य निर्धारण का काम करती थी। हालांकि, उसी वर्ष, एसएपी द्वारा कंपनी का अधिग्रहण कर लिया गया और प्रशांत ने एसएपी में शामिल होने के बजाय परिधान कंपनियों के लिए मूल्य निर्धारण पर काम किया।

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प्रशांत कहते हैं, “मैंने एस्प्रिट के लिए काम किया। वहां कुछ कपड़े ऐसे थे पूरे साल के लिए उपलब्ध थे जबकि अन्य मौसमी थे। हम मैन्युफैक्चरिंग, एसकेयू और कैसे प्राइस तय करें... इसका पता लगाने की कोशिश कर रहे थे। मैं बिक्री देखता हूं और उसके आधार पर, आप या तो प्राइस कम करते हैं या फिर डिस्काउंट देते हैं।"

2010 आते-आते जिंदगी ने प्रशांत के लिए कुछ और ही प्लान कर रखा था। प्रशांत की पत्नी का पासपोर्ट मुंबई के एक एजेंट ने चुरा लिया था और किसी और को बेच दिया गया था। परिणामस्वरूप, वह नए पासपोर्ट के साथ भी वापस अमेरिका नहीं जा सकती थीं। वे कहते हैं, "मैं एरिजोना में था और कस्टम्स और होमलैंड सिक्योरिटी के साथ बात करने की कोशिश कर रहा था, लेकिन काम नहीं बना। इसलिए, 2011 में, मैंने एसएपी छोड़ दिया और भारत वापस आ गया।”

फ्रैक्टल एनालिटिक्स की दुनिया

एक बार भारत में वापस आने के बाद, प्रशांत फ्रैक्टल एनालिटिक्स (Fractal Analytics) में शामिल हो गए, जहाँ उन्होंने कंपनी के रिटेल वर्टिकल के सलूशन्स पर काम किया। अपना खुद का कुछ करने की इच्छा के साथ प्रशांत ने 2012 में इमेजना एनालिटिक्स (Imagna Analytics) शुरू किया। यह एक एडटेक कंपनी थी जो बड़ी ईकॉमर्स कंपनियों के साथ काम करती थी, जिसमें कस्टमर बिहेवियर पैटर्न और टारगेट ऐड्स का पता लगाने के लिए कुकी डेटा का उपयोग किया जाता था।

वे कहते हैं, “सभी कंपनियों को एक या दो साल के लिए मोबाइल पर चली गईं। और उस समय मोबाइल ऐड टारगेटिंग मुश्किल था। हमें फ्रैक्टल से अधिग्रहण का प्रस्ताव मिला, और मैंने इसे 2015 में चीफ डेटा साइंटिस्ट के रूप में फिर से ज्वाइन किया।" लेकिन, अपने दम पर स्ट्राइक करने की प्यास अभी भी बाकी थी और प्रशांत को ऐसा लग रहा था कि वह अपनी क्षमता के अनुरूप काम नहीं कर पा रहे हैं। आखिरकार, उन्होंने फ्रैक्टल के भीतर एक स्टार्टअप बनाने का फैसला किया। और इसी तरह से Qure का जन्म हुआ।

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Qure की प्रगति

2016 की शुरुआत में, प्रशांत ने Qure पर काम करना शुरू किया। इसके बाद उन्होंने एम्स्टर्डम में काम करने वाली डॉ. पूजा राव से मुलाकात की, जो न्यूरोसाइंस में बहुत सारे डेटा साइंस का काम कर रही थीं। वे कहते हैं, “मैं मेडिकल बैकग्राउंड वाले डेटा साइंस में काम करने वाले लोगों की तलाश में था। और फरवरी 2016 में, हमने काम शुरू किया। टेक्नोलॉजी वह है जो हमें हम बनाती है; हमारे पास लगभग 20 डेटा साइंसेस और टेकी हैं। आज, हमारे पास दुनिया में सबसे बड़ा इम्यूनोलॉजी डेटा है।”

शुरुआत में, Qure ने AI के विभिन्न उपयोगों और डीप लर्निंग के बारे में सोचा। प्रशांत कहते हैं, "हमने बच्चों के लिए एआई-संचालित खिलौने के बारे में सोचा, एक खिलौना जो एक बच्चे के साथ बड़ा होगा। हम एक एआई-आधारित फैशन इमेजिंग के बारे में सोच रहे थे और फिर हम एआई को स्वास्थ्य सेवा में भी लगाना चाहते थे।" हालांकि, टीम ने रेडियोलॉजी और पैथोलॉजी में हेल्थकेयर में इमेजिंग को समझने पर ध्यान केंद्रित करने का फैसला किया।

आज, जब प्रशांत को हर दिन कोड करने की आवश्यकता नहीं है, वह फिर भी ऐसे लोगों की तलाश में रहते हैं, जो तेजी से सीखने की क्षमता रखते हैं और सीखने की मानसिकता रखते हैं। वे कहते हैं, “इस युग में, सब कुछ आसानी से ऑनलाइन उपलब्ध है। यह महत्वपूर्ण है कि कोई ऐसा व्यक्ति जो अनुकूल हो और तेजी से सीख सके।”

यह कहते हुए कि ओपन-सोर्स स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, और कोई भी लेटेस्ट पेपर पढ़ सकता है, प्रशांत कहते हैं, “15 साल पहले की तुलना में, आज सब कुछ आसानी से उपलब्ध है। लोगों को अनुकूलित करने और जल्दी से सीखने की जरूरत है। तो, जानें और किसी एक खास क्षेत्र में विशेषज्ञता का निर्माण करें, यह सच में मदद करता है।”

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