Jerry Xu AI Model:
17 साल के छात्र ने AI रिसर्च में बनाया खास मॉडल
आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस यानी AI का इस्तेमाल अब केवल चैटबाट, तस्वीरें और सामान्य कंप्युटर कार्यो तक सीमित नही रह गया हैं| वैज्ञानिक शोध में भी AI लगातार महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा हैं| इसका एक शानदार उदहारण अमेरिका के Massachusetts के Lexington में रहने वाले 17 वर्षीय छात्र Jerry Xu हैं|
Jerry Xu ने ऐसा AI मॉडल विकसित किया हैं, जो प्रोटीन और अमीनो एसिड की संरचनात्मक जानकारी की तुलना करने में मदद कर सकता हैं| उनके इस प्रोजेक्ट को 2026 के Regeneron Science Talent Search में पांचवां स्थान मिला और इसके लिए उन्हें $90,000 का पुरस्कार दिया गया|
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उनका प्रोजेक्ट computational biology और bioinformatics के क्षेत्र से जुड़ा हैं| इसका मुख्य उद्देश्य प्रोटीन की जटिल संरचनाओं को इस तरह प्रस्तुत करना हैं कि कंप्यूटर उनके बीच समानता और अंतर को अधिक कुशलता से पहचान सके|
Jerry Xu ने किस तरह का AI मॉडल बनाया?
Jerry Xu के प्रोजेक्ट का आधिकारिक नाम “A Unified Protein Embedding Model With Local and Global Stuctural Sensitivity” हैं|
सरल भाषा में समझें तो उन्होंने प्रोटीन की जटिल जानकारी को numerical representation यानी संख्यात्मक रूप में प्रस्तुत करने की तकनीक पर काम किया| इसके बाद AI इन numerical representations का इस्तेमाल अलग-अलग प्रोटीन संरचनाओं की तुलना करने के लिए कर सकता हैं|
प्रोटीन हमारे शरीर और जीवित कोशिकाओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने वाले अणु हैं| उनकी संरचना से वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद मिल सकती हैं कि वे किस तरह काम करते हैं| लेकिन बड़ी संख्या में प्रोटीन की संरचनाओं का अध्ययन और उनकी तुलना कंप्यूटिंग के लिहाज से काफी चुनौतीपूर्ण हो सकता हैं|
Jerry के मॉडल का उद्देश्य इसी प्रक्रिया को अधिक प्रभावी बनाने में मदद करना हैं|
प्रोटीन की संरचना को समझना क्यों ज़रूरी हैं?
प्रोटीन को केवल एक साधारण अणु समझना सही नहीं होगा| उनकी त्रि-आयामी यानी 3D संरचना उनके काम से गहराई से जुड़ी होती हैं|
किसी प्रोटीन का आकार और उसकी संरचना वैज्ञानिकों को उसके संभावित कार्यो के बारे में महत्वपूर्ण संकेत दे सकती हैं| समस्या तब आती हैं जब वैज्ञानिकों को बड़ी संख्या में प्रोटीनों की तुलना करनी होती हैं|
हर प्रोटीन की संरचना में कई अलग-अलग हिस्से और विशेषताएं हो सकती हैं| इन सभी को कम्प्यूटर की मदद से पहचानना और तुलना करना काफी संसाधन मांग सकता हैं|
Jerry Xu ने अपने शोध में इसी चुनौती को ध्यान में रखते हुए ऐसा मॉडल विकसित किया, जो संरचनात्मक जानकारी को numerical strings या numerical embeddings के रूप में प्रस्तुत कर सकता हैं|
नंबरों में बदलने से क्या फायदा हो सकता हैं?
Jerry के मॉडल की खासियत यह हैं कि प्रोटीन की संरचनात्मक जानकारी को सीधे जटिल 3D आकारों के रूप में देखने के बजाय numerical representation में बदला जा सकता हैं|
इसके बाद कंप्यूटर इन representations की तुलना तेजी से कर सकता हैं|
इसका संभावित फायदा यह हैं कि वैज्ञानिक बड़ी संख्या में प्रोटीनो को अधिक कुशल तरीके से आपस में compare कर सकें| आधिकारिक जानकारी के अनुसार, Jerry के मॉडल ने महत्वपूर्ण structural features को बनाए रखते हुए प्रोटीन संरचना की तुलना को अधिक efficient बनाने की क्षमता दिखाई|
यही कारण हैं कि इस प्रोजेक्ट को computational biology के क्षेत्र में काफी महत्वपूर्ण माना गया|
अज्ञात प्रोटीन हिस्सों को समझने में मिल सकती हैं मदद
Jerry Xu के मॉडल का एक संभावित उपयोग ऐसे प्रोटीन क्षेत्रों को समझने में हो सकता हैं, जिनका कार्य अभी पूरी तरह ज्ञात नहीं हैं|
यदि किसी अज्ञात हिस्से की संरचना किसी ऐसे प्रोटीन के हिस्से से मिलती-जुलती हैं जिसका कार्य वैज्ञानिक पहले से जानते हैं, तो इस समानता से उस अज्ञात हिस्से के संभावित कार्य के बारे में नए संकेत मिल सकते हैं|
इस तरह AI आधारित structural comparison वैज्ञानिकों के लिए एक अतिरिक्त शोध उपकरण बन सकता हैं| हालांकि इसका मतलब यह नहीं हैं कि मॉडल अपने आप किसी बीमारी का इलाज खोज लेगा या किसी प्रोटीन का कार्य निश्चित रूप से बता देगा| यह वैज्ञानिकों को शोध प्रक्रिया में उपयोगी जानकारी उपलब्ध कराने की दिशा में एक तकनीकी तरीका हैं|
Jerry Xu को मिले $90,000
Jerry Xu ने 2026 Regeneron Science Talent Search में पांचवां स्थान हासिल किया| इस उपलब्धि के लिए उन्हें $90,000 का पुरस्कार मिला|
Regeneron Science Talent Search अमेरिका में हाई स्कुल के विद्यार्थियों के लिए आयोजित होने वाली प्रमुख विज्ञान शोध प्रतियोगिताएं में से एक हैं| 2026 में अलग-अलग वैज्ञानिक क्षेत्रों में काम करने वाले विद्यार्थियों को उनके शोध के लिए सम्मानित किया गया|
Society for Science के आधिकारिक रिकॉर्ड में Jerry Xu को पांचवें स्थान का विजेता और $90,000 अवार्ड प्राप्त करने वाला छात्र बताया गया हैं|
Jerry Xu पढ़ाई के साथ विज्ञान में भी सक्रिय
Jerry Xu Lexington High School के छात्र हैं| वह स्कुल की math team और science bowl club के कप्तान भी रहे हैं|
उनकी रूचि केवल अपने प्रोजेक्ट तक सीमित नहीं हैं| Society for Science के अनुसार, उन्होंने अन्य विद्यार्थियों के लिए विज्ञान से जुड़ी गतिविधियों में भी योगदान दिया हैं| उन्होंने एक summer science lecture series शुरू करने में सह-स्थापना की भूमिका निभाई, जिसमें स्कुल स्तर के विद्यार्थियों को biology और mathematics जैसे विषयों से जुड़े पाठ और प्रयोगों के माध्यम से सीखने का अवसर मिलता हैं|
इसके अलावा वह programming से जुड़े काम से भी दुसरे विद्यार्थियों की मदद करते हैं|
AI और कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग में भी रूचि
Jerry Xu का तकनीकी काम केवल protein research तक सीमित नहीं हैं|
Society for Science के अनुसार, वह पिछले कुछ वर्षो से छात्र programmers की एक टीम का नेतृत्व भी कर रहे हैं| यह टीम स्थानीय लोगों को उनके शहर के municipal budget से जुड़ी जानकारी समझने में मदद करने के लिए एक free chatbot विकसित और maintain करती हैं|
इससे पता चलता हैं कि Jerry AI और programming को अलग-अलग समस्याओं के समाधान में इस्तेमाल करने में रूचि रखते हैं|
Jerry ने अपने मॉडल की ट्रेनिंग कैसे की?
Society for Science की एक विस्तृत जानकारी के अनुसार, Jerry ने अपने AI मॉडल को प्रोटीन से जुड़ी बड़ी मात्र में structural information के आधार पर विकसित किया| उनके काम में transformer-based neural network architecture का इस्तेमाल किया गया|
इस मॉडल को प्रोटीन की संरचनात्मक समानता को समझने और numerical embeddings के जरिए तुलना करने के उद्देश्य से तैयार किया गया था| Society for Science के अनुसार, उनके काम में 300,000 protein pairs पर training का उल्लेख हैं|
यह तरीका आधुनिक AI systems में इस्तेमाल होने वाली representation learning की अवधारणा से जुड़ा हैं, जहाँ जटिल जानकारी को ऐसी numerical form में बदला जाता हैं जिसे मशीन अधिक आसानी से पprocess कर सके|
निष्कर्ष:-
Massachusetts के 17 वर्षीय Jerry Xu ने artificial intelligence और computational biology के क्षेत्र में अपने शोध से खास पहचान बनाई हैं| उन्होंने ऐसा AI मॉडल विकसित किया जो protein structures से जुड़ी जानकारी को numerical representations में बदलकर उनकी तुलना को अधिक efficient बनाने में मदद करता हैं|
उनके इसी research project ने उन्हें 2026 Regeneron Science Talent Search में पांचवां स्थान और $90,000 का पुरस्कार दिलाया|
Jerry का काम यह भी दिखाता हैं कि AI का भविष्य केवल सामान्य applications तक सीमित नहीं हैं| Biology और medicine से जुड़े जटिल research problems में भी AI आधारित computational methods महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं|