मिलिए मॉर्गन बर्क से

मॉर्गन बर्क दक्षिण वेल्स में बड़े हुए, उन्हें कंप्यूटर और वीडियो गेम कैसे काम करते हैं, इस बात में हमेशा से दिलचस्पी रही। "मैं लगभग छह साल की उम्र से वीडियो गेम खेल रहा हूँ और कंप्यूटर का इस्तेमाल कर रहा हूँ," वे कहते हैं। "गैर-खिलाड़ी पात्र और एआई… मुझे हमेशा से यह आकर्षित करता रहा है कि वे दुनिया में कैसे नेविगेट करते हैं।" वह शुरुआती जिज्ञासा उनके साथ बनी रही, और आज वे कार्डिफ विश्वविद्यालय में एप्लाइड सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में बीएससी के अंतिम वर्ष में हैं—एक ऐसा कोर्स जो शुद्ध सिद्धांत के बजाय प्रोग्रामिंग, टीमवर्क और व्यावहारिक समस्या-समाधान पर आधारित है। "यह मेरे लिए वाकई बहुत उपयुक्त है," वे कहते हैं, "क्योंकि मुझे तकनीक को सिर्फ किताबों में नहीं, बल्कि असल में काम करते हुए देखना पसंद है।"

हालाँकि मॉर्गन लंबे समय से एआई की ओर आकर्षित थे, वे स्वीकार करते हैं कि विश्वविद्यालय जाने से पहले उन्हें इसके बारे में लगभग कोई जानकारी नहीं थी। उनकी डिग्री में भी इसे गहराई से शामिल नहीं किया गया था, इसलिए उन्होंने स्वतंत्र रूप से इसका अध्ययन किया। उनका बड़ा मोड़ तब आया जब उन्होंने फॉर्मूला स्टूडेंट एआई की खोज की, जो स्वायत्त रेसिंग पर केंद्रित एक प्रतियोगिता है। लगभग उसी समय, उन्होंने आईबीएम स्किल्सबिल्ड और आईबीएम ग्रेनाइट के बारे में जाना। "मुझे एहसास हुआ कि आज IBM कितना सक्रिय और प्रासंगिक है, इसलिए AI में उनकी भूमिका देखना आश्चर्यजनक था," मॉर्गन कहते हैं। इसने सीखने को एक व्यावहारिक, प्रतिस्पर्धी परियोजना के साथ जोड़ने का द्वार खोल दिया।

IBM SkillsBuild के माध्यम से, मॉर्गन ने अपनी तकनीकी जानकारी और एआई के प्रति दृष्टिकोण दोनों को गहरा किया। "वहाँ 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फंडामेंटल्स' नामक एक कोर्स है, जिसने एआई के उपयोग में मेरी समझ को गहरा किया। लेकिन इसने एआई नैतिकता और जिम्मेदार विकास जैसी अन्य बातें भी शामिल कीं, जिनके बारे में मैंने सुना तो था लेकिन कभी ठीक से शोध या विचार नहीं किया था," वे बताते हैं। उन्होंने कार्यस्थल कौशल के कोर्स भी लिए, जिनमें टीमवर्क, एजाइल मेथडोलॉजी और संचार पर जोर दिया गया—ये कौशल तुरंत ही नेता के रूप में काम में आए।कार्डिफ ऑटोनॉमस रेसिंग (CAR)"वे सभी हस्तांतरणीय कौशल थे जो रेसिंग टीम की स्थापना करते समय उन्हें मजबूत करने और आगे बढ़ाने के लिए वास्तव में मूल्यवान थे," मॉर्गन कहते हैं। IBM Granite पर एक कोर्स ने उन्हें AI के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करना सिखाया। "यह काफी गहन था और इसमें आपको Granite का सही तरीके से उपयोग करना और इसका अधिकतम लाभ उठाना सिखाया गया," वे कहते हैं।

मॉर्गन की टीम परियोजना के हर पहलू में आईबीएम ग्रेनाइट का उपयोग करती है। "हम ग्रेनाइट का उपयोग कुछ तरीकों से करते हैं। हम इसका तकनीकी रूप से उपयोग करते हैं, हमारे सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र में विकास के लिए, हम इसका उपयोग संगठनात्मक कामों के लिए करते हैं जैसे कि प्रतियोगिताओं में जाने की लॉजिस्टिक्स, और यह हमें खर्च के अनुमानों का त्वरित सारांश दे सकता है," वह समझाते हैं। "अंत में, हम इसका उपयोग प्रतियोगिताओं में अपनी व्यावसायिक टीम के लिए करते हैं, जो फंडिंग पिचों और प्रस्तुतियों के लिए विचार देती है।" वे ग्रेनाइट के अपने उपयोग का वर्णन "लगभग एक सलाहकार की भूमिका की तरह" के रूप में करते हैं। यह इंजीनियरों के रूप में हमारी जगह नहीं लेता, लेकिन यह हमें बताता है कि हमने कुछ गलत किया है या हमें कोई सुझाव देता है, जो वास्तव में बहुत मूल्यवान है।"

शुरू से CAR बनाना एक बड़ी चुनौती थी। "मैं मूल रूप से विश्वविद्यालय की भौतिक कार-निर्माण टीम में रुचि रखता था, लेकिन मेरे कौशल वास्तव में हस्तांतरणीय नहीं थे… मुझे इंजन बनाना नहीं आता," वह कहते हैं। इसलिए, उन्होंने एक छात्र AI रेसिंग टीम का विचार पेश किया। "मैं अकेले कंप्यूटर विज्ञान स्कूल गया और मूल रूप से कहा, 'यहाँ कुछ वाकई शानदार हो सकता है। हमें यह करना चाहिए।' उन्हें यह विचार बहुत पसंद आया, उन्होंने हमें फंडिंग दी और परियोजना को हरी झंडी दिखाई।" मॉर्गन ने लगभग 30 सदस्यों की भर्ती की, जिनमें से लगभग 20 समर्पित टीम प्रतिभागी बने।

सिल्वरस्टोन में CAR ने जिन चुनौतियों—धारणा, मार्ग नियोजन, नियंत्रण प्रणालियाँ, जोखिम मूल्यांकन—का सामना किया, वे वास्तविक दुनिया के उद्योगों की जटिलता को दर्शाती हैं। "हम जो चुनौतियाँ हल कर रहे हैं, वे सीधे आधुनिक उद्योगों की जटिल मांगों को दर्शाती हैं, लॉजिस्टिक्स से लेकर स्मार्ट शहरों तक," वे कहते हैं। तकनीकी कौशल से परे, टीम ने एक मॉक निवेश प्रस्ताव भी प्रस्तुत किया, जिसमें "सिर्फ हमारी तकनीकी क्षमता ही नहीं बल्कि बाजार की गतिशीलता और व्यावसायिक व्यवहार्यता की मजबूत समझ" का भी प्रदर्शन किया गया। मॉर्गन के लिए, यह उनके पहले वर्ष का एक मुख्य आकर्षण था। "हमने यूके के सिल्वरस्टोन रेस सर्किट में वास्तव में चार या पांच दिनों तक प्रतिस्पर्धा करने के लिए लगभग ग्यारह या बारह लोगों को लाया था। यह अद्भुत था। हमने उसी प्रतियोगिता में भाग ले रहे अन्य छात्रों के साथ बेहतरीन संबंध बनाए। हमने वहां प्रतिभा की तलाश में स्टॉल लगाने वाली कंपनियों के साथ भी बेहतरीन संबंध बनाए, और हम आईबीएम के जॉन मैकनामारा से भी मिले। हमने उनसे बातचीत की, उन्होंने चारों ओर देखा, और एक प्रायोजक से आमने-सामने मिलना काफी प्रभावशाली था। मुझे वास्तव में संबंध बनाने और उस माहौल से घिरे होने का आनंद आया।"

आगे देखते हुए, मॉर्गन CAR को बढ़ाना और नई ऊंचाइयों तक पहुंचना चाहता है। "अगले साल, हम शायद 10 और लोगों से सदस्यता बढ़ाना चाहते हैं, 20 से 25 छात्रों को सिल्वरस्टोन ले जाना चाहते हैं, और हमारा बड़ा लक्ष्य प्रतियोगिता में शीर्ष दस में जगह बनाना है," वह कहते हैं। दीर्घकालिक रूप से, वह सॉफ़्टवेयर इंजीनियर के रूप में उद्योग का अनुभव हासिल करने के बाद व्यवसाय प्रशासन में मास्टर डिग्री करना चाहता है और एक नेतृत्व भूमिका में आना चाहता है। वह CAR को स्वायत्त वाहन इंजीनियरों की अगली पीढ़ी को तैयार करने में योगदानकर्ता के रूप में देखता है, और मानता है कि स्वायत्त वाहनों के कार्यान्वयन से "हजारों जानें बच सकती हैं और मानव चालकों के कारण होने वाली हजारों घटनाओं को रोका जा सकता है।" वह यह भी मानता है कि CAR स्वायत्त वाहनों के प्रति सार्वजनिक धारणा को स्पष्ट करने में मदद कर सकता है—एक महत्वपूर्ण विचार जिसे टीम अन्वेषण करने और आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है।

एआई में शुरुआत करने के इच्छुक छात्रों के लिए, मॉर्गन की सलाह स्पष्ट है: "मुझे लगता है कि बुनियादी बातें सीखने के लिए, मुझे IBM SkillsBuild की ओर इशारा करना होगा… यह बस शुरुआत करने और आपको एआई के बारे में सीखने के लिए सही मानसिकता में लाने का एक अच्छा तरीका है। इसके अलावा, बस शुरू करें: वीडियो देखें, पेपर पढ़ें, विकास वातावरण में कुछ आज़माएँ।" वे आगे कहते हैं, "एआई को सलाहकार के रूप में इस्तेमाल किया जाना चाहिए, न कि प्रतिस्थापन के रूप में। यह हमें स्मार्ट तरीके से काम करने में मदद करता है लेकिन फिर भी यह मानवीय रचनात्मकता और निर्णय लेने पर निर्भर करता है।" मॉर्गन की यात्रा दिखाती है कि सही मार्गदर्शन, उपकरणों और दृढ़ता के साथ, छात्र न केवल एआई सीख सकते हैं बल्कि इसे जैसे प्रोजेक्ट्स में भी लागू कर सकते हैंकार्डिफ ऑटोनॉमस रेसिंग (CAR)जो दूसरों को प्रेरित करते हैं और एक ठोस प्रभाव डालते हैं।