Tuesday, May 6, 2025

थोरात सर: एक प्रेरणादायी गुरु



 थोरात सरांचा प्रेरणादायी जीवनप्रवास

(प्रा. डॉ. जयवंत भीमराव थोरात सरांबद्दल कृतज्ञता व्यक्त करताना, त्यांच्या प्रेरणादायी प्रवासाचा उल्लेख करणे महत्त्वाचे आहे. एका सामान्य कुटुंबात जन्म घेऊनही त्यांनी तीव्र बुद्धीमत्तेच्या जोरावर शिक्षण घेतले. प्रतिकूल परिस्थितीतही हार न मानता, त्यांनी शिक्षणासाठी संघर्ष केला आणि भौतिकशास्त्र विषयात उच्च शिक्षण घेतले. सचोटी आणि संस्थेवरील निष्ठेमुळे त्यांनी नोकरीतील अडचणींवर मात केली. ते केवळ निष्ठावान शिक्षकच नव्हते, तर शुद्ध आचरणाचे आणि सकारात्मक दृष्टिकोन असलेले मार्गदर्शक आहेत. त्यांच्या यशस्वी कारकिर्दीबद्दल अभिनंदन आणि निवृत्तीच्या पुढील वाटचालीस शुभेच्छा.)

आज मी माझ्या जीवनातील एका अत्यंत महत्त्वाच्या व्यक्तीबद्दल कृतज्ञता व्यक्त करण्यासाठी लेखणी हाती घेतली आहे – ते म्हणजे प्रा. डॉ. थोरात सर. प्रा. डॉ. जे बी तथा जयवंत भीमराव थोरात यांचा जन्म १ मे १९६५ रोजी कराड तालुक्यातील कालवडे या एका छोट्याशा गावात झाला. एका शेतकरी कुटुंबात जन्मलेल्या थोरात सरांनी लहानपणापासूनच आपल्या कुशाग्र बुद्धीमत्तेची आणि तीव्र इच्छाशक्तीची ओळख करून दिली.

कालवडे येथील प्राथमिक शाळेत त्यांनी आपले पहिली ते सातवी पर्यंतचे प्राथमिक शिक्षण पूर्ण केले. गावात पुढील शिक्षणाची सोय नसल्यामुळे, त्यांना जवळपास ५ किलोमीटर दूर राष्ट्रीय महामार्गावर असलेल्या वाठार येथील दानशूर बंडो गोपाळ मुकादम हायस्कुल शाळेत जाऊन शिक्षण घ्यावे लागले. शाळेत ये-जा करण्यासाठी त्यांना दररोज पायी जावे लागत असे . शाळेतील विज्ञान शिक्षक अशोक घाडगे सर यांनी त्यांच्या मनात विज्ञानाबद्दल आवड निर्माण केली. विशेषतः भौतिकशास्त्र विषयातील त्यांची उत्कृष्ट समज पाहून, जयवंत सरांनी उच्च शिक्षणामध्ये भौतिकशास्त्र विषयात स्पेशलायझेशन करण्याचा निर्णय घेतला.

१९८१ मध्ये, त्यांनी प्रथम श्रेणीत दहावी उत्तीर्ण करून शाळेत प्रथम क्रमांक मिळावीला आणि पुढील शिक्षणासाठी कराडमधील एसजीएम महाविद्यालयात प्रवेश घेतला. १९८३ ते १९८६ या काळात त्यांनी जुनियर आणि नंतर सिनियर कॉलेज मध्ये विज्ञान शाखेतील पदवी शिक्षण (बी.एस्सी.) विशेष प्राविण्यासह पूर्ण केले. या काळात त्यांना एम. एम.कदम सर, व्ही. के. निकम सर व मिरजकर सर यांसारख्या समर्पित शिक्षकांचे मार्गदर्शन लाभले. थोरात सरांनी बी.एस्सी. परीक्षेत प्रथम क्रमांक मिळवला होता. त्यानंतर, त्यांनी शिवाजी विद्यापीठातून एम. एस्सी. पदवी मिळवली, जिथे त्यांनी ॲडव्हान्स इलेक्ट्रॉनिक्स या स्पेशलायझेशन मध्ये डिस्टिंगशन मिळवीत विद्यापीठ गुणवत्ता यादीत आठवा क्रमांक मिळवला. एम. एस्सी. मध्ये शिक्षण घेत असताना, त्यांनी आपल्या आवडीच्या डिजिटल इलेक्ट्रॉनिक्स विषयावर प्रभुत्व मिळवले.

एम. एस्सी. पूर्ण झाल्यावर, नोकरीच्या शोधात असताना, ते आपल्या वडिलांसोबत लोणंद येथील सायन्स कॉलेजचे मध्ये हजर झाले व तेथेच प्राचार्य आदरणीय प्राध्यापक दीपा महानवर यांना भेटले. महानवर सरांनी त्यांच्यातील क्षमता ओळखून रयत शिक्षण संस्थेत नोकरी देण्याचे आश्वासन दिले. त्यावेळी, संस्थेत पार्ट-टाइम, फुल-टाइम आणि स्थानिक नियुक्त्यांसारख्या विविध प्रकारच्या नियुक्त्या होत्या. सुरुवातीला त्यांची इलेक्ट्रॉनिक्स विषयासाठी पार्ट-टाइम नियुक्ती झाली, परंतु काही कारणांमुळे त्यांना कायमस्वरूपी नोकरीची ती संधी मिळाली नाही. त्यानंतर, १९९१ मध्ये त्यांची भौतिकशास्त्र विषयावर पुनर्नियुक्ती झाली आणि त्यांना परिवीक्षा आदेश (प्रोबेशन ऑर्डर) मिळाली. परंतु, काही कालावधीनंतर संस्थेतील काही शिक्षक सरप्लस झाल्याने अन्य ठिकाणी स्थानांतरण झाले, ज्यात थोरात सरांचाही समावेश होता.

अशा प्रकारे, थोरात सरांना सुरुवातीच्या काळात कायमस्वरूपी नोकरी मिळवण्यासाठी अनेक अडचणींचा सामना करावा लागला. इतर सहकारी शिक्षकमित्र संस्थेत कायम झाले असताना, ते मात्र तुटपुंज्या पगारात काम करत राहिले. परंतु, त्यांनी खचून न जाता, आपल्या प्रामाणिक प्रयत्नांवर विश्वास ठेवत तसेच कर्मवीर अण्णांच्या रयत शिक्षण संस्थेवरील निष्ठेपोटी आणि महानवर सरांनी दिलेल्या शब्दाचा आदर करत संस्थेत काम करत राहिले. अखेरीस, १९९८ पासून खऱ्या अर्थाने अनुदानित महाविद्यालयातील त्यांची शिक्षक म्हणून कारकीर्द स्थिर झाली.

त्यांच्या ३७ वर्षांच्या कारकिर्दीत, त्यांनी लोणंद येथे १४ वर्षे, रामानंदनगर येथे ११ वर्षे आणि कराड येथे ६ वर्षे अध्यापन कार्य केले. रयत शिक्षण संस्थेत विविध ठिकाणी कार्यरत असताना, त्यांनी सातारा, पुणे आणि सांगली जिल्ह्यांमध्ये आपली सेवा दिली. परंतु, त्यांच्या कारकिर्दीतील सर्वाधिक काळ सातारा जिल्ह्यातच व्यतीत झाला आणि त्यांना आपल्या मातृसंस्थेतून, म्हणजेच एस.जी.एम. महाविद्यालयातूनच म्हणजे जेथून शिकले तिथूनच भौतिकशास्त्र विभागाचे विभागप्रमुख व महाविद्यालयाचे उप प्राचार्य म्हणून सेवानिवृत्त होण्याचे भाग्य लाभले.

पीएच.डी. मध्ये प्रवेश घेतल्यानंतरही त्यांच्या अडचणी संपल्या नव्हत्या. त्यांना मिळालेल्या मार्गदर्शकांकडे स्वतःची प्रयोगशाळा नसल्यामुळे, त्यांना इस्लामपूर येथील मित्राच्या प्रयोगशाळेत सोय करून घ्यावी लागली. त्यानंतर, प्रतिनियुक्तीवर (डेप्युटेशन) शिवाजी विद्यापीठात जाऊन त्यांनी आपले संशोधन प्रामाणिकपणे, निष्ठेने आणि वेळेत पूर्ण केले.

सरांचे बंधू गुणवंतराव हे देखील भौतिकशास्त्राचे शिक्षक आहेत आणि ते बत्तीस शिराळा येथे कार्यरत आहेत. सरांना एक मुलगा- संग्राम आणि एक मुलगी- क्रांती अशी दोन मुले आहेत. त्यांची मुलगी एम.फार्मसी असून एका प्रतिष्ठित कंपनीत कार्यरत आहे, तर मुलगा बी.ई. पूर्ण करून स्पर्धा परीक्षांची तयारी करत आहे.

निवृत्तीनंतर, सरांचे जीवन समाधानी आणि आरामदायी आहे. तरीही, त्यांनी आपले ज्ञानदानाचे कार्य कोणत्या ना कोणत्या स्वरूपात सुरू ठेवावे, अशी अपेक्षा व्यक्त केली जात आहे. तसेच, ग्रामीण भागातील होतकरू विद्यार्थ्यांसाठी त्यांनी मार्गदर्शन करावे, अशी इच्छा व्यक्त केली जात आहे. आणि मला खात्री आहे की, सर आपल्या ज्ञानाचा उपयोग विद्यार्थ्यांच्या भल्यासाठी व समाजाच्या कल्याणासाठी नक्की करतील.

*******

डॉ. थोरात: शैक्षणिक उंची आणि नैतिकतेचा संगम

डॉ. जयवंत थोरात सरांनी भौतिकशास्त्राचे प्राध्यापक आणि विभागप्रमुख म्हणून काम केले. त्यांची शैक्षणिक पात्रता खूप उच्च आहे. त्यांनी विज्ञान शाखेचे डीन आणि भौतिकशास्त्र अभ्यास मंडळाचे अध्यक्ष म्हणूनही काम केले. त्यांचे योगदान शिवाजी विद्यापीठातही महत्त्वाचे होते, जिथे ते भौतिकशास्त्र अभ्यास मंडळाचे सदस्य होते.

त्यांना ३४ वर्षांचा पदवी स्तरावरचा आणि ५ वर्षांचा पदव्युत्तर स्तरावरचा अध्यापनाचा अनुभव आहे. त्यांनी रयत शिक्षण संस्थेमध्ये अनेक महाविद्यालयांमध्ये काम केले आणि विद्यार्थ्यांना मार्गदर्शन केले. लोणंद, मलकापूर, पिंपरी-पुणे, दहिवडी, पुसेगाव, कोरेगाव, रामानंदनगर, कराड येथे सेवा केली त्यामध्ये लोणंद, रामानंदनगर आणि कराड येथे दीर्घ सेवा केली.

सरांनी मटेरियल सायन्स, थिन फिल्म, इलेक्ट्रोडिपॉझिशन आणि होलोग्राफी यांसारख्या विषयात संशोधन केले आहे. त्यांनी अनेक शोधनिबंध प्रकाशित केले आहेत. सरांनी राष्ट्रीय आणि आंतरराष्ट्रीय परिषदांमध्ये अनेक शोधनिबंध सादर केले आहेत. त्यांनी कार्यशाळांचे आयोजन केले आणि त्यात सक्रिय सहभाग घेतला. त्यांचे हे योगदान शिक्षण क्षेत्रात खूप मोलाचे आहे. त्यांना 'प्राचार्य आर. डी. माने निष्ठावान गुणी रयत सेवक पुरस्कार' आणि 'सांगली जिल्हा काँग्रेस सेवादल पुरस्कार' यांसारखे प्रतिष्ठित पुरस्कार मिळाले आहेत. त्यांच्या नावावर अनेक पेटंटही आहेत.

डॉ. थोरात सर हे एक निष्ठावान शिक्षक म्हणून ओळखले जातात. त्यांनी रयत शिक्षण संस्थेत कर्मवीर अण्णांच्या आदर्शांनुसार प्रामाणिकपणे सेवा केली, जी त्यांच्या संस्थेवरील निष्ठेची आणि कामाप्रती असलेल्या बांधिलकीची साक्ष देते. त्यांच्या चारित्र्याची शुद्धता ही आणखी एक उल्लेखनीय बाब आहे. शिक्षक म्हणून काम करताना त्यांनी आपले चारित्र्य जाणीवपूर्वक जपले. त्यांच्या नैतिक आचरणाचा विद्यार्थ्यांवर खूप मोठा प्रभाव होता. महाविद्यालयात त्यांची वेषभूषा आणि नीटनेटकेपणा त्यांच्या व्यक्तिमत्त्वाची छाप सोडत असे, ज्यामुळे ते विद्यार्थ्यांसाठी एक आदर्श ठरले.

सर एक विद्यार्थीप्रिय शिक्षक आहेत. ते वर्गात येण्यापूर्वी चांगला अभ्यास करत आणि विद्यार्थ्यांना उत्कृष्ट मार्गदर्शन करत. त्यांच्या मार्गदर्शनाखाली अनेक चांगले विद्यार्थी घडले, यावरून त्यांची विद्यार्थ्यांप्रति असलेली तळमळ आणि समर्पण दिसून येते. विद्यार्थ्यांवर त्यांच्या व्यक्तिमत्त्वाचा एक वेगळा ठसा होता आणि त्यांची प्रतिमा नेहमीच एक प्रेमळ आणि मार्गदर्शक शिक्षकाची राहिली.

त्यांच्यातील आणखी एक महत्त्वाचा गुण म्हणजे त्यांचे आनंदी आणि सकारात्मक दृष्टिकोन. ते नेहमीच उत्साही आणि सकारात्मक विचार करणारे होते. त्यांनी कधीही कोणत्याही सहकाऱ्याला दुखावले नाही आणि जर कोणी त्यांना त्रास देण्याचा प्रयत्न केला, तरी त्यांनी त्याकडे दुर्लक्ष केले. त्यांचे हे सकारात्मक आणि क्षमाशील व्यक्तिमत्त्व त्यांना त्यांच्या सहकाऱ्यांमध्ये प्रिय बनवते. त्यांनी जिथे जिथे काम केले, तेथील सहकारी त्यांच्यावर प्रेम करत होते, हे त्यांच्या मिलनसार स्वभावाचे आणि इतरांना सोबत घेऊन चालण्याच्या वृत्तीचे द्योतक आहे.

सर केवळ एक चांगले शिक्षकच नव्हे, तर एक कर्तव्यदक्ष मुलगा, भाऊ, वडील आणि पती म्हणूनही आदर्श आहेत. त्यांचे स्वच्छ, पारदर्शक आणि निस्वार्थी मन त्यांना इतरांपेक्षा वेगळे ठरवते. ते नेहमीच दुसऱ्यांना मदत करण्यासाठी तत्पर असत आणि त्यांच्या सुखदुःखात सहभागी होत.

डॉ. जयवंत थोरात सर एक निष्ठावान शिक्षक, शुद्ध चारित्र्याचे पालन करणारे, विद्यार्थीप्रिय मार्गदर्शक आणि सकारात्मक दृष्टिकोन असलेले एक आदर्श व्यक्तिमत्त्व आहेत. त्यांची सेवानिवृत्ती निश्चितच शिक्षण क्षेत्रात एक पोकळी निर्माण करेल, परंतु त्यांची शिकवण आणि आदर्श नेहमीच इतरांना प्रेरणा देत राहतील. (हा गुणवैशिष्ट्यांचा भाग सरांचे प्राणिशास्त्र विषयाचे रयत मधील सहकारी मित्र प्रा डॉ. रामदास बोडरे यांच्या मनोगतातून घेतला आहे)

*******

प्रा. डॉ. थोरात सरांना दंडवत: एक प्रेरणादायी गुरु आणि मार्गदर्शक


सरांच्या जवळजवळ ३८ वर्षांच्या प्रदीर्घ आणि समर्पित सेवेचा मी साक्षीदार आहे. सर, तुमच्या ज्ञानाचा आणि अनुभवाचा लाभ अनेक पिढ्यांना मिळाला, हे निश्चितच प्रेरणादायी आहे. आणि याचा एक भाग्यवान लाभार्थी म्हणून मी आपले मनःपूर्वक आभार मानतो आणि पुढील वाटचालीस खूप खूप शुभेच्छा देतो! 

सरांशी माझी ओळख लोणंद महाविद्यालयात १९८९ साली झाली. तेव्हा सर हंगामी तत्वावर कार्यरत होते. महाविद्यालयाचे प्राचार्य महानवर सरांनी माझी वैयक्तिक काळजी घेण्याची जबाबदारी थोरात सरांवर सोपवली होती. विद्यापीठाच्या मागील प्रश्नपत्रिका माझ्याकडून सोडवून घ्यायच्या, त्यांच्या सूचना नियमित असायच्या. नोट्स देणं असो, अभ्यासाची विचारपूस करणं असो, सरांचं माझ्यावर सतत लक्ष असे. त्यांनी घेतलेल्या काळजीमुळेच मी विद्यापीठातील माझी गुणवत्ता टिकवून ठेवू शकलो. खरंच, सरांचे माझ्या शैक्षणिक जीवनातील योगदान खूप मोठे आहे.

१९८९ ते १९९२ या तीन वर्षांच्या लोणंद येथील मार्गक्रमणात जेव्हढा महानवर सरांचा सहभाग राहीला त्याहून मोठा आणि महत्वाचा सहभाग थोरात सरांचा ! त्यावेळी त्यांना शक्य असलेली सर्व मदत केल्यामुळेच तेव्हा मी यश मिळवू शकलो. सरांनी मला त्यावेळी लागणारी क्रमिक पुस्तके, प्रश्नसंच, नोट्स आणि लागणाऱ्या सर्व गोष्टी अगदी पालकांप्रमाणे पुरवल्याचं आठवतंय. प्रत्येक लहान-सान गोष्ठीसाठी प्रोत्साहन नसतं तर बी.एस्सी.त सुवर्णपदक मिळालं नसतं असं मी मानतो ! त्यांची कष्ट करण्याचे तयारी, सुस्वभाव, विद्यार्थी घडवण्याची जिद्द, नेहमी मदत करण्याची तयारी ही जवळून पाहिलेले गुण ! पाय जमिनीवर ठेवून आभाळाकडे पाहणारं व्यक्तिमत्व म्हणल्यास वावगं ठरू नये.

सरांचा शिकवण्यामध्ये तर हातखंडा होताच, पण त्यासोबतच त्यांचे हस्ताक्षरही अतिशय सुंदर होते आणि ते आम्हाला सुंदर, परिपूर्ण नोट्स देत. त्यामुळे आम्हाला इतर संदर्भ पुस्तकांचा फारसा वापर करावा लागला नाही. केवळ त्यांच्या नोट्सवर अभ्यास करून मी त्यावेळेस विशेष प्रावीण्य मिळवले आणि हे माझ्या आयुष्यातील सरांचे एक अमूल्य योगदान आहे.

मला आठवतं, त्या काळात लोणंद महाविद्यालयाला सरकारकडून अनुदान मिळत नव्हतं आणि त्यामुळे महाविद्यालयात प्रवेश घेणाऱ्या विद्यार्थ्यांची संख्याही तशी कमी असायची. अशा परिस्थितीत महाविद्यालयात असणारे थोरात सरांसारखे सर्व शिक्षक लोणंद आणि परिसरातील गावोगावी जाऊन, बारावीचा निकाल लागल्यावर विद्यार्थ्यांच्या घरी भेट देत आणि पालकांना महाविद्यालयातील शिक्षणाचे महत्त्व समजावून सांगत. यासाठी त्यांनी सायकल आणि दुचाकीवरून केलेला प्रवास मी स्वतः पाहिला आहे.

महाविद्यालयाला अनुदान नसल्यामुळे शिक्षकांचे पगारही खूप कमी होते. मला वाटतं, त्यावेळी महिना पाचशे रुपये पगारावर हे सर्व शिक्षक काम करत होते. पण त्यांच्या कामात कुठेही औपचारिकतेचा अभाव नव्हता. ते पूर्ण प्रामाणिकपणे आणि तन्मयतेने आपले काम करत होते आणि विद्यार्थ्यांचे भविष्य घडवत होते. त्यावेळेस प्राचार्यांच्या मार्गदर्शनाखाली काम केलेल्यांपैकी बरेच जण पुढे रयत शिक्षण संस्थेत माझ्या ओळखीचे प्राध्यापक आणि प्राचार्य झाले, याचा मला आनंद आहे.

मी जेव्हा एम.एस्सी.ला गेलो, तेव्हा सरांचा संपर्क थोडा कमी झाला, पण मला हे माहीत होतं की त्यांची कायमस्वरूपी नियुक्ती झाली नव्हती आणि रयत शिक्षण संस्थेतील वेगवेगळ्या महाविद्यालयांमध्ये त्यांची बदली होत होती. त्यानंतर त्यांना नेट-सेट परीक्षा उत्तीर्ण होण्याची गरज होती. मी विद्यापीठात प्राध्यापक झाल्यानंतर सरांनी एम.फिल.ला प्रवेश घेतला.

एम.फिल.ला प्रवेश घेतल्यानंतर, आपला विद्यार्थी इथे प्राध्यापक आहे आणि त्याची नक्की मदत होईल, असा विचार सरांनी कधीच केला नाही. कारण ते स्वतः एक उत्कृष्ट आणि प्रामाणिक विद्यार्थी होते. दुर्दैवाने, थेअरी परीक्षा पास होऊनही त्यांना त्यांची पदवी पूर्ण करता आली नाही.

त्यानंतर जेव्हा जेव्हा सरांची भेट व्हायची, तेव्हा ते आम्हाला महाविद्यालयात असताना त्यांनी केलेले संस्कार आणि आमच्यासाठी घेतलेले कष्ट याची आवर्जून आठवण यायची. त्यांची ती तळमळ पाहून नेहमीच त्यांच्या या उपकारांची परतफेड करावी, अशी भावना मनात दाटून येई, पण तशी संधी कधी मिळाली नाही. त्यांच्याविषयी माझ्या मनात असलेला आदर केवळ त्यांनी मला मदत केली किंवा माझे पालकत्व स्वीकारले म्हणूनच नव्हता, तर ते एक उत्कृष्ट शिक्षक होते. ते विषयातील अडचणी आणि शंका अतिशय विश्वासात घेऊन विद्यार्थ्याला सहज समजेल अशा भाषेत सांगायचे. आमची प्रत्येक भेट नेहमीच ऊर्जा देणारी असे.

पुढे, ज्या वेळेला सरांनी पुन्हा पीएच.डी.ला प्रवेश घेतला, तेव्हा ते माझे विद्यार्थी नसतानाही आमच्या प्रयोगशाळेत (लॅब) रुजू झाले. रुजू झाल्यानंतर त्यांनी स्वतःला माझा विद्यार्थी मानण्यास सुरुवात केली आणि एका विद्यार्थ्याप्रमाणे सर्व गोष्टी माझ्याकडे घेऊन येत. आपले संशोधन निकाल (रिझल्ट) दाखवत, ते माझ्याकडून तपासून घेत आणि त्यावर मनमोकळी चर्चा करत. त्यांनी स्वतः लिहिलेले शोधनिबंध (पेपर) देखील सरांनी माझ्याकडून तपासून घेतले आहेत. मला कधीकधी थोडं संकोचल्यासारखं व्हायचं, पण त्यांच्या त्या वृत्तीचा मला खूप अभिमान वाटायचा आणि आपल्या मार्गदर्शकाला मार्गदर्शन करण्याची संधी मिळते, याचा एक वेगळा आनंद आणि सार्थ अभिमान वाटायचा. सरांचे केवळ समर्पित कार्यच प्रेरणादायी नाही, तर त्यांची माणुसकी, नम्रता, परोपकार करण्याची भावना, स्नेह आणि नैतिकता खरोखरच अनुकरणीय आहेत.

मला वाटतं, मी आणि सर जवळजवळ एकाच काळात नोकरीत कायम झालो. त्यानंतर मात्र त्यांनी केलेल्या उच्च दर्जाच्या संशोधनामुळे त्यांची पुढील पदोन्नती सहज झाली. सरांच्या प्राध्यापक पदाच्या मुलाखतीसाठी मी तज्ञ म्हणून उपस्थित होतो, असे मला आठवतं. सरांनी सर्व प्रश्नांची अतिशय छान उत्तरे दिली. माझ्या बाबतीत एक वेगळाच योगायोग घडला होता – ज्या शिक्षकांनी मला घडवलं, त्यांना पदोन्नती देताना मी परीक्षक होतो!

पुढे, विविध महाविद्यालयांतील शिक्षकांच्या नियुक्तीच्या निवड समितीमध्ये काम करण्याची संधी मिळाली, तेव्हा मी विद्यार्थ्यांना विचारलेले प्रश्न त्यांना खूप आवडायचे. ते नेहमी त्या प्रश्नांचे कौतुक करत आणि अशा विचारांचा विद्यार्थी आपण घडवला याचा त्यांना नेहमी अभिमान वाटे. मुलाखतींदरम्यान विषयाचे आकलन आणि भौतिकशास्त्रात मी किती प्रगती केली आहे, याचा ते अचूक अंदाज लावू शकत होते. मी विभागप्रमुख किंवा भौतिकशास्त्र अभ्यास मंडळाचा अध्यक्ष झाल्यानंतर ते वेळोवेळी कोल्हापूरला माझी भेट घेतात आणि अभिनंदन करतात, हे ठरलेलेच असते.

माझ्या खासगी आयुष्यातील अडचणींवर कसे मार्ग काढायचे, याविषयी सरांनी वेळोवेळी मला मौल्यवान मार्गदर्शन केले आणि आधार दिला. त्यांच्या त्या सूचना खरोखरच खूप महत्त्वाच्या आणि उपयुक्त ठरल्या. नोकरीतील चढ-उतार, बदल्या आणि संसारातील नेहमीच्या प्रश्नांच्या पार्श्वभूमीवर सरांना मध्येच आजाराने गाठले होते, पण त्यांनी त्यावरही अतिशय खंबीरपणे मात केली, हे खरंच खूप मोठी गोष्ट आहे.

मी जेव्हा कराडला त्यांच्या गावी जातो, तेव्हा त्यांची नक्की भेट घेतो. आमचे एकमेकांच्या घरी नियमित येणे-जाणे असते. सरांनी आपल्या वागण्यातून आणि कृतीतून माझ्यावर केलेले अनेक चांगले संस्कार मी आजही जपून ठेवले आहेत आणि माझ्या स्वभावात सकारात्मक बदल घडवले आहेत. त्यामुळे सरांशी केवळ विद्यार्थी-शिक्षक एवढेच नव्हे, तर मार्गदर्शक, मित्र आणि आधारवड असे अनेक प्रकारचे नाते आहे.

सरांच्या पावलावर पाऊल ठेवून हेच ज्ञानदानाचे आणि मार्गदर्शनाचे कार्य पुढे नेण्याचा माझा संकल्प गेली काही वर्षे सुरू आहे आणि तो पुढेही सुरू राहील. खऱ्या अर्थाने हीच त्यांना त्यांच्या सेवापूर्ती दिनी माझी खरी सद्दिच्छा ठरेल. पुन्हा एकदा, सरांना सेवापूर्ती समारंभाच्या हार्दिक शुभेच्छा! नवीन जीवनप्रवासासाठी आपल्याला खूप खूप शुभेच्छा! येणारा काळ आपल्यासाठी सुख-समृद्धीचा आणि आनंदाचा असो, हीच ईश्वरचरणी प्रार्थना!

आपला नम्र विद्यार्थी,
केशव

*******







*******

Wednesday, April 30, 2025

शिकण्याची ओढ आणि एका शिक्षकाचा आदर्श

ज्ञानदानाची ज्योत (पिढी घडवणारा शिक्षक)

(माझ्या शैक्षणिक प्रवासात, एका प्रामाणिक प्राध्यापकापासून ते संशोधकापर्यंतचा अनुभव आहे. शाळेतील आवड, चांगल्या शिक्षकांचा प्रभाव आणि खरं ज्ञान समजून घेण्याचं महत्त्व यात आहे. भौतिकशास्त्र शिकवतानाचे आव्हान आणि सोप्या पद्धतीने शिकवण्याचा प्रयत्न यात समाविष्ट आहे. अध्यापनासोबतच संशोधन आणि सामाजिक बांधिलकीतून एक शिक्षक मार्गदर्शक कसा असतो हे दिसते. विद्यार्थ्यांशी जिव्हाळ्याचे संबंध आणि नवीन गोष्टी शिकण्याची तयारी यावर भर दिला आहे. प्रामाणिकपणा आणि निष्ठा एका आदर्श शिक्षकासाठी महत्त्वाचे आहेत.)


काल एका विद्यार्थ्याचा अनपेक्षितपणे आलेला फोन भूतकाळाच्या दालनात घेऊन गेला. दहा वर्षांपूर्वी एम.एस्सी. पूर्ण केलेला तो तरुण, आज एका महाविद्यालयात प्राध्यापक म्हणून कार्यरत आहे. त्याच्या आवाजातील शिकवण्याची तीव्र तळमळ आणि माझ्या अध्यापन शैलीबद्दलची आदरयुक्त उत्सुकता माझ्या मनात एक वेगळीच भावना निर्माण करून गेली. त्याच्या प्रश्नांमधून त्याला कदाचित माझ्या पावलावर पाऊल ठेवून तरुण पिढी घडवण्यासाठी योगदान देण्याची इच्छा स्पष्टपणे जाणवत होती. त्याला मी एका प्रामाणिक प्राध्यापक आणि समर्पित संशोधकाच्या जीवनाची, अर्थात माझी यशोगाथा सांगितली. ही केवळ एक कथा नाही, तर ज्ञान निर्मितीच्या पवित्र कार्यात आणि राष्ट्राच्या प्रगतीमध्ये निस्वार्थपणे योगदान देऊ इच्छिणाऱ्या प्रत्येक नवोदित शिक्षकाला दिशा दाखवणारी एक प्रेरणादीप आहे.

माझ्या शालेय जीवनात अभ्यासाची असलेली नैसर्गिक ओढ आणि कठोर परिश्रमाची तयारी यामुळे मी नेहमीच उत्कृष्ट यश संपादन केले. सातत्यपूर्ण चिकाटीच्या जोरावर वर्गात अव्वल स्थान टिकवून ठेवण्यात मला यश मिळाले. या शैक्षणिक प्रवासात मला अनेक ज्ञानयोगी भेटले. त्यांनी मला केवळ पुस्तकी ज्ञान दिले नाही, तर विज्ञानाची गोडी लावली. त्यांच्या सोप्या शिकवण्याच्या पद्धतीमुळेच मला हे यश प्राप्त करणे शक्य झाले, याबद्दल माझ्या मनात आजही कृतज्ञतेची भावना आहे. भविष्यात आपणही याच ज्ञानयज्ञामध्ये आपले जीवन समर्पित करावे, अशी तीव्र इच्छा तेव्हा माझ्या मनात अंकुरली होती, परंतु हे स्वप्न साकार करणे किती कठीण आहे याची मला जाणीवही होती.

अकरावी आणि बारावीमध्ये गणित आणि इलेक्ट्रॉनिक्स यांसारख्या विषयांची चांगली तयारी असल्यामुळे इतरांच्या तुलनेने  मला भौतिकशास्त्र अधिक सोपे वाटले. याच कारणामुळे, बीएससीसाठी मी भौतिकशास्त्र, इलेक्ट्रॉनिक्स आणि गणित या ग्रुपची निवड केली. माझ्या शैक्षणिक जीवनातील हा एक अत्यंत महत्त्वाचा आणि दूरदृष्टीचा निर्णय ठरला, ज्याने मला भविष्यात भौतिकशास्त्रात उच्च शिक्षण घेण्यासाठी भक्कम पाया तयार करून दिला.

पदवी आणि पदव्युत्तर शिक्षणामध्ये विद्यापीठाच्या गुणवत्ता यादीत मानाचे स्थान मिळवले असले तरी, आज मागे वळून पाहताना मला स्पष्टपणे जाणवते की त्यावेळी मी केवळ एक निष्ठावान परीक्षार्थी होतो. अभ्यासक्रमातील गोष्टी कंठस्थ करून परीक्षेत चांगले गुण मिळवणे हेच माझे प्राथमिक ध्येय होते. विषय नेमके का शिकायचे आहेत आणि त्यांचा माझ्या व्यक्तिमत्त्वावर कसा आणि किती प्रभाव पडणार आहे, याचा सखोल विचार त्यावेळी माझ्या तरुण मनात डोकावलाही नव्हता. त्यामुळे मी एका पारंपरिक पद्धतीने, पाठांतरावर अधिक भर देऊन माझा शैक्षणिक प्रवास सुरू ठेवला. असे नाही की मला विषयातील संकल्पना किंवा अभ्यासक्रम समजत नसे. मला तो समजत असे, पण तो कसा समजायला हवा होता आणि त्यावर विचार करून आपले मत कसे तयार करायचे, हे त्यावेळी समजत नव्हते, असे मला म्हणायचे आहे.

पदव्युत्तर शिक्षण घेत असताना माझ्या ज्ञानात भर पडली आणि मला एक महत्त्वपूर्ण सत्य उमगले की काही विषयांचा अभ्यास केवळ अभ्यासक्रमाच्या चौकटीत मर्यादित न ठेवता, त्यांची मुळे खोलवर रुजवून सखोलपणे अभ्यासणे अत्यावश्यक आहे. किंबहुना, त्या विषयांमध्ये खरी रुची निर्माण करून स्वतःहून अधिक ज्ञान मिळवणे हे यशाचे गमक आहे. जेव्हा मला हे स्पष्टपणे जाणवले की विषय स्वतः समजून घेतल्यास आणि त्यावर मनन केल्यासच आपण सेट किंवा नेटसारख्या प्रतिष्ठित स्पर्धा परीक्षांमध्ये सहज यश मिळवू शकतो, तेव्हा माझ्या अभ्यासाची दिशा पूर्णपणे बदलली.

जेव्हा मी खऱ्या अर्थाने संकल्पना आणि सिद्धांतांचा अर्थ लावत, विचारपूर्वक वाटचाल करायला सुरुवात केली, तेव्हा माझ्या लक्षात आले की मूलभूत संकल्पना स्पष्ट असणे किती महत्त्वाचे आहे, ज्यावर मी पूर्वी कधी गंभीरपणे विचारच केला नव्हता. माझ्या आयुष्यातील हा एक महत्त्वाचा टप्पा ठरला, कारण याच काळात मला जिथे शिकलो त्याच विद्यापीठात शिक्षक म्हणून काम करण्याची संधी मिळाली. तेव्हा माझ्यावर तुलनेने महत्वाचे आणि क्लिष्ट विषय शिकवण्याची मोठी जबाबदारी विभागाने सोपवली—विशेषतः क्लासिकल मेकॅनिक्स, ॲटॉमिक फिजिक्स, क्वांटम मेकॅनिक्स, इलेक्ट्रोडायनामिक्स आणि स्टॅटिस्टिकल मेकॅनिक्स यांसारख्या पूर्णपणे सैद्धांतिक विषयांतील अध्यापनाची, ज्यामध्ये वस्तूंच्या हालचाली, अणूंची संरचना, कणांचे जग, विद्युत-चुंबकीय क्षेत्र आणि मोठ्या प्रणालींच्या गुणधर्मांचा अभ्यास समाविष्ट होता, ज्या भौतिकशास्त्राच्या पुढील अभ्यासासाठी आणि उपयोजनांसाठी आवश्यक असतात.


माझे स्पेशलायझेशन सॉलिड स्टेट फिजिक्समध्ये असल्याने, हे पूर्णपणे सैद्धांतिक विषय, जरी मी ते एमएससीमध्ये शिकलो होतो तरी तेव्हा शिकवणे माझ्यासाठी एक मोठे आव्हान होते. अशा स्थितीत तत्कालीन ज्येष्ठ प्राध्यापकांच्या सततच्या प्रोत्साहनाने, मौल्यवान मार्गदर्शनामुळे आणि मदतीने मी विद्यार्थ्यांना शिकवायला सुरुवात केली. सुरुवातीला अभ्यासक्रम काळजीपूर्वक समजून पाठांतर करून तसेच नोट्स लिहून देऊन संथ सुरुवात केली. यथावकाश मला जाणवले की विद्यार्थ्यांना माझी शिकवण्याची पद्धत आवडत आहे. विद्यार्थ्यांमधील काही जण माझ्याकडे येऊन त्यांच्या अडचणी आणि अनुभव सांगायचे, ज्यामुळे माझा आत्मविश्वास आणखी उंचावला. 

मी एक साधा पण प्रभावी मार्ग अवलंबला होता – कठीण आणि क्लिष्ट संकल्पनांना थेट न भिडता, मी विद्यार्थ्यांना हळूवारपणे त्या संकल्पनेच्या जवळ घेऊन जायचो आणि अधिक सखोल अभ्यासासाठी त्यांची मानसिकता तयार करायचो. संकल्पना सोप्या भाषेत समजावून सांगत आणि त्या आपल्या दैनंदिन जीवनात कशा महत्त्वाच्या आहेत हे पटवून द्यायचा प्रयत्न करायचो. एकदा का विषय समजायला लागला की मग शिकण्यातही खूप मजा येते आणि सगळं लवकर लक्षात राहतं. इतक्या वर्षात पडलेल्या प्रश्नांची उत्तरे कोसळणाऱ्या पत्त्याच्या बंगल्याप्रमाणे एकापाठोपाठ एक समजू लागतात. या दृष्टिकोनामुळेच विषय सोपा आणि आवडीचा बनतो !

माझ्यासारख्या नवख्या शिक्षकांसाठी ही एक अत्यंत प्रभावी युक्ती ठरली. या अध्यापन काळात अनेक मूलभूत आणि क्लिष्ट संकल्पना माझ्याही अधिक स्पष्ट झाल्या. पदवी आणि पदव्युत्तर अभ्यासक्रमादरम्यान माझ्या मनात असलेल्या अनेक शंका या दोन वर्षांच्या अध्यापनाच्या अनुभवातून आपोआप दूर झाल्या. याचा सर्वात आश्चर्यकारक आणि सकारात्मक परिणाम असा झाला की मी व्याख्यातापदासाठीची अत्यंत महत्त्वाची SET परीक्षा यशस्वीरित्या उत्तीर्ण झालो. माझ्या कायमस्वरूपी नोकरीसाठी ही परीक्षा एक महत्त्वाचा टप्पा होती. अध्यापनातूनच माझ्या ज्ञानात भर पडली. 

आजतागायत माझ्या कारकिर्दीत मी कधीही ज्ञानदानाच्या कामात निष्काळजीपणा दाखवला नाही. शिकवताना मी कधीही तयार केलेल्या लेक्चर नोट्स किंवा पाठ्यपुस्तक सोबत ठेवलेले आठवत नाही आणि बहुतेक वेळा मी प्रत्येक तासाच्या तयारीसाठी दोन ते तीन तास समर्पित करत असतो. विषयाची उत्तम तयारी, विद्यार्थ्यांप्रती प्रामाणिकपणा आणि वक्तशीरपणा ही त्रिसूत्री माझ्यासाठी भौतिकशास्त्राचा एक प्रामाणिक आणि निष्ठावान शिक्षक बनण्यास निश्चितच मदतगार ठरली. ज्ञानदानातील निष्ठा, तयारी आणि प्रामाणिकपणामुळे आदर व विश्वास मिळाला.

मी हळूहळू कठीण आणि गुंतागुंतीचे विषय सोप्या आणि सहज समजेल अशा पद्धतीने शिकवण्याचे खास कौशल्य आत्मसात केले आणि विद्यार्थ्यांना केवळ सैद्धांतिक ज्ञानावर आधारित नव्हे, तर न्यूमरिकल आणि प्रॉब्लेम वर आधारित प्रश्न विचारण्यास सुरुवात केली, वर्गात प्रत्येक विषयाचे १०० पेक्षा जास्त गणिते सोडवली ज्यामुळे अनेक होतकरू विद्यार्थी SET आणि NET सारख्या प्रतिष्ठित परीक्षांमध्ये उल्लेखनीय यश मिळवू शकले. याचमुळे माझ्यात अध्यापनाच्या प्रभावी आणि विद्यार्थी-केंद्रित दृष्टिकोनाची निर्मिती झाली. 

आजही बरेच विद्यार्थी भौतिकशास्त्र विषयाला खूप कठीण समजतात. जे डॉक्टर किंवा इंजिनिअर बनण्यासाठी तयारी करत आहेत, त्यांना तर हा विषय नकोसा वाटतो. कारण अनेकदा त्यांना चांगले शिक्षक मिळत नाहीत. एका चांगल्या शिक्षकाचे काम फक्त अभ्यासक्रम संपवणे नसते, तर विद्यार्थ्यांना या विषयात आवड निर्माण करणे, अवघड गोष्टी सोप्या पद्धतीने शिकवणे आणि त्यांच्या मनात आत्मविश्वास भरणे हे असते. म्हणूनच, गरज आहे अशा शिक्षकांची जी केवळ माहिती न देता, विद्यार्थ्यांना भौतिकशास्त्राच्या अभ्यासात रमवून टाकतील आणि त्यांच्या यशाचा मार्ग सुकर करतील.

मला क्रिकेट खेळायला खूप आवडते. मी विद्यार्थ्यांमध्ये लहान होऊन क्रिकेट खेळलो आहे. त्यामुळे मैदानावर विद्यार्थ्यांशी माझी मैत्री व्हायची. वर्गात मी थोडा शिस्तप्रिय असलो तरी मैदानावर विद्यार्थी माझ्याशी मनमोकळेपणाने बोलत. खेळामुळे आमच्यात विश्वास आणि आपुलकीचे नाते तयार झाले. त्यामुळे ते माझे व्याख्यान कधी चुकवत नसत आणि त्यांना फिजिक्स मध्ये पुन्हा रुची निर्माण व्हायला मदत व्हायची. तसेच, विद्यार्थ्यांचे वाढदिवस साजरे करणे, सहली काढणे आणि त्यांना वसतिगृहात भेटणे यामुळे आमची जवळीक आणखी वाढली. एका चांगल्या शिक्षकासाठी विद्यार्थ्यांशी असे मैत्रीपूर्ण आणि विश्वासाचे नाते असणे खूप महत्त्वाचे आहे.

आताच्या काळात मी शिकवण्याच्या पद्धतीत नवीन तंत्रज्ञान वापरणे सुरू केले. आधी ट्रान्स्परन्सी प्रोजेक्टर, मग एलसीडी प्रोजेक्टर आणि आता पॉवरपॉइंट वापरतो. त्यामुळे शिकवणे अधिक सोपे आणि प्रभावी झाले आहे. भौतिकशास्त्रातील अवघड समीकरणे आणि आकृत्या दाखवण्यासाठी मला जास्त कष्ट घ्यावे लागत नाहीत आणि विद्यार्थ्यांनाही विषय समजायला सोपे जाते, त्यांची भीती कमी होते. म्हणूनच, एक चांगला शिक्षक वेळेनुसार बदल स्वीकारतो आणि नवीन तंत्रज्ञानाचा वापर करून विद्यार्थ्यांना विषय अधिक चांगल्या प्रकारे समजून सांगतो, ज्यामुळे विद्यार्थ्यांचा विषयातील रस वाढतो.

मी माझ्या पीएचडीपासूनच संशोधनात पूर्णपणे गुंतलो होतो. शिक्षक झाल्यावरही अनेक विद्यार्थ्यांनी प्रकल्पासाठी माझ्यासोबत संशोधन केले आणि अजूनही माझे पीएचडी विद्यार्थी संशोधन करीत आहेत. आत्तापर्यंत आमचे दोनशेहून अधिक शोधनिबंध प्रसिद्ध झाले आणि त्यांना जगात खूप लोकांनी मान्यता दिली, ज्यामुळे मी जगातील टॉपच्या दोन टक्के संशोधकांच्या यादीत आलो. गेले ५ पाच वर्षे झाले या यादीत माझे नाव टिकून आहे. यामुळे मला फक्त चांगला शिक्षक नाही, तर एक चांगला संशोधक-शिक्षक म्हणून ओळख मिळाली. त्यामुळे शिकवण्यासोबतच माझ्या संशोधनाच्या कामाचाही माझ्या विद्यार्थ्यांवर चांगला आणि दूरगामी परिणाम झाला. म्हणूनच, एक आदर्श शिक्षक केवळ शिकवत नाही, तर तो स्वतःच्या कामातून विद्यार्थ्यांना प्रेरणा देतो आणि त्यांच्या भविष्यातील वाटचालीस दिशा दाखवतो.

मी 'जयहिंद फौंडेशन'च्या माध्यमातून शहीद सैनिकांच्या कुटुंबांसाठी काम करतो. यातून मी माझ्या विद्यार्थ्यांना समाजासाठी काहीतरी करण्याची प्रेरणा देतो. त्यांना सामाजिक बांधिलकी आणि देशसेवेचे महत्त्व पटवून देतो, जेणेकरून ते मोठे झाल्यावर चांगले नागरिक बनून देशाच्या कामात मदत करतील. म्हणूनच, एक शिक्षक म्हणून मी केवळ शिकवण्यावर लक्ष केंद्रित करत नाही, तर विद्यार्थ्यांमध्ये चांगले संस्कार आणि सामाजिक जाणीव रुजवण्यासाठीही प्रयत्नशील असतो. यामुळे ते केवळ चांगले विद्यार्थी नव्हे, तर चांगले माणूसही बनतात.

शिक्षकाला विद्यार्थ्यांच्या मनात कायम आदर आणि प्रेम मिळवायचे असेल, तर त्याला नेहमी नवीन गोष्टी शिकत राहावे लागते. आजकाल जग खूप बदलत आहे, त्यामुळे शिकवण्याच्या पद्धती आणि विद्यार्थ्यांच्या गरजाही बदलतात. शिक्षकाने नवीन ज्ञान आणि तंत्रज्ञान शिकले, तर तो विद्यार्थ्यांना चांगल्या प्रकारे शिकवू शकतो. त्यासाठी कार्यशाळांमध्ये भाग घेणे, नवीन पुस्तके वाचणे किंवा ऑनलाइन अभ्यासक्रम करणे महत्त्वाचे आहे. म्हणूनच, सतत शिकत राहणे आणि बदलत्या जगासोबत जुळवून घेणे हे एका आदर्श शिक्षकाचे महत्त्वाचे लक्षण आहे.

शिक्षकाच्या जीवनातही चढ-उतार आणि अपयश येतात. एका चांगल्या शिक्षकाची ओळख म्हणजे तो आपल्या अपयशातून काय शिकतो. शिक्षकाने विद्यार्थ्यांना आपले अनुभव सांगून अपयशावर मात कशी करायची हे शिकवावे. आपल्या उदाहरणातून, शिक्षक विद्यार्थ्यांना अडचणींचा सामना करण्यासाठी धैर्य आणि सकारात्मक दृष्टिकोन ठेवण्यास प्रवृत्त करू शकतो.

आजच्या शिक्षण पद्धतीत अनेक महत्त्वपूर्ण बदल अपेक्षित आहेत. केवळ पुस्तकातील कोरडे ज्ञान न देता, विद्यार्थ्यांना स्वतंत्रपणे विचार करायला शिकवणे आणि त्यांच्यातील जन्मजात कौशल्यांचा विकास करणे ही काळाची गरज आहे. शिक्षकांनी केवळ ज्ञान देणारे मार्गदर्शक न राहता, एक मित्र आणि विश्वासू सल्लागार म्हणून विद्यार्थ्यांशी संवाद साधला पाहिजे आणि त्यांना त्यांच्या ध्येयांपर्यंत पोहोचण्यासाठी मदत केली पाहिजे.

जेव्हा यशस्वी विद्यार्थी शिक्षकांबद्दल कृतज्ञता व्यक्त करतात, तेव्हा ते इतरांना प्रेरणा देतात. शिक्षकांनी विद्यार्थ्यांशी चांगले संबंध ठेवावेत. शिक्षक आणि विद्यार्थी दोघांचे यश-अपयश एकमेकांशी जोडलेले असते. त्यामुळे, विद्यार्थी नापास झाल्यास शिक्षकांवरही प्रश्न येतो. अर्थात, विद्यार्थ्यांची निष्काळजीपणा हे एक कारण असू शकते, पण शिक्षकाचे काम केवळ शिकवणे नसून मार्गदर्शन करणे देखील आहे.

शिकवताना विनोदी दृष्टिकोन ठेवल्यास, कठीण विषयही सोपे वाटतात. आनंदी वातावरणात विद्यार्थी उत्साहाने शिकतात आणि शिक्षकालाही आनंद मिळतो. सतत नवीन ज्ञान मिळवणे, अपयशातून शिकणे, शिक्षण पद्धतीवर विचार करणे, विद्यार्थ्यांच्या मतांचा आदर करणे आणि विनोदी स्वभाव यांसारख्या गुणांमुळे शिक्षक विद्यार्थ्यांचे आवडते बनतात.

आजकाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आपल्याला कोणत्याही प्रश्नाचे झटपट उत्तर देते. जरी प्रत्येक गोष्ट पूर्णपणे स्पष्ट झाली नाही, तरी AI आपल्याला आवश्यक माहिती नक्कीच देते, ज्यामुळे आपण अंदाज लावू शकतो. असं वाटतं की AI शिक्षणाचं काम करतं, पण ते शिक्षकांची जागा कधीच घेऊ शकत नाही. त्यामुळे शिक्षकांनी स्वतःला अपडेटेड ठेवणं आणि AI च्या तुलनेत आपलं महत्त्व टिकवणं आवश्यक आहे. असं झाल्यास, विद्यार्थी शिक्षकांना पूर्वीप्रमाणेच आदर देतील.


जगप्रसिद्ध भौतिकशास्त्रज्ञ रिचर्ड फेनमन हे एक महान शास्त्रज्ञ तसेच शिक्षक होते. त्यांची शिकवण्याची पद्धत खूप प्रभावी आणि आकर्षक होती. ते कठीण संकल्पना सोप्या उदाहरणांच्या मदतीने विद्यार्थ्यांना सहज समजावून सांगायचे. त्यांच्या वर्गात विद्यार्थ्यांना कधीही कंटाळा येत नसे, कारण ते त्यांच्या विनोदी आणि उत्साही शैलीने त्यांना बांधून ठेवायचे. त्यांनी विद्यार्थ्यांना फक्त ज्ञान दिले नाही, तर त्यांना स्वतंत्रपणे विचार करण्याची आणि प्रश्न विचारण्याची प्रेरणाही दिली. त्यांच्या मते, शिक्षकाला विषयाचे सखोल ज्ञान आणि शिकवण्याची तीव्र इच्छा असणे आवश्यक आहे. जरी मी स्वतःला फेनमन यांच्यासारख्या दिग्गजांच्या पंक्तीत ठेवण्याचा विचारही करणार नाही, तरी त्यांच्या असामान्य क्षमतांवर विचार केल्यास जगातील महान भौतिकशास्त्राच्या शिक्षकांमध्ये सातत्याने दिसणाऱ्या गुणांवर प्रकाश पडतो.



म्हणूनच, माझ्या एका विद्यार्थ्याचा आलेला फोन आणि त्याला सांगितलेली माझी गोष्ट हेच दर्शवतात की शिक्षक फक्त ज्ञान देणारे नसतात, तर ते विद्यार्थ्यांना योग्य मार्ग दाखवणारे मार्गदर्शक असतात. एक चांगला शिक्षक होण्यासाठी खूप प्रयत्न, विषयाची चांगली तयारी आणि विद्यार्थ्यांप्रती निष्ठा आवश्यक आहे. अशा शिक्षकांकडूनच प्रेरणा घेऊन अनेक तरुण विद्यार्थी यशस्वी होतात आणि आपल्या देशाच्या प्रगतीमध्ये मदत करतात.

__\*|*/__

Tuesday, April 22, 2025

माहितीपूर्ण आणि विचारप्रवर्तक लेखनाचे व्यासपीठ



'दीपस्तंभ' ब्लॉगवरील पोस्ट्स:

'दीपस्तंभ' ब्लॉग विविध विषयांवरील माहितीपूर्ण आणि विचारप्रवर्तक लेखनाचे व्यासपीठ आहे. विज्ञान आणि तंत्रज्ञान हे प्रमुख विषय असले तरी, सामाजिक, वैयक्तिक आणि सांस्कृतिक विषयांवरील लेख ब्लॉगला एक व्यापक दृष्टिकोन देतात. लेखनशैली शक्यतोवर माहितीपूर्ण, विश्लेषणात्मक आणि वाचकांशी संवाद साधणारी आहे, ज्यामुळे विविध प्रकारच्या वाचकांना ब्लॉग आकर्षक वाटू शकतो.
(ब्लॉग वाचण्यासाठी शीर्षकावर क्लिक करा)

शिक्षण आणि संशोधन:

विज्ञान आणि तंत्रज्ञान:

आरोग्य आणि जीवनशैली:

सामाजिक आणि प्रेरणा:

व्यक्ती विशेष:

प्रवास आणि संस्कृती:

इतर:

 
👉 तुमच्या नावासह प्रतिक्रिया नोंदवायला विसरू नका! तुमच्या अभिप्रायामुळे मला अधिक सुधारणा करण्याची प्रेरणा मिळेल आणि प्रोत्साहन लाभेल.

Monday, February 24, 2025

नॅनोमटेरियल्स भविष्यवेध

 

नॅनोमटेरियल्स: वर्तमान संशोधन स्थिती आणि भविष्यवेध

न्यू कॉलेज कोल्हापूर येथे नॅनोमटेरियल्स या विषयावरील दोन दिवसांच्या राष्ट्रीय चर्चासत्राच्या उद्घाटनप्रसंगी आपले मनोगत व्यक्त करताना मला अत्यंत आनंद होत आहे. या महाविद्यालयाचे प्राचार्य, आयोजक, संयोजक आणि महाविद्यालयाला मी धन्यवाद देतो. आजच्या या चर्चासत्रात 'सध्याची संशोधन स्थिती आणि भविष्याचा वेध' या अनुषंगाने नॅनोमटेरियल्समधील संशोधनावर मार्गदर्शन करणे, ही माझ्यासाठी एक मोठी जबाबदारी आहे.

बंधु आणि भगिनींनो,

आजकाल शिवाजी विद्यापीठात आणि महाराष्ट्रातीलच नव्हे, तर देशभरातील अनेक विद्यापीठांमध्ये मटेरियल सायन्समध्ये संशोधन चालते. हे संशोधन जरी भौतिकशास्त्राशी संबंधित असले, तरी ते बहुविद्याशाखीय आहे. मला असे वाटते की, भौतिकशास्त्र हा मूलभूत विज्ञानाचा एक महत्त्वाचा विषय आहे आणि त्यात संशोधन होणे अत्यंत आवश्यक आहे.

शिवाजी विद्यापीठातील संशोधनाचा इतिहास पाहिल्यास, तीस वर्षांपूर्वी फेराईट, लुमिनिसंट पदार्थ, सुपरकंडक्टर, सोलर सेल आणि त्यानंतर गॅस सेन्सर, इलेक्ट्रॉनिक मटेरियल, एमई कंपोझिट, मेमरीस्टर, फोटो कॅटेलासीस आणि आता सुपर कॅपॅसिटर असे विषय संशोधनासाठी निवडले गेले. प्रत्येक कालखंडात जो विषय 'हॉट टॉपिक' म्हणून चर्चेत असे, तोच संशोधनाचा विषय निवडण्याची पद्धत रूढ झाली. विद्यार्थ्यांनाही त्याच विषयात रस वाटे आणि शिक्षकही संशोधनासाठी तेच विषय देत असत. माझ्या मते, संशोधनाचा विषय हा कालसुसंगत बदलणे आवश्यक नाही. एकाच विषयात अतिशय सखोल संशोधन केल्यास चांगली प्रकाशने होऊ शकतात आणि ज्ञाननिर्मितीही होते.

आजकाल आपण नॅनो-नॅनो हा शब्द प्रत्येकाच्या तोंडून ऐकतो. नॅनो फॉर्ममध्ये असल्यामुळे त्याचे गुणधर्म उत्कृष्ट असतात हे खरे आहे, पण ते तसेच का असतात? त्यामागील भौतिकशास्त्र काय? त्याचे क्वांटम मेकॅनिकल स्पष्टीकरण काय? याकडे विद्यार्थ्यांनी लक्ष देणे आवश्यक आहे.

नॅनो मटेरियल तयार करणे हा संशोधनाचा विषय निवडल्यावर, सध्याच्या काळात या नॅनो मटेरियलमध्ये काय संशोधन होत आहे आणि कोणत्या ऍप्लिकेशन्ससाठी नॅनो मटेरियल तयार केले जात आहेत, याचा आढावा घेणे महत्त्वाचे आहे. आजकाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्वांटम कॉम्प्युटिंग, इको-फ्रेंडली आणि बायोडिग्रेडेबल नॅनो मटेरियल, औषधांमध्ये विशेषतः टार्गेटेड ड्रग डिलिव्हरी, स्पेस ऍप्लिकेशन्ससाठी नॅनो मटेरियल अशा क्षेत्रांमध्ये संशोधन करणे गरजेचे आहे.

नॅनो मटेरियल तयार करण्यासाठी बरीच रसायने वापरावी लागतात आणि या प्रक्रियेत आपण पर्यावरणाचा समतोल बिघडवतो. त्यामुळे नॅनो पार्टिकल मटेरियल तयार करण्याचे 'ग्रीन सिंथेसिस रूट' अवलंबणे आवश्यक आहे, जे कॉस्ट इफेक्टिव्ह आणि पर्यावरणास अनुकूल असेल.

आजकाल अनेक विद्यार्थी नोकरी नसल्यामुळे किंवा परदेशात चांगली फेलोशिप मिळते म्हणून पीएचडीकडे वळतात. पैसा मिळवणे हा उद्देश असला तरी, संशोधनात आपले शंभर टक्के योगदान देणे अपेक्षित आहे. नॅनो मटेरियल क्षेत्रात संशोधन करताना आपण ते तयार करतो, त्याचे गुणधर्म तपासतो आणि त्याचे ऍप्लिकेशन्स पाहतो. पण 'ते तसेच का मिळाले' याचे वैज्ञानिक स्पष्टीकरण देणे महत्त्वाचे आहे, जे आपण विसरतो.

संशोधन मार्गदर्शकांनी विद्यार्थ्यांच्या कामाचे वेळोवेळी अपडेट घेणे गरजेचे आहे. त्यांनी केलेल्या संशोधनावर लक्ष ठेवून त्यांना मार्गदर्शन करणे आवश्यक आहे. त्यांनी लिहिलेले पेपर किंवा थीसिस वाचून त्यात सुधारणा सुचवणे आवश्यक आहे. शिक्षकांनी विद्यार्थ्यांना 'कॉपी कॅट्स' बनवण्याऐवजी 'थिंक टॅंक' बनवण्यावर भर द्यावा. जेणेकरून एकदा का विद्यार्थी त्यांच्या मार्गदर्शनाखाली पीएचडी झाला, तर तो स्वतंत्रपणे संशोधनाचा विषय निवडू शकेल, संशोधन प्रकल्प लिहू शकेल, विद्यार्थ्यांना मार्गदर्शन करू शकेल आणि स्वतंत्रपणे पब्लिकेशन करू शकेल.

आजकाल प्रत्येक क्षेत्रात कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर केला जातो. विद्यार्थ्यांनी याचा उपयोग संज्ञा समजून घेण्यासाठी, टेक्निकचे मूलभूत नियम समजून घेण्यासाठी किंवा थेअरी समजून घेण्यासाठी करावा. तसेच पेपरच्या पॅराग्राफचा ड्राफ्ट किंवा व्याकरण दुरुस्त करण्यासाठी करावा. परंतु कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर पेपर किंवा थीसिस लिहिण्यासाठी किंवा प्रेझेंटेशन तयार करण्यासाठी करू नये.

विद्यार्थ्यांनी क्वांटिटीपेक्षा क्वालिटीवर भर द्यावा. जास्त पब्लिकेशन करण्याऐवजी थोडे पण चांगले पब्लिकेशन कसे होतील यावर लक्ष केंद्रित करावे. आणि हे तेव्हाच शक्य आहे, जेव्हा तुम्ही वापरलेली पद्धत, त्यातील सूक्ष्म निरीक्षणे, तुमचे मत आणि पदार्थाचे गुणधर्म तपासण्यासाठी वापरलेले टूल्स; जसे की एक्सआरडी, इलेक्ट्रॉन मायक्रोस्कोप्स, रमन, इन्फ्रारेड, एक्स-रे फोटोइलेक्ट्रॉनिक्स स्पेक्ट्रोस्कोपी यांसारख्या टेक्निक्सची थेअरी आणि त्याचे बारकावे तुम्हाला माहीत असतील. हे तुम्हाला माहीत असेल, तर नक्कीच तुमच्याकडून चांगले पब्लिकेशन मिळतील, चांगले संशोधन होईल आणि तुम्ही ज्ञाननिर्मितीच्या प्रक्रियेमध्ये हातभार लावाल. आणि विशेष म्हणजे, या संशोधन प्रक्रियेमध्ये तुम्हाला चांगले संशोधन संस्कार होतील.

धन्यवाद !









Wednesday, January 29, 2025

heart-strok

 निरोगी हृदयासाठी जीवनशैली मंत्र


माझ्या वर्गमित्राच्या अकाली जाण्याने माझ्या मनाला चटका लावून गेला. त्याच्या जाण्याने त्याच्या कुटुंबावर दु:खाचा डोंगर कोसळला आहे. अनपेक्षितपणे ओढावलेल्या अशा प्रसंगास तोंड देण्यास कोणीही सज्ज नसते. मन हे स्वीकारायला तयार नसतं, मग भविष्याचा विचार कोण करेल? परंतु, नियती कोणालाही आपल्या भविष्याचा अंदाज बांधू देत नाही. 

आजकाल हृदयविकार, म्हणजेच हार्ट अटॅक आणि स्ट्रोक, म्हणजेच कार्डियाक अरेस्टमुळे अचानक मृत्यूच्या घटनांमध्ये वाढ झाली आहे, विशेषतः तरुणांमध्ये. हृदयविकारात रुग्ण वाचू शकतो, पण कार्डियाक अरेस्टमध्ये नाही. याचे मुख्य कारण म्हणजे रक्तदाबात अचानक वाढ होणे, ज्यामुळे हार्ट ब्लॉकेजेस होतात आणि रक्तातील ऑक्सिजनचा स्नायूंना होणारा पुरवठा खंडित होतो. हृदयाचे ठोके वाढणे किंवा चक्कर येणे आणि दवाखान्यात नेईपर्यंत सर्व काही संपणे हे देखील यात समाविष्ट आहे. सामान्यतः उच्च रक्तदाब, वाढलेले कोलेस्ट्रॉल, मधुमेह, आनुवंशिकता, आहारातील मिठाचे वाढीव प्रमाण, व्यसन, लठ्ठपणा, थायरॉईड, बैठी जीवनशैली, जन्मजात हृदयदोष, औषधांचा गैरवापर, 'प्रो-ॲरिथमिक' औषधे, कोविडची पार्श्वभूमी आणि व्यायामाचा अभाव अशी अनेक कारणे आहेत.

उच्च रक्तदाबावर नियंत्रण ठेवण्यासाठी आपल्या आहारात आणि जीवनशैलीत बदल करणे आवश्यक आहे. यासाठी संतुलित आणि पौष्टिक आहार घ्यावा. आपल्या जेवणात मुख्यत्वे भाज्या, फळे आणि धान्ये असावीत. शेंगा आणि नट्सपासून मिळणारी प्रथिने शरीरास आवश्यक असतात. आणि महत्त्वाचे म्हणजे जेवण नियंत्रित प्रमाणात ठेवावे. आहारात मीठाचे प्रमाण कमी करावे, फळे आणि भाज्या अधिक खाव्यात, नियमित व्यायाम करावा, वजन नियंत्रणात ठेवावे, ताण कमी करण्यासाठी उपाययोजना करावी, डॉक्टरांसोबत नियमित फॉलो-अप भेटी घेणे आवश्यक आहे. तसेच धूम्रपान आणि मद्यपान टाळावे. 

हृदयविकार आणि ऍसिडीटी ची लक्षणे सारखीच असू शकतात हे विशेष आहे. ऍसिडीटी मध्ये श्वासोच्छ्वास, हृदयाचे ठोके वाढणे आणि छातीत दुखणे यासारखी लक्षणे दिसू शकतात. हृदयविकाराच्या झटक्यामध्ये देखील छातीत दुखणे, श्वास लागणे आणि घाम येणे अशी लक्षणे दिसू शकतात. या दोन स्थितींमधील फरक ओळखणे महत्त्वाचे आहे, कारण दोन्हीसाठी वेगवेगळे उपचार आवश्यक असतात. 

पन्नाशीनंतर आपल्या शरीराला गृहीत धरणे योग्य नाही. शरीरातील लहान बदलांकडेही दुर्लक्ष करू नये, कारण शरीर आपल्याला नेहमीच काहीतरी संकेत देत असते. आपण त्याची नोंद ठेवली पाहिजे. आपणच आपले डॉक्टर असतो, कारण आपल्या शरीरात होणारे बदल सर्वप्रथम आपल्यालाच जाणवतात. त्यामुळे, कोणताही बदल जाणवल्यास त्याची नोंद घेणे आणि आपल्या कुटुंबाचा, मित्रांचा किंवा डॉक्टरांचा सल्ला घेणे आवश्यक आहे. आजाराकडे दुर्लक्ष बिलकुल करू नये.

दिवसातून किमान एक तास स्वतःसाठी राखून ठेवावा. त्यात दोन ते पाच किलोमीटर चालणे, योगासने, व्यायाम किंवा खेळांचा समावेश असावा. खेळ खेळताना आवश्यक खबरदारी घ्यावी. खेळल्यानंतर स्ट्रेचिंग व्यायाम करावा. ध्यानधारणा करणे खूप महत्त्वाचे आहे, कारण प्रत्येकाच्या आयुष्यात काही ना काही तणाव असतोच. जोपर्यंत आपण तरुण आहोत, तोपर्यंत आपण त्या तणावांना समर्थपणे तोंड देऊ शकतो, परंतु वृद्धापकाळात आपले शरीर त्या ताणांना तोंड देऊ शकत नाही. यामुळे शरीराच्या रासायनिक संतुलनावर अनावश्यक ताण येतो, ज्यामुळे मानसिक संतुलन बिघडते. त्यामुळे, वेळेवर सावध होऊन योग साधना करणे आवश्यक आहे.

खबरदारी म्हणून वर्षातून एकदा आपल्या सर्व वैद्यकीय चाचण्या करून घ्याव्यात. त्रास होत असेल तरच चाचण्या करून घेईन, असा विचार करू नका.  चाचण्या केल्याने आजारांची पूर्वसूचना मिळू शकेल. वेळेवर जागे व्हा आणि आपल्या निकटवर्तीयांना याबद्दल माहिती द्या. वेळ निघून गेल्यावर आपल्या हातात काहीही उरत नाही, म्हणून वेळ जाऊ देऊ नका कारण वेळ कोणाचीही वाट पाहत नाही.

हृदयविकार हा एक गंभीर आणि वाढता धोका आहे, जो कोणालाही होऊ शकतो.  अनेकजण उत्तम जीवनशैली जगत असताना, नियमित व्यायाम करत असताना आणि संतुलित आहार घेत असताना देखील हृदयविकाराचे बळी ठरतात.  याचे मुख्य कारण म्हणजे आपल्या शरीरात होणारे सूक्ष्म बदल, ज्यांना आपण सहजपणे ओळखू शकत नाही.  शरीरात होणारे बदल इतके हळू असतात की अनेकदा लोक त्यांना गांभीर्याने घेत नाहीत आणि त्यामुळे धोका वाढतो. काहीवेळा आनुवंशिकतेमुळे देखील हृदयविकार होऊ शकतो.  ज्या कुटुंबांमध्ये हृदयविकाराचा इतिहास असतो, त्या कुटुंबातील सदस्यांना हा धोका अधिक असतो.  याव्यतिरिक्त, काही लोकांच्या मनात हृदयविकाराबद्दल चुकीच्या कल्पना असतात.  उदाहरणार्थ, 'मला कधीच छातीत दुखलं नाही, त्यामुळे मला हृदयविकार होणार नाही,' असा विचार करणे धोक्याचे ठरू शकते.  हृदयविकार कधीही कोणालाही होऊ शकतो.  आजच्या धावपळीच्या जीवनात वाढलेला ताणतणाव हे देखील हृदयविकाराचे एक प्रमुख कारण आहे.  या सगळ्या कारणांमुळे, हृदयविकारापासून बचाव करण्यासाठी नियमित तपासणी करणे, हृदयविकाराची लक्षणे ओळखणे, जीवनशैलीत आवश्यक बदल करणे आणि सकारात्मक दृष्टिकोन ठेवणे अत्यंत आवश्यक आहे.  हृदयविकार गंभीर असला तरी तो टाळता येऊ शकतो, यासाठी जागरूकता आणि नियमित काळजी घेणे महत्त्वाचे आहे.

पण एक मात्र नक्की कितीही मोठे डॉक्टर असले तरी हृदयविकार कोणालाही होऊ शकतो. त्यामुळे प्रत्येकाने आपल्या आरोग्याची काळजी घेणे आवश्यक आहे. डॉ नित्यानंद मांडके हे मुंबईतील एक प्रसिद्ध आणि यशस्वी हृदयरोग शल्यचिकित्सक होते. त्यांनी १०,००० हून अधिक हृदयरोग शस्त्रक्रिया केल्या, जो एक विक्रम आहे. वीस वर्षांपूर्वी मांडके यांचे हृदयविकाराच्या तीव्र झटक्याने निधन झाले. तसेच गुजरातमधील जामनगर येथील हृदयरोगतज्ज्ञ डॉ गौरव गांधी यांचे गेल्या वर्षी वयाच्या ४१ व्या वर्षी हृदयविकाराच्या झटक्याने निधन झाले. ते एक प्रसिद्ध हृदय शल्यचिकित्सक होते ज्यांनी १६,००० हून अधिक हृदय शस्त्रक्रिया केल्या. अर्थात, जर एखाद्याची घटका भरली असेल, तर वरील सर्व उपाय फोल ठरतात आणि नियतीचा विजय होतो, तिथे मात्र या उपाययोजना लागू होत नाही. मृत्यू अटळ आहे, हेही खरे आहे.

- प्रा केशव राजपुरे

Thursday, October 10, 2024

कृत्रिम बुद्धिमत्ता: २०२४ चे भौतिकशास्त्राचे नोबेल पारितोषिक

कृत्रिम बुद्धिमत्ता: आपल्या दैनंदिन जीवनात बदल घडवणारी क्रांती आणि २०२४ चे भौतिकशास्त्राचे नोबेल पारितोषिक

दररोज जाणतेअजाणतेपणे आपण आर्टिफिशिअल इंटीलिजन्स (एआय) अर्थात कृत्रिम बुद्धिमत्ता या तंत्रज्ञानाच्या साहाय्याने स्मार्टफोनच्या माध्यमातून, सोशल मीडिया, ऑनलाइन शॉपिंग आणि अनेक इतर सेवांचा वापर करून आपले जीवन सुकर बनवतो. कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही आजच्या घडीची सर्वात वेगाने विकसित होणारी आणि मानवी जीवनावर प्रभाव पाडणारी तंत्रज्ञान क्रांती मानली जाते. एआय म्हणजे संगणकांना मानवी बुद्धिमत्तेसारखी कार्ये करण्याची क्षमता देणे. यात शिकणे, समजणे, निर्णय घेणे, समस्यांचे निराकरण आणि भाषेचे विश्लेषण करणे यांचा समावेश आहे. आपण जेथे एआय वापरतो त्याची खाली काही प्रातिनिधीक उदाहरणे दिली आहेत.

१) ऑनलाइन सर्च आणि रिकमेंडेशन्स: आपण गुगल किंवा बिंग सारखी सर्च इंजिन वापरतो तेव्हा, एआय अल्गोरिदम तुमच्या सर्च क्वेरींचे विश्लेषण करून संबंधित उच्च अग्रक्रमाच्या रिझल्ट्सची यादी आपल्यापर्यंत पोहोचवते. नेटफ्लिक्स, ऍमेझॉन आणि स्पोटिफाय सारखे ऑनलाइन प्लॅटफॉर्म आपल्या पूर्वीच्या आवडीनुसार वस्तू, चित्रपट किंवा गाण्यांची शिफारस करण्यासाठी एआय वापरतात. फेसबुक आणि इन्स्टाग्राम सारख्या सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवर, एआय  आपल्या आवडीनुसार माहिती आणि पोस्ट्स आपल्या न्यूज फीडमध्ये पाठवते.

२) डिजिटल असीसस्टन्स: सिरी, अलेक्सा आणि गुगल असिस्टंटसारखी उपकरणे आपल्या आवाजाचे आदेश समजून घेतात आणि आपल्या प्रश्नांची अधिक संभाव्य उत्तरे देतात. स्मार्ट थर्मोस्टॅट्स, स्पीकर आणि सुरक्षा यंत्रणेसारखी उपकरणे आपल्या पसंतीनुसार स्वतःच काम करतात. ही सर्व उपकरणे कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर चालतात.

३) फोटो आणि व्हिडिओ विश्लेषण: फोटो आणि व्हिडिओंमधील चेहरे ओळखण्यास, स्वयंचलितपणे फोटो टॅग करण्यास आणि फेस रिकग्निशनद्वारे उपकरणे उघडण्यास एआय चा वापर केला जातो. याशिवाय, ऑनलाइन इमेज शोधताना एआय अल्गोरिदम दृश्य माहितीचे बारकाईने विश्लेषण करून आपल्याला संबंधित प्रतिमा शोधण्यास मदत करतात.  

४) नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया:  एआय वर आधारित असलेले गुगल ट्रान्सलेट वापरून आपण सहजपणे भाषांतर करू शकतो. ग्राहक सेवा चॅटबॉट्स ग्राहकांच्या प्रश्नांची उत्तर देण्यासाठी आणि त्यांच्या शंकांचे निरसन करण्यासाठी एआय चा वापर करतात. यामुळे आता व्हॉइस-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-व्हॉइस आणि ओसीआर यासारख्या तंत्रज्ञानांचा वापर करून बोललेल्या भाषेचे मजकूरात आणि कागदावरील मजकूर डिजिटल स्वरूपात रूपांतरित करणे शक्य झाले आहे.

५) आरोग्यसेवा: वैद्यकीय प्रतिमांचे (जसे की क्ष-किरण, एमआरआय) अचूक आणि जलद विश्लेषण करण्यासाठी एआयचे अल्गोरिदम मोठ्या प्रमाणावर वापरले जातात, ज्यामुळे रोग निदानाची प्रक्रिया अधिक प्रभावी बनते. एआयने औषध शोध आणि विकास या क्षेत्रात क्रांती घडवून आणली आहे. 

६) वाहतूक: एआय तंत्रज्ञानाच्या साहाय्याने विना चालक कारना स्वायत्तपणे वाहतूक व्यवस्थापित करण्यास सक्षम बनवले जात आहे. मोठ्या प्रमाणावर डेटाचे विश्लेषण करून एआय सिस्टम रहदारीचे प्रवाह, वाहनांची गती आणि शहरी वाहतूक व्यवस्थेतील विविध घटकांचे व्यवस्थापन अधिक प्रभावीपणे करत आहेत. यामुळे वाहतूक कोंडी कमी करणे, ऊर्जा वापर कमी करणे आणि शहरी वाहतूक व्यवस्थेची कार्यक्षमता वाढवणे शक्य झाले आहे.

आपल्या दैनंदिन जीवनात एआय कसे वापरले जात आहे याची ही प्रातिनिधीक उदाहरणे आहेत. एआय तंत्रज्ञान जसजसे पुढे जात आहे, तसतसे आपण आणखी आश्चर्यकारक आणि व्यापक उपयोग अनुभवू शकतो.


२०२४ चे भौतिकशास्त्रातील नोबेल पारितोषिक अमेरिकेतील प्रिंसटन विद्यापीठाचे जॉन जे. हॉपफील्ड आणि कॅनडा च्या टोरँटो विद्यापीठाच्या जेफ्री ई. हिंटन यांना कृत्रिम बुद्धिमत्तेशी निगडीत मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात त्यांच्या मूलभूत संशोधनासाठी देण्यात आले. त्यांनी भौतिकशास्त्रातील संकल्पनांचा वापर करून आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क विकसित केले, ज्यामुळे संगणकांना डेटाच्या आधारे स्वतः शिकण्याची (मशीन लर्निंग तथा यंत्रशिक्षण) क्षमता मिळाली.

एआय च्या क्षेत्रात संशोधन करण्यासाठी भौतिकशास्त्र, गणित आणि संगणक विज्ञान या शास्त्रांची जोड आवश्यक आहे. भौतिकशास्त्रातील मूलभूत तत्वांसाठी गणितशास्त्र मॉडेल आणि विश्लेषणासाठी टूल विकसित करते तर संगणकशास्त्र तत्वाधिष्ठित प्रश्नांचे निराकरण करण्यासाठी आवश्यक प्रोग्रामिंग विकसित करते.

भौतिकशास्त्रातील स्टॅटिस्टिकल मेकॅनिक्स आणि संगणक विज्ञानाची मशीन लर्निंग या  दोन्ही विषयात वेगवेगळ्या दृष्टिकोनातून कणांच्या प्रणालीचा अभ्यास होतो. स्टॅटिस्टिकल मेकॅनिक्स अणू आणि रेणूंच्या पातळीवर प्रणालींचे वर्णन करते, तर मशीन लर्निंग कृत्रिम न्यूरॉन्स (डेटा) च्या आधारे संगणकांना शिकण्याची क्षमता देण्यावर भर देते. दोन्ही ठिकाणी मार्कोव्ह चेन मोंटे कार्लो आणि बोल्ट्झमन वितरण सारख्या अनेक गणिती संकल्पना आणि टूल्स वापरले आहेत. स्टॅटिस्टिकल मेकॅनिक्समधील संकल्पना मशीन लर्निंगमध्ये मॉडेलच्या कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी वापरल्या जातात.

हॉपफील्ड यांनी "सहयोगी स्मृती" ही संकल्पना विकसित केली, ज्यामुळे संगणक अपूर्ण माहिती पूर्ण करू शकतात. तर, हिंटन यांनी "बोल्ट्झमन मशीन" विकसित केली, जी डेटाच्या नमुन्यांचे वर्गीकरण करण्यासाठी वापरली जाते.

या शास्त्रज्ञांच्या कार्यामुळे मशीन लर्निंग क्षेत्रात क्रांती झाली. आज, मशीन लर्निंगचा वापर भाषांतर, प्रतिमा ओळख आणि वैद्यकीय निदान यासह अनेक क्षेत्रात होतो. भविष्यात, मशीन लर्निंगचा वापर भौतिकशास्त्र, रसायनशास्त्र आणि इतर अनेक क्षेत्रांमध्ये होण्याची अपेक्षा आहे. याच्या सहाय्याने मानवजातीचे भविष्य उज्ज्वल होऊ शकते.

परंतु, एआय च्या विकासामध्ये काही आव्हाने देखील आहेत. उदाहरणार्थ, एआयचा गैरवापर, गोपनीयता आणि नैतिक समस्या यासारख्या आव्हानांवर विचार करणे आवश्यक आहे.

२०२४ च्या भौतिकशास्त्रातील नोबेल पारितोषिकाबद्दल लोकप्रिय माहिती

मशीन लर्निंग ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक शाखा आहे कि ज्यामध्ये संगणकांना डेटाच्या आधारे स्वतः शिकण्याची क्षमता प्रदान केली जाते. उदाहरणार्थ, मशीन लर्निंग वापरून आपण आपल्या ईमेलमधील स्पॅम आणि महत्त्वाचे ईमेल स्वयंचलितपणे वेगळे करू शकतो.

आपणास माहीत आहे की संगणकाच्या साहाय्याने विविध भाषांमध्ये भाषांतर, प्रतिमांचे विश्लेषण आणि अगदी आपल्याशी संवाद साधने शक्य झाले आहे. पण कदाचित आपण अनभिज्ञ असतो की या तंत्रज्ञानामागे मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण आणि वर्गीकरण करण्याचे क्लिष्ट संशोधन आहे. गेल्या दोन दशकात आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) या संरचनेचा मोठा वापर असलेल्या मशीन लर्निंग या क्षेत्रात झपाट्याने प्रगती झाली आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या मुळाशी बहुतेकदा हेच तंत्रज्ञान आहे.

संगणक जरी स्वत: विचार करू शकत नसले तरी ते आता मानवी मेंदूच्या स्मृती आणि शिकण्याच्या प्रक्रियेची अधिक चांगल्या प्रकारे नक्कल करू शकतात. यंदाच्या भौतिकशास्त्रातील नोबेल विजेत्यांनी या क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण योगदान दिले आहे. त्यांनी मेंदूतील न्यूरॉन्सप्रमाणेच कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कमधील विशिष्ट संरचना वापरून माहितीवर प्रक्रिया (इन्फर्मेशन प्रोसेसिंग) करण्यासाठी भौतिकशास्त्राच्या मूलभूत तत्त्वांचा वापर करून तंत्रज्ञान विकसित केले आहे.

मशीन लर्निंग हे पारंपारिक सॉफ्टवेअरपेक्षा भिन्न आहे. पारंपारिक सॉफ्टवेअर हे एका विशिष्ट रीती नुसार काम करते, जसे आपण एखाद्या पाककृतीनुसार पदार्थ बनवतो. त्याला आपण डेटा देतो आणि संगणक त्या डेटावर आधारित विशिष्ट कार्य करतो. पण मशीन लर्निंगमध्ये, संगणक स्वतःच डेटाच्या आधारे शिकतो. हे एखाद्या लहान मुलाला शिकवण्यासारखे आहे. आपण त्याला शिकवताना अनेक उदाहरणे देतो आणि तो त्या उदाहरणांवरून स्वतःच नियम शिकतो. उदाहरणार्थ, जर आपण संगणकाला अनेक मांजरांची आणि कुत्र्यांची छायाचित्रे दाखवली, तर तो स्वतःच मांजर आणि कुत्रा यांच्यातील फरक शिकू शकतो.

एएनएन संपूर्ण नेटवर्क संरचना वापरून माहितीवर प्रक्रिया करते. यामागील प्रेरणा मानवी मेंदू कसा कार्य करतो याच्या सखोल अर्थबोधातून आली आहे. १९४० च्या दशकात, संशोधकांनी मेंदूतील न्यूरॉन्स आणि सायनॅप्सच्या जाळ्यात अंतर्भूत असलेल्या क्लिष्ट गणितीय संबंधांचा शोध घेण्यास सुरुवात केली. विशेष करून डोनाल्ड हेब यांच्या अध्ययन सिद्धांतामुळे मानसशास्त्रातूनही याला चालना मिळाली. हेब यांच्या मते, जेव्हा दोन न्यूरॉन्स एकत्र सक्रिय होतात, तेव्हा त्यांच्यातील सांधा मजबूत होतो अन्यथा तो कमकुवत असतो. 

या कल्पनांचा वापर करून, संशोधकांनी आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क तयार केले. यात, मेंदूतील न्यूरॉन्सची नक्कल नोड्सद्वारे केली जाते, ज्यांना भिन्न इनपुट मूल्ये दिली जातात. सिनॅप्सची नक्कल नोड्समधील कनेक्शन्सद्वारे केली जाते, जी मजबूत किंवा कमकुवत केली जाऊ शकतात. हेबचे नियम आजही आर्टिफ़िशियल नेटवर्क प्रशिक्षित करण्याच्या प्रक्रियेत एक महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात.


१९६० च्या दशकाच्या अखेरीस, काही निराशाजनक संशोधन निष्कर्षांमुळे अनेक तज्ञांना असे वाटू लागले होते की आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क्सचा काहीही उपयोग होणार नाही. मात्र, १९८० च्या दशकात या क्षेत्रात नव्याने उत्साह निर्माण झाला. या दशकात झालेल्या काही महत्त्वपूर्ण शोधांमुळे, विशेषतः या वर्षीच्या नोबेल पुरस्कार विजेत्यांच्या योगदानामुळे, आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क्सवरील संशोधन पुन्हा जोरात सुरू झाले.

सहयोगी स्मृती

मानसशास्त्रात, सहयोगी स्मृतीला असंबंधित वस्तूंमधील संबंध शिकण्याची आणि लक्षात ठेवण्याची क्षमता म्हणून परिभाषित केले जाते. समजा, सिनेमा किंवा लेक्चर हॉलमधील उतार असलेल्या मजल्यासाठी वापरला जाणारा तो अनोखा शब्द तुम्हाला आठवत नाहीये. 'हंप' सारखा काहीतरी होता... कदाचित रोड...अल? नाही, तसा नाही. रेक, नाही.. रॅम्प होय, बरोबर तोच !' असे बरोबर उत्तराच्या निकटचे शब्द आपण आठवायचा प्रयत्न करत असता.

योग्य शब्द शोधण्यासाठी समान शब्दांद्वारे शोधण्याची ही प्रक्रिया १९८२ मध्ये जॉन हॉपफिल्ड यांनी शोधलेल्या "सहयोगी स्मृती" च्या तंत्राची आठवण करून देते. हॉपफिल्ड नेटवर्क हे एक प्रकारचे आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क आहे जे डेटा संग्रहित करू शकते आणि तो पुन्हा तयार करू शकते. जर या नेटवर्कला अपूर्ण किंवा थोडाफार बदललेला डेटा दिला गेला, तर नेटवर्क आपल्या संग्रहित नमुन्यांपैकी सर्वात जवळचा नमुना शोधून काढते.

हॉपफिल्ड यांनी पूर्वी भौतिकशास्त्रातील आपला अनुभव आण्विक जीवशास्त्रातील सैद्धांतिक समस्या सोडवण्यासाठी वापरला होता. एकदा न्यूरोसायन्सवर झालेल्या एका परिषदेत त्यांची नजर मेंदूच्या संरचनेवर पडली. तेव्हा मेंदूची संरचना तसेच कार्यपद्धती समजल्यावर ते खूप प्रभावित झाले आणि या कार्यपद्धतीचा वापर कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कच्या सहाय्याने त्यांच्या डोक्यातील कल्पनेसाठी वापरला जाऊ शकतो हे त्यांना कळून चुकले. त्यांच्या मते जेव्हा अनेक न्यूरॉन्स एकत्र काम करतात, तेव्हा त्यांच्यापासून काही नवीन आणि अद्भुत गुणधर्म निर्माण होतात, जे एका न्यूरॉनला पाहून कधीच समजू शकत नाहीत. म्हणून त्यांनी एका न्यूरॉनऐवजी अनेक न्यूरॉनचे कृत्रिम नेटवर्क तयार करण्याची कल्पना मांडली.

१९८० मध्ये, जॉन हॉपफिल्ड यांनी भौतिकशास्त्रापेक्षा वेगळ्या क्षेत्रात काम करण्याच्या इराद्याने प्रिन्स्टन विद्यापीठातील पद सोडले. त्यानंतर ते कॅलटेकमध्ये रसायनशास्त्र आणि जीवशास्त्र विभागात प्राध्यापक म्हणून रुजू झाले. येथे त्यांना संगणक संसाधनांचा मोठ्या प्रमाणात वापर करण्याची संधी मिळाली, ज्याचा उपयोग त्यांनी आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्कवरील आपल्या अभिनव संशोधनासाठी केला. 


तथापि, त्यांनी भौतिकशास्त्राची आपली नाळ तोडली नाही. त्यांना अनेक सुक्ष्म घटकांनी बनलेल्या प्रणालीत नवीन आणि मनोरंजक घटना कशा उद्भवतात, याचा अभ्यास करण्याची प्रेरणा मिळाली. विशेषतः, चुंबकीय पदार्थांवरील त्यांच्या अभ्यासात त्यांना अणूंच्या स्पिन या गुणधर्माबद्दल अधिक समज मिळाली. प्रत्येक अणू हा एक छोटा चुंबक असल्याने, शेजारच्या अणूंचे स्पिन एकमेकांवर प्रभाव टाकतात आणि त्यामुळे डोमेन (कार्यक्षेत्र) तयार होतात. त्यांनी या स्पिनच्या परस्परसंवादाचे गणिती मॉडेल तयार केले, ज्यामध्ये नोड्स आणि कनेक्शन्स वापरून पदार्थाच्या उत्क्रांतीचे वर्णन केले जाते.

नेटवर्क लँडस्केपमध्ये प्रतिमा जतन करते

हॉपफील्ड नेटवर्क हे एक प्रकारचे आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क आहे जे डिजिटल प्रतिमा जतन करण्यासाठी वापरले जाते. या नेटवर्कमध्ये असंख्य नोड्स असतात जे एकमेकांशी विविध ताकदींच्या सांध्यांद्वारे जोडलेले असतात. प्रत्येक नोड एक विशिष्ट मूल्य धारण करू शकतो, उदाहरणार्थ, एका ब्लॅक-व्हाईट फोटोतील एक पिक्सेल बायनरी संख्या प्रणालीतील '0' किंवा '1' ने दर्शवला जाऊ शकतो.

हॉपफील्ड यांनी या नेटवर्कच्या एकूण अवस्थेचे वर्णन भौतिकशास्त्रातील स्पिन सिस्टीमच्या ऊर्जेच्या संकल्पनेशी जोडले. एक सूत्र वापरून नेटवर्कची एकूण ऊर्जा मोजली जाते, जी सर्व नोड्सच्या मूल्यांवर आणि त्यांच्यातील कनेक्शन्सच्या ताकदींवर अवलंबून असते.


हॉपफील्ड नेटवर्कला एखादी प्रतिमा दाखवून प्रशिक्षित केले जाते. ही प्रतिमा नेटवर्कमधील नोड्सच्या मूल्यांमध्ये रूपांतरित केली जाते. नंतर, नेटवर्कची कनेक्शन्स अशा प्रकारे समायोजित केली जातात की प्रशिक्षित प्रतिमासाठीची नेटवर्कची ऊर्जा किमान होईल.

जेव्हा नेटवर्काला एक नवीन, अपूर्ण किंवा खराब प्रतिमा दाखवली जाते, तेव्हा नेटवर्क स्वतःच ही प्रतिमा तयार करण्याचा प्रयत्न करतो. तो प्रत्येक नोडचे मूल्य बदलून पाहतो आणि या बदलामुळे नेटवर्कची एकूण ऊर्जा कमी होते की वाढते हे तपासतो. जर ऊर्जा कमी झाली तर तो बदल स्थायी करतो. ही प्रक्रिया तेव्हापर्यंत चालू राहते जेव्हा नेटवर्क संतुलित असलेल्या स्थिर अवस्थेवर पोहोचते. या स्थिर अवस्थेत, नेटवर्कने मूळ, प्रशिक्षित प्रतिमेची प्रतिकृती तयार केलेली असते.

फेसबुक मध्ये माय अवतार पझल नावाची एक गेम आहे ज्यामध्ये आपल्या प्रोफाइल पिक्चर वरून कम्प्युटर आपल्या चेहऱ्याच्या वेगवेगळ्या अवतारातील प्रतिमा क्षणार्धात तयार करते. आपल्याला स्वतःच्या चेहऱ्याचे वेगवेगळे रूपांतर पाहून खूप मजा येते आणि आपण क्षणभर त्या नवीन रूपात स्वतःला ढकलून पाहतो. ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेने तयार केलेली प्रतिमा ही अनेक संभाव्य संयोजनांचा वापर करून तयार केली जाते. या प्रक्रियेत कमीतकमी ऊर्जा खर्च होते.

जर आपण फक्त एकच नमुना कम्प्युटर मध्ये जतन केला, तर ही पद्धत इतकी लक्षणीय वाटणार नाही. कदाचित तुम्ही विचार करत असाल की आपण फक्त एक प्रतिमा का जतन करून तिची तपासल्या जात असलेल्या दुसऱ्या प्रतिमेशी तुलना का करू नये? पण हॉपफिल्डची पद्धत यापेक्षा खूपच वेगळी आहे. ही पद्धत एकाच वेळी अनेक प्रतिमा साठवू शकते आणि या नेटवर्कला त्यांच्यातील फरक सहज ओळखता येतो. 

हॉपफील्डने नेटवर्कद्वारे स्थिर अवस्था शोधण्याच्या प्रक्रियेची तुलना उंच सखल पृष्ठभागावरून घसरणाऱ्या आणि घर्षणामुळे हालचाल मंदावून थांबणाऱ्या चेंडूच्या उदाहरणाशी केली आहे. आपण जर एखाद्या उंचवट्यावरून चेंडू सोडल्यास तो सर्वात जवळच्या खोलगट भागात जाऊन थांबेल. त्याचप्रमाणे, जर आपण नेटवर्कला एखाद्या ज्ञात नमुन्याची माहिती दिली तर ते स्वतःच्या आंतरिक संरचनेनुसार त्याच्या सर्वात मिळत्या जुळत्या ज्ञात नमुन्याचा शोध घेण्याचा प्रयत्न करेल, जेथे नेटवर्कची ऊर्जा न्यूनतम असेल. याला आपण ऊर्जा भूदृश्यातील सर्वात खोल बिंदू शोधणे असेही म्हणू शकतो.


हॉपफिल्ड नेटवर्कचा उपयोग खराब झालेल्या किंवा नॉइज़ी डेटामधून मूळ डेटा पुनर्प्राप्त करण्यासाठी केला जातो. हॉपफिल्ड आणि इतर संशोधकांनी या नेटवर्कमध्ये अधिक जटिलता आणून, ते अधिक सक्षम बनवले आहे. या नेटवर्कमधील नोड्स फक्त 'शून्य' किंवा 'एक' ही दोनच मूल्ये धारण करण्याऐवजी, विविध मूल्ये धारण करू शकतात. उदाहरणार्थ, एका चित्रात, प्रत्येक नोड एक पिक्सेल दर्शवू शकतो आणि त्या पिक्सेलला अनेक रंग असू शकतात. यामुळे नेटवर्क विविध प्रकारची जटिल माहिती, जसे की विविध प्रकारची चित्रं, अधिक प्रभावीपणे हाताळू शकते. जर आपल्याकडे कोणत्याही माहितीचे अनेक डेटा पॉइंट्स उपलब्ध असतील, तर हॉपफिल्ड नेटवर्क त्या माहितीचे ओळखून पुनर्निर्माण करू शकते.

एकोणिसाव्या शतकातील भौतिकशास्त्र वापरून वर्गीकरण

एखादी प्रतिमा लक्षात ठेवणे सोपे आहे, पण ती काय दर्शवते हे समजून घेण्यासाठी अधिक विचार करावा लागतो.

लहान मुले देखील वेगवेगळ्या प्राण्यांकडे बोट दाखवून, आत्मविश्वासाने सांगू शकतात की तो कुत्रा, मांजर किंवा खारूताई आहे. ते कधीकधी चुकतीलही, पण बहुतांश वेळा त्यांचे उत्तर बरोबरच असते. प्रजाती किंवा सस्तन प्राणी यासारख्या संकल्पनांची कोणतीही सखोल माहिती नसतानाही मुले हे सहजपणे शिकू शकतात. काही उदाहरणे बघितल्यानंतर, मुलाच्या मनात प्राणी किंवा वस्तूंचे वेगवेगळे वर्ग तयार होतात. अशाच प्रकारे, ते मांजर ओळखण्यास, एखादा शब्द समजून घेण्यास किंवा खोलीतील बदललेल्या वातावरणाचा अनुभव घेण्यास शिकतात.

जेव्हा हॉपफिल्ड यांनी सहयोगी स्मृतीवरील त्यांचा लेख प्रकाशित केला तेव्हा जेफ्री हिंटन अमेरिकेतील पिट्सबर्ग येथील कार्नेगी मेलॉन विद्यापीठात कार्यरत होते. त्यांनी याआधी इंग्लंड आणि स्कॉटलंडमध्ये प्रयोगात्मक मानसशास्त्र आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर संशोधन केले होते. हिंटन यांचे लक्ष्य होते की, यंत्रे मानवांप्रमाणेच माहितीचे वर्गीकरण आणि अर्थ लावण्यासाठी नमुन्यांची ओळख करू शकतील का, हे शोधणे. त्यांचे सहकारी, टेरेन्स सेजनोव्स्की, यांनी हॉपफिल्ड नेटवर्क या संकल्पनेत सांख्यिकीय भौतिकशास्त्रातील तत्त्वांचा वापर करून नवीन बदल करण्याचा प्रयत्न केला.

सांख्यिकीय भौतिकशास्त्र (स्टॅटिस्टिकल फिजिक्स) हे अनेक समान कणांनी बनलेल्या प्रणालींचे, जसे की वायूतील रेणूंचे, भौतिक गुणधर्म समजून घेण्यासाठी वापरले जाते. प्रत्येक रेणू वेगवेगळ्या दिशेने आणि वेगाने गतिमान असला तरी, सर्व रेणूंच्या या यादृच्छिक हालचालींचा एकत्रित परिणाम म्हणून वायूचे गुणधर्म स्थिर राहतात. सर्व रेणूंच्या व्यक्तिगत हालचालींचे निरीक्षण करणे कठीण असले तरी, या हालचालींचा एकूण परिणाम म्हणून आपण वायूचा दाब, ऊर्जा, तापमान आणि विशिष्ट उष्णता क्षमता यांसारखे गुणधर्म मोजू शकतो.

असंख्य छोटे घटक एकत्रितपणे अस्तित्वात असणाऱ्या प्रणालींचे सांख्यिकीय भौतिकशास्त्रात विश्लेषण करून त्यांच्या विविध अवस्थांची संभाव्यता मोजली जाते. या प्रणालींमध्ये काही अवस्था इतर अवस्थांपेक्षा अधिक संभाव्य असतात; हे त्या प्रणालींमध्ये उपलब्ध ऊर्जेच्या प्रमाणावर अवलंबून असते हे लुडविग बोल्टझमन यांनी मांडलेल्या समीकरणाद्वारे स्पष्ट केले जाते. हिंटनच्या नेटवर्कमध्ये याच समीकरणाचा वापर करून 'बोल्टझमन मशीन' ही पद्धत १९८५ मध्ये विकसित केली गेली.

समान प्रकारची नवीन उदाहरणे शोधणे

बोल्टझमन मशीन सामान्यतः दोन प्रकारच्या नोड्स वापरून बनवली जातात: दृश्यमान नोड्स आणि लपलेले नोड्स. दृश्यमान नोड्सना माहिती दिली जाते, तर लपलेले नोड्स एक लपलेला स्तर तयार करतात. हे लपलेले नोड्स आणि त्यांची जोडणी संपूर्ण नेटवर्कच्या एकूण ऊर्जेत योगदान देतात.


बोल्टझमन मशीन चालू करण्यासाठी सर्व नोड्सच्या मूल्यांमध्ये एकाच वेळी बदल केले जातात. या प्रक्रियेत मशीन अशा स्थितीत पोहोचते जिथे नोड्सच्या मूल्यांमध्ये बदल होत असतात, परंतु संपूर्ण नेटवर्कची स्थिती स्थिर राहते. प्रत्येक संभाव्य स्थितीची एक विशिष्ट संभाव्यता असते जी बोल्टझमन समीकरणानुसार नेटवर्कच्या एकूण ऊर्जेवर अवलंबून असते. जेव्हा मशीन स्थिर होते तेव्हा ती एक नवीन नमुना तयार करते. यामुळे बोल्टझमन मशीन एक मूलभूत जनरेटिव्ह मॉडेल म्हणून ओळखली जाते.

बोल्टझमन मशीन शिकण्याची पद्धत थोडी वेगळी आहे. ते सूचनांवरून नव्हे तर उदाहरणांवरून शिकते. नेटवर्कमधील कनेक्शनांच्या मूल्यांमध्ये बदल करून हे प्रशिक्षण दिले जाते. प्रशिक्षणादरम्यान, जेव्हा नेटवर्कला विशिष्ट नमुने दाखवले जातात, तेव्हा मशीन त्या नमुन्यांना अनुरूप असलेले नमुने स्वतः तयार करण्याचा प्रयत्न करते. जेव्हा एकच नमुना अनेक वेळा दाखवला जातो, तेव्हा मशीन त्या नमुन्याला अधिक महत्त्व देते आणि त्यासारखे नमुने तयार करण्याची शक्यता वाढते. याचा अर्थ असा की, प्रशिक्षणादरम्यान जे नमुने दाखवले जातात, त्यासारखेच नवीन नमुने मशीन तयार करू शकते.

प्रशिक्षित बोल्टझमन मशीन पूर्वी पाहिलेल्या माहितीतील परिचित नमुने ओळखू शकते. जसे आपण आपल्या मित्राच्या भावंडांमध्ये साधर्म्य पाहतो, तसेच बोल्टझमन मशीनही प्रशिक्षणादरम्यान पाहिलेल्या माहितीशी संबंधित नवीन माहिती ओळखू शकते आणि माहितीतील फरकही शोधू शकते.

बोल्ट्झमन मशीन सुरुवातीला खूप मंद होत्या. मात्र, हिंटन यांच्यासारख्या शास्त्रज्ञांनी त्यांमध्ये सुधारणा करून त्यांना अधिक वेगवान बनवले. त्यांनी मशीनमधील काही कनेक्शन्स कमी करून ही कामगिरी साध्य केली.

१९९० च्या दशकात, आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क्सवरील संशोधन मंदावले असताना, हिंटन यांनी या क्षेत्रात काम करणे सुरूच ठेवले. त्यांच्या आणि त्यांच्या सहकाऱ्यांच्या बोल्ट्झमन मशीन संबंधित संशोधनामुळे या क्षेत्रात एक नवीन युग उजाडले. त्यांनी विकसित केलेल्या नवीन पद्धतीत बोल्टझमन मशीनचा वापर करून नेटवर्क्सना प्रशिक्षित केले जाऊ शकते. यामुळे नेटवर्क्सला चित्रांमधील वैशिष्ट्ये अधिक प्रभावीपणे ओळखता येऊ लागले. बोल्टझमन मशीनचा वापर चित्रपट किंवा टीव्ही मालिकांची शिफारस करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.

मशीन लर्निंग - आज आणि उद्या

आर्टिफ़िशियल न्यूरल नेटवर्क्सच्या क्षेत्रात जॉन हॉपफिल्ड आणि जेफ्री हिंटन यांचे १९८० च्या दशकातील संशोधन आजच्या मशीन लर्निंग क्रांतीचे पायाभूत काम आहे. मोठ्या प्रमाणात डेटा आणि संगणन शक्ती उपलब्ध झाल्याने २०१० नंतर या क्षेत्रात प्रचंड प्रगती झाली. डीप न्यूरल नेटवर्क्स आणि डीप लर्निंग या तंत्रांचा विकासामध्ये हॉपफिल्ड आणि हिंटन यांच्या संशोधनाचे महत्त्वपूर्ण योगदान आहे.

१९८२ मध्ये हॉपफिल्ड यांनी लिहिलेल्या 'असोसिएटिव्ह मेमरी' या लेखात या क्षेत्रातील एक नवीन दृष्टिकोन मांडला. त्यांनी ३० नोड्स असलेले एक नेटवर्क वापरले. जर सर्व नोड्स एकमेकांशी जोडलेले असतील तर त्यात ४३५ कनेक्शन असतात. प्रत्येक नोडचे स्वतःचे मूल्य (इनपूट) असते आणि प्रत्येक कनेक्शनचे वेगळे सामर्थ्य असते. म्हणजेच, संपूर्ण नेटवर्कमध्ये ५०० पेक्षा कमी पॅरामीटर्स होते. त्यांनी १०० नोड्स असलेले नेटवर्कही तयार करण्याचा प्रयत्न केला, परंतु त्या काळातील संगणकांची मर्यादा याला अडथळा ठरली. याची तुलना आजच्या मोठ्या भाषा मॉडेल्सशी करता येते, जे लाखो कोटी पॅरामीटर्स असलेले विशाल नेटवर्क आहेत.

अनेक संशोधक आता मशीन लर्निंगच्या अनुप्रयोग क्षेत्राचा विकास करत आहेत. या तंत्रज्ञानाच्या वाढत्या वापरामुळे उद्भवलेल्या नैतिक मुद्द्यांवर सध्या व्यापक चर्चा होत असताना, भौतिकशास्त्रात मशीन लर्निंगचा वापर हा एक नवीन आणि रोमांचक क्षेत्र आहे.

भौतिकशास्त्राने मशीन लर्निंगच्या विकासात महत्त्वपूर्ण योगदान दिले आहे. आता आपण पाहतोय की मशीन लर्निंग भौतिकशास्त्रातील संशोधनासाठी उपयोगी ठरत आहे. उदाहरणार्थ, हिग्ज बोसॉन शोधण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या मोठ्या डेटासेट्सचे  विश्लेषण करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा विस्तृतपणे उपयोग केला जातोय. याशिवाय, कृष्णविवर टक्करांमधून उत्पन्न होणाऱ्या गुरुत्वीय लहरींचा अभ्यास, एक्सोप्लॅनेट्सचा शोध आणि नवीन कार्यक्षम मटेरियल्स तसेच नवीन औषधे शोधण्यासाठी मशीन लर्निंगचा उपयोग होत आहे. 

अलीकडच्या काळात, रेणू आणि पदार्थांच्या गुणधर्मांचा अंदाज लावण्यासाठीही मशीन लर्निंगचा वापर होऊ लागला आहे. उदाहरणार्थ, प्रथिनांची संरचना शोधण्यासाठी मशीन लर्निंगचा उपयोग होत आहे. २०२४ चे रसायनशास्त्रातील नोबेल पारितोषिक डेमिस हसाबिस, डेव्हिड बेकर आणि जॉन एम. जम्पर यांना कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या साहाय्याने केलेल्या प्रथिनांच्या संशोधनातील योगदानाबद्दल देण्यात आले आहे. डेमिस हसाबिस आणि जम्पर यांनी कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर करून जवळजवळ सर्व ज्ञात प्रथिनांच्या संरचनेचा अंदाज लावला तर बेकर यांनी नवीन प्रथिने तयार करण्याचा मार्ग शोधला आहे.

हे क्षेत्र अजूनही विकासाच्या प्रारंभिक टप्प्यावर आहे आणि भविष्यात या क्षेत्रातून अनेक नवीन शोध होण्याची अपेक्षा आहे. 

संदर्भ:- नोबेल पुरस्कार वेबसाईट


अनिकेतच्या लेखणीतून आदरणीय गुरुवर्य डॉ. केशव राजपूरे सर

यशवंत डॉ केशव ( एक जिद्दी, अष्टपैलू आणि आदर्श व्यक्तिमत्व ) एका मातीचे अनेक रंग असतात एका विचाराचे अनेक विचार असतात एका बिंबाची अन...