इंटेलिजेंट सिस्टम्स जो इंसानी समझ पर आधारित हैं
हम ऐसे दौर में जी रहे हैं जहाँ डेटा और टेक्नोलॉजी समाज के हर पहलू को प्रभावित कर रही है। लेकिन बहुत कम विशेषज्ञ ऐसे हैं जो जटिल विज्ञान और मानव-केंद्रित इनोवेशन के बीच की खाई को पाट सकते हैं। सोहोंग धर ऐसे ही पेशेवरों में से एक हैं।
जादवपुर यूनिवर्सिटी, आई.आई.टी. मद्रास, और ड्यूक यूनिवर्सिटी से शिक्षा प्राप्त करने के बाद, वे डेटा साइंस, कम्प्युटेशनल लिंग्विस्टिक्स, और सायबरसिक्योरिटी के क्षेत्र में ऐसे सिस्टम्स बना रहे हैं जो न केवल इंटेलिजेंट हैं बल्कि सामाजिक रूप से जिम्मेदार भी हैं।
उनका काम, जिसे कई पेटेंट्स और गूगल ब्रेन, माइक्रोसॉफ्ट अज्योर जैसी अग्रणी संस्थाओं के साथ कोलैबोरेशन द्वारा सराहा गया है, इस बात का प्रमाण है कि वे कठिन विश्लेषणात्मक सोच को वास्तविक समस्याओं के समाधान से जोड़ने में माहिर हैं।
जानकारी को नया रूप देना
सोहोंग का करियर बौद्धिक गहराई और तकनीकी कुशलता का अनोखा संगम है। उन्होंने लाइब्रेरी और इंफॉर्मेशन साइंस से शुरुआत की और धीरे-धीरे डेटा साइंस, इंफरेंशियल स्टैटिस्टिक्स, और मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता प्राप्त की। “मैंने जानकारी को व्यवस्थित करने से लेकर इंसानी और एल्गोरिदमिक व्यवहार को समझने की दिशा में बदलाव किया,” वे बताते हैं।
उनके माइक्रोसॉफ्ट अज्योर, गूगल ब्रेन, और सी-वोटर के साथ किए गए प्रोजेक्ट्स में पॉलिटिकल सेंटिमेंट मॉडलिंग, डिजिटल हेल्थ बिहेवियर, और एल्गोरिदमिक बायस डिटेक्शन जैसे इनिशिएटिव्स शामिल हैं। इस दौरान उन्होंने कई पेटेंट्स हासिल किए—जैसे एक यू.के. डिज़ाइन पेटेंट वाला सायबर क्राइम एनालिटिकल कंप्यूटर, और एक सी.एन.एन.-आधारित करियर फोरकास्टिंग टूल।
ये सभी इनोवेशन इस बात को दर्शाते हैं कि वे ऐसे सिस्टम्स बनाना चाहते हैं जो इंटेलिजेंट हों, समझने में आसान हों, और सामाजिक रूप से जिम्मेदार भी हों।
विभिन्न क्षेत्रों में प्रभाव की परिभाषा
सोहोंग का सफर ऐसे इनोवेशन से भरा है जो अकादमिक रिसर्च और व्यवहारिक टेक्नोलॉजी दोनों को जोड़ता है। उन्होंने लाइब्रेरी एंड इन्फॉर्मेशन साइंस में फर्स्ट-क्लास मास्टर्स किया है और इसके बाद आई.आई.टी. मद्रास में डेटा साइंस और ड्यूक यूनिवर्सिटी के प्रैट स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में रिसर्च की। उनकी प्रोफाइल में डीएएमए इंटरनॅशनल (सी.डी.एम.पी.), ए.एस.क्यू. सिक्स सिग्मा ब्लैक बेल्ट, माइक्रोसॉफ्ट, और गूगल क्लाउड जैसी संस्थाओं से प्राप्त सर्टिफिकेट भी शामिल हैं।
उनके रिसर्च विषयों में क्लासिकल हिन्दू धर्मशास्त्र का कम्प्युटेशनल लिंग्विस्टिक्स के ज़रिये विश्लेषण से लेकर एडवांस्ड एन.एल.पी. और सेंटिमेंट एनालिसिस तक शामिल हैं।
उनकी सबसे खास उपलब्धि है—इंटेलिजेंट स्वार्म रोबोटिक्स पर आधारित पावर ट्रांसमिशन लाइन मेंटेनेंस के लिए पेटेंट। इसी तरह, उनके दो अन्य अंतरराष्ट्रीय पेटेंट भी उल्लेखनीय हैं—यू.के. का सायबरसिक्योरिटी आर्किटेक्चर मॉडल और भारत का ऐसा मॉडल जो मशीन लर्निंग की मदद से गणित शिक्षा में छात्रों के व्यवहार का विश्लेषण करता है।
उनके शोध को स्प्रिंगर के ICANTCI 2024 और IEEE GINOTECH 2025 जैसे वैश्विक मंचों पर स्थान मिला है, जहाँ उन्होंने रियल-टाइम थ्रेट डिटेक्शन और ऑटोमेटेड फीडबैक सिस्टम्स जैसे ब्रेकथ्रूज़ प्रस्तुत किए। प्रोफेशनली, वे गूगल ब्रेन में इन्फॉर्मेशन साइंटिस्ट और सी-वोटर में विज़िटिंग फेलो रह चुके हैं, जहाँ उन्होंने एडवांस्ड एनालिटिक्स को वास्तविक सिस्टम्स में एकीकृत किया।
आगे की राह
सोहोंग मानते हैं कि सायबरसिक्योरिटी का भविष्य ए.आई.-ड्रिवन ऑटोनॉमस सिस्टम्स में है, जो रियल टाइम में खतरे पहचानने, प्रतिक्रिया देने और सिक्योर मॉडल ऑपरेशन्स को मैनेज करने में सक्षम होंगे। क्वांटम कम्प्युटिंग और ए.आई. के बढ़ते प्रभाव को देखते हुए वे क्वांटम-रेज़िलिएंट एन्क्रिप्शन और रेस्पॉन्सिबल एम.एल.ऑप्स पर ज़ोर देते हैं।
वे सर्च एल्गोरिदम्स में छुपे हुए अनकॉन्शस बायस को बिहेवियरल डेटा और एल्गोरिदमिक ऑडिट्स के ज़रिये उजागर करने पर काम कर रहे हैं। एक अन्य प्रोजेक्ट है इन्फॉर्मेशन एक्सेलेरेशन मॉडल—जिसमें वे यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि इन्फॉर्मेशन असिमेट्री कैसे बाजार की अस्थिरता को बढ़ाती है।
“जब हम बिहेवियरल डेटा को इकनॉमिक लॉजिक से जोड़ते हैं,” वे कहते हैं, “तो हम अनिश्चितता में बेहतर निर्णय मॉडल बना सकते हैं।”
ये दोनों प्रोजेक्ट उनके बड़े उद्देश्य का हिस्सा हैं—डिजिटल पॉलिसी को डेटा-ड्रिवन डिज़ाइन और मैकेनिज़्म फ्रेमवर्क्स के ज़रिये आकार देना। वे कहते हैं, “चाहे वह पब्लिक गवर्नेंस हो या सायबरसिक्योरिटी, मेरा फोकस यही रहता है—ऐसे इंटेलिजेंट सिस्टम्स बनाना जो ज़िम्मेदारी से खुद को ढाल सकें और जनहित में काम करें।”
लीडरशिप मंत्रा
उभरते प्रोफेशनल्स के लिए सोहोंग का संदेश है—“खुद को मैथेमेटिक्स, कम्प्युटेशन, और कॉग्निशन के सिद्धांतों में रूट करो।”
वे मानते हैं कि स्थायी इनोवेशन तब आता है जब हम समझते हैं कि एल्गोरिदम्स इंसानी सोच की बनावट से कैसे मेल खाते हैं। पाणिनि और वॉन न्यूमैन जैसे विचारकों से प्रेरित होकर वे एक मल्टीडिसिप्लिनरी दृष्टिकोण अपनाते हैं जो तर्क और अनुभव दोनों का सम्मान करता है।
उनका स्पष्ट संदेश है—“ऐसे सिस्टम्स बनाओ जो केवल इंटेलिजेंट न हों, बल्कि इंटेलेक्चुअली ऑनेस्ट और गहराई से ह्यूमन-अवेयर भी हों।”
