മാന്ത്രിക കണ്ണാടിയും കൗശലക്കാരായ അൽഗോരിതങ്ങളും: ഗണിതത്തിൻ്റെ അത്ഭുതലോകം!
ഹായ് കൂട്ടുകാരെ! ഇന്ന് നമ്മൾ ഒരു അത്ഭുതകരമായ കണ്ടുപിടുത്തത്തെക്കുറിച്ചാണ് സംസാരിക്കാൻ പോകുന്നത്. Massachusetts Institute of Technology (MIT) എന്ന വലിയ ശാസ്ത്രഗവേഷണ സ്ഥാപനത്തിലെ അതിവിദഗ്ധരായ ചിലരാണ് ഇത് കണ്ടെത്തിയത്. 2025 ജൂലൈ 30-ന് അവർ ‘New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data’ എന്ന പേരിൽ ഒരു പുതിയ കണ്ടെത്തൽ പുറത്തുവിട്ടിട്ടുണ്ട്. കേൾക്കുമ്പോൾ കുറച്ച് പ്രയാസമുള്ളതായി തോന്നുമെങ്കിലും, ഇത് വളരെ രസകരമായ ഒരു കാര്യമാണ്!
എന്താണ് ഈ ‘സിമ്മട്രിക് ഡാറ്റ’?
ഒരു കാര്യം ഓർത്ത് നോക്കൂ, നമ്മൾ കണ്ണാടിയിൽ നോക്കുമ്പോൾ എന്താണ് കാണുന്നത്? നമ്മുടെ പ്രതിബിംബം! നമ്മുടെ വലത് കൈ കണ്ണാടിയിൽ ഇടത് കൈ ആയിട്ടാണ് കാണുന്നത്, അല്ലേ? ഇത് തന്നെയാണ് ‘സിമ്മട്രി’ എന്ന് പറയുന്നത്. ഒരു വസ്തുവിനെ പാതിമുറിച്ച് നോക്കുമ്പോൾ ഇരുവശത്തും ഒരുപോലിരിക്കുന്നതിനെയാണ് നമ്മൾ സിമ്മട്രി എന്ന് വിളിക്കുന്നത്. പൂക്കളുടെ ഇതളുകൾ, ചിത്രശലഭത്തിൻ്റെ ചിറകുകൾ, നമ്മുടെ ശരീരത്തിൻ്റെ ഇരുവശങ്ങൾ – ഇതൊക്കെ സിമ്മട്രിക്ക് ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
നമ്മുടെ ലോകത്ത് ഇങ്ങനെ ഒരുപാട് സിമ്മട്രി ഉള്ള കാര്യങ്ങളുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു പൂവ് വരയ്ക്കുമ്പോൾ, അതിൻ്റെ ഒരു പകുതി വരച്ച് കഴിഞ്ഞാൽ മറ്റേ പകുതി അതുപോലെ വരച്ചാൽ മതി, അല്ലേ? അപ്പോൾ ആ പൂവ് വളരെ ഭംഗിയുള്ളതായി കാണപ്പെടും.
‘മെഷീൻ ലേണിംഗ്’ എന്നാൽ എന്ത്?
ഇനി ‘മെഷീൻ ലേണിംഗ്’ എന്താണെന്ന് നോക്കാം. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് സ്വന്തമായി കാര്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒരു സംവിധാനമാണിത്. നമ്മൾ എങ്ങനെയാണോ കഥകൾ കേട്ടും, പുസ്തകങ്ങൾ വായിച്ചും, ചുറ്റുമുള്ള ലോകം കണ്ടും പഠിക്കുന്നത്, അതുപോലെ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഡാറ്റ (വിവരങ്ങൾ) നൽകി അവയെ പഠിപ്പിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, നമ്മൾ കമ്പ്യൂട്ടറിന് ധാരാളം പൂക്കളുടെ ചിത്രങ്ങൾ കാണിച്ചുകൊടുത്താൽ, അത് പൂക്കളെ തിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കും.
പുതിയ കണ്ടെത്തലിൻ്റെ മാന്ത്രികത!
ഇനി MIT കണ്ടുപിടിച്ച പുതിയ കാര്യത്തിലേക്ക് വരാം. സിമ്മട്രി ഉള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടുതൽ വേഗത്തിലും എളുപ്പത്തിലും ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന പുതിയ ‘അൽഗോരിതങ്ങൾ’ (algorithm) ആണ് അവർ കണ്ടെത്തിയിരിക്കുന്നത്. അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നാൽ കമ്പ്യൂട്ടറിന് എന്തെങ്കിലും ചെയ്യാനുള്ള ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളാണ്.
അതായത്, സാധാരണയായി കമ്പ്യൂട്ടറിന് ഒരു പൂവിനെ തിരിച്ചറിയാൻ ഒരുപാട് ചിത്രങ്ങൾ പരിശോധിച്ച് പഠിക്കേണ്ടി വരും. എന്നാൽ, ഈ പുതിയ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാൽ, സിമ്മട്രി ഉള്ള പൂക്കളുടെ ചിത്രങ്ങൾ നൽകിയാൽ മതി. കാരണം, പൂവിൻ്റെ ഒരു പകുതിയുടെ ചിത്രങ്ങൾ കൊടുത്താൽ തന്നെ, കമ്പ്യൂട്ടറിന് മറ്റേ പകുതി എങ്ങനെയായിരിക്കുമെന്ന് ഊഹിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറിൻ്റെ പഠന പ്രക്രിയ വളരെ ലളിതമാക്കുന്നു.
ഇതെങ്ങനെ നമ്മെ സഹായിക്കും?
ഈ കണ്ടെത്തൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ടതാണ്. കാരണം:
- വേഗത: കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പഠിക്കാൻ കഴിയും.
- കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ: കുറച്ച് വിവരങ്ങൾ കൊണ്ട് തന്നെ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാം.
-
പുതിയ സാധ്യതകൾ: ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ പല മേഖലകളിലും ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
-
ചിത്രങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ: നിങ്ങളുടെ ഫോണിലെ ക്യാമറക്ക് മുഖങ്ങളെ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് സഹായിക്കും.
- രോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ: ശരീരത്തിലെ സിമ്മട്രിയിലെ മാറ്റങ്ങൾ കണ്ട് രോഗങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടെത്താൻ ഡോക്ടർമാർക്ക് ഇത് ഉപകരിക്കും.
- പുതിയ സാധനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാൻ: റോബോട്ടുകൾക്ക് കാര്യങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ പഠിച്ച് നമ്മെ സഹായിക്കാൻ ഇത് വഴിതെളിക്കും.
ശാസ്ത്രം ഒരു സാഹസിക യാത്രയാണ്!
കൂട്ടുകാരെ, ശാസ്ത്രം എന്നത് ഇങ്ങനെ പുതിയ പുതിയ കാര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താനുള്ള ഒരു രസകരമായ യാത്രയാണ്. MITയിലെ ഈ ശാസ്ത്രജ്ഞർ നമ്മുടെ ലോകത്തെ കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ കൂടുതൽ സ്മാർട്ട് ആക്കാനും സഹായിക്കുകയാണ്.
നിങ്ങൾക്കും ചെറിയ പ്രായത്തിലേ ശാസ്ത്രത്തിൽ താല്പര്യം വളർത്താൻ സാധിക്കും. ചുറ്റുമുള്ള വസ്തുക്കളെ ശ്രദ്ധയോടെ നിരീക്ഷിക്കുക, ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക, സംശയങ്ങൾ തീർക്കാൻ ശ്രമിക്കുക. ഒരുപക്ഷേ, നാളെ നിങ്ങളിൽ ഒരാൾ ലോകത്തെ അത്ഭുതപ്പെടുത്തുന്ന എന്തെങ്കിലും കണ്ടെത്തുമായി രംഗത്ത് വന്നേക്കാം! ഈ പുതിയ അൽഗോരിതങ്ങളെക്കുറിച്ച് വായിച്ചത് നിങ്ങൾക്ക് പ്രചോദനം നൽകിയെന്ന് കരുതുന്നു. ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെ മാന്ത്രിക ലോകത്തേക്ക് സ്വാഗതം!
New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data
AI വാർത്ത നൽകി.
Google Gemini യിൽ നിന്ന് പ്രതികരണം നേടാൻ താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യമാണ് ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നത്:
2025-07-30 04:00 ന്, Massachusetts Institute of Technology ‘New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data’ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു. ദയവായി ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങളോടൊപ്പം ഒരു വിശദമായ ലേഖനം ലളിതമായ ഭാഷയിൽ എഴുതുക, അത് കുട്ടികൾക്കും വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയണം, അതുവഴി കൂടുതൽ കുട്ടികൾക്ക് ശാസ്ത്രത്തിൽ താല്പര്യം വളർത്താനാകും. ദയവായി മലയാളത്തിൽ മാത്രം ലേഖനം നൽകുക.