सैन फ्रांसिस्को बे एरिया — तेज़ी से विकसित हो रही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया में, बहुत कम लोगों को अरबों लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रोडक्ट्स को आकार देने और साथ ही नई रिसर्च की सीमाओं को आगे बढ़ाने का अवसर मिलता है। रौनक भंडारी का एक दशक लंबा करियर Google Search और Maps के पीछे की इंटेलिजेंस बनाने से लेकर, शिक्षा के लिए पहला स्वचालित नॉलेज सिस्टम तैयार करने और अब एक AI स्टार्टअप का नेतृत्व करने तक फैला है जो इस क्षेत्र की सबसे कठिन समस्याओं में से एक को हल कर रहा है: AI एजेंट्स को वास्तविक दुनिया में विश्वसनीय रूप से काम कराया
धोखाधड़ी से लड़ना और तथ्यों को सही करना
Google में, भंडारी ने कंपनी की सबसे महत्वपूर्ण AI चुनौतियों पर अत्याधुनिक एप्लाइड रिसर्च पहलों का नेतृत्व किया। Maps पर उनका काम एक ऐसी समस्या पर केंद्रित था जो अधिकांश उपयोगकर्ता कभी नहीं देखते: बिज़नेस लिस्टिंग और रिव्यू में हेरफेर करने की कोशिश करने वाले बुरे तत्वों द्वारा समन्वित हमले।
“जब आपके पास अरबों डेटा पॉइंट्स होते हैं, तो पारंपरिक तरीके काम नहीं करते,” उन्होंने अपनी चुनौती समझाई। उन्होंने समन्वित दुरुपयोग पैटर्न की पहचान करने के लिए नवीन ग्राफ-आधारित तकनीकें विकसित कीं—मूल रूप से एक छोटे ग्रह के आकार की घास के ढेर में सुई खोजना। परिणाम नाटकीय थे: बुरे तत्वों को पकड़ने में 18% सुधार और झूठी पॉज़िटिव में 41% कमी। यह काम इतना महत्वपूर्ण था कि इसे Google के Graph AI Summit में प्रस्तुत किया गया और इससे क्लस्टर एनालिसिस और पैटर्न डिटेक्शन पर कई आंतरिक रिसर्च पब्लिकेशन निकलीं।
भंडारी Google के Knowledge Graph पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल लागू करने वाले पहले लोगों में से थे—वह सिस्टम जो सर्च रिजल्ट्स के साथ दिखाई देने वाले इन्फॉर्मेशन बॉक्स को पावर करता है। उनके अप्रोच ने तथ्यात्मक जानकारी की सटीकता में 30% से अधिक सुधार किया, यह सुनिश्चित करने में मदद की कि जब उपयोगकर्ता बुनियादी तथ्यों की खोज करते हैं, तो उन्हें सही जवाब मिलें।
शायद सबसे उल्लेखनीय रूप से, उन्होंने Gemini, Google के प्रमुख AI सिस्टम पर शुरुआती प्रयासों में योगदान दिया, विशेष रूप से “हैलुसिनेशन” को कम करने पर काम किया—AI सिस्टम की गलत जानकारी को आत्मविश्वास से बताने की प्रवृत्ति।
भारत का पहला शैक्षिक Knowledge Graph बनाना
Google से पहले, भंडारी ने Embibe में एक टीम का नेतृत्व किया, एक एजुकेशन टेक्नोलॉजी कंपनी जिसे बाद में भारत के सबसे बड़े दूरसंचार समूह Reliance JIO ने अधिग्रहित कर लिया। चुनौती थी: K-12 के सभी विषयों में शैक्षिक सामग्री में अवधारणाओं के बीच संबंधों को स्वचालित रूप से समझना और व्यवस्थित करना।
उनकी टीम ने अनस्ट्रक्चर्ड शैक्षिक टेक्स्ट से नॉलेज स्ट्रक्चर निकालने वाला पहला स्वचालित सिस्टम बनाया। इनोवेशन सिर्फ तकनीकी नहीं था—यह मेथडोलॉजिकल था। उन्होंने मानव विशेषज्ञता को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ने के नए तरीके बनाए, एक ऐसे क्षेत्र में 95% सटीकता हासिल की जहां गलतियों का मतलब छात्रों का गलत जानकारी सीखना हो सकता था।
इंटरनेट के Edge की सुरक्षा
Volterra में, एक क्लाउड सिक्योरिटी कंपनी जिसे F5 Networks ने $500 मिलियन में अधिग्रहित किया, भंडारी ने एंटरप्राइज़ नेटवर्क को परिष्कृत हमलों से बचाने वाले AI सिस्टम पर काम किया। एनोमली डिटेक्शन पर उनके काम ने रियल-टाइम में दुर्भावनापूर्ण ट्रैफिक पैटर्न की पहचान करने में मदद की—बढ़ते साइबर खतरों के युग में क्रिटिकल इंफ्रास्ट्रक्चर की सुरक्षा के लिए आवश्यक।
उद्यमिता का अध्याय
भंडारी की उद्यमशीलता की भावना जल्दी उभरी। 2015 में, उन्होंने Swipsy की स्थापना की, एक एडवर्टाइजिंग टेक्नोलॉजी स्टार्टअप जो यूज़र व्यवहार को समझने और विज्ञापन टारगेटिंग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता था। कंपनी ने टच इंटरैक्शन पैटर्न के उपयोग का बीड़ा उठाया—यूज़र अपने फोन के साथ कैसे फिज़िकली इंटरैक्ट करते हैं—विज्ञापन रेलेवेंस में सुधार के लिए।
आज, KiwiQ AI के CTO और को-फाउंडर के रूप में, वे उस चीज़ से निपट रहे हैं जिसे कई लोग अगली सीमा मानते हैं: AI एजेंट्स बनाना जो जटिल कार्यों को विश्वसनीय रूप से पूरा कर सकें। उन्होंने जो प्लेटफॉर्म बनाया है वह एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए 200 से अधिक AI एजेंट्स को ऑर्केस्ट्रेट करता है, इस बारे में इनोवेशन के साथ कि ये एजेंट्स कैसे जानकारी याद रखते हैं, एक-दूसरे के साथ समन्वय करते हैं और क्वालिटी बनाए रखते हैं।
“कठिन हिस्सा एक स्मार्ट एजेंट बनाना नहीं है,” भंडारी कहते हैं। “यह ऐसे सिस्टम बनाना है जहां कई एजेंट्स विश्वसनीय रूप से एक साथ काम कर सकें, कॉन्टेक्स्ट को सही तरीके से हैंडऑफ करें और अपनी गलतियां खुद पकड़ें।”
आगे की राह
Google Maps को धोखाधड़ी से बचाने से लेकर AI सिस्टम को सही तथ्य बताने तक, शैक्षिक ज्ञान को व्यवस्थित करने से लेकर एंटरप्राइज़ नेटवर्क की रक्षा करने तक, भंडारी का काम लगातार AI सिस्टम को अधिक विश्वसनीय और भरोसेमंद बनाने पर केंद्रित रहा है—शायद सबसे बड़ी चुनौती जब ये टेक्नोलॉजीज़ हमारे काम करने और सीखने के तरीके के केंद्र में आ रही हैं।
अब अपनी कंपनी का नेतृत्व करते हुए, वे बड़े पैमाने पर AI बनाने के एक दशक के सबक को AI एजेंट्स के उभरते क्षेत्र में लागू कर रहे हैं—ऐसे सिस्टम जो सिर्फ सवालों का जवाब नहीं देते बल्कि वास्तव में कार्य पूरे करते हैं। तेज़ी से आगे बढ़ते इस क्षेत्र में, उनका रिसर्च की गहराई और प्रोडक्शन अनुभव का संयोजन उन्हें एक दिलचस्प चौराहे पर रखता है: यह समझना कि सैद्धांतिक रूप से क्या संभव है और बड़े पैमाने पर वास्तव में क्या काम करता है।
रौनक भंडारी IIT रुड़की से B.Tech हैं और सैन फ्रांसिस्को बे एरिया में रहते हैं।