ऊर्जा IA को प्रयोगशाला से बाहर लाने के लिए किया गया समझौता

ऊर्जा IA को प्रयोगशाला से बाहर लाने के लिए किया गया समझौता

हर ऊर्जा सम्मेलन में पिछले तीन वर्षों से एक वाक्य दोहराया जा रहा है: "हम पायलट चरण से बाहर आ रहे हैं।" इसका बार-बार उल्लेख होना ही इस बात का संकेत है कि समस्या बनी हुई है। ऊर्जा क्षेत्र में IA अब भी नियंत्रित परीक्षणों में फंसी हुई है, जो उन ऑपरेशनल प्रवाह में विस्तारित नहीं हो रही हैं जहां धन कमाया या खोया जाता है।

31 मार्च 2026 को, Applied Computing — ब्रिटेन की फर्म जो Orbital, अपनी भौतिक विज्ञान आधारित IA प्लेटफ़ॉर्म के पीछे है — ने Wipro और Databricks के साथ एक रणनीतिक गठबंधन की घोषणा की। इसका घोषित उद्देश्य: मध्य पूर्व, भारत और दक्षिण पूर्व एशिया के ऊर्जा ऑपरेटरों को IA को उनके दैनिक कार्य प्रवाह में सीधे समाहित करने में मदद करना। यह खबर एक तकनीकी समझौते के रूप में फैल गई। लेकिन मैं इसे एक जानबूझकर प्रयास के रूप में देखता हूँ, जो उस आर्किटेक्चर की कमी को हल करने का प्रयास कर रहा है, जिसके कारण ऊर्जा क्षेत्र मशीन लर्निंग मॉडल के साथ प्रयोग करने पर अड़चनें महसूस कर रहा है।

क्यों IA के पायलट ऑपरेशनों में तब्दील नहीं हो रहे

इस गठबंधन के विभिन्न पहलुओं का मूल्यांकन करने से पहले यह समझना महत्वपूर्ण है कि यह समस्या क्यों पैदा होती है। एक ऊर्जा अवसंरचना ऑपरेटर — जैसे कि एक रिफाइनरी, गैस वितरण नेटवर्क या जनरेशन प्लांट — प्रौद्योगिकी स्टार्टअप की तर्क प्रणाली के तहत कार्य नहीं करता है। इसके कार्य भौतिक, नियामक और सुरक्षा संबंधी प्रतिबंधों के अधीन होते हैं, जो अस्पष्टता की अनुमति नहीं देते। जब एक IA मॉडल किसी पाइपलाइन में दबाव समायोजित करने या एक उपस्टेशन में लोड फिर से वितरित करने की सिफारिश करता है, तो ऑपरेटर को न केवल क्या अनुशंसा किया गया है, समझना होता है, बल्कि क्यों और किन भौतिक मान्यताओं के तहत यह निष्कर्ष निकाला गया है।

यह वह गाँठ है जिसने व्यापक अपनाने को रोक रखा है। अधिकांश गहरे अध्ययन वाले मॉडल काले बक्से की तरह कार्य करते हैं: सांख्यिकीय पैटर्नों पर अनुकूलन करते हैं बिना उनकी अनुशंसाओं को प्रमाणित भौतिक कानूनों पर आधारित किए। ऐसे उद्योग में जहां एक गलत निर्णय जीवन, सौ करोड़ डॉलर के संपत्तियों या गंभीर नियामक दंड की कीमत चुका सकता है, यह कोई छोटी सीमा नहीं है। यह एक लगभग अडिग प्रवेश बाधा है।

Applied Computing ने Orbital को इस बाधा का सीधे उत्तर देने के रूप में पेश किया है। जिन IA मॉडलों को भौतिक विज्ञान द्वारा सूचित किया जाता है (physics-informed), वे मॉडल की आर्किटेक्चर में डोमेन स्पेसिफिक समीकरणों को एकीकृत करते हैं — थर्मोडायनामिक्स, तरल यांत्रिकी, विद्युत नेटवर्क की गतिशीलता —। सैद्धांतिक परिणाम यह है कि एक प्रणाली का उत्पादन ऑडिटेबल होता है: अनुशंसा को उस भौतिक सिद्धांत तक ट्रेस किया जा सकता है जो इसे समर्थन देता है। यह IA को काले बक्से से अधिक इंजीनियरिंग के एक विस्तृत प्रारूप के समान बनाता है, जिसमें ट्रेसबिलिटी होती है।

तीन परतों में विशेषज्ञता की तर्कना

जहां यह समझौता मेरे लिए संरचनात्मक रूप से मजबूत है, वह कार्य विभाजन में है जो यह प्रस्तावित करता है। यह समान स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने वाली साझेदारी नहीं है; यह तीन परतों की एक वास्तुकला है जहां प्रत्येक तत्व एक अलग गले की बाधा का समाधान करता है।

Applied Computing मॉडलिंग का स्तर लाता है: Orbital एक बुनियादी प्लेटफार्म के रूप में ऊर्जा ऑपरेशंस के भौतिक विज्ञान पर प्रशिक्षित मॉडल के साथ। Databricks डेटा और अवसंरचना का स्तर लाता है: रिफाइनरी या इलेक्ट्रिक नेटवर्क द्वारा उत्पन्न वास्तविक समय के संचालनात्मक डेटा के वॉल्यूम को स्थानांतरित करने, संसाधित करने और प्रबंधित करने की क्षमता। Wipro कार्यान्वयन और संस्थागत विश्वास का स्तर लाता है: लक्ष्य भौगोलिक क्षेत्रों में औद्योगिक ऑपरेटरों के साथ दशकों का संबंध, स्थानीय प्रक्रियाओं का ज्ञान और सिद्धांत आरंभ से मानक संचालन प्रक्रिया में बदलाव में मॉडल की अनुशंसा का अनुवाद करने की क्षमता।

यह वह विवरण है जो मुझे व्यावसायिक मॉडल के दृष्टिकोण से सबसे अधिक दिलचस्पी है। महत्वपूर्ण अवसंरचना को IA बेचना डेटा के कमरे में बंद नहीं होता है; यह ऑपरेशंस के कमरे में बंद होता है, टर्न के मुखिया के साथ जो बीस वर्षों से मनोमीटर पढ़ रहा है। Wipro के पास उस कमरे तक पहुंच है। Applied Computing अकेले शायद नहीं। इसलिए, यह गठबंधन केवल एक वितरण समझौता नहीं है; यह इमारत को खड़ा किए बिना संस्थागत विश्वसनीयता की अधिग्रहण है, जो शून्य से शुरू करने में पांच से दस वर्षों और एक संबंध पूंजी लेने में लग जाएगा, जो कि वित्तीय सहायता के माध्यम से नहीं खरीदे जा सकते।

भौगोलिक विशेषज्ञता भी अप्रत्याशित नहीं है। मध्य पूर्व, भारत और दक्षिण पूर्व एशिया एक विशिष्ट स्थिति का संयोजन प्रस्तुत करते हैं: पुरानी ऊर्जा अवसंरचना जिसे आधुनिकीकरण की उच्च आवश्यकता होती है, उत्सर्जन पर बढ़ता नियामक दबाव, और ऐसे समाधानों के प्रति रुचि जो भौतिक संपत्तियों को प्रतिस्थापित करने की बजाय ऑप्टिमाइज करते हैं। ये ऐसे बाजार हैं जहां ऑपरेशनल लागत में कमी और संपत्तियों के जीवनकाल का विस्तार तत्काल अधिक वजन रखता है बनाम अमूर्त डिजिटल परिवर्तन की कथाएँ। यही वह प्रकार की प्रस्तुति है जिसे भौतिक रूप से दिए गए मॉडल संख्याओं के साथ समर्थन कर सकते हैं।

गठबंधन जो जोखिम को अनदेखा नहीं कर सकता

हालांकि गठबंधन की संरचना में आंतरिक तर्क है, एक चर है जिसे कोई भी प्रेस विज्ञप्ति अकेले हल नहीं कर सकती: व्यापक डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता।

भौतिक विज्ञान द्वारा सूचित मॉडल, सांख्यिकीय मॉडल की तुलना में कम डेटा की स्थिति में अधिक मजबूत होते हैं, लेकिन वे खराब लेबल वाले डेटा, असहायक सेंसर या ऐतिहासिक रिकॉर्ड में विराम के खिलाफ प्रतिरक्षा नहीं हैं। उभरते बाजारों में ऊर्जा अवसंरचना में, ये स्थितियां असाधारण नहीं हैं; ये अक्सर तो मानदंड होती हैं। 1980 के दशक में निर्मित संयंत्र जिसमें चरणबद्ध रूप से अपडेट किए गए नियंत्रण प्रणाली सिस्टम का ऐतिहासिक डेटा हो सकता है, जो तकनीकी रूप से एक पहेली है जिसमें कुछ टुकड़े गायब हैं।

Databricks इस समस्या का एक हिस्सा डेटा एकीकरण और शासन के स्तर पर हल करता है, लेकिन स्रोत की गुणवत्ता को नहीं। इन परिवेशों में सफल कार्यान्वयन के लिए एक पूर्व निरीक्षण और डेटा सफाई की आवश्यकता होगी जो Wipro कोORBITAL के विश्वसनीय सिफारिशें उत्पन्न करने से पहले करना पड़ेगा। उस काम की वास्तविक लागत होती है, यह समय लेती है, और वहीं त्वरित कार्यान्वयन के वादे अक्सर ऑपरेशनल वास्तविकता के खिलाफ विघटित होते हैं।

यह गठबंधन के थेसिस को अमान्य नहीं करता। यह इसे अधिक ईमानदार बनाता है। यदि तीनों भागीदारों ने अपने कार्यान्वयन मॉडल में पूर्व प्रयासों को सही ढंग से मापा है — और इसे समायोजित करने के लिए मूल्य संरचना तैयार की है या ग्राहक पर स्थानांतरित कर दिया है — तो मॉडल में व्यवहार्यता है। अगर उन्होंने यह निश्चित किया कि डेटा पहले दिन से तैयार होगा, तो वे प्रणाली के पहले टुकड़े की लागत को कम करके आंका गया है।

वह कमी जो कोई प्रेस विज्ञप्ति नहीं बताती

इस प्रकार के रणनीतिक समझौतों में यह बहुत कम कहा जाता है: मानव व्यवहार में परिवर्तन की लागत। IA को ऑपरेशनल कार्य प्रवाहों में समाहित करना सॉफ्टवेयर का मुद्दा नहीं है; यह संगठनात्मक स्वीकृति का मुद्दा है। जो ऑपरेटर Orbital से सिफारिश प्राप्त करता है उसे उस पर इतना विश्वास करना होगा कि वह कार्य करे, लेकिन इतना अंधा नहीं हो कि जब मॉडल गलत हो जाए तो वह अपने पेशेवर निर्णय का उपयोग करना बंद कर दे।

विश्वास और पर्यवेक्षण के बीच यह संतुलन बनाना सबसे कठिन है, और ऐसा कोई प्रौद्योगिकी मंच नहीं है जो इसे अपने आप स्थापित कर सके। इसके लिए प्रशिक्षण, पुनरावृत्ति और समय की आवश्यकता होती है। जो कंपनियां औद्योगिक संचालन में IA को बढ़ाने में सक्षम हुईं, उन्होंने यह नहीं किया क्योंकि उनका मॉडल अधिक सटीक था; उन्होंने मानव स्वीकार्यता के अनुरूप प्रक्रिया को उसी कठोरता के साथ डिजाइन किया जैसे कि उन्होंने मॉडल को डिज़ाइन किया था। Wipro, एक चेंज मैनेजमेंट में अनुभवी एकीकरणकर्ता के रूप में, एक ऐसा टुकड़ा है जो सिद्धांत में इस अंतर को कवर करता है। कार्यान्वयन दर्शाएगा कि क्या यह पर्याप्त था।

Applied Computing, Wipro और Databricks के बीच गठबंधन में एक संगठित और संगत वास्तुकला है और यह एक सत्यापित बाजार समस्या पर ध्यान केंद्रित करता है। इसकी मजबूती इसकी घोषणा में नहीं बल्कि उस पर निर्भर करती है कि कितने ऑपरेटर, अठारह महीने के भीतर, एक हस्ताक्षर किए गए अनुबंध से उत्पादन में चलने वाले मॉडल में परिवर्तन कर चुके होंगे, जिसमें ऑडिटेबल मैट्रिक्स होंगे। कंपनियां अपनी रणनीतिक भागीदारी की गुणवत्ता से नहीं, बल्कि इस क्षमता से भिन्न होती हैं कि वे सिस्टम के प्रत्येक टुकड़े को तब प्रदान करें जब ग्राहक को इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है।