अनुप्रयुक्त गणित - डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में "अनसंग हीरो"

डिजिटल युग के प्रवाह में, डेटा विस्फोट और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मजबूत विकास लोगों के रहने और काम करने के तरीके को गहराई से बदल रहा है।

नेशनल इकोनॉमिक्स यूनिवर्सिटी के निदेशक, एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. बुई हुई नहुओंग ने "डेटा और स्मार्ट निर्णय लेने के युग में अनुप्रयुक्त गणित का प्रशिक्षण" सेमिनार में बात की।

ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर उत्पाद अनुशंसा एल्गोरिदम से लेकर, तेजी से सटीक मौसम पूर्वानुमान मॉडल, स्वचालित कारों, आभासी सहायकों या मेडिकल इमेजिंग डायग्नोस्टिक टूल तक, प्रौद्योगिकी हर जगह है, जो सीखने, काम करने, संचार करने और समाज के संचालन और निर्णय लेने के तरीके में लगातार क्रांतिकारी बदलाव ला रही है।

इन अभूतपूर्व तकनीकों के पीछे जटिल एल्गोरिदम, विशाल डेटा विश्लेषण मॉडल और परिष्कृत अनुकूलन विधियाँ हैं। चुपचाप लेकिन लगातार, अनुप्रयुक्त गणित वह आधार है जो सभी तकनीकी उपलब्धियों का निर्माण, पोषण और मार्गदर्शन करता है, जिससे दुनिया को चकित करने वाली प्रगति होती है।

अनुप्रयुक्त गणित विज्ञान का एक क्षेत्र है जो विज्ञान, इंजीनियरिंग से लेकर अर्थशास्त्र, वित्त तक कई क्षेत्रों में व्यवहार में उत्पन्न होने वाली समस्याओं पर शोध, विश्लेषण और समाधान करने के लिए गणितीय सिद्धांतों, विधियों और उपकरणों का उपयोग करता है... उस विशेषता के कारण, अनुप्रयुक्त गणित को मात्रात्मक विज्ञान का केंद्र माना जाता है, और साथ ही सैद्धांतिक गणित और व्यावहारिक जीवन के बीच एक सेतु के रूप में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में अनुप्रयुक्त गणित की भूमिका

डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में, सूचना के विस्फोट, गणना की गति और आधुनिक डेटा प्रोसेसिंग तकनीकों ने मॉडल, डेटा और मात्रात्मक सोच पर आधारित निर्णय लेने को अधिकांश क्षेत्रों में मुख्य दक्षता बना दिया है। जहाँ पहले निर्णय लेने की क्षमता मुख्यतः अनुभव पर आधारित थी, वहीं आज डेटा विश्लेषण विधियों, गणितीय मॉडलों और अनुकूलन एल्गोरिदम के प्रकाश में इसे गहराई से पुनर्परिभाषित किया जा रहा है।

बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति के प्रभाव के तहत, अर्थशास्त्र, वित्त, विनिर्माण, व्यवसाय, इंजीनियरिंग, बायोमेडिसिन से लेकर लोक प्रशासन, सुरक्षा और रक्षा तक कई क्षेत्रों में दृष्टिकोण और निर्णय लेने में मजबूत परिवर्तन हो रहा है।

डेटा विश्लेषण, मॉडलिंग और एल्गोरिथम अनुप्रयोग सभी क्षेत्रों में प्रभावी निर्णय लेने की विधियों को आकार देते हुए, मुख्य आधार के रूप में अपनी भूमिका को तेज़ी से स्थापित कर रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, सिमुलेशन और उन्नत कम्प्यूटेशनल एल्गोरिथम, सभी को सटीक, कुशल और ज़िम्मेदारी से संचालित होने के लिए एक ठोस गणितीय आधार की आवश्यकता होती है।

इस संदर्भ में, अनुप्रयुक्त गणित न केवल एक मौलिक विषय है, बल्कि एक महत्वपूर्ण वैज्ञानिक स्तंभ के रूप में अपनी स्थिति को सुदृढ़ कर रहा है, जो लोगों को जटिल दुनिया को समझने और उसका मॉडल बनाने में मदद करता है; डेटा को ज्ञान में, ज्ञान को क्रिया में, और क्रिया को समुदाय और समाज के लिए व्यावहारिक मूल्य में परिवर्तित करता है।

एक मौलिक विज्ञान के रूप में अपनी भूमिका से परे, अनुप्रयुक्त गणित डेटा की जटिलता को समझने, बहुआयामी प्रणालियों का मॉडलिंग करने और बुद्धिमान, मात्रात्मक और सूचित निर्णय लेने के लिए वैज्ञानिक आधार प्रदान करने हेतु एक "सामान्य भाषा" बन गया है। जैसे-जैसे दुनिया डेटा और बुद्धिमान प्रणालियों पर अधिकाधिक निर्भर होती जा रही है, यह भूमिका और भी विस्तृत होती जा रही है।

"डेटा युग में अनुप्रयुक्त गणित प्रशिक्षण और स्मार्ट निर्णय लेने" विषय पर आयोजित सेमिनार में अनुप्रयुक्त गणित के क्षेत्र के कई प्रतिष्ठित विशेषज्ञ एकत्रित हुए।

मानव संसाधन की आवश्यकताएं और अनुप्रयुक्त गणित विशेषज्ञों की स्थिति

ज्ञान अर्थव्यवस्था की "संचालन भाषा" और वैज्ञानिक सोच और व्यावहारिक कार्रवाई के बीच सेतु के रूप में, अनुप्रयुक्त गणित डिजिटल अर्थव्यवस्था के अधिकांश क्षेत्रों में नवाचार और विकास को आगे बढ़ाने वाला "मूक नायक" बन गया है।

पिछले एक दशक में, अनुप्रयुक्त गणित मानव संसाधनों की माँग वैश्विक स्तर पर तेज़ी से बढ़ी है, खासकर उच्च तकनीक, वित्तीय, स्वास्थ्य सेवा और लॉजिस्टिक्स उद्योगों में। विश्व आर्थिक मंच (2023) की रिपोर्ट दर्शाती है कि आने वाले वर्षों में सबसे ज़्यादा माँग वाले 10 में से 8 कौशल सीधे तौर पर डेटा को मॉडल करने, उसका विश्लेषण करने और उसे संसाधित करने की क्षमता से जुड़े हैं, जो अनुप्रयुक्त गणित के मुख्य कौशल हैं। डेटा साइंटिस्ट, क्वांटिटेटिव एनालिस्ट, ऑपरेशन्स रिसर्चर, एआई इंजीनियर, रिस्क मॉडलर जैसे पद लगातार सबसे तेज़ी से बढ़ते व्यवसायों में से हैं।

अंतर्राष्ट्रीय संगठन और वैश्विक व्यवसाय सक्रिय रूप से ऐसे मानव संसाधनों की तलाश कर रहे हैं जिनकी गणित में ठोस नींव हो, साथ ही प्रोग्रामिंग कौशल, डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग सोच भी हो। गौरतलब है कि यह मांग केवल पारंपरिक उद्योगों तक ही सीमित नहीं है, बल्कि बायोमेडिसिन, उच्च तकनीक वाली कृषि, पर्यावरण, स्मार्ट लॉजिस्टिक्स और सार्वजनिक नीति नियोजन जैसे कई नए क्षेत्रों में भी फैल रही है।

वियतनाम में अनुप्रयुक्त गणित के लिए मानव संसाधन की मांग

वियतनाम में, तेज़ी से विकसित हो रही डिजिटल अर्थव्यवस्था के संदर्भ में, अनुप्रयुक्त गणित में मानव संसाधनों की माँग दुनिया भर में आम है। श्रम मंत्रालय के अनुमानों के अनुसार, डेटा विश्लेषण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मॉडलिंग के क्षेत्र में मानव संसाधनों की माँग प्रति वर्ष 25 से 30% तक बढ़ रही है, जबकि आपूर्ति केवल 40 से 50% ही पूरी हो पाती है।

इससे यह तथ्य सामने आता है कि मात्रात्मक कौशल और डेटा विश्लेषण क्षमताओं वाले मानव संसाधनों की भर्ती की मांग कई क्षेत्रों में बढ़ रही है, जिनमें लोकप्रिय पद जैसे: डेटा विश्लेषक, जोखिम प्रबंधन विशेषज्ञ, व्यवसाय विश्लेषक, मॉडलिंग इंजीनियर, या आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन विशेषज्ञ शामिल हैं।

डिजिटल बैंकिंग, बीमा, फिनटेक, बाजार विश्लेषण, लॉजिस्टिक्स, स्मार्ट विनिर्माण, डिजिटल स्वास्थ्य सेवा आदि क्षेत्रों में जोखिमों को मॉडल करने, अनुकूलित करने और उनका विश्लेषण करने की क्षमता वाले मानव संसाधनों की "प्यास" है, लेकिन वास्तव में, योग्य उम्मीदवारों का स्रोत अभी भी सीमित है।

भारी मांग के बावजूद, आज वियतनामी श्रम बाजार की मुख्य कमजोरी गहन गणितीय पृष्ठभूमि, आधुनिक तकनीकी कौशल और व्यावहारिक समस्या-समाधान क्षमताओं के व्यापक संयोजन वाले उम्मीदवारों की गंभीर कमी है।

डिजिटल अर्थव्यवस्था के संदर्भ में, बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता हर क्षेत्र को आकार दे रहे हैं, अनुप्रयुक्त गणित में विशेषज्ञता वाले मानव संसाधनों की मांग तेजी से बढ़ रही है।

अनुप्रयुक्त गणित पेशेवर वे लोग हैं जो निम्न कार्य करने में सक्षम हैं: मॉडल बनाना और उनका विश्लेषण करना (व्यावहारिक समस्याओं को गणितीय भाषा में अनुवाद करना); डेटा को संसाधित करना और उसका विश्लेषण करना (मूल्यवान ज्ञान प्राप्त करने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों और एल्गोरिदम का उपयोग करना); एल्गोरिदम विकसित करना (अनुकूलन, पूर्वानुमान और वर्गीकरण समस्याओं के लिए बुद्धिमान समाधान बनाना)।

यह गणित, प्रौद्योगिकी और व्यावहारिक ज्ञान का संयोजन है जिसने उन्हें व्यवसाय, वित्त से लेकर स्वास्थ्य सेवा, स्मार्ट विनिर्माण और सामाजिक प्रबंधन तक सभी क्षेत्रों में "स्वर्णिम कड़ी" में बदल दिया है।

नेशनल इकोनॉमिक्स यूनिवर्सिटी में, हम इस अपार संभावना को पहचानते हैं और एक आधुनिक, अंतःविषयक, अनुप्रयुक्त, बाज़ार-उन्मुख और अंतर्राष्ट्रीयकृत अनुप्रयुक्त गणित प्रशिक्षण कार्यक्रम का निर्माण कर रहे हैं। यह कार्यक्रम लचीले ढंग से डिज़ाइन किया गया है, जिससे शिक्षार्थियों को अपनी रुचियों और करियर लक्ष्यों के अनुरूप विशिष्ट अभिविन्यास चुनने की सुविधा मिलती है। यह कार्यक्रम न केवल एक ठोस गणितीय आधार प्रदान करता है, बल्कि विविध व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए गणित को लागू करने की क्षमता पर भी ज़ोर देता है।

कार्यक्रम का मुख्य आकर्षण मुख्य गणितीय ज्ञान का सामंजस्यपूर्ण संयोजन है: बीजगणित, विश्लेषण, संभाव्यता, सांख्यिकी, अनुकूलन, मॉडलिंग; आधुनिक प्रौद्योगिकी कौशल: मशीन लर्निंग, बड़ा डेटा विश्लेषण, सिमुलेशन और अंतःविषय अनुप्रयोग क्षमता।

हमारा मानना ​​है कि अध्ययन का यह क्षेत्र "अनुप्रयुक्त गणितज्ञों" की एक नई पीढ़ी को प्रशिक्षित करेगा, जो सिद्धांत में दृढ़ और उपकरणों में कुशल होंगे, और डेटा युग में ज़िम्मेदारी और नैतिकता की भावना के साथ कई क्षेत्रों में व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए तैयार होंगे। वे "मौन वास्तुकार" होंगे, बुद्धिमान प्रणालियाँ बनाएंगे, प्रभावी समाधान तैयार करेंगे, समाज के उल्लेखनीय विकास में योगदान देंगे और आने वाले दशकों के लिए राष्ट्रीय बौद्धिक शक्ति का निर्माण करेंगे।

अगर आप गणित के शौकीन हैं और व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए गणित का इस्तेमाल करना चाहते हैं, तो अनुप्रयुक्त गणित (एप्लाइड मैथमेटिक्स) के बारे में जानें। यह न केवल अध्ययन का एक क्षेत्र है, बल्कि डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में करियर के व्यापक अवसरों का द्वार भी है। अपना भविष्य खुद लिखने और एक स्मार्ट, टिकाऊ समाज के निर्माण में योगदान देने के इस अवसर का लाभ उठाएँ।

डॉ. ले आन्ह डुक - प्रशिक्षण प्रबंधन विभाग के प्रमुख (राष्ट्रीय अर्थशास्त्र विश्वविद्यालय)

स्रोत: https://nhandan.vn/toan-ung-dung-nguoi-hung-tham-lang-trong-ky-nguyen-du-lieu-va-tri-tue-nhan-tao-post902088.html