क्या आप जानते हैं कि बड़े पैमाने पर ब्लॉकबस्टर कैसे बनाए जाते हैं? इस प्रक्रिया में सावधानीपूर्वक चयनित स्थान, पेशेवर उपकरण, अभिनेता, कैमरा ऑपरेटर, प्रकाश विशेषज्ञ और प्रत्येक दृश्य को सटीक रूप से फिर से बनाने के लिए एक संपूर्ण दल शामिल है। AI की दुनिया में, डेटा निर्माण उसी तरह काम करता है। यह इस सिनेमाई प्रक्रिया को दर्शाता है, लेकिन दर्शकों का मनोरंजन करने के बजाय, लक्ष्य एल्गोरिदम को प्रभावी ढंग से सीखने के लिए आवश्यक "फ़्रेम" का उत्पादन करना है। के अनुसार, AI विकास का 80% हिस्सा वास्तविक प्रशिक्षण के बारे में नहीं है, बल्कि डेटा तैयार करने के बारे में है - बनाना, इकट्ठा करना, एनोटेशन और प्रोसेसिंग। इनमें से किसी एक चरण में, जब वास्तविक दुनिया का डेटा अपर्याप्त होता है, तो डेटा निर्माण की बात आती है। "दृश्य" जितना अधिक यथार्थवादी और विविधतापूर्ण होगा, AI उतना ही अधिक स्मार्ट होगा। कॉग्निलिटिका परियोजना प्रबंधन प्रमुख डेनिस सोरोकिन ने डेटा निर्माण के महत्व, प्रक्रिया, चुनौतियों और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के बारे में जानकारी साझा की। कीमाकर के डेटा निर्माण क्या है? डेटा क्रिएशन, विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम छवि और वीडियो डेटासेट बनाने की प्रक्रिया है। इन डेटासेट को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करना चाहिए। डेटा की गुणवत्ता और मात्रा की बढ़ती माँगों के कारण डेटा क्रिएशन तेजी से लोकप्रिय हो रहा है, खासकर ऑटोमोटिव, चिकित्सा, सुरक्षा प्रणालियों, खेल और खुदरा क्षेत्र में। मॉडल की सटीकता और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कंपनियाँ डेटा क्रिएशन में निवेश करती हैं। डेटा निर्माण का उपयोग आम तौर पर तब किया जाता है जब वास्तविक दुनिया का डेटा अनुपलब्ध या अपर्याप्त होता है। इस प्रक्रिया में शामिल हो सकते हैं: स्थितियों को संशोधित करना, ऑब्जेक्ट जोड़ना, या परिवर्तनशीलता बढ़ाना। कंपनियाँ मौजूदा डेटासेट खरीद सकती हैं और उन्हें विशेष कंपनियों द्वारा एनोटेट करवा सकती हैं। मौजूदा डेटासेट को बढ़ाना: मॉडल प्रशिक्षण के लिए छवियाँ, टेक्स्ट या वीडियो बनाने के लिए सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग करना। उदाहरण के लिए, सॉफ़्टवेयर किसी दिए गए परिदृश्य के आधार पर छवियाँ या वीडियो बना सकता है। हालाँकि, सिंथेटिक डेटा की सीमाएँ हैं: यह पूर्वनिर्धारित मापदंडों के आधार पर उत्पन्न होता है और इसमें वास्तविक डेटा की प्राकृतिक परिवर्तनशीलता का अभाव होता है। जैसा कि डेनिस सोरोकिन बताते हैं, "वास्तविक दुनिया के कार्यों में, खासकर जब 99% से अधिक सटीकता की आवश्यकता होती है, तो सिंथेटिक डेटा आवश्यक गुणवत्ता प्रदान नहीं करता है। 0.1% त्रुटि दर वाला सिस्टम हवाई अड्डे पर सैकड़ों लोगों की गलत पहचान कर सकता है या सड़क पर खतरनाक स्थिति पैदा कर सकता है। इसलिए कस्टम परिदृश्य महत्वपूर्ण हैं।" सिंथेटिक डेटा जनरेशन: मॉडल की विश्वसनीयता के लिए अद्वितीय परिदृश्यों में छवियों और वीडियो को कैप्चर करना। जटिल कार्यों के लिए, वास्तविक डेटा आवश्यक है। उदाहरण के लिए, ड्राइवर की बेहोशी को पहचानने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, इस स्थिति का अनुकरण करने वाले अलग-अलग लोगों के साथ कम से कम 1,000 वीडियो की आवश्यकता होती है। प्रतिभागियों को सरल निर्देश दिए जाते हैं जैसे "बेहोशी का नाटक करना" बिना यह बताए कि कैसे। एक व्यक्ति अपना सिर झुका सकता है, दूसरा अपनी आँखें बंद कर सकता है, और तीसरा बगल की ओर झुक सकता है। यह प्राकृतिक परिवर्तनशीलता वास्तविक डेटा को अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान बनाती है, जो मॉडल प्रशिक्षण सटीकता में काफी सुधार करती है। एज केस के लिए डेटा बनाना: डेटा निर्माण के लिए उपयोग के मामले पोर्टफोलियो में विभिन्न परियोजनाओं के लिए कई शूट शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक की ज़रूरतें अलग-अलग हैं - उपकरण और कैमरे से लेकर अभिनेता और यूरोप, अमेरिका और कनाडा में स्थित स्थान। "अद्वितीय समाधान देने के लिए सभी प्रोजेक्ट की बारीकियों को समझना ज़रूरी है। यह प्रक्रिया वास्तव में हॉलीवुड फ़िल्म के निर्देशन जैसी है और बेहद आकर्षक है। कोई भी परिदृश्य तब तक हल करने योग्य है जब तक वह नैतिक, नैतिक और कानूनी मानकों के अनुरूप हो," सोरोकिन कहते हैं। कीमाकर के इन-केबिन परियोजनाएं इसका एक उदाहरण ड्राइवर के ध्यान भटकाने वाले व्यवहारों का पता लगाने पर केंद्रित परियोजनाएँ हैं। कीमाकर ने आम ध्यान भटकाने वाले व्यवहारों का अनुकरण करने के लिए कई तरह के परिदृश्य विकसित किए हैं, जैसे: वाहन चलाते समय मोबाइल फोन का उपयोग करना सड़क पर ध्यान देने के बजाय बार-बार पीछे देखने वाले दर्पण की जांच करना सिगरेट जलाना या लाइटर का उपयोग करना बोतल से या स्ट्रॉ के माध्यम से पीना ऐसी टोपियाँ पहनना जिससे उनका चेहरा छिप जाए, जिससे मॉडलों के लिए उन्हें पहचानना मुश्किल हो जाए इन परिदृश्यों को दर्जनों प्रतिभागियों के साथ नियंत्रित परिस्थितियों में मॉडल किया गया था। एक परियोजना के लिए, 1-5 मिनट के 5,000 से अधिक लघु वीडियो ने प्रतिभागियों को विभिन्न विचलित करने वाली गतिविधियाँ करते हुए कैद किया। इसने सिस्टम को व्यवहार पैटर्न को पहचानने और असामान्य स्थितियों के लिए उचित रूप से प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाया। सशस्त्र हमले की पहचान डेटा निर्माण का उपयोग अक्सर कार्यालय सुरक्षा पर केंद्रित AI मॉडल के लिए किया जाता है। एक हालिया परियोजना में निम्नलिखित परिदृश्यों का अनुकरण शामिल था: बंधकों को धमकाते हुए एक हथियारबंद व्यक्ति का दिखना व्यक्तियों के बीच हथियारों का हस्तांतरण गोलीबारी की घटनाएं और घायल हुए पीड़ित मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आक्रामक व्यवहार, समूह आंदोलनों और वस्तु संचालन के विभिन्न संयोजनों को प्रदर्शित करने वाले 3,000 से अधिक वीडियो की आवश्यकता पड़ी। सुरक्षा परियोजनाएं कीमाकर ने एयरपोर्ट सुरक्षा कैमरों के लिए परियोजनाओं पर काम किया, जिन्हें बॉर्डर गार्ड की जगह पर लगाया गया था। कैमरों के लिए निम्न की आवश्यकता थी: चेहरों को पहचानें और उनका पासपोर्ट डेटा से मिलान करें प्रवेश द्वारों को स्वचालित रूप से नियंत्रित करें परियोजना के लिए आवश्यक: विविध जातीय पृष्ठभूमि के 5,000 व्यक्तियों से प्राप्त डेटा विभिन्न परिस्थितियों (कम रोशनी, प्रत्यक्ष प्रकाश, खराब मौसम) के अंतर्गत लगभग 1,000 परिदृश्य ऐसे परिदृश्य जहां प्रतिभागियों ने अपने हाथों से अपना चेहरा ढक रखा था, चश्मा, टोपी या हुड पहना था एक महत्वपूर्ण पहलू विशिष्ट जनसांख्यिकी से डेटा एकत्र करना था, जैसे कि 50 से अधिक अफ्रीकी अमेरिकी या दक्षिण एशियाई व्यक्ति। ऐसा विशिष्ट डेटा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है, जो कस्टम डेटा निर्माण की आवश्यकता को रेखांकित करता है। मेडिकल डेटा और वर्चुअल फिटनेस प्रशिक्षक कीमाकर मेडिकल प्रोजेक्ट्स और वर्चुअल फिटनेस इंस्ट्रक्टर सिस्टम के लिए भी डेटा तैयार करता है। हालांकि, बाद वाला सिस्टम अभी भी उभर रहा है, लेकिन इसकी मांग बढ़ रही है, खासकर रिमोट वर्कआउट और रिहैबिलिटेशन के बढ़ने के साथ। Xbox Kinect की तरह, ये सिस्टम वास्तविक समय में उपयोगकर्ता की गतिविधियों को ट्रैक करने के लिए सेंसर का उपयोग करते हैं। आधुनिक तकनीक न केवल गति ट्रैकिंग की अनुमति देती है बल्कि व्यायाम निष्पादन का विस्तृत विश्लेषण भी करती है। पुनर्वास के लिए, सटीक हरकतें महत्वपूर्ण हैं, जैसे कि एक विशिष्ट कोण पर कंधे तक उँगलियों को पहुँचाना। सिस्टम फीडबैक प्रदान करता है, मुद्रा को सही करता है, त्रुटियों को उजागर करता है, और समायोजन का सुझाव देता है। एक प्रोजेक्ट के लिए, ने प्रशिक्षण सत्रों को बड़े पैमाने पर फिल्माया, जिसमें लंज, जंप और लेग रेज जैसे व्यायाम शामिल थे। लगभग 60 प्रतिभागियों ने 15 मिनट तक व्यायाम किया, सटीक गति एनोटेशन के लिए डेटा एकत्र करने के लिए निरंतर रिकॉर्डिंग के साथ। दोहरावदार, उच्च-तीव्रता वाली गतिविधियों के कारण, युवा प्रतिभागियों के लिए भी शूटिंग शारीरिक रूप से कठिन थी। कीमक चिकित्सा अध्ययन: प्रकाश के प्रति पुतली की प्रतिक्रिया बायोमेट्रिक्स कंपनी की एक परियोजना के लिए, कीमाकर ने दूरबीन जैसे विशेष उपकरणों का उपयोग करके प्रकाश उत्तेजनाओं के प्रति पुतलियों की प्रतिक्रियाओं पर डेटा एकत्र किया। इसका लक्ष्य बदलती प्रकाश स्थितियों के प्रति पुतलियों की प्रतिक्रिया समय का विश्लेषण करना था। इसमें लगभग 200 प्रतिभागियों ने हिस्सा लिया। उन्हें प्रक्रिया की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए विस्तृत जानकारी दी गई। प्रयोग में शामिल थे: लाइटें बंद करना 30 सेकंड प्रतीक्षा करें धीरे-धीरे प्रकाश बढ़ाना पुतलियों की प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करना अध्ययन ने नेत्र प्रतिक्रिया गतिशीलता पर मूल्यवान डेटा प्रदान किया, जिससे तंत्रिका संबंधी और नेत्र संबंधी स्थितियों के निदान में सहायता मिली। डेटा निर्माण प्रक्रिया गुणवत्तापूर्ण डेटा बनाना एक बहु-चरणीय प्रक्रिया है जिसमें सावधानीपूर्वक योजना, संग्रह, प्रसंस्करण और वितरण शामिल है। कार्य के आधार पर, यह प्रक्रिया काफी भिन्न हो सकती है। प्रमुख चरणों में शामिल हैं: मॉडल की आवश्यकताओं, परिदृश्यों और अपेक्षित परिणामों को स्पष्ट करना। कार्य के दायरे में शामिल हैं: उद्देश्यों को परिभाषित करना: आवश्यक डेटा प्रकार शूटिंग स्थितियाँ (प्रकाश, वातावरण, कोण) प्रतिभागियों की जनसांख्यिकी (आयु, लिंग, जातीयता) उपकरण (कैमरे, सेंसर, डिवाइस) एनोटेशन विधियाँ प्रक्रिया डेटा प्रकार पर निर्भर करती है: शूटिंग का आयोजन और संचालन: चिकित्सा अनुसंधान में विशेष सेंसर का उपयोग किया जाता है गति विश्लेषण में बहु-कैमरा सेटअप का उपयोग किया जाता है कार में लगे कैमरे ड्राइवर/यात्री के व्यवहार को कैद करते हैं शूटिंग से पहले, उपकरणों की जाँच की जाती है, परिदृश्यों का परीक्षण किया जाता है, और प्रतिभागियों को जानकारी दी जाती है। वास्तविक दुनिया के संचालन की बारीकी से नकल करने वाली स्थितियों में डेटा बनाने पर विशेष ध्यान दिया जाता है। उदाहरण के लिए, ड्राइवर थकान विश्लेषण परियोजनाओं में, लंबी यात्राओं की स्थितियों का अनुकरण किया जाता है, जबकि मोशन सिकनेस अध्ययनों में, विभिन्न गति स्थितियों के तहत यात्री की स्थिति में परिवर्तन दर्ज किए जाते हैं। शूटिंग के बाद: डेटा प्रोसेसिंग और एनोटेशन: प्रासंगिक फ़ुटेज को फ़िल्टर करें और चुनें छवि गुणवत्ता समायोजित करें (रंग, प्रकाश, तीक्ष्णता) मुख्य बिंदुओं (आँखें, होंठ, हाथ, शरीर की मुद्रा) पर टिप्पणी करें क्रियाओं को वर्गीकृत करें (सिर घुमाना, पलक झपकाना, फोन का उपयोग करना) एनोटेशन के लिए मैन्युअल तरीके और स्वचालित उपकरण दोनों का उपयोग किया जाता है। कभी-कभी, क्लाइंट को विशिष्ट विवरण की आवश्यकता होती है, जैसे कि चिकित्सा अनुसंधान में सूक्ष्म-आंखों की हरकतों को ट्रैक करना या ड्राइवर के सैकड़ों व्यवहार मापदंडों का विश्लेषण करना। अंतिम डेटासेट ग्राहक उपयोग के लिए संरचित किए जाते हैं, जिनमें शामिल हैं: डेटा वितरण: एनोटेट वीडियो लेबल वाली छवियाँ गति विशेषताओं के साथ पैरामीटर तालिकाएँ डेटा भंडारण और हस्तांतरण से संबंधित मुद्दों पर भी विचार किया जाता है। उदाहरण के लिए, कई घंटों की फिल्मांकन से 4K वीडियो की मात्रा कई टेराबाइट्स तक पहुँच सकती है, जिसके लिए विशेष सर्वर या क्लाउड समाधान की आवश्यकता होती है। डेटा निर्माण में चुनौतियाँ डेटा सृजन करते समय, न केवल तकनीकी सीमाओं पर विचार करना आवश्यक है, बल्कि डेटा के साथ काम करने के कानूनी और नैतिक पहलुओं पर भी विचार करना आवश्यक है। डेनिस सोरोकिन कहते हैं, "डेटा की दुनिया में, जहां हर विवरण मायने रखता है, केवल डेटा बनाना ही पर्याप्त नहीं है; इसकी सटीकता, विविधता और नैतिक मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। इसके बिना, पूरी प्रक्रिया अपना मूल्य खो देती है और वास्तविकता को विकृत करने का जोखिम होता है।" प्रतिभागियों की विविधता परियोजना के आधार पर, प्रतिभागियों को अलग-अलग आयु समूहों, लिंगों, राष्ट्रीयताओं और त्वचा के रंगों से आने की आवश्यकता हो सकती है। कुछ मामलों में, विशिष्ट विशेषताओं वाले प्रतिभागियों की आवश्यकता होती है - जैसे कि भावनात्मक विश्लेषण के लिए विभिन्न चेहरे के भावों वाले चिकित्सा अध्ययन के लिए बुजुर्ग व्यक्ति या बायोमेट्रिक सिस्टम के लिए विशेष शारीरिक लक्षणों वाले व्यक्ति। विभिन्न क्षेत्रों में उपयुक्त प्रतिभागियों को ढूँढना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। कभी-कभी, 'कास्टिंग' प्रक्रिया में विभिन्न समुदाय के सदस्यों के साथ वास्तव में विविध डेटासेट बनाने के लिए प्रतिभागियों की सही मात्रा सुनिश्चित करने के लिए सप्ताह या महीने भी लग सकते हैं। डेटा वॉल्यूम और तकनीकी सीमाएँ उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो को कैप्चर करने के लिए पर्याप्त भंडारण और डेटा ट्रांसफर संसाधनों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक घंटे के लिए 4K वीडियो रिकॉर्ड करने में कई दसियों गीगाबाइट लग सकते हैं। इन्फ्रारेड, थर्मल आदि जैसे विशेष कैमरे और भी अधिक डेटा उत्पन्न कर सकते हैं। यदि प्रोजेक्ट में कई कैमरों का उपयोग किया जाता है, तो कुल डेटा वॉल्यूम कई टेराबाइट तक बढ़ सकता है। वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करने के लिए शक्तिशाली उपकरण और सावधानीपूर्वक नियोजित रसद की आवश्यकता होती है, कुशल डेटा ट्रांसफर से लेकर एनोटेशन और क्लाइंट तक डिलीवरी तक। नैतिक और कानूनी चुनौतियाँ डेटा निर्माण कई नैतिक और कानूनी चिंताओं को जन्म देता है, खासकर जब इसमें लोगों की छवियों, बायोमेट्रिक डेटा या सार्वजनिक स्थानों पर की गई गतिविधियों से संबंधित जानकारी एकत्र करना शामिल हो। नैतिक दृष्टिकोण से, फिल्मांकन में सभी प्रतिभागियों को आवश्यक दस्तावेजों पर हस्ताक्षर करके अपने डेटा के उपयोग के लिए सूचित सहमति प्रदान करनी चाहिए। गोपनीयता भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है; यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि जब क्लाइंट को इसकी आवश्यकता न हो तो लोगों की पहचान न की जा सके और डेटा सुरक्षा मानकों का अनुपालन किया जा सके। एक और महत्वपूर्ण मुद्दा डेटा हेरफेर है - सूचना विकृति और एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह को रोकने के लिए कृत्रिम मॉडलिंग या मंचित दृश्यों को वास्तविकता को बारीकी से प्रतिबिंबित करना चाहिए। कानूनी दृष्टिकोण से, प्राथमिक चुनौती व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा में निहित है। यूरोप में GDPR और अमेरिका में CCPA जैसे विनियमन डेटा संग्रह और प्रसंस्करण के लिए सख्त दिशा-निर्देश निर्धारित करते हैं, जिसमें प्रतिभागियों के अपने डेटा को हटाने का अनुरोध करने के अधिकार भी शामिल हैं। व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए एकत्रित डेटा का उपयोग करने पर भी प्रतिबंध हैं: एक परियोजना के लिए एकत्रित की गई जानकारी को हमेशा प्रतिभागियों की सहमति के बिना पुनर्विक्रय या अन्य शोध में उपयोग नहीं किया जा सकता है। इसके अलावा, सार्वजनिक फिल्मांकन के बारे में कानून देश-दर-देश अलग-अलग होते हैं - कुछ स्थान लोगों की सहमति के बिना फिल्मांकन की अनुमति देते हैं। इसके विपरीत, अन्य को विशिष्ट अनुमतियों की आवश्यकता होती है, खासकर जब डेटा का उपयोग वाणिज्यिक या शोध उद्देश्यों के लिए किया जाता है। नैतिक मानकों और कानूनी आवश्यकताओं का पालन करना डेटा हैंडलिंग का एक प्रमुख पहलू है, जो जोखिमों को कम करने में मदद करता है और यह सुनिश्चित करता है कि जानकारी का उचित और सुरक्षित तरीके से उपयोग किया जाए। निष्कर्ष डेनिस सोरोकिन का मानना है कि डेटा निर्माण एक अत्यधिक मांग वाला क्षेत्र बना हुआ है, खासकर उन परियोजनाओं में जिनमें विशिष्ट वीडियो सामग्री की आवश्यकता होती है जो सार्वजनिक डोमेन में नहीं मिल सकती। "चाहे आप अगली पीढ़ी के परिवहन के लिए एआई को प्रशिक्षित कर रहे हों, दुकानों में उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण कर रहे हों, या चिकित्सा अनुसंधान की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हों, कुंजी लचीला, सटीक और ग्राहकों की ज़रूरतों के अनुरूप बने रहना है," वे कहते हैं। चुनौतियों के बावजूद, यह क्षेत्र विकसित होना जारी है, विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोग पा रहा है और बढ़ती हुई ध्यान और मांग प्राप्त कर रहा है।
