Alexandr Wang: A New Era of Young Billionaires

Introduction

किसी ने सही कहा है, सफलता पाने की कोई उम्र नहीं होती। Alexandr Wang इस बात का एक बेहतरीन उदाहरण है। उन्होंने सन् 2021 में मात्र 24 साल की उम्र में youngest self made billionaire(अरबपति) बनने का record बनाया है। उनकी संपत्ति साल 2021 में Scale AI की 15% हिस्सेदारी के साथ $7.3Billion की वैल्यूएशन पे $1 Billion पहुंच गई और वो अरबपति बन गए।

Alexandr Wang, Scale AI के संस्थापक हैं। उन्होंने यह कंपनी 2016 में स्थापित की थी और उसके 5 साल बाद ही Alexandr Wang अरबपति बन गए। Scale AI Meta, Nvidia, Microsoft, Uber, Samsung, Paypal जैसी बड़ी- बड़ी कंपनियों को अपनी सेवाएं देती है।

सबसे बड़ी बात तो यह है को USA की Military भी इस कंपनी की सवाओ का इस्तेमाल करती है। Capitol hill में सुनवाई के बाद Scale AI ने डिफेंस डिपार्टमेंट से कॉन्ट्रैक्ट हासिल किया जिसमें वह अपनी टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके मिलिट्री को बेहतर बनाना चाहता था। Alexandr Wang का कहना है कि उन्हें इस बात की अच्छी जानकारी थी कि अपने विरोधियों को रोकने में सक्षम होने के लिए इन तकनीकों का होना कितना महत्वपूर्ण है।

Educational qualification of Alexandr Wang:

Educational qualification:Alexandr Wang ने अपनी स्कूल की शिक्षा कैलिफोर्निया के Crystal Springs Uplands School से पूरी की। उसके बाद उन्होंने MIT(Massachusetts Institute of Technology) में mathematical और computer science engineering में BS degree के लिए दाखिला लिया लेकिन उसके बाद उन्होंने 1 साल बाद ही ड्रॉप कर दिया और अपने startup पर काम करने के लिए सोचा।

क्या बाते बनाती है Alexandr Wang को खास:

Alexandr Wang हमेशा से ही पढ़ाई में काफी होशियार थे। उनकी उनकी रुचि हमेशा से ही maths और computer science में थी जिस कारण उन्होंने इस क्षेत्र में विशेष रूचि के कारण कम उम्र में ही अपनी प्रतिभा का प्रदर्शन किया।

Teenager में ही उन्होंने विभिन्न कोडिंग प्रतियोगिताओं में भाग लिया और अपनी skills के लिए पहचान प्राप्त की। Technology और entrepreneurship में पहले से ही उनकी काफी रुचि थी जिसके कारण उन्होने Scale AI को स्थापित किया और AI industry मैं महत्वपूर्ण योगदान दिया।

17 की उम्र में जब उनके classmates, college के लिए तैयारी कर रहे थे, उसे समय Alexandr Wang, Addepar नाम के startup में software engineer की जगह पर काम कर रहे थे। इस साल 2014 में उन्होंने फिर Quora को machine learning engineer के पद पर ज्वाइन कर लिया जहां पर वो technology और entrepreneurship से जुड़ी बातें किया करते थें। वो ऐसे AI problem solve कर पाते थे जो phd holders भी नहीं सुलझा पाते थे।

कैसा रहा Alexandr Wang का सफर:

Alexandr Wang, Los Alamos New Mexico मे 1997 में पैदा हुए थे। उनके पिता चाइनीज immigrants थे जो की पेशे से physicist थे। उनके पिता Los Alamos की National laboratory में काम किया करते थे जहां सबसे पहला nuclear weapon डिस्कवर हुआ था।

Alexandr Wang गणित में पैदाइशी जीनियस था। उसने बहुत ही कम उम्र में कोडिंग कंपटीशन में भाग लेना शुरू कर दिया था। उन्होंने आगे की पढ़ाई के लिए MIT में एडमिशन लिया। पर कॉलेज के 1 साल बाद ही कॉलेज छोड़ दिया startup करने के लिए। इसके बाद उन्होंने Lucy guo के साथ मिलकर Scale AI को स्थापित किया। शुरुआत में उनकी कंपनी में मात्र 3 ही employee थे।

पर समय के साथ Scale AI ने एक subsidiary company, “Remotask” स्थापित की जिसने बाद में फिर 240000 लोगों को hire किया। Remotask का काम data annotation का था।

Scale AI का idea कैसे आया:

Dropout के बाद जब उन्होंने y combinator का batch join किया तब उन्हें पता नहीं था कि किस तरह के startup idea पर उन्हें काम करना चाहिए। उस समय AI boom आया था जिससे अधिकांश कंपनियां मशीन लर्निंग को अपने काम में जोड़ना चाहती थीं लेकिन अधिकांश के पास tools और resources नहीं थे तभी wang को Scale AI का विचार आया।

AI का इस्तेमाल करने के लिए भारी मात्रा में डाटा की आवश्यकता होती है और डाटा में इंटेलिजेंस को जोड़ने के लिए भारी मात्रा में समय और resources की आवश्यकता होती है। पर उस समय इस समस्या को सुलझाने के लिए कोई भी standard tool नहीं था। इसलिए wang मैं इस समस्या को सुलझाने पर काम किया।

Scale AI क्या करता है?

AI का इस्तेमाल करके अलग अलग industry की जरूरतों को पूरा करना ही Scale AI का काम है। AI और ML algorithms पर आधारित models को चलाने के लिए इसकी सेवाओं की जरूरत पड़ती है। आइए देखते हैं विभीन्न क्षेत्रों पर इसके प्रभाव:

• Data annotation: Data annotation एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें raw data को सही जानकारी के साथ या metadata के साथ प्रोसेस करके ऐसे algorithm बनाना है जो मशीन समझ सके और मशीन लर्निंग एल्गोरिथम के द्वारा प्रयोग करने योग्य बनाया जा सके।

ये Data annotation services अलग अलग क्षेत्र में इस्तेमाल होती है। इन annotation services का इस्तेमाल अलग-अलग AI model को train करने के लिए किया जाता है। इसका काम इंसानों और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स को एक करके बड़े डाटासेट को प्रोसेस और label करके AI और ML models में डाटा को फीड करना है।

• Data Generation: AI और ML models को train करने के लिए भारी मात्रा में real world data चाहिए होता है लेकिन इतनी ज्यादा मात्रा में Data को प्राप्त करना मुश्किल है इसलिए Scale AI, synthetic data generate करने का काम करती है जिससे इन models को train किया जा सकता है।

• Regular checking: ये label किए गए डाटा की नियमित जांच करते हैं, ताकि AI और ML models को अधिक से अधिक एक्यूरेसी के साथ विकसित किया जा सके।

• Data privacy: ऐसे क्षेत्र जहां डाटा प्राइवेसी और नैतिक चिंताएं सबसे ऊपर हैं, Scale AI डेटा सुरक्षा नियमों और नैतिक नियमों का पालन करता है जिस कारण यह अन्य कंपनियों के लिए अपनी सेवाओं के लिए विश्वसनीय हो जाता है।

• Solution to problems: यह टेक्नोलॉजी से जुड़ी हर क्षेत्र की समस्याओं को सुलझाने की क्षमता रखता है। फिर चाहे वह खुद से चलने वाली गाड़ियों के लिए image recognition हो या chatbots के लिए natural language processing, यह प्रभावशाली तरीके से अलग-अलग क्षेत्र की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपने आप को अनुकूलित करता है।