AI और बायोमैन्युफैक्चरिंग

AI किस तरह बायोमैन्युफैक्चरिंग को नया रूप दे रहा है

• स्मार्ट बायोरिएक्टर: ‘AI बैच’ विफलताओं को रोकने के लिए वास्तविक समय में स्थितियों को समायोजित करता है।
• डिजिटल ट्विन: किसी विनिर्माण संयंत्र का एक आभासी प्रतिरूप, जो वास्तविक संयंत्र की कार्यप्रणाली का सटीक सिमुलेशन कर दक्षता, निगरानी और सुधार को सक्षम बनाता है।
• लागत और अपशिष्ट में कमी: AI-संचालित प्रक्रियाएँ उत्पादन घाटे में कमीकरती हैं।

बायोमैन्युफैक्चरिंग में AI की प्रमुख चुनौतियाँ एवं जोखिम

• डेटा से संबंधित चुनौतियाँ: अधूरे, शोर युक्त या पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल अविश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हैं।
• विविध डेटा की कमी: केवल पश्चिमी बायोरिएक्टर डेटा पर आधारित मॉडल भारतीय विनिर्माण स्थितियों (जैसे- आर्द्रता, बिजली में उतार-चढ़ाव) में विफल हो सकते हैं।
• साइबर सुरक्षा संबंधी खतरे: हैकर्स AI-नियंत्रित बायोरिएक्टर में विकृति उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे बैच विफलताएँ या असुरक्षित उत्पाद हो सकते हैं।
• लीगेसी सिस्टम के साथ एकीकरण
  • संगतता संबंधी मुद्दे: पुराने बायोरिएक्टर में AI स्वचालन के लिए आवश्यक IoT सेंसर की कमी हो सकती है।
  • उच्च कार्यान्वयन लागत: AI-तैयार तकनीक के साथ सुविधाओं को फिर से तैयार करना महंगा है।
• स्पष्ट AI शासन का अभाव: विभिन्न देशों (अमेरिका, यूरोपीय संघ, भारत) में AI-बायोटेक विनियमन परस्पर विरोधी हैं।
• नैतिक और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ
• • दोषपूर्ण अनुकूलन एल्गोरिदम उत्पाद की गुणवत्ता को ख़राब कर सकता है या संदूषण को बढ़ावा दे सकता है।
  • AI-संचालित जेनेटिक इंजीनियरिंग (जैसे- CRISPR) त्रुटिपूर्ण खतरनाक जीवों का निर्माण कर सकती है।

AI-संचालित बायोमैन्युफैक्चरिंग में भारत के लिए आगे की राह 

• विनियामक ढाँचे को मजबूत करना: बायोप्रोडक्शन में AI की देखरेख के लिए एक समर्पित विनियामक निकाय (जैसे- “AI-बायोटेक अथॉरिटी”) बनाना।
  • दवा और GMP निर्माण में उपयोग किए जाने वाले AI मॉडल के लिए सत्यापन प्रोटोकॉल स्थापित करना।
• AI-संचालित बायोलॉजिक्स के लिए फास्ट-ट्रैक स्वीकृति: बायोमैन्युफैक्चरिंग में AI के पायलट परीक्षण के लिए ‘सैंडबॉक्स’ दृष्टिकोण लागू करना।
• बुनियादी ढाँचे और डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में निवेश करना: AI-एकीकृत बायोरिएक्टर और प्रयोगशालाओं के साथ राष्ट्रीय बायोमैन्युफैक्चरिंग हब स्थापित करना।
  • IoT सेंसर, क्लाउड-आधारित AI एनालिटिक्स और डिजिटल ट्विन के साथ पूर्ववर्ती सुविधाओं को अपग्रेड करना।
• नवाचार और स्टार्टअप को बढ़ावा देना:
  • AI-बायोटेक के लिए PLI 2.0: बायोमैन्युफैक्चरिंग में AI का उपयोग करने वाले स्टार्टअप को सब्सिडी देना।
  • सिनबायो/AI क्रॉसओवर नवाचारों (जैसे- CRISPR + मशीन लर्निंग) का समर्थन करना।
• उच्च-मूल्य वाले निर्यात बाजारों को लक्षित करना: बायोसिमिलर, mRNA वैक्सीन और प्रयोगशाला में विकसित प्रोटीन पर ध्यान केंद्रित करना।
  • उत्पादन लागत को कम करने और वैश्विक बाजारों में चीन के साथ प्रतिस्पर्द्धा करने के लिए AI का उपयोग करना।

निष्कर्ष

भारत में AI-संचालित बायोमैन्युफैक्चरिंग में अग्रणी बनने की महत्त्वाकांक्षा और क्षमता है, लेकिन इसकी सफलता नियामक अंतराल को कम करने, डेटा विश्वसनीयता सुनिश्चित करने और पारदर्शिता एवं सुरक्षा उपायों के माध्यम से विश्वास को बढ़ावा देने पर निर्भर करती है।

DOWNLOAD PDF