GeneTech-30: A Provenance-Tracked, Cross-Domain Scholarly Knowledge Graph of 294,330 Entities across 30 Scientific Domains
जीनटेक-30 (GeneTech-30) एक सार्वजनिक रूप से सुलभ, उत्पत्ति-ट्रैक किया गया विद्वत्तापूर्ण ज्ञान ग्राफ है जो 30 वैज्ञानिक डोमेनों में फैला हुआ है और जो विस्तार के बजाय पारदर्शी डिज़ाइन और अपने मध्यम प्रतिधारण प्रदर्शन (retrieval performance) तथा सीमित साहित्य-आधारित खोज संकेत (literature-based discovery signal) की ईमानदार रिपोर्टिंग को प्राथमिकता देता है, जिससे यह एक व्यापक सूचकांक के बजाय क्रॉस-डोमेन अनुसंधान के लिए एक पुनरुत्पादक निर्माण खंड (reproducible building block) के रूप में स्थापित होता है।
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विज्ञान अक्सर उन विचारों को जोड़कर प्रगति करता है जो असंबंधित प्रतीत होते हैं, जैसे कि दो दूर स्थित द्वीपों के बीच एक छिपा हुआ पुल खोजना। दशकों से, शोधकर्ताओं का मानना रहा है कि नई खोजें अक्सर किसी एक क्षेत्र में गहराई से देखने से नहीं, बल्कि उन विभिन्न क्षेत्रों के बीच पैटर्न पहचानने से होती हैं जो शायद ही कभी एक-दूसरे से बात करते हों। यह विचार, जिसे साहित्य-आधारित खोज (literature-based discovery) के रूप में जाना जाता है, यह सुझाव देता है कि यदि आप पर्याप्त वैज्ञानिक शोध पत्र पढ़ें, तो आप एक क्षेत्र में एक ऐसा सुराग पा सकते हैं जो दूसरे क्षेत्र की समस्या को हल कर दे, भले ही उस संबंध के बारे में पहले कभी किसी ने न लिखा हो। हालाँकि, इस विचार का परीक्षण करना कठिन रहा है क्योंकि वैज्ञानिक ज्ञान हजारों अलग-अलग डेटाबेस में बिखरा हुआ है, और यह ट्रैक करने का कोई विश्वसनीय तरीका नहीं था कि प्रत्येक तथ्य वास्तव में कहाँ से आया या यह साबित करने का कोई तरीका नहीं था कि कोई संबंध वास्तविक है या केवल एक भाग्यशाली अनुमान मात्र।
एक शोधकर्ता ने इस समस्या को हल करने में मदद करने के लिए 'जीनटेक-30' (GeneTech-30) नामक एक नया उपकरण बनाया है। अस्तित्व में मौजूद हर वैज्ञानिक शोध पत्र को इकट्ठा करने के बजाय, जो कि एक असंभव कार्य होगा, उन्होंने क्वांटम कंप्यूटिंग से लेकर कृषि और मस्तिष्क विज्ञान तक, 30 विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों से 294,330 शोध कार्यों का एक विशिष्ट, प्रबंधनीय संग्रह एकत्र किया। लक्ष्य एक विशाल पुस्तकालय बनाना नहीं था, बल्कि एक सटीक, भरोसेमंद मानचित्र बनाना था जहाँ सूचना का प्रत्येक टुकड़ा अपनी उत्पत्ति की कहानी के साथ टैग किया गया हो। इस प्रणाली में, प्रत्येक दावा उस सटीक दस्तावेज़ से जुड़ा है जहाँ से वह आया है, वह समय जब उसे पाया गया था, और एक डिजिटल सील के साथ जो प्रमाणित करती है कि डेटा को बदला नहीं गया है। यह किसी को भी उस संबंध को उसके स्रोत तक वापस जाने और स्वयं उसे सत्यापित करने की अनुमति देता है, जिससे तथ्यों का एक संग्रह एक पारदर्शी, ऑडिट योग्य रिकॉर्ड में बदल जाता है।
शोधकर्ता ने इस मानचित्र का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया कि क्या वे स्वचालित रूप से उस प्रकार के छिपे हुए पुलों को पहचान सकते हैं जो नई खोजों की ओर ले जाते हैं। उन्होंने उन क्षेत्रों के जोड़ों की तलाश की जो एक विषय साझा करते थे लेकिन अतीत में कभी एक-दूसरे को उद्धृत (cite) नहीं किया था, इस उम्मीद में कि क्या बाद में कोई संबंध अचानक दिखाई देगा। उन्हें आश्चर्य हुआ कि डेटा ने दिखाया कि एक विषय साझा करने से वास्तव में दो क्षेत्रों के जुड़ने की संभावना नहीं बढ़ी। जब उन्होंने अपने निष्कर्षों की तुलना क्षेत्रों के एक यादृच्छिक चयन से की, तो उनके बीच साझा किया गया विशिष्ट विषय भविष्य के लिंक की भविष्यवाणी करने में कोई लाभ नहीं दे सका। जिस संकेत की वे तलाश कर रहे थे, वह संयोग से अधिक मजबूत नहीं था। यह परिणाम उपकरण की विफलता नहीं है, बल्कि एक लंबे समय से चले आ रहे प्रश्न का एक स्पष्ट, ईमानदार उत्तर है: केवल एक विषय लेबल साझा करना यह भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि अगली बड़ी खोज कहाँ से आएगी।
भविकीवाणी पर इस नकारात्मक निष्कर्ष के बावजूद, उपकरण सूचना को व्यवस्थित करने और पुनः प्राप्त करने में अत्यधिक प्रभावी सिद्ध हुआ। जब शोधकर्ताओं ने सिस्टम से उनके सारांशों के पाठ (text) के आधार पर शोध पत्र खोजने के लिए कहा, तो यह लगभग आधे प्रयासों में सफल रहा, जो इतने जटिल कार्य के लिए एक ठोस प्रदर्शन है। हालाँकि, जब सिस्टम को व्यापक विषय टैग के आधार पर शोध पत्र खोजने के लिए कहा गया, तो इसे कठिनाई हुई, जिससे पता चलता है कि हालांकि यह शब्दों को अच्छी तरह से मिला सकता है, लेकिन इसे उन शब्दों के पीछे के गहरे अर्थ को समझने के लिए अधिक उन्नत तरीकों की आवश्यकता है। शोधकर्ता ने सिस्टम का परीक्षण विभिन्न क्षेत्रों के बीच पहले हो चुकी 40 वास्तविक, ऐतिहासिक खोजों की एक सूची के विरुद्ध भी किया। उपकरण ने इन पिछली सफलताओं में से लगभग दो-तिहाई को संभावित कनेक्शन के रूप में सही ढंग से पहचाना, बशर्ते कि वे क्षेत्र पहले से बहुत अधिक बातचीत न कर रहे हों। यह सुझाव देता है कि सिस्टम उन स्थितियों को पहचानने में अच्छा है जहाँ नए विचार उभर सकते हैं, भले ही वह सटीक क्षण की भविष्यवाणी न कर सके कि वे कब होंगे।
जीनटेक-30 का मूल्य इसकी ईमानदारी और इसकी संरचना में निहित है। यह दावा नहीं करता कि इसने वैज्ञानिक खोज के रहस्य को सुलझा लिया है या भविष्य के लिए कोई जादुई सूत्र खोज लिया है। इसके बजाय, यह एक स्वच्छ, सत्यापित आधार प्रदान करता है जिसका उपयोग अन्य वैज्ञानिक क्षेत्रों के बीच ज्ञान के प्रवाह का अध्ययन करने के लिए कर सकते हैं। यह स्वीकार करके कि सिस्टम कहाँ अच्छा काम करता है और कहाँ विफल होता है, और दूसरों को अपना काम जाँचने के लिए कोड और डेटा प्रदान करके, शोधकर्ता ने एक ऐसा संसाधन बनाया है जो प्रचार (hype) के बजाय सत्य को प्राथमिकता देता है। यह एक अनुस्मारक के रूप में खड़ा है कि नए ज्ञान की खोज में, यह जानना कि क्या काम नहीं करता है, उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि यह जानना कि क्या काम करता है, और सबसे विश्वसनीय मार्ग वह है जो ऐसे डेटा पर निर्मित है जिसे कोई भी ट्रैक, जांच और विश्वास कर सकता है।
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