एमसीक्यू: विज्ञान और प्रौद्योगिकी करेंट अफेयर्स - 23 जुलाई 2026

जैसे-जैसे AI निदान में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, महत्वपूर्ण नैतिक चिंताएं उत्पन्न होती हैं। इनमें संवेदनशील रोगी डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करना, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह को रोकना शामिल है जो कुछ जनसांख्यिकीय समूहों के लिए देखभाल में असमानता पैदा कर सकता है, और जब एक AI प्रणाली गलत निदान करती है तो जवाबदेही को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना।

मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग, जटिल दृश्य डेटा में पैटर्न पहचान में उत्कृष्ट है। चिकित्सा इमेजिंग में, ML एल्गोरिदम को छवियों के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि असामान्यताओं, ट्यूमर, फ्रैक्चर या अन्य रोग मार्करों को स्वचालित रूप से पहचाना और उजागर किया जा सके, जिससे रेडियोलॉजिस्ट और पैथोलॉजिस्ट को उनकी निदान प्रक्रिया में सहायता मिलती है।

AI-संचालित निदान चिकित्सा डेटा की विशाल मात्रा, जिसमें चित्र, प्रयोगशाला परिणाम और रोगी का इतिहास शामिल है, को मनुष्यों की तुलना में बहुत तेजी से संसाधित कर सकता है। यह सूक्ष्म पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करने की अनुमति देता है जो मानव आंख से छूट सकते हैं, जिससे पहले और अधिक सटीक रोग निदान होता है।

SSLV को विशेष रूप से छोटे उपग्रहों को जल्दी और लागत प्रभावी ढंग से लॉन्च करने की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके प्रमुख लाभों में तीव्र टर्नअराउंड समय, मांग पर लॉन्च में लचीलापन और बड़े लॉन्च वाहनों की तुलना में काफी कम लागत शामिल है, जो इसे वैश्विक छोटे उपग्रह बाजार में अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बनाता है।

RLV-TD LEX (लैंडिंग एक्सपेरिमेंट) ने एक पंख वाले निकाय की ऊंचाई से स्वायत्त लैंडिंग क्षमताओं का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया, जो एक अंतरिक्ष यान की वापसी का अनुकरण करता है। यह पूरी तरह से पुन: प्रयोज्य लॉन्च वाहन विकसित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम था।

नेक्स्ट-जेन लॉन्च व्हीकल (NGLV) को इसरो द्वारा एक लागत प्रभावी, पुन: प्रयोज्य भारी-लिफ्ट लॉन्च वाहन के रूप में परिकल्पित किया गया है, जिसे अंतरिक्ष तक उच्च-आवृत्ति पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उद्देश्य 2030 के दशक की शुरुआत तक भारी पेलोड, जिसमें भविष्य के मानव अंतरिक्ष उड़ान मिशन और बड़े उपग्रह तारामंडल शामिल हैं, को लॉन्च करने की बढ़ती मांग को पूरा करना है।