भारत का अगला रॉकेट बनाना चाहते हैं? बीआईटी मेसरा के प्रोफेसर ने भविष्य के एयरोस्पेस इंजीनियरों के लिए आवश्यक कौशल को डिकोड किया

जब चंद्रयान-3 चंद्रमा के दक्षिणी ध्रुव के करीब पहुंचा, तो भारत ने एक तकनीकी मील का पत्थर मनाया - जिस क्षण को देश अब हर साल राष्ट्रीय अंतरिक्ष दिवस के रूप में मनाता है। हालाँकि, उस सफलता के पीछे एक शांत प्रश्न छिपा है। अगले तीन दशकों के अंतरिक्ष यान का निर्माण करने वाले इंजीनियरों को कौन प्रशिक्षित करेगा?

और कैसे? डॉ. प्रियांक कुमार, अंतरिक्ष इंजीनियरिंग और रॉकेटरी विभाग के प्रमुख, बिड़ला इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (बीआईटी), मेसरा पिछली शताब्दी के अधिकांश समय में, एयरोस्पेस शिक्षा ने एक काफी स्थापित फॉर्मूले का पालन किया: कक्षा सिद्धांत, प्रयोगशाला प्रयोग, पुनरावृत्त डिजाइन।

उस फॉर्मूले ने भारत के प्रक्षेपण वाहनों, उपग्रहों और विमानों के पीछे के इंजीनियरों को तैयार किया और यह अब भी कायम है। द्रव यांत्रिकी, दहन, संरचना, मार्गदर्शन और नियंत्रण, या कक्षीय यांत्रिकी को समझे बिना कोई भी रॉकेट डिजाइन नहीं करता है।

भौतिकी नहीं बदली है. नामांकन से परे: क्या भारत के विश्वविद्यालय युवाओं को 2047 की अर्थव्यवस्था के लिए तैयार कर रहे हैं? जो बदल गया है वह है इंजीनियरिंग प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी। एक एकल रॉकेट इंजन परीक्षण अब लाखों डेटा बिंदुओं को नष्ट कर देता है।

उपग्रह भारी मात्रा में पृथ्वी अवलोकन डेटा उत्पन्न करते हुए चौबीसों घंटे टेलीमेट्री संचारित करते हैं। उच्च-निष्ठा सिमुलेशन लाखों कम्प्यूटेशनल कोशिकाओं से जुड़े प्रवाह क्षेत्रों को हल करते हैं। आज बाधा सूचना नहीं है। यह उस जानकारी को किसी उपयोगी चीज़ में बदल रहा है।

अंतरिक्ष इंजीनियरिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा विज्ञान यही अंतर भर रहे हैं। हालाँकि, सामान्य फ़्रेमिंग बंद है। एआई यहां एयरोस्पेस इंजीनियर की जगह लेने के लिए नहीं है। यह कुछ संकीर्ण कार्य करता है: यह इंजीनियरों के सोचने और डिजाइन करने के तरीके को बदल देता है।

लूप इंजीनियरिंग: नया कौशल जिसे भारतीय छात्र नजरअंदाज नहीं कर सकते, यह आज के एयरोस्पेस स्नातक को जानने की जरूरत को बदल देता है। उन्हें जटिल डेटासेट पढ़ने, पूर्वानुमानित मॉडल बनाने, डिजिटल जुड़वाँ के साथ काम करने और भौतिक प्रयोगशालाओं, संख्यात्मक सिमुलेशन और कम्प्यूटेशनल प्लेटफार्मों के बीच स्थानांतरित करने की आवश्यकता है।

डेटा विश्लेषकों से लेकर निर्णय लेने वालों तक: व्यवसायों को नए कौशल की आवश्यकता है प्रयोगशाला भी अब अलग दिखती है। एक रॉकेट इंजन परीक्षण एक डिजिटल ट्विन को फीड कर सकता है जो प्रायोगिक रन से सीखता है जैसा कि होता है। सिमुलेशन हजारों आभासी प्रयोग उत्पन्न करते हैं जबकि एआई मॉडल परिणामों की जांच करते हैं, विसंगतियों को चिह्नित करते हैं और सुझाव देते हैं कि आगे क्या परीक्षण करना है।

इंजीनियरिंग निर्णय अभी भी तय करता है कि वास्तव में क्या बनाया जाएगा। कम्प्यूटेशनल तरीकों ने दशकों से प्रायोगिक अनुसंधान को पूरक बनाया है। एआई उस स्टूल में एक तीसरा पैर जोड़ता है। इंजीनियरिंग शिक्षा का भविष्य तीन स्तंभों पर टिका है: प्रयोग, अनुकरण और बुद्धिमत्ता।

प्रयोग आपको बताते हैं कि वास्तविक क्या है। सिमुलेशन बताते हैं क्यों। एआई दोनों से तेजी से आगे बढ़ना सीखता है। भारत के लिए, यह बदलाव अधिकांश स्थानों की तुलना में अधिक मायने रखता है। इसरो के साथ, देश के अंतरिक्ष पारिस्थितिकी तंत्र में अब न्यूस्पेस इंडिया लिमिटेड शामिल है, जो वाणिज्यिक प्रक्षेपण संभालती है, और IN-SPACe, जिसने इस क्षेत्र को निजी खिलाड़ियों के लिए खोल दिया है।

स्काईरूट एयरोस्पेस और अग्निकुल कॉसमॉस जैसी कंपनियां अपने स्वयं के लॉन्च वाहन बना रही हैं। उनमें से किसी को भी संकीर्ण विशेषज्ञों की आवश्यकता नहीं है। उन्हें ऐसे इंजीनियरों की आवश्यकता है जो मशीन लर्निंग, कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन और हार्डवेयर सत्यापन के बीच आगे बढ़ सकें।

वहां पहुंचने के लिए संशोधित पाठ्यक्रम से कहीं अधिक की जरूरत है। विश्वविद्यालयों को वास्तविक कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे, विभागीय सीमाओं से परे अनुसंधान और उद्योग और राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के साथ कामकाजी संबंधों की आवश्यकता है।

इसे कुछ साल दीजिए, और जीपीयू क्लस्टर एयरोस्पेस विभाग के लिए वैसे ही मायने रखेंगे जैसे पवन सुरंग के लिए हमेशा होते हैं। इनमें से कोई भी बुनियादी बातों के बिना काम नहीं करता। एक इंजीनियर जो दहन या वायुगतिकी की भौतिकी को नहीं समझता है, वह सार्थक रूप से निर्णय नहीं ले सकता है कि एआई मॉडल क्या उत्पन्न करता है।

वे गलत उत्तर को भी उतनी ही आसानी से स्वीकार कर लेंगे जितना कि सही उत्तर को। इस अगले चरण में जो इंजीनियर सबसे ज्यादा मायने रखते हैं, वे सिर्फ एआई का उपयोग करने वाले नहीं होंगे। वे ही लोग होंगे जो वास्तविक वैज्ञानिक आधार को इसके साथ जोड़ते हैं।

यही बदलाव प्रायोगिक वायुगतिकी और रॉकेट प्रणोदन में लंबे इतिहास वाले संस्थानों में पहले से ही पाठ्यक्रम को नया आकार दे रहा है। लक्ष्य उन शक्तियों को हमेशा की तरह कठोर बनाए रखना है, जबकि कंप्यूटिंग और एआई कौशल में स्नातकों को इसरो, एनएसआईएल, या अब भर्ती करने वाले किसी भी निजी खिलाड़ी की आवश्यकता होगी।

ऐसे कई संस्थान अपनी मौजूदा प्रयोगशालाओं के साथ-साथ GPU-संचालित केंद्र स्थापित करना शुरू कर रहे हैं, दशकों की विशेषज्ञता को बदलने के लिए नहीं बल्कि इसे प्रासंगिक बनाए रखने के लिए। जैसा कि भारत पुन: प्रयोज्य प्रक्षेपण वाहनों, स्वायत्त अंतरिक्ष यान, चंद्र आवास और अंततः मंगल ग्रह पर मिशन की दिशा में काम कर रहा है, सबसे कठिन समस्या शायद तकनीकी नहीं है।

यह शैक्षणिक है. आज इसरो जिन मिशनों के लिए उड़ान भर रहा है, उसके लिए विश्वविद्यालय अब छात्रों को प्रशिक्षण नहीं दे रहे हैं। वे उन्हें ऐसे मिशनों के लिए प्रशिक्षित कर रहे हैं जिन्हें अभी तक किसी ने डिज़ाइन नहीं किया है। भविष्य के इंजीनियर को अभी भी एक वैज्ञानिक की जिज्ञासा, एक इंजीनियर की सटीकता और एक खोजकर्ता की हिम्मत की आवश्यकता होगी।

लेकिन उन्हें भौतिक विज्ञान को नज़रअंदाज़ किए बिना एआई और डेटा विज्ञान का उपयोग करने की भी आवश्यकता होगी। यह भारत के विश्वविद्यालयों के लिए आगे का वास्तविक काम है, और शायद काम का अधिक दिलचस्प हिस्सा है। (लेखक, डॉ प्रियांक कुमार, बिड़ला इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (बीआईटी), मेसरा में अंतरिक्ष इंजीनियरिंग और रॉकेटरी विभाग के प्रमुख हैं)