इस सप्ताह, मुंबई स्थित उन्नत प्रौद्योगिकी स्टार्टअप नोविट मटेरियल्स ने सामग्री अनुसंधान और विकास (आरएंडडी) में क्रांति लाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग में अपनी प्रगति का खुलासा किया, जो रासायनिक उद्योग में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन का वादा करता है।

नई सामग्रियों का विकास ऐतिहासिक रूप से एक धीमी और दोहराव वाली प्रक्रिया है। वैज्ञानिकों को अक्सर लेख पढ़ने, प्रयोग तैयार करने और रचनाओं का परीक्षण करने में कई महीने लग जाते हैं, अक्सर व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य उत्पाद की कोई गारंटी नहीं होती है, क्योंकि आशाजनक खोजें आर्थिक उत्पादन प्राप्त करने में विफल हो सकती हैं।

नोविट मटेरियल्स का मानना ​​है कि एआई दोहराए जाने वाले वैज्ञानिक कार्यों को स्वचालित करके औद्योगिक अनुसंधान एवं विकास के समय को वर्षों से घटाकर कुछ महीनों तक कर सकता है। स्टार्टअप न केवल नई सामग्रियों की खोज पर ध्यान केंद्रित करता है, बल्कि इस पर भी ध्यान केंद्रित करता है कि कैसे सक्रिय एआई वास्तविक दुनिया में इन सामग्रियों को अनुकूलित करने की जटिल समस्या को हल कर सकता है, जो व्यावसायीकरण के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा है।

2025 में केमिकल इंजीनियर अजाज खान द्वारा स्थापित और मुंबई के इंस्टीट्यूट ऑफ केमिकल टेक्नोलॉजी (आईसीटी) में स्थापित, नोविट एआई मॉडल विकसित करता है जो रासायनिक और सामग्री कंपनियों को मौजूदा उत्पादों को अनुकूलित करने, नए फॉर्मूलेशन की खोज करने और औद्योगिक अनुसंधान एवं विकास को स्वचालित करने में मदद करता है।

सामग्री विज्ञान में तकनीकी और औद्योगिक मांगों को पूरा करने के लिए विशिष्ट गुणों और कार्यों के साथ नई सामग्रियों का निर्माण शामिल है। इस क्षेत्र में एआई की संभावनाएं विशाल और विघटनकारी हैं।

रिसर्च फर्म मार्केट.यूएस के अनुसार, सामग्री खोज के लिए वैश्विक एआई बाजार 2034 तक 5.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जिसमें 26.4% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि (सीएजीआर) होगी, जो 2024 में 536 मिलियन अमेरिकी डॉलर से शुरू होगी।

इसी विषय पर: 2026 के अंत में लॉन्च होने वाले स्मार्टफोन लचीली स्क्रीन और उन्नत चिप्स पर निर्भर हैं

विश्व स्तर पर, एआई-संचालित सामग्रियों की खोज ने महत्वपूर्ण निवेश को आकर्षित किया है, जिसमें CuspAI, ऑर्बिटल मैटेरियल्स और सिट्रीन इंफॉर्मेटिक्स जैसे स्टार्टअप नई सामग्री डिजाइन और उद्यम अनुसंधान एवं विकास के लिए समाधान विकसित कर रहे हैं।

जबकि कई लोग खोज पर ध्यान केंद्रित करते हैं, नोविटे फॉर्मूलेशन अनुकूलन प्रक्रिया को स्वचालित करने और कंपनियों को सामग्रियों का व्यावसायीकरण करने में सक्षम बनाने को प्राथमिकता देता है, यह तर्क देते हुए कि यह क्षेत्र भी उतना ही महत्वपूर्ण है।

सामग्री अनुकूलन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नोविट का दृष्टिकोण

नोविटे के अजाज खान ने इस बात पर प्रकाश डाला कि औद्योगिक अनुसंधान एवं विकास कार्य नवीन सामग्रियों की खोज से कहीं आगे तक जाता है, जिसमें मुख्य रूप से मौजूदा फॉर्मूलेशन का निरंतर सुधार शामिल है।

अधिकांश रासायनिक निर्माता फॉर्मूलेशन को बेहतर बनाने, सामग्री बदलने, खतरनाक पदार्थों को बदलने या प्रदर्शन में सुधार करने में वर्षों बिताते हैं, एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें समय और संसाधन लगते हैं।

और जानें: सैमसंग ने फोल्डेबल स्मार्टफोन के विकास के साथ वैश्विक बाजार को बदल दिया है

नोविट का प्लेटफ़ॉर्म, जिसे नोविट क्यू कहा जाता है, साहित्य और सामग्री गुणों को समझने के लिए व्यापक रसायन विज्ञान ज्ञान के साथ एआई मॉडल का उपयोग करके इस प्रक्रिया को स्वचालित करने का प्रयास करता है।

खान बताते हैं कि मंच सैकड़ों लेखों का विश्लेषण करता है, फॉर्मूलेशन और प्रयोगात्मक रास्ते सुझाता है। यह प्रस्तावित सामग्रियों की रासायनिक स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए सुदृढीकरण सीखने और घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत, एक मानक क्वांटम रसायन विज्ञान तकनीक का उपयोग करता है।

संस्थापक के अनुसार, नोविट का एआई एजेंट प्रत्येक दौर में 500 से 1,000 वैज्ञानिक स्रोतों की जांच करता है, कई पुनरावृत्तियों के बाद सिफारिशें तैयार करता है।

कंपनी का कहना है कि प्लेटफ़ॉर्म साहित्य समीक्षा (तकनीकी तैयारी स्तर – टीआरएल 1) से लेकर प्रयोगशाला प्रयोगों के वास्तविक समय अनुकूलन (टीआरएल 7) तक है। खान कहते हैं, केवल डेटा शीट और संपत्तियों के साथ प्रतिस्पर्धी सामग्रियों को उलटना भी संभव है।

प्लेटफ़ॉर्म सालाना कंपनियों को बेचा जाता है, इसे उनके स्वयं के जीपीयू हार्डवेयर बुनियादी ढांचे पर कार्यान्वित किया जाता है, जो अनुसंधान डेटा की गोपनीयता की गारंटी देता है।

खान ने बताया कि नोविट का उपयोग करते हुए एक विशेष रसायन निर्माता ने एक खतरनाक योजक को बदल दिया और 200 आंतरिक परीक्षणों की तुलना में 40 परीक्षणों में वांछित विशिष्टताएं हासिल कीं, जिससे प्रयोगशाला का समय 58% कम हो गया।

जबकि नोविट क्यू प्राथमिक फोकस है, कंपनी की योजना पीएसआई प्लेटफॉर्म के माध्यम से कस्टम एआई के साथ सामग्री खोज में विस्तार करने की है। खान ने कहा, दीर्घकालिक रणनीति एआई-जनित उम्मीदवारों को विनिर्माण योग्य उत्पादों में बदलने के लिए एक “संश्लेषण परत” बनाना है।

इस विषय पर और: वैज्ञानिक एटोसेकंड में इलेक्ट्रॉनों की अति तीव्र गति को फिल्माने में कामयाब होते हैं, जिससे क्वांटम दुनिया के रहस्य मानवता के सामने खुल जाते हैं

जून में, नोविट ने पॉलिमर उद्योग के लिए उच्च मूल्य वाले विशेष रसायन के विकास, निर्माण और व्यावसायीकरण के लिए वैश्विक विशेष रसायन निर्माता, चेमवेरा स्पेशलिटी केमिकल्स के साथ एक समझौता किया। चेमवेरा उत्पादन और वितरण के प्रभारी होंगे।

नोविटे रासायनिक और सामग्री क्षेत्रों की अग्रणी कंपनियों, जैसे मणिपाल स्पेशलिटी केमिकल्स और प्राइमेसी इंडस्ट्रीज के साथ भी सहयोग करता है, जो फॉर्मूलेशन चुनौतियों को हल करने के लिए अपने मंच का उपयोग करता है।

एआई मॉडल की तैयारी के बारे में पूछे जाने पर, खान बताते हैं कि चुनौती लाखों “स्थिर” संरचनाओं का निर्माण नहीं है, बल्कि वास्तविक विनिर्माण स्थितियों में इन सामग्रियों की विफलता या उन्हें संश्लेषित करने की असंभवता है।

संश्लेषण करने की क्षमता को अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है; मॉडल व्यवहार्य उत्पादन मार्गों के बिना जटिल संरचनाएं प्रदान करते हैं। प्रयोगात्मक विफलता परिणामों को एकीकृत करने के तंत्र के बिना, गुणों की भविष्यवाणी यांत्रिक, थर्मल और संक्षारण व्यवहार जैसी औद्योगिक आवश्यकताओं के लिए सतही है।

पूरी कवरेज: ताज़ा खबरें (HI)

नोविट का अंतर इसकी स्थिरता, भौतिक सिद्धांतों के एकीकरण और सामग्रियों को संश्लेषित करने की क्षमता में निहित है। समस्याओं को परिभाषित करने, मार्ग व्यवहार्यता को सत्यापित करने और अंतिम निर्णय लेने के लिए मानवीय हस्तक्षेप महत्वपूर्ण है, एआई खोज को तेज करता है।

औद्योगिक अनुसंधान एवं विकास बाजार में अवसर और चुनौतियाँ

वाणिज्यिक लॉन्च के छह महीने बाद, कंपनी ने “उच्च एकल अंक” में भुगतान करने वाला ग्राहक आधार प्राप्त किया है, परीक्षण चल रहा है, लेकिन राजस्व आंकड़े जारी नहीं किए हैं।

नोविट को लागू करने में लगभग दो सप्ताह लगते हैं, और ग्राहक लगभग छह सप्ताह में अपनी पारंपरिक, साहित्य-आधारित शोध प्रक्रियाओं से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

कई कंपनियों ने पहले से ही अपनी तैनाती का विस्तार किया है, लाइसेंस की संख्या में 30% से 50% की वृद्धि की है, पहले वर्ष में दूसरी आर एंड डी परियोजनाएं शुरू की हैं और बहु-वर्षीय समझौतों पर बातचीत की है।

दिसंबर 2025 में, एआई और डीपटेक पर केंद्रित शुरुआती चरण के निवेश फंड थिया वेंचर्स ने स्टार्टअप में ₹4.5 करोड़ प्री-सीड राउंड का नेतृत्व किया, जिसमें वेनविज़ के सह-संस्थापक संदेश पटुरी और केमवेरा की निदेशक निहारिका जैन की भागीदारी थी। नोविट को इंसेप्शन प्रोग्राम के माध्यम से कंप्यूटिंग और NVIDIA के GPU बुनियादी ढांचे तक पहुंच के लिए $40,000 का अनुदान भी मिला।

और जानें: Apple ने अदृश्य कैमरे और रेट्रो लुक के साथ 2026 के लिए iPhone 18 Pro तैयार किया है

एओनिक्स, कस्प एआई और ऑर्बिटल मटेरियल के साथ वैश्विक परिदृश्य के विपरीत, भारत में सीधी प्रतिस्पर्धा सीमित है। अन्य भारतीय स्टार्टअप विभिन्न क्षेत्रों में काम करते हैं, जैसे व्हिज़ो (फैशन के लिए तकनीकी कपड़े) और आरएफ नैनोकम्पोजिट्स (रडार अवशोषक सामग्री)।

वैश्विक कंपनियों के पास पूंजीगत लाभ और आपूर्ति श्रृंखला पारिस्थितिकी तंत्र है। उदाहरण के लिए, CuspAI ने 400 मिलियन अमेरिकी डॉलर की फंडिंग प्राप्त की, जिसका मूल्य 2.6 बिलियन अमेरिकी डॉलर था। सिट्रीन इंफॉर्मेटिक्स, लीला साइंसेज ($200 मिलियन सीड) और पीरियोडिक लैब्स ($200 मिलियन सीड, $1 बिलियन वैल्यूएशन) जैसे अन्य ने भी सामग्री एआई स्टार्टअप के लिए पिछले दो वर्षों में $1.3 बिलियन से अधिक का भारी निवेश आकर्षित किया है।

बड़ी AI कंपनियाँ भी इस क्षेत्र में प्रवेश करती हैं; उदाहरण के लिए, एंथ्रोपिक यह जांच कर रहा है कि उसका क्लाउड मॉडल परमाणु चुंबकीय अनुनाद (एनएमआर) मशीनों से डेटा का विश्लेषण कैसे कर सकता है, जिसका उपयोग रसायनज्ञ नई सामग्रियों की संरचना और संरचना का अध्ययन करने के लिए करते हैं।

भारत में कमजोर प्रतिस्पर्धा, उद्योग की उन्नत प्रकृति के साथ मिलकर, अंतर्निहित चुनौतियों के बावजूद, नोविटे के लिए विकास का एक बड़ा अवसर पैदा करती है।

सिट्रीन के संस्थापक ब्रायस मेरेडिग व्यापक एआई सामग्रियों की खोज पर वित्तीय रिटर्न पर सवाल उठाते हैं। नोविट के खान ने जवाब दिया कि यह कई कार्यक्रमों के लिए “मौत की घाटी” है, इसलिए कंपनी ने तीन स्तरीय संरचना बनाई: एआई वैज्ञानिक (खोज और अनुकूलन), क्वांटम भौतिकी और रसायन विज्ञान इंजन (सत्यापन), और संश्लेषण वर्कफ़्लो (वास्तविक प्रक्रियाओं में अनुवाद)।

आशाजनक सामग्री ढूँढना तो बस शुरुआत है; वास्तविक चुनौती इसे मौजूदा विनिर्माण प्रक्रियाओं में सफलतापूर्वक संश्लेषित और एकीकृत करने में है।