Nvidia ने SEA’s first AI startup accelerator को-लॉन्च किया, जो दक्षिण पूर्व एशिया का पहला AI स्टार्टअप एक्सेलरेटर है। इस आयोजना में अभी आवेदन स्वीकार किए जा रहे हैं। चार महीने के प्रारंभिक कार्यक्रम के माध्यम से, इस क्षेत्र में एक vibrant AI ecosystem बनाने का लक्ष्य पर प्रोग्राम की आयोजना बनाई गई है।
सिंगापुर स्थित इकोसिस्टम बिल्डर ट्राइब (ecosystem builder Tribe) और सरकारी संगठन डिजिटल इंडस्ट्री सिंगापुर (government-linked Digital Industry Singapore) ने मिलकर Nvidia के साथ इग्निशन ऐआई एक्सेलरेटर (Ignition AI Accelerator) लॉन्च किया है।
Nvidia सहित सिंगापुर सरकार के सहयोग से SEA’s First AI startup Accelerator की पूरी जानकारी।
SEA’s First AI startup Accelerator को Nvidia co-launch करेंगे। यह लगभग US$3 मिलियन का प्रोजेक्ट होगा, जिसमें ऐआई स्टार्टअप्स (AI Startup) का समर्थन करने व्यवस्थाएं बनाई जायेंगी।
इस प्रोग्राम के साथ जुड़कर विकसित प्रशिक्षण कार्यशालाओं (training workshops) में भाग लेने का अवसर मिलेगा। इसके अलावा 15 स्टार्टअप्स को Nvidia से तकनीकी अंतर्दृष्टि (technical insights) लेने अवसर दिया जायेगा।
Nvidia and Tribe द्वारा संचालित इस प्रोग्राम में Startup SG Tech scheme की सहायता से चुनिंदा startups को fund करने के अवसरों पर भी बातचीत की जायेंगी। स्टार्टअप्स को सिंगापुर के इंफोकॉम मीडिया डेवलपमेंट अथॉरिटी (Singapore’s Infocomm Media Development Authority)से मान्यता प्राप्त करने में भी मदद करेंगे।
स्टार्टअप्स की GPU आवश्यकताओं को कवर करने के अलावा, इन सब आयोजना से स्टार्टअप सरकारी और बड़े उद्यमी अवसरों और करार के लिए दावेदार बन सकें।
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Conclusion
SEA’s First AI startup Accelerator को Nvidia co-launch करते हुए वैश्विक प्रमुख कंपनियों का ध्यान आकर्षित किया है। सिंगापुर के तेजी से बढ़ती Artificial Intelligence और Business Development की ओर इस प्रोग्राम के साथ AI Technology के लिए अवसर से वैश्विक प्रभाव का अनुमान है।
व्यवसाय इच्छुक संघठन के साथ सरकार भी इन विषय में ख़ास रूचि प्रस्तुत कर रहे हैं। IBM ने कहा कि वह AI सिंगापुर (AISG) के साथ साझेदारी करेगा ताकि large language model, Sea-Lion, को बेहतर बनाया जा सके।
इतना ही नहीं Google ने भी हाल ही में AISG के साथ साझेदारी की घोषणा की है ताकि दक्षिण पूर्व एशिया-केंद्रित LLMs के लिए डेटा सेट को बेहतर बनाया जा सके।