प्रगति में

KG4J — न्याय के लिए ज्ञान ग्राफ (Knowledge Graphs for Justice)

न्याय के क्षेत्र में ज्ञान ग्राफ़ के उपयोग को समर्पित शोध परियोजना।

न्याय · ज्ञान ग्राफ · डेटा · एआई

KG4J एक परियोजना है जिसे 2025 में बेल्जियम संघीय विज्ञान नीति (BELSPO) के P4Science कॉल के हिस्से के रूप में प्रस्तुत किया गया था। मैं इसका प्रधान अन्वेषक और प्रस्ताव का लेखक हूँ।

परियोजना का उद्देश्य राष्ट्रीय अपराध विज्ञान और न्यायशास्त्र संस्थान (NICC) में डेटा एकीकरण के लिए ज्ञान ग्राफ़ के योगदान का पता लगाना और विश्लेषण क्षमताओं में सुधार करना है।

संघ में निम्नलिखित भागीदार शामिल हैं:

• कंप्यूटर विज्ञान विभाग, UMONS, बेल्जियम
• कंप्यूटर विज्ञान विभाग, KU Leuven, बेल्जियम
• लूवेन रिसर्च इंस्टीट्यूट इन मैनेजमेंट एंड ऑर्गनाइजेशन, UCLouvain, बेल्जियम
• गणित और औद्योगिक इंजीनियरिंग विभाग, पॉलिटेक्निक मॉन्ट्रियल, कनाडा
• भाषाविज्ञान विभाग, इंडियाना यूनिवर्सिटी ब्लूमिंगटन, यूएसए
• डिजिटल परिवर्तन कार्यालय, संघीय सार्वजनिक सेवा न्याय, संघीय सार्वजनिक सेवा न्याय, बेल्जियम
• Elephant Bird Consulting, एलीफेंट बर्ड कंसल्टिंग, बेल्जियम

आधिकारिक परियोजना सारांश:

राष्ट्रीय अपराध विज्ञान और न्यायशास्त्र संस्थान (NICC) बेल्जियम की आपराधिक न्याय प्रणाली में एक वैज्ञानिक भूमिका निभाता है। एक तरफ, यह डीएनए, विष विज्ञान और दवाओं जैसे क्षेत्रों में फोरेंसिक विशेषज्ञता प्रदान करता है। दूसरी ओर, यह अपराध संबंधी शोध करता है, उदाहरण के लिए पुनरावृत्ति और आपराधिक करियर पर। इसके लिए, यह बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करता है। फिर भी, इनमें से बहुत से डेटा खंडित या कम उपयोग किए गए हैं। बहुमूल्य जानकारी छिपी रहती है।

प्रस्ताव

नॉलेज ग्राफ फॉर जस्टिस (KG4J) परियोजना का उद्देश्य इस समस्या को हल करना है। कैसे? ग्राफ थ्योरी, नॉलेज ग्राफ और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLM) पर आधारित डेटा विश्लेषण प्रणाली का निर्माण और दोहन करके। और डेटा और एआई गवर्नेंस नीति को परिभाषित करके।

ग्राफ थ्योरी क्या है?

ग्राफ जुड़े हुए डेटा का प्रतिनिधित्व करने का एक स्वाभाविक तरीका है। संस्थाएं संबंधों से जुड़े नोड्स बन जाती हैं। एक मेट्रो मैप की कल्पना करें: प्रत्येक स्टेशन एक नोड है, प्रत्येक लाइन एक संबंध है। दो स्टेशनों के बीच सबसे कम दूरी क्या है? कौन सा स्टेशन सबसे अधिक जुड़ा हुआ है? ग्राफ थ्योरी इस प्रकार के प्रश्नों का उत्तर देती है।

नॉलेज ग्राफ क्या है?

सिमेंटिक जानकारी जोड़ना — यानी, अर्थ की परिभाषाएं — एक ग्राफ को नॉलेज ग्राफ में बदल देती है। वे मशीन-पठनीय, व्याख्या योग्य और खोजने योग्य बन जाते हैं। आधुनिक एआई सिस्टम तब सवालों के जवाब देने के लिए उनका फायदा उठा सकते हैं।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) क्या है?

एलएलएम आधुनिक संवादी एजेंटों का इंजन है। इसे बड़ी मात्रा में टेक्स्ट से मानवीय भाषण की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह हमारे साथ संवाद कर सकता है और प्रोग्रामिंग जैसे अन्य कार्यों को पूरा करने में मदद कर सकता है।

हम इस तकनीक के साथ क्या करेंगे

KG4J परियोजना चयनित उपयोग के मामलों में ग्राफ थ्योरी, नॉलेज ग्राफ और एलएलएम लागू करेगी, ताकि मौजूदा डेटा के मूल्य को प्रकट किया जा सके और नई क्षमताएं प्रदान की जा सकें।

अपराध संबंधी शोध (Criminological research)

NICC ने पहले ही डिस्कनेक्ट किए गए डेटा स्रोतों से पुनरावृत्ति और आपराधिक करियर की जांच के लिए एक ग्राफ का उपयोग किया है। लक्ष्य अब नए पैटर्न खोजने के लिए इस ग्राफ को संसाधित करना है। और इसे एआई द्वारा समृद्ध नॉलेज ग्राफ में बदलना है। यह उन्नत प्रश्नों और आपराधिक प्रक्षेपवक्र की सरल खोज की अनुमति देगा।

फोरेंसिक विशेषज्ञता (Forensic expertise)

NICC आम तौर पर फोरेंसिक डेटा को सामरिक रूप से संसाधित करता है, तत्वों को एक साथ जोड़ने वाले बाद के विश्लेषण के बिना। उदाहरण के लिए, डीएनए डेटाबेस मामलों के बीच डीएनए प्रोफाइल को जोड़ते हैं, और फिर वहां रुक जाते हैं। इस डेटा को ग्राफ में बदलने से सह-अपराध के पैटर्न का पता चलेगा। और आपराधिक नेटवर्क की खोज होगी। साक्ष्य को जोड़ना चल रही जांच और दीर्घकालिक आपराधिक नीति दोनों का समर्थन करता है।

असंरचित डेटा (Unstructured data)

सुनवाई के प्रतिलेख, विशेषज्ञ नोट्स, रिकॉर्डिंग: असंरचित डेटा की मात्रा बहुत अधिक है। एआई — और विशेष रूप से एलएलएम — के कारण उन्हें नॉलेज ग्राफ में बदलना संभव हो जाता है। यह ग्राफ तब इन सामग्रियों के बारे में सवालों के जवाब दे पाएगा।

उद्देश्य

1. एक ज्ञान ग्राफ अवसंरचना (KGI) का निर्माण करना, जो अपराध संबंधी और फोरेंसिक डेटा को एकीकृत करता है, एक सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस के माध्यम से खोजा जा सकता है।

2. उपयोग के मामलों का प्रदर्शन करना: पुनरावृत्ति पर आंकड़े, नए पैटर्न की खोज और फोरेंसिक अनुप्रयोग।

3. असंरचित डेटा को संसाधित करने के लिए तरीके विकसित करना: टेक्स्ट से ग्राफ निकालना, प्रवचन विश्लेषण और आपराधिक प्रक्षेपवक्र का पुनर्निर्माण, एलएलएम की संवादी क्षमताओं के साथ।

4. संस्थागत मूल्यों और कानूनी आवश्यकताओं के अनुरूप डेटा और एआई गवर्नेंस मॉडल को परिभाषित करना।

निष्कर्ष

KG4J परियोजना NICC को उन्नत अपराध संबंधी और फोरेंसिक बुद्धिमत्ता विकसित करने में सक्षम बनाएगी। यह खंडित डेटा को जोड़ता है, मौजूदा डेटा को महत्व देता है, ग्राफ और एआई के माध्यम से नई क्षमताएं विकसित करता है, और न्याय की सेवा में डेटा और एआई में विश्वसनीय प्रथाओं को स्थापित करता है।

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