MACRO — मशीन लर्निंग-ऑगमेंटेड CRISPR रीप्रोग्रामिंग ऑप्टिमाइज़ेशन — दो ऐसे क्षेत्रों के संगम पर स्थित है जिन्हें हाल ही में एक साथ लाना शुरू किया गया है। मेटाबॉलिक इंजीनियरिंग का उद्देश्य कोशिका की आंतरिक केमिस्ट्री को वांछित उत्पाद की ओर मोड़ना है; CRISPR इसे करने के लिए आवश्यक संपादन सटीकता प्रदान करता है; और मशीन लर्निंग प्रत्येक प्रयोग को प्रयोगशाला में टेस्ट किए बिना ही संभावित बदलावों की विशाल श्रृंखला को खोजने का रास्ता प्रदान करती है। व्यवहार में, इसका मतलब है कि मॉडल को एक आनुवंशिक परिवर्तन से प्रणाली-स्तरीय परिणाम — कुल लिपिड उत्पादकता — की भविष्यवाणी करनी होगी, जो कि एक जटिल और चुनौतीपूर्ण कंप्यूटेशनल समस्या है।
उसने स्पष्ट रूप से कहा कि चुनौतीपूर्ण काम ही उसके लिए मुख्य उद्देश्य था। "मैंने इसमें भाग लिया क्योंकि मैं अपने दिमाग में अटके एक विचार को कुछ गंभीर रूप देना चाहती थी," उसने अपनी प्रोफाइल में लिखा। "मैं माइक्रोएलगी बायोफ्यूल के बारे में सोचती रही क्योंकि यह बहुत आशाजनक लगता है: एलगी तेज़ी से बढ़ते हैं, कार्बन डाइऑक्साइड सोखते हैं, और तेल का उत्पादन करते हैं। लेकिन फिर मुझे पता चला कि बायोफ्यूल सिस्टम को वास्तव में काम करने योग्य बनाना केवल 'एलगी का उपयोग करो' कहने से कहीं अधिक कठिन है। यही बात इस प्रोजेक्ट को मेरे लिए दिलचस्प बनाती है।"
बीस प्रश्न, घड़ी पर आठ मिनट, और अब तक टेस्ट देने वालों के सामने मापा गया पर्सेंटाइल। साइन-अप नहीं।
IQ टेस्ट दें →उसने जिस समस्या को चुना, वह वही है जिसे पूरा क्षेत्र हल नहीं कर पाया है। "मैं उस कठिन हिस्से पर ध्यान केंद्रित करना चाहती थी कि विकास को नुकसान पहुंचाए बिना तेल उत्पादन कैसे बढ़ाया जाए," उसने लिखा। उसकी इस प्रतियोगिता को चुनने का कारण संचार था: यह "यह परखने के लिए सही जगह लगी कि क्या मैं उस विचार को स्पष्ट रूप से समझा सकती हूँ और इसे उन लोगों के लिए महत्वपूर्ण बना सकती हूँ जो माइक्रोएलगी या CRISPR के बारे में नहीं जानते हैं।" 3M यंग साइंटिस्ट चैलेंज में रचनात्मकता और वैज्ञानिक ज्ञान के साथ-साथ संचार कौशल को भी परखा जाता है, इसलिए यह एक वास्तविक परीक्षा थी।
पिछले सदी का उसका पसंदीदा आविष्कार CRISPR-Cas9 है, और इसका कारण यह है कि अच्छे विचार कहाँ से आते हैं। "CRISPR के बारे में जानने से पहले, मैं DNA को मुख्य रूप से केवल जानकारी मानती थी। CRISPR ने मुझे एहसास कराया कि DNA को बहुत अधिक लक्षित और सार्थक तरीके से संपादित भी किया जा सकता है," उसने लिखा। "सबसे दिलचस्प बात यह है कि CRISPR बैक्टीरिया से आया है। यह कहीं से भी अचानक नहीं आ गया। वैज्ञानिकों ने एक ऐसी प्रणाली देखी जिसका उपयोग बैक्टीरिया खुद को बचाने के लिए करते थे और उसे अनुसंधान, चिकित्सा, कृषि और जैव प्रौद्योगिकी के लिए एक उपकरण में बदल दिया। मुझे यह पसंद है क्योंकि यह दिखाता है कि प्रकृति में पहले से ही कितने उपयोगी विचार मौजूद हो सकते हैं, बस हमें उन्हें पहचानने की आवश्यकता है।"
उसकी 3M मेंटर आदित्य बनर्जी हैं, जो कंपनी की कॉर्पोरेट रिसर्च प्रोसेस लैबोरेटरी में एक रिसर्च स्पेशलिस्ट हैं, जो उत्पादों को विकसित और व्यावसायीकरण करती हैं और सोलह 3M आविष्कार सबमिशन की सह-आविष्कारक हैं। एक ऐसे प्रोजेक्ट के लिए जिसका मुख्य जोखिम एक प्रेडिक्टिव मॉडल और काम करने वाली प्रक्रिया के बीच की दूरी है, एक कमर्शियल रिकॉर्ड वाली प्रोसेस-रिसर्च स्पेशलिस्ट उनके लिए बिल्कुल सही मेंटर हैं।
उसकी महत्वाकांक्षा दोहरी है। "15 वर्षों में, मैं एक फिजिशियन साइंटिस्ट बनना चाहती हूँ," उसने लिखा। "मैं एक डॉक्टर के रूप में मरीजों के साथ काम करना चाहती हूँ, लेकिन मैं शोध प्रश्न पूछना भी जारी रखना चाहती हूँ क्योंकि मुझे विज्ञान का वह हिस्सा पसंद है जहाँ उत्तर अभी तक स्पष्ट नहीं है। मैं जीव विज्ञान में रुचि रखती हूँ क्योंकि यह उतना सरल नहीं है जितना मैंने सोचा था। इसमें हमेशा एक और परत होती है।" उसने एक ऐसी इच्छा भी जोड़ी जिसका क्रेडेंशियल्स से कोई लेना-देना नहीं है: "मैं आशा करती हूँ कि मैं हमेशा एक ऐसी व्यक्ति बनी रहूँ जो किसी अजीब सवाल से उत्साहित हो जाए और उसे अपनी योजना से कहीं आगे तक ले जाए।" उसका चुना हुआ उद्धरण उसका अपना है: "एक अच्छा आविष्कार तब शुरू होता है जब किसी आशाजनक चीज़ में अभी भी एक ऐसी समस्या होती है जिसे किसी ने पर्याप्त रूप से हल नहीं किया है।" 12-13 अक्टूबर 2026 को वह सेंट पॉल, मिनेसोटा में 3M इनोवेशन सेंटर में MACRO प्रस्तुत करेगी।
“मैं उस कठिन हिस्से पर ध्यान केंद्रित करना चाहती थी कि विकास को नुकसान पहुंचाए बिना तेल उत्पादन कैसे बढ़ाया जाए।”— मिली प्रादावोंग, 2026 3M यंग साइंटिस्ट चैलेंज प्रोफाइल
“एक अच्छा आविष्कार तब शुरू होता है जब किसी आशाजनक चीज़ में अभी भी एक ऐसी समस्या होती है जिसे किसी ने पर्याप्त रूप से हल नहीं किया है।”— मिली प्रादावोंग
| व्यक्ति | देश | मील का पत्थर | आयु / आँकड़ा |
|---|---|---|---|
| Millie Pradawong | 🇺🇸 अमेरिका | MACRO — एलगी बायोफ्यूल के CRISPR अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग | 14 वर्ष |
| Sharvi Mahajan | 🇺🇸 अमेरिका | NeuroDrive Alert — EEG मशीन लर्निंग जो सूक्ष्म-नींद (microsleep) की भविष्यवाणी करती है | 14 वर्ष |
| Matteo Paz | 🇺🇸 अमेरिका | इन्फ्रारेड सर्वेक्षण डेटा पर मशीन लर्निंग; 1.5 मिलियन वस्तुएं मिलीं | 18 वर्ष |
| Anirudh Rao | 🇺🇸 अमेरिका | ग्राफीन-ऑक्साइड नमी-संचालित नैनो-जनरेटर | 14 वर्ष |
माइक्रोएलगी बायोफ्यूल पर काम करने वाले अधिकांश छात्र उस संस्करण को चुनते हैं जो आकर्षक लगता है। उसने उस विशिष्ट कारण की पहचान की जिसके कारण यह क्षेत्र रुका हुआ है — तेल की पैदावार और विकास दर के बीच का संघर्ष — और उस पर लक्षित एक उपकरण बनाया, जो केवल एक विषय चुनने और वास्तव में एक समस्या को हल करने के बीच का अंतर है।
CRISPR की उत्पत्ति की उसकी व्याख्या अधिक गहरा उत्तर देती है। उसने इस तथ्य पर गौर किया कि इसे शून्य से डिजाइन करने के बजाय बैक्टीरिया में देखा गया था, और उसने एक सामान्य सबक सीखा: उपयोगी तंत्र पहले से ही मौजूद हो सकते हैं और दुर्लभ कौशल केवल ध्यान देना है। यह एक शोध दर्शन है, जिसे एक चौदह वर्षीय बच्ची ने विकसित किया है।
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