वत्सल सोइन ने डार्क डेटा से एआई ट्रेनिंग की नई पेटेंट तकनीक दाखिल की

एआई की दुनिया में ज्यादातर बहस मॉडल, एजेंट, एजीआई और सिंगुलैरिटी को लेकर होती है, लेकिन इसके पीछे एक और मसला चुपचाप पड़ा रहता है - कंपनियों, अस्पतालों, लैबोरेटरी, बैंकों, फैक्ट्रियों और सरकारी दफ्तरों में सालों से जमा पुराना डेटा। यह आर्काइव अक्सर दशकों पुराना होता है, अलग-अलग विभागों में बिखरा रहता है और इसे संभालने का कोई एक तय नियम नहीं होता। ऐसे डेटा को रखना महंगा पड़ता है, उसे वर्गीकृत करना मुश्किल होता है और दोबारा इस्तेमाल करना जोखिम भरा हो सकता है।

इसी वजह से यह चुपचाप पड़ा डेटा न तो पूरी तरह फायदे का सौदा है, न ही सीधा नुकसान - इसकी कीमत इस बात पर निर्भर करती है कि इसके साथ कानूनी और तकनीकी तौर पर क्या किया जा सकता है। इनवेंटर वत्सल सोइन का कहना है कि यहां जरूरत किसी नई स्टोरेज सिस्टम की नहीं, बल्कि यह तय करने के एक अनुशासित तरीके की है कि आगे क्या किया जाए।

सोइन ने पहले भी 0 टू 1 डॉक्ट्रिन नाम से एक गवर्नेंस इनवेंशन फाइल किया था, जिसमें किसी भी प्रस्तावित एआई एक्शन को 0 से 1 के बीच एक नंबर में बदलकर, एक तय नियम के आधार पर परखा जाता है कि वह आगे बढ़े या नहीं। 23 सितंबर 2026 की नई फाइलिंग इसी सोच को पुराने, बिना सॉर्ट किए स्टोर डेटा पर लागू करती है, जिसे बैंड-बेस्ड आर्काइव ट्रायाज या बीबीएटी नाम दिया गया है।

बीबीएटी में पहला छानबीन कदम सिर्फ मेटाडेटा तक सीमित रहता है - यानी डेटा की उम्र, कैटेगरी और जुरिस्डिक्शन जैसी जानकारी को असल कंटेंट खोले बिना परखा जा सकता है। इसके बाद डेटा तीन में से किसी एक रास्ते पर जाता है - रिटेन यानी रखना, पर्ज यानी मिटाना, या प्रोमोट यानी आगे प्रोसेस के लिए भेजना। फाइलिंग के मुताबिक हर कदम पर यह रिकॉर्ड रहता है कि क्या मंजूर हुआ, क्या जांचा गया और क्या तय दायरे से बाहर रहा।

प्रोमोट किए गए डेटा को डार्क डेटा मोनेटाइजेशन विदाउट एक्सपोजर, यानी डीडीएमई नाम की प्रक्रिया में भेजा जा सकता है, जहां एक ट्रस्टेड एग्जीक्यूशन एनवायरनमेंट यानी टीईई के भीतर कंटेंट को प्रोसेस कर एक तय दायरे वाला डेटा बैंड तैयार किया जाता है। फाइलिंग में यह भी बताया गया है कि यह पूरी प्रक्रिया किसी एक तय गणितीय फॉर्मूले पर नहीं, बल्कि चार तरह के मानकों - रेगुलेटरी नियम, डेटा की बनावट, तय गवर्नेंस मकसद और डोमेन अथॉरिटी की घोषणा - के हिसाब से तय होती है।

फाइलिंग में बताई गई एक और परत, बैंड-डिराइव्ड ट्रेनिंग सिग्नल यानी बीडीटीएस, नॉर्मलाइज्ड डेटा बैंड को एआई ट्रेनिंग के लिए स्ट्रक्चर्ड सिग्नल में बदलने का रास्ता देती है, जिसमें प्राइवेसी जांच के बाद ही सिग्नल ट्रेनिंग के लिए रिलीज होता है। इसके अलावा फाइलिंग में मेटाडेटा इनकंसिस्टेंसी चेक मॉड्यूल, परमिशन एंड ऑथराइजेशन चेंज इवैल्युएशन मॉड्यूल, फ्रेशनेस री-इवैल्युएशन मॉड्यूल और हार्डवेयर अटेस्टेशन सर्टिफिकेट जैसे कई मॉड्यूल भी दर्ज हैं, जो गलत या पुरानी परमिशन, अधूरी जानकारी और हार्डवेयर स्तर के सबूत से जुड़े मामलों को इंसानी समीक्षा तक भेज सकते हैं।

वत्सल सोइन को सीरियल इनवेंटर और उद्यमी बताया गया है, जिनका 0 टू 1 डॉक्ट्रिन एआई डिसीजन गवर्नेंस, बायोमेट्रिक ऑथराइजेशन, फाइनेंशियल ट्रांजेक्शन कंट्रोल और अब डॉर्मेंट डेटा गवर्नेंस तक फैला है। उनकी पेटेंट फाइलिंग छह महाद्वीपों में है और अमेरिका, भारत, जापान समेत कई देशों में उन्हें पेटेंट ग्रांट भी मिल चुके हैं। वे एसआईएम-आरएमआईटी और सिंगापुर की नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी के पूर्व छात्र हैं। इनमें अमेरिकी पेटेंट 12,446,652 बी2, जापान पेटेंट 7560909 और भारतीय पेटेंट 454081 व 599317 ग्रांट हो चुके हैं, जबकि पीसीटी/आईएन2025/051943, अमेरिकी आवेदन 19/489,595, भारतीय आवेदन 202511115781, ऑस्ट्रेलियाई आवेदन एयू2022450649 और भारतीय आवेदन 202611113867 (23 सितंबर 2026) दाखिल किए जा चुके हैं।