ആധുനിക ശാസ്ത്രീയ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന് അടിത്തറയിടുന്ന ശക്തമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾക്ക് കലയംപുടി രാധാകൃഷ്ണ റാവു തുടക്കമിട്ടു. അദ്ദേഹത്തിന്റെ ‘ഇൻഫർമേഷൻ ജ്യാമിതി’യും മറ്റ് ഡാറ്റാ-റിഡക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകളും നിരവധി വേരിയബിളുകളുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനോ ഗ്രൂപ്പുകളായി തരംതിരിക്കാനോ കഴിയും. ഇരുപതു വയസ്സുള്ളപ്പോൾ പ്രധാന പത്രങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച റാവു 102-ാം വയസ്സിൽ അന്തരിച്ചു.

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് മേഖലയെ അതിന്റെ പ്രയോഗങ്ങളാൽ നയിക്കണമെന്ന് റാവു വാദിച്ചു. അഗ്രികൾച്ചറൽ സയൻസസ്, ബയോമെഡിക്കൽ റിസർച്ച്, ഇക്കണോമെട്രിക്സ്, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, സോഷ്യൽ സയൻസസ്, സിഗ്നൽ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയിൽ അദ്ദേഹം സംഭാവന ചെയ്ത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സയൻസിന്റെ ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകൾ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, സ്വിറ്റ്സർലൻഡിലെ ജനീവയ്ക്കടുത്തുള്ള യൂറോപ്പിലെ കണിക-ഭൗതികശാസ്ത്ര ലബോറട്ടറിയായ സിഇആർഎൻ ൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയിൽ ഹിഗ്സ് ബോസോണിന്റെ അടയാളങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ അദ്ദേഹത്തിന്റെ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചു.

റാവു ഇന്ത്യയിലെ ഹഡഗല്ലിയിലാണ് ജനിച്ചത്. ഒരു പോലീസ് ഇൻസ്പെക്ടറായിരുന്ന അദ്ദേഹത്തിന്റെ പിതാവ് കുടുംബം ഇന്ത്യയിലെ വിശാഖപട്ടണത്ത് സ്ഥിരതാമസമാക്കുന്നതുവരെ പോസ്റ്റിംഗിനായി പതിവായി മാറേണ്ടിവന്നു. റാവുവിന്റെ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ കഴിവ് ശ്രദ്ധിച്ച മാതാപിതാക്കൾ വിശാഖപട്ടണത്തെ ആന്ധ്ര സർവകലാശാലയിൽ ഗണിതശാസ്ത്രത്തിൽ ബിരുദവും ബിരുദാനന്തര ബിരുദവും നേടാൻ അദ്ദേഹത്തെ പ്രോത്സാഹിപ്പിച്ചു.

പ്രശസ്ത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റീഷ്യൻ പി സി മഹലനോബിസ് സ്ഥാപിച്ച കൊൽക്കത്തയിലെ ഇന്ത്യൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിൽ (ഐഎസ്ഐ) 1941 ൽ റാവു ചേർന്നു. അതേ വർഷം തന്നെ ഇന്നത്തെ കൊൽക്കത്തയിലെ കൊൽക്കത്ത സർവകലാശാലയിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിൽ ബിരുദാനന്തര കോഴ്സ് ആരംഭിച്ചപ്പോൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ ഇപ്പോഴും സ്ഥാപിക്കപ്പെട്ടിരുന്നു. പല ഡാറ്റാ വിശകലന ഉപകരണങ്ങളുടെയും വേരുകൾ റാവുവിന്റെ ബിരുദാനന്തര, പിഎച്ച്ഡി പ്രബന്ധങ്ങളിലും 1940 കളിൽ അദ്ദേഹം പ്രസിദ്ധീകരിച്ച പ്രബന്ധങ്ങളിലും കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, തന്റെ ബിരുദാനന്തര പ്രബന്ധത്തിൽ (1943), ഇന്ത്യൻ സംസ്ഥാനമായ ഉത്തർപ്രദേശിൽ താമസിക്കുന്ന ജനസംഖ്യയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, രണ്ടോ അതിലധികമോ പരീക്ഷണ ഗ്രൂപ്പുകളെ താരതമ്യപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ‘ചുറ്റളവ്’ പരിശോധന അദ്ദേഹം വികസിപ്പിച്ചു. ഇത് സാമ്പിൾ മാർഗങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മൾട്ടി വേരിയേറ്റ് വിശകലനം (മനോവ) നടപടിക്രമത്തിലേക്ക് നയിച്ചു.

1943 ൽ, ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ചോദ്യത്തിന് മറുപടിയായി, ഒരു പുതിയ മരുന്ന് മൂലമുണ്ടാകുന്ന ആളുകളുടെ രക്തസമ്മർദ്ദത്തിലെ ശരാശരി കുറവ് പോലുള്ള ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ജനസംഖ്യയുടെ അജ്ഞാത പാരാമീറ്ററുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിന് റാവു ഒരു താഴ്ന്ന പരിധി (ഇപ്പോൾ ക്രാമർ-റാവു അസമത്വം എന്നറിയപ്പെടുന്നു) സ്വീകരിച്ചു. അത്തരം കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുന്നതിനുള്ള നിയമങ്ങൾ നേടുന്നതിന് അദ്ദേഹം ഒരു അൽഗോരിതം (ഇപ്പോൾ റാവു-ബ്ലാക്ക്വെൽ സിദ്ധാന്തം എന്ന് വിളിക്കുന്നു) നിർമ്മിച്ചു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ചെറിയ ക്രമരഹിത ഗ്രൂപ്പിലെ രക്തസമ്മർദ്ദ അളവുകളിലെ കുറവുകൾ മുഴുവൻ ജനസംഖ്യയുടെയും നല്ല കണക്ക് നൽകും. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് സാഹിത്യത്തിൽ ആദ്യമായി ഡിഫറൻഷ്യൽ ജ്യാമിതി ഉപയോഗിച്ച റാവു രണ്ട് സാധ്യതാ വിതരണങ്ങൾ (ഫിഷർ-റാവു ദൂരം) തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസത്തിനായി ഒരു മെട്രിക് നിർവചിച്ചു. ഈ ഫലങ്ങൾ വിവരിക്കുന്ന അദ്ദേഹത്തിന്റെ പ്രബന്ധം ഇൻഫർമേഷൻ ജ്യാമിതി (സി.ആർ. റാവു ബുൾ) എന്ന പദത്തിന് കാരണമായി. കൽക്കട്ട ഗണിതശാസ്ത്രം. 37, 81–91; 1945).

1946 ൽ യുകെയിലെ കേംബ്രിഡ്ജ് സർവകലാശാലയിലെ മ്യൂസിയം ഓഫ് ആർക്കിയോളജി ആൻഡ് എത്നോളജിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ റാവുവിനെ ക്ഷണിച്ചു. സുഡാനിലെ ആയിരക്കണക്കിന് വർഷങ്ങൾ പഴക്കമുള്ള പുരാതന ശവകുടീരങ്ങളിൽ നിന്ന് കുഴിച്ചെടുത്ത തലയോട്ടികളുടെ ആകൃതിയുടെ അളവുകൾ അദ്ദേഹം വിശകലനം ചെയ്തു, അവശിഷ്ടങ്ങളെ അവയുടെ ഗോത്രങ്ങൾക്കും പ്രായത്തിനും അനുസരിച്ച് തരംതിരിച്ചു. അതേസമയം, ആധുനിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ സ്ഥാപക പിതാവും മഹലനോബിസിന്റെ സുഹൃത്തും സഹകാരിയുമായ റൊണാൾഡ് ഫിഷറിന്റെ കീഴിൽ പിഎച്ച്ഡി പഠനം ആരംഭിച്ചു. ജനിതക ബന്ധങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങൾക്കായി മൗസ് ക്രോമസോമുകൾ മാപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതും റാവുവിന്റെ ജോലിയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അദ്ദേഹത്തിന്റെ പിഎച്ച്ഡി പ്രബന്ധവും തുടർന്നുള്ള പ്രബന്ധങ്ങളും വിവേചനം, വർഗ്ഗീകരണ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, മനോവ തുടങ്ങിയ ആധുനിക ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ അടിത്തറ നൽകുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളിലേക്ക് നയിച്ചു.

കമ്പ്യൂട്ടർ ചിപ്പുകൾ പോലുള്ള പരീക്ഷണങ്ങളുടെയും ഉപകരണങ്ങളുടെയും രൂപകൽപ്പനയിലും റാവുവിന്റെ സാങ്കേതികതകൾ പ്രയോഗിച്ചു. ചെലവ്, സമയം, അധ്വാനം എന്നിവ കുറയ്ക്കുന്നതിനൊപ്പം ശക്തമായ ഉൽപ്പന്നം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രധാന പാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ഓർത്തോഗോണൽ നിരകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഈ ഒപ്റ്റിമൽ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ജാപ്പനീസ് എഞ്ചിനീയർ ജെനിഖി ടാഗുച്ചി മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകുകയും 1970 കൾ മുതൽ വ്യാവസായിക ഗുണനിലവാരത്തിൽ ജപ്പാന്റെ വിപ്ലവത്തിന് അടിത്തറയിടുകയും ചെയ്തു.

1948 ൽ റാവു ഐഎസ്ഐയിൽ തിരിച്ചെത്തി. അദ്ദേഹത്തിന്റെ 29-ാം ജന്മദിനത്തിന് തൊട്ടുമുമ്പ് അടുത്ത വർഷം അദ്ദേഹത്തെ പ്രൊഫസറായി നിയമിച്ചു. കേംബ്രിഡ്ജിൽ ലക്ചറർഷിപ്പിനായി അദ്ദേഹം അപേക്ഷിച്ചിരുന്നുവെങ്കിലും 30 ഓളം നൂതന പ്രബന്ധങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും ഇംഗ്ലീഷ് വിദ്യാർത്ഥികളെ പഠിപ്പിക്കാൻ ‘വിദേശികളെ’ നിയമിക്കുന്നില്ലെന്ന കാരണത്താൽ അദ്ദേഹം നിരസിക്കപ്പെട്ടു. അദ്ദേഹത്തിന്റെ നേതൃത്വത്തിൽ, ഗവേഷണത്തിന്റെയും പരിശീലനത്തിന്റെയും തലവനായും പിന്നീട് ഡയറക്ടറായും ഐഎസ്ഐ ലോകത്തിലെ പ്രധാന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടുകളിലൊന്നായി മാറി.

1978 ൽ നിർബന്ധിത വിരമിക്കലിന് ശേഷം റാവു അമേരിക്കയിലേക്ക് മാറി. പെൻസിൽവാനിയയിലെ പിറ്റ്സ്ബർഗ് സർവകലാശാലയിലെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് പ്രോഗ്രാമുകളിൽ അദ്ദേഹം സമാനമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തി, അവിടെ അദ്ദേഹം സംയുക്തമായി സെന്റർ ഫോർ മൾട്ടി വേരിയേറ്റ് അനാലിസിസ് സ്ഥാപിച്ചു. അദ്ദേഹത്തോടൊപ്പം അവിടെ പിഎച്ച്ഡിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് ഭാഗ്യമുണ്ടായി. 1988 ൽ സ്റ്റേറ്റ് കോളേജിൽ പെൻസിൽവാനിയ സ്റ്റേറ്റ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലേക്കും 2010 ൽ ന്യൂയോർക്കിലെ ബഫല്ലോ സർവകലാശാലയിലേക്കും മാറി. റാവു അഡ്വാൻസ്ഡ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് മാത്തമാറ്റിക്സ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് ആൻഡ് കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ് 2007 ൽ ഹൈദരാബാദിൽ സ്ഥാപിതമായി.

റാവുവിന്റെ നിരവധി പുസ്തകങ്ങളിൽ, അദ്ദേഹത്തിന്റെ അഡ്വാൻസ്ഡ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മെത്തേഡ്സ് ഇൻ ബയോമെട്രിക് റിസർച്ച് (1952), ലീനിയർ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അനുമാനവും അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും (1965) എന്നിവ ഐക്കണിക് ആണ്. ലോകമെമ്പാടുമുള്ള സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റീഷ്യൻമാരുടെ തലമുറകൾക്ക് അവ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലനം നൽകി. റാവുവിന് നിരവധി അവാർഡുകൾ ലഭിച്ചു: മരിക്കുന്നതിന് ഏതാനും മാസങ്ങൾക്ക് മുമ്പ്, സമകാലിക ജീവിതത്തിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ പങ്കിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനായി 2017 ൽ സ്ഥാപിതമായ ഇന്റർനാഷണൽ പ്രൈസ് ഇൻ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിന്റെ നാലാമത്തെ സ്വീകർത്താവായി.

ദക്ഷിണേന്ത്യൻ ക്ലാസിക്കൽ നൃത്തങ്ങൾ, ഫോട്ടോഗ്രാഫി, പൂന്തോട്ടപരിപാലനം എന്നിവ റാവു ആസ്വദിച്ചു. വിദ്യാർത്ഥികളെ സ്വതന്ത്രമായി ചിന്തിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിച്ച അസാധാരണമായ അധ്യാപകനായിരുന്നു അദ്ദേഹം, എളിയതും മൃദുവായ സംസാരിക്കുന്നതും സൗമ്യവുമായ വ്യക്തിയായിരുന്നു അദ്ദേഹം. അവനെ വല്ലാതെ മിസ് ചെയ്യും.

Dr Bibin

Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision

You May Also Like

ഡോളർ ട്രീയുടെ ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്: ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം മനസ്സിലാക്കൽ

ഇന്നത്തെ മത്സരാധിഷ്ഠിത റീട്ടെയിൽ ലാൻഡ്സ്കേപ്പിൽ, അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാനും വികസിപ്പിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക് ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം മനസിലാക്കുന്നത് എന്നത്തേക്കാളും നിർണായകമാണ്. അറിയപ്പെടുന്ന ഡിസ്കൗണ്ട് റീട്ടെയിൽ ശൃംഖലയായ ഡോളർ ട്രീ,...

ജിയോസ്പേഷ്യൽ അനലിറ്റിക്സ് വിപണി 2032 ഓടെ 191.9 ബില്യൺ യുഎസ് ഡോളറിലെത്തുമെന്ന് ഡാറ്റാഹൊറിസോൺ റിസർച്ച്

ഡാറ്റാ ഹോറിസോൺ റിസർച്ച് അനുസരിച്ച്, ജിയോസ്പേഷ്യൽ അനലിറ്റിക്സ് വിപണി വലുപ്പം 2022 ൽ 71.2 ബില്യൺ യുഎസ് ഡോളറായിരുന്നു, 2032 ഓടെ 10.5 ശതമാനം സിഎജിആറുമായി 191.9...

മാർക്കറ്റിംഗ് ശ്രമങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിനും ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്കുമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് പവർ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഇന്നത്തെ ഡിജിറ്റൽ യുഗത്തിൽ, മാർക്കറ്റിംഗ് എന്നത് സർഗ്ഗാത്മകതയും ഉള്ളടക്കവും മാത്രമല്ല; വിപണികൾ മനസിലാക്കുന്നതിനും ട്രെൻഡുകൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും തത്സമയം ഉപഭോക്താക്കളുമായി ഇടപഴകുന്നതിനും സാങ്കേതികവിദ്യയെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ് ഇത്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്...

ടീമുകളിലെ ഏറ്റവും വലിയ നൈപുണ്യ വിടവായി ഡാറ്റാ വിശകലനത്തെ വിപണനക്കാർ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്നു, സർവേ പറയുന്നു

ഡാറ്റയുടെയും അനലിറ്റിക്സിന്റെയും അഭാവമാണ് രണ്ടാം വർഷവും തങ്ങളുടെ ടീമുകളിലെ ഏറ്റവും വലിയ നൈപുണ്യ വിടവെന്ന് വിപണനക്കാർ വിശ്വസിക്കുന്നു. എന്നാൽ അപ്സ്കില്ലിംഗ് അപൂർവമായിത്തീരുകയും റിക്രൂട്ട്മെന്റ് ഇപ്പോഴും മന്ദഗതിയിലാവുകയും ചെയ്തു....