BHCA Bharatiya Hybrid Cognitive Architecture भारत का स्वयं का संज्ञानात्मक AI stack – Paninian व्याकरण, Nyaya तर्क, Vedantic दृष्टि और frontier-scale neural models का संगम।
लक्ष्य सरल पर अत्यंत ऊँचा है – दुनिया का सर्वश्रेष्ठ reasoning-सक्षम, IKS-सचेत मॉडल बनाना, जो कम-से-कम भारतीय भाषाओं, IKS domains, और explainable reasoning में वर्तमान GPT-class मॉडलों को चुनौती दे सके।
IKS से प्रेरित • केवल “थीम” नहीं, असली System Design
Paninian व्याकरण = generative grammar, Nyaya = logic & inference, Vedanta = ज्ञान मीमांसा, Ayurveda/Jyotisha = multi-factor modelling, Gurukul = personalized pedagogy. BHCA इन्हें सीधे architecture में embed करने की कोशिश है – symbolic rules, knowledge graphs, और neural models के ऊपर reasoning layers के रूप में।
NCERT से IIT तक – multi-language BHCA Tutor जो केवल answer नहीं, बल्कि Nyaya-style reasoning trace के साथ सिखाए; व्यक्तिगत गति, भाषा और पृष्ठभूमि के अनुसार मार्गदर्शन।
न्याय-निर्णय, कानून, नीति दस्तावेज़, समिति रिपोर्ट – सबके ऊपर एक explainable, pramāṇa-सचेत reasoning engine जो सिर्फ keyword search नहीं, तर्क-संरचना देखे।
शास्त्र, भाष्य, लोककथा, क्षेत्रीय ज्ञान – OCR, semantics, और ज्ञान-ग्राफ के साथ अगली पीढ़ी के लिए searchable, teachable और पुनः-primeable बनाना।
BHCA के पाँच राष्ट्रीय स्तंभ
भारत में प्रशिक्षित, भारत के data पर, भारत की प्राथमिकताओं के साथ – open evaluation benchmarks के साथ।
Bharatiya Tokenizer जो Paninian insights के साथ 20+ भाषाओं को समान आदर से संभाले।
तर्क-श्रृंखला, fallacy detection, और objection handling – Nyaya से प्रेरित formalism।
हर उत्तर के साथ evidence प्रकार, स्रोत, और विश्वास स्कोर – पारदर्शी AI।
कानून, शिक्षा, IKS, नीति और innovation को जोड़ने वाला विशाल ज्ञान-ग्राफ – दीर्घकालिक राष्ट्रीय स्मृति।
4 × 90 दिन • National BHCA Roadmap
मान लें कि compute, data, team और policy support उपलब्ध है। तब BHCA को एक वर्ष में frontier-class मॉडल के स्तर तक ले जाने का रोडमैप चार चरणों में कुछ यूँ दिख सकता है:
• BHCA architecture और YAML configs final • Bharatiya Tokenizer v1 (4–6 भाषाएँ) • राष्ट्रीय corpus pipelines (शिक्षा, कानून, IKS, मीडिया) • Nyaya & Pramāṇa schema design • Internal demo: BHCA-over-GPT style thin layer
• 7B–30B class मॉडल pretraining run • Multi-lingual Indic evaluation benches • Retrieval + pramāṇa tagging integrated • IKS corpus v1 indexed • Research reports + early publications
• Nyaya reasoning engine v1 in production • Long-context + memory graph integration • Self-critique / objection handling • BHCA Tutor & Scholar prototypes for internal pilots
• BHCA v2 public APIs (governance + शिक्षा + अनुसंधान pilots) • Open benchmarks जहाँ BHCA > generic GPTs (Indic NLP + IKS reasoning) • International research presence + standards contributions
Sovereign AI Stack • भारत केवल “user” नहीं, “originator” भी
BHCA का लक्ष्य है कि भारत के पास अपना foundation model, अपना tokenizer, अपना ज्ञान-ग्राफ, और अपना AI alignment ढाँचा हो – ताकि शिक्षा, नीति, न्याय, स्वास्थ्य, कृषि, विज्ञान में विदेशी black-box APIs पर निर्भरता कम हो।
• Data & Compute: राष्ट्रीय compute infra + सुरक्षित data lakes • Model: Indic-first, IKS-aware foundation model family • Tools: APIs, SDKs, evaluation benches • Governance: ethics, safety, accountability, नागरिक हित
कल्पित डेमो • जब BHCA match / beat करेगा generic GPTs
Multi-language सार, स्थानीय उदाहरणों के साथ, Pramāṇa प्रकार और Nyaya reasoning trace सहित – GPT-class model की तुलना में अधिक grounded, explainable और सन्दर्भित।
शास्त्रीय उद्धरण, टीका-संवाद, Nyaya-engine reasoning, और policy उदाहरण – GPT-style generic summary से कहीं अधिक गहराई और पारदर्शिता के साथ।