जापानी नोबेल पुरस्कार विजेता ताकाकी काजिता ने सोमवार को पिछले एक दशक में ग्लोबल इनोवेशन इंडेक्स (GII) में भारत की स्थिरता वृद्धि की प्रशंसा की और बदलती गतिशीलता को आधुनिक ‘फोकस और विजन’ के लिए जिम्मेदार ठहराया और बदल दिया
समाचार एजेंसी एएनआई ने कहा कि जापानी भौतिक विज्ञानी और नोबेल पुरस्कार विजेता इस दृष्टिकोण से सहमत थे कि प्रधानमंत्री नरेंद्र मोदी के दूरदर्शी नेतृत्व ने पिछले कुछ वर्षों में अनुसंधान और विकास (आर एंड डी) पर ध्यान केंद्रित करने और गति बढ़ाने के लिए प्रेरित किया है।
काजिता ने विज्ञान और प्रौद्योगिकी में इंडो-जापान सहयोग को गहरा करने पर मोदी सरकार के जोर के लिए समर्थन व्यक्त किया।
Takaaki Kajita हमेशा 20 प्रसिद्ध जापानी वैज्ञानिक थे जिन्होंने अनुसंधान और नवाचार के क्षेत्र में इंडो-जापान संयुक्त साझेदारी को समर्थन देने के लिए एक संकल्प पर हस्ताक्षर किए।
66 वर्षीय काजिता एक जापानी भौतिक विज्ञानी है, जो कि कामिओका वेधशाला-कामिओकंडे और उसके उत्तराधिकारी, सुपर-कामिओकंडे में न्यूट्रिनो अनुभवों के लिए जानते हैं। 2015 में, उन्हें कनाडाई भौतिक विज्ञानी आर्थर बी मैकडोनाल्ड के साथ संयुक्त रूप से भौतिकी में नोबेल पुरस्कार से सम्मानित किया गया।
हाल ही में जापान की यात्रा के दौरान, प्रधान मंत्री मोदी ने अगली पीढ़ी की तकनीक क्रांति बनाने के लिए भारतीय प्रतिभा और जापानी प्रौद्योगिकी के बीच एक संयुक्त संग्रह का आह्वान किया था।
भारत ने पिछले एक दशक में ग्लोबल इनोवेशन इंडेक्स (जीआईआई) में तेजी से उन्नति देखी है, और इसकी रैंकिंग 2014 में 91 वें से बढ़कर 2025 में 38 वें हो गई, जिससे दुनिया को आश्चर्य और कार्रवाई हमारे नहीं हुई। 2020 में, GII इंडेक्स में भारत की स्थिति 48 वीं रैंक पर थी।
जापान को भारत से आरएंडडी के क्षेत्र में तेजी से उन्नति पर सीखना चाहिए।
“जापान को भारत से आरएंडडी के क्षेत्र में तेजी से उन्नति पर सीखना चाहिए,” काजिता ने ‘भारत – जापान नेक्स्ट जनरेशन साइंस एंड टेक्नोलॉजी पार्टनरशिप: अकादमिक एंड रिसर्च’ पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में भाग लेते हुए कहा कि भारत के प्रमुख शैक्षणिक संस्थान चंडीगढ़ विश्वविद्यालय और जापान के शीर्ष रैंक विश्वविद्यालय, जापान की राजधानी में टोक्यो विश्वविद्यालय द्वारा होस्ट किया गया।
2007 में शुरू की गई ग्लोबल इनोवेशन इंडेक्स (GII) को अर्थव्यवस्थाओं में नवाचारों के व्यापक स्पेक्ट्रम का आकलन करने के लिए व्यापक मैट्रिक्स प्रदान करने के लिए विकसित किया गया था।