परिवहन के क्षेत्र में मील का पत्थर साबित होगी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अर्थात AI

परिवहन के बिना, आधुनिक मानव की तरक्की एक कल्पना ही प्रतीत होती है, क्यों की वाहनों के कारण ही इंसान दो पैरों के बजाय, चार पहियों की रफ़्तार को छू पाने में सक्षम हुआ है! इस बात में कोई संदेह नहीं हैं की, गाड़ियों ने इंसानों के समय को काफी हद तक बचाया है! और अब तकनीक के दम पर, एक स्तर और ऊपर उठकर यह गाड़ियां, इंसानों के समय और ऊर्जा दोनों को बचाने लगी हैं।
परिवहन, ऐसा उद्योग है जो वस्तुओं और यात्रियों को, एक स्थान से दूसरे स्थान पर ले जाने से संबंधित होता है। यह समय के साथ-साथ कई अध्ययनों, शोधों, परीक्षणों और शोधन से गुजरा है। परिवहन के इतिहास में एक प्रमुख मील का पत्थर वर्ष 1787 में स्टीमबोट (steamboat) रहा था। इससे पहले, लोग अपने आवागमन के लिए जानवरों द्वारा खींची जाने वाली गाड़ियों पर निर्भर थे। इसके बाद, परिवहन उद्योग के विकास में प्रमुख सफलताएँ क्रमशः, 19वीं शताब्दी की शुरुआत में साइकिल, 1890 के दशक में मोटर कारें,19वीं सदी में ट्रेन और 1903 में हवाई जहाजों का आविष्कार रही हैं। आज, परिवहन क्षेत्र इस स्तर तक विकसित हो गया है, जहां वाहन बिना किसी मानवीय सहायता के नेविगेट (navigate) कर सकते हैं, और आगे बढ़ सकते हैं। और इस क्षेत्र में अगला सबसे बड़ा योगदान एआई (AI) अर्थात कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) को माना जा रहा है।
परिवहन में ए.आई का प्रयोग करने से इस क्षेत्र को यात्री सुरक्षा बढ़ाने, यातायात की भीड़ और दुर्घटनाओं को कम करने, कार्बन उत्सर्जन को कम करने के साथ ही समग्र वित्तीय खर्च को कम करने में मदद मिलने की उम्मीद है।
आज हम में से अधिकांश लोग इस बात से अनजान हैं कि, हम दैनिक आधार पर कई स्थानों में AI काउपयोग करते हैं। लेकिन ए.आई क्या है, और यह वास्तव में क्या करता है?।
सरल शब्दों में समझें तो, AI को एक ऐसी तकनीक के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जो मशीनों को शक्ति के साथ-साथ मानव के समान ही बुद्धि भी प्रदान करती है। एआई क्षमता वाली मशीनें, इंसानों की नकल कर सकती हैं, मैन्युअल कार्यों (manual tasks) को स्वचालित कर सकती हैं और इंसानों की तरह चलते-फिरते कही से भी सीख सकती हैं। AI युक्त मशीनें महत्वपूर्ण सोच वाली नौकरियां कर सकती हैं और स्वयं निर्णय ले सकती हैं। एआई की इस अनूठी क्षमता को भांपते हुए, परिवहन क्षेत्र के बड़े दिग्गज, राजस्व सृजन में सुधार करने और अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे रहने के लिए, महत्वपूर्ण निवेश कर रहे हैं। अध्ययनों के अनुसार परिवहन में एआई के लिए वैश्विक बाजार 2023 तक 3.5 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। इसके सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में से एक एआई नवाचार स्वायत्त वाहन (AI innovation autonomous vehicle) है। स्वायत्त वाहन (autonomous vehicle), एक ऐसी सफल अवधारणा है, जो कभी केवल एक विज्ञान- कल्पना थी, लेकिन अब एक व्यावहारिक वास्तविकता बन गई है। हालांकि लोगों को इस तकनीक में विकास चरणों के दौरान संदेह था, लेकिन आज चालक रहित वाहनों ने परिवहन क्षेत्र में प्रवेश कर लिया है। टोक्यो (Tokyo) में बिना इंसानी सहायता के स्वायत्त टैक्सियों का संचालन शुरू हो चुका है। हालांकि, सुरक्षा कारणों से, अब तक, ड्राइवर आपात स्थिति के दौरान टैक्सी को नियंत्रित करने के लिए कार में बैठता है। इस स्वायत्त टैक्सी के निर्माता के अनुसार, प्रौद्योगिकी के परिणामस्वरूप टैक्सी सेवाओं की लागत कम होगी, जो दूरदराज के क्षेत्रों में सार्वजनिक परिवहन के साधनों को बढ़ाने में सहायक हो सकती है। इसी तरह, यूएस लॉजिस्टिक्स (US Logistics), कई लाभों के कारण स्वायत्त ट्रकों (autonomous trucks) को अपना रहे हैं। मैकिन्से (McKinsey) की एक रिपोर्ट के अनुसार, विश्व स्तर पर 65 प्रतिशत माल, ट्रकों के माध्यम से पहुंचाया जाता है। अतः स्वायत्त ट्रकों के सामने आने से रखरखाव और प्रशासन के खर्च में लगभग 45 प्रतिशत की कमी आ जाएगी। हालांकि अभी के लिए, अधिकांश कंपनियां अभी भी अपने पायलट प्रोजेक्ट (pilot project) ही चला रही हैं, जो सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों (self-driving vehicles) को यात्रियों के लिए निर्दोष और सुरक्षित बनाने का प्रयास कर रही हैं। जैसे-जैसे यह तकनीक विकसित होगी, सेल्फ-ड्राइविंग वाहन बड़े पैमाने पर विश्वास हासिल करेंगे और उपभोक्ता क्षेत्र में मुख्यधारा बनेंगे। AI के एक बेहद महत्वपूर्ण अनुप्रयोग के उदाहरण के तौर पर, सड़कों पर हर जगह लगे सेंसर और कैमरे बड़ी मात्रा में यातायात विवरण एकत्र करते हैं। इसके बाद यह डेटा क्लाउड पर भेजा जाता है, जहां बिग डेटा एनालिटिक्स (big data analytics) और एआई-पावर्ड सिस्टम (AI-Powered System) के साथ विश्लेषण और ट्रैफिक पैटर्न (traffic pattern) पर नजर रखी जाती है। डेटा प्रोसेसिंग से ट्रैफिक की भविष्यवाणी जैसी मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है। इससे यात्रियों को यातायात की भविष्यवाणी, दुर्घटना या सड़क अवरोध जैसे महत्वपूर्ण विवरण भी प्रदान किए जा सकते हैं। इसके अलावा, लोगों को उनके गंतव्य के लिए सबसे छोटे मार्ग के बारे में सूचित किया जा सकता है, जिससे उन्हें यातायात की किसी भी परेशानी के बिना यात्रा करने में मदद मिलती है। इस तरह, एआई का उपयोग, अवांछित यातायात (unwanted traffic) को कम करने के साथ-साथ सड़क सुरक्षा में सुधार और प्रतीक्षा समय को कम करने के लिए भी किया जा सकता है।
परिवहन में सबसे रोमांचक और अभिनव एआई अनुप्रयोगों (Innovative AI Applications) में से एक ड्रोन टैक्सी (drone taxi) भी है। यह पायलट रहित हेलीकॉप्टर, कार्बन उत्सर्जन का मुकाबला करने, यातायात की भीड़ को खत्म करने और महंगी बुनियादी ढांचा निर्माण योजनाओं की आवश्यकता को कम करने के लिए एक अनूठा समाधान प्रस्तुत करते हैं। इसके अलावा, ड्रोन टैक्सियों से लोगों को उनके गंतव्य तक जल्दी पहुंचने में मदद मिलेगी, जिससे उनका आवागमन समय भी कम से कम हो जाएगा। विशेषज्ञों का अनुमान है कि, 2050 तक, पृथ्वी पर 10 अरब से अधिक लोग होंगे और उनमें से 80 प्रतिशत लोग शहरों में रहेंगे। चूंकि शहरीकरण तेजी से बढ़ रहा है, इसलिए अधिक से अधिक कंपनियां अपने लॉजिस्टिक्स नेटवर्क (logistics network) को, अनुकूलित करने के तरीकों की तलाश कर रही हैं, ताकि वे अपने ग्राहकों को उत्पाद, जल्दी और कुशलता से भिजवा सकें। इस संदर्भ में भी ग्राहक, एआई-पावर्ड सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन सॉफ्टवेयर (AI-Powered Supply Chain Optimization Software) का प्रयोग करके, प्रक्रिया के प्रत्येक चरण के माध्यम से प्रगति पर लाइव स्टेटस अपडेट (live status update) के साथ आपूर्तिकर्ताओं से सभी ऑर्डर के सिंगल डैशबोर्ड व्यू (single dashboard view) के माध्यम से अपनी आपूर्ति श्रृंखला में रीयल-टाइम एनालिटिक्स अंतर्दृष्टि (real-time analytics insights) प्राप्त कर सकते हैं। यह उन्हें अपनी योजनाओं को तदनुसार समायोजित करने में सक्षम बनाता है, कंपनियों को सस्ती कार शिपिंग प्रदान करने या अन्य रसद सेवाओं को और अधिक किफायती बनाने में सक्षम बनाता है।
चूंकि खराब मौसम और तकनीकी गड़बड़ियों के कारण उड़ानों में देरी हो सकती है, इसलिए अनावश्यक प्रतीक्षा समय (unnecessary waiting time) से छुटकारा पाने के लिए, यात्रियों को पहले से उड़ान विवरण अपडेट करना महत्वपूर्ण है। इसलिए कंप्यूटर विज़न सिस्टम ( Computer vision system) की मदद से, हवाई जहाजों की निरंतर निगरानी की जा सकती है, जिससे अनियोजित डाउनटाइम (unplanned downtime) समाप्त हो जाता है। एआई-आधारित प्रौद्योगिकियां मौजूदा बुनियादी ढांचे के बेहतर उपयोग के साथ-साथ रूटिंग सिस्टम (routing system) के माध्यम से यातायात प्रवाह को अनुकूलित करके ईंधन दक्षता में भी सुधार कर सकती हैं। इससे कार्बन उत्सर्जन में कमी आएगी और साथ ही साथ सड़क सुरक्षा भी बढ़ेगी। इसके अलावा, इलेक्ट्रिक वाहनों की लोकप्रियता में वृद्धि कार्बन उत्सर्जन और अन्य प्रदूषकों को कम करने की इच्छा से भी प्रेरित है। एआई एल्गोरिदम (AI Algorithm) सार्वजनिक परिवहन मार्गों और शेड्यूल को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है! यह सुनिश्चित करता है कि, बसें प्रत्येक स्टॉप पर समय पर पहुंचे और बस स्टॉप या ट्रैफिक लाइट पर कम समय बिताएं। यह सार्वजनिक परिवहन नेटवर्क पर क्षमता में वृद्धि करते हुए यात्रा के समय को कम करेगा।
एआई वास्तव में मानव जाति के सबसे आश्चर्यजनक तकनीकी नवाचारों में से एक रही है। हालांकि, हमने अब तक जितने भी अद्भुत आविष्कार देखे हैं, उनके बावजूद, यह भी ध्यान में रखना जरूरी है कि AI के संदर्भ में अभी भी बहुत कुछ खोजा जाना बाकी है।

संदर्भ
https://bit.ly/3yZi6uj
https://bit.ly/3sYG05b

चित्र संदर्भ
1  बाधाओं को सेंस करती कार को दर्शाता एक चित्रण (DynaGrace Enterprises)
2. ऑटोनॉमस कॉन्सेप्ट व्हीकल के साथ फ्यूचरिस्टिक रोड ट्रैफिक को दर्शाता एक चित्रण (flickr)
3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एआई और मशीन लर्निंग को दर्शाता एक चित्रण (wikimedia)
4. टेस्ला मॉडल एस P100D को दर्शाता एक चित्रण (youtube)
5. मशीनी दिमाग को संदर्भित करता एक चित्रण (wikimedia)
6. ड्रोन टैक्सी (drone taxi) को दर्शाता एक चित्रण (flickr)
7. बोरुवका का एल्गोरिथम को संदर्भित करता एक चित्रण (wikimedia)