IIIT-एच लैब अव्यवस्थित सड़कों के लिए कम लागत में सुधार की पेशकश करती है

हैदराबाद: IIIT-H के वैज्ञानिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का इस्तेमाल करके सड़कों पर गड्ढों का पता लगा रहे हैं और ड्राइवरों को अलर्ट कर रहे हैं। साथ ही, वे ध्यान न देने वाले ड्राइवरों, ट्रैफिक नियमों को तोड़ने वालों और बेतरतीब ढंग से दोपहिया वाहन चलाने वालों की पहचान भी कर रहे हैं। वैज्ञानिक भारतीय सड़कों के लिए बनाए गए कम लागत वाले, असल दुनिया में काम आने वाले AI टूल्स पर काम कर रहे हैं।

हाल ही में हुए TechForward सेमिनार में, प्रो. C.V. जवाहर ने दिखाया कि कैसे IIITH का सेंटर फॉर विज़ुअल इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (CVIT) ऐसा AI बना रहा है जो न सिर्फ़ सड़क पर खतरों का पता लगाता है, बल्कि उनका पहले से अंदाज़ा भी लगाता है। प्रो. जवाहर ने बताया, "ज़्यादातर ग्लोबल मॉडल साफ़-सुथरे और नियमों का पालन करने वाले ट्रैफिक पर ट्रेन किए जाते हैं। भारत में इनसे ज़्यादा मदद नहीं मिलती।" उन्होंने कहा, "हम ऐसे सिस्टम बनाना चाहते हैं जो अनिश्चितता के बीच और सिर्फ़ लैब में ही नहीं, बल्कि फ़ोन पर भी काम करें।"

उनके सबसे नए टूल्स में से एक है 'Dashgaze', जो आम डैशकैम या मोबाइल फ़ोन कैमरे का इस्तेमाल करके ड्राइवर के ध्यान का अंदाज़ा लगाता है। महंगे आई-ट्रैकिंग हार्डवेयर के उलट, Dashgaze असल दुनिया की स्थितियों से ड्राइविंग का नैचुरल डेटा (लगभग दस लाख फ़्रेम) इकट्ठा करता है। जवाहर ने कहा, "ध्यान भटकना सड़क दुर्घटनाओं का एक बड़ा कारण है, लेकिन इसे मापने वाली टेक्नोलॉजी अब तक आम लोगों की पहुँच से दूर रही है; हम इसे बदलने की कोशिश कर रहे हैं।"

यह टीम DAAD (ड्राइविंग एक्शन एंटीसिपेशन डेटासेट) और दोपहिया वाहन चालकों के इरादों को समझने वाले मॉडल जैसे डेटासेट के ज़रिए ड्राइवर और राइडर के व्यवहार का अंदाज़ा लगाने पर भी ध्यान दे रही है। इन मॉडल्स को इंटरनेशनल कॉम्पिटिशन में भी पेश किया गया है। प्रोजेक्ट टीम के एक रिसर्चर ने कहा, "अगर कोई राइडर बिना चेतावनी के अचानक तीखा मोड़ लेने वाला है, तो AI को उस हरकत के शुरू होने से पहले ही संकेत पकड़ लेने चाहिए।" उन्होंने आगे कहा, "ये कुछ सेकंड ही तय करते हैं कि दुर्घटना बाल-बाल टलेगी या सच में हो जाएगी।"

IIITH ने सार्वजनिक वाहनों पर लगे मोबाइल कैमरों का इस्तेमाल करके गड्ढों का पता लगाने, पेड़ों के कवरेज की मैपिंग करने और ट्रैफिक नियमों के उल्लंघन पर नज़र रखने जैसे कामों में भी AI का इस्तेमाल किया है। इसका मकसद भारी-भरकम या साफ़ दिखने वाले सर्विलांस सिस्टम की जगह एम्बिएंट, रियल-टाइम मॉनिटरिंग सिस्टम लाना है। प्रो. जवाहर ने कहा, "जब लोगों को पता होता है कि CCTV उन्हें देख रहा है, तो वे अलग तरह से व्यवहार करते हैं। लेकिन सड़कों पर हर समय सुरक्षित व्यवहार की ज़रूरत होती है।"

ये टूल्स 'इंडिया ड्राइविंग डेटासेट' (IDD) पर आधारित हैं, जो Intel के साथ मिलकर बनाया गया सड़क के फ़ुटेज का एक पब्लिक डेटासेट है। प्रो. जवाहर ने कहा, "हम चाहते थे कि स्टार्ट-अप्स और रिसर्चर विदेशी डेटा पर आधारित सिस्टम बनाना बंद करें।" “इसका मकसद यह दिखाना था कि असल में भारतीय सड़कें कैसी दिखती हैं।”

इस काम का कुछ हिस्सा अब iRASTE जैसे असल दुनिया के प्रोजेक्ट्स में इस्तेमाल हो रहा है। इसे तेलंगाना और नागपुर में पायलट प्रोजेक्ट के तौर पर चलाया जा रहा है, जहाँ AI सिस्टम एक्सीडेंट वाले खतरनाक इलाकों (ब्लैकस्पॉट्स) की पहचान करने, आने-जाने से जुड़े खतरों का विश्लेषण करने और ड्राइवर को अलर्ट करने में मदद करते हैं। प्रोफ़ेसर जवाहर ने आगे कहा, “सड़क सुरक्षा के लिए हम ऑटोनॉमस कारों के आने का इंतज़ार नहीं कर सकते। हमें ऐसे AI की ज़रूरत है जो आज की गाड़ियों और ड्राइवरों को बेहतर फ़ैसले लेने में मदद करे, खासकर हमारी तरह की सड़कों पर।”