भारतीय सड़कों पर संभावित वाहन टक्करों के बारे में ड्राइवरों को सचेत करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। जैसे-जैसे दुनिया चालक रहित कारों की ओर बढ़ती है, भारत को भी जल्द ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) से चलने वाले वाहन मिल सकते हैं। इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (IIIT), हैदराबाद के शोधकर्ताओं ने AI का उपयोग करके ड्राइविंग को सुरक्षित बनाने के उद्देश्य से नागपुर में टेक्नोलॉजी एंड इंजीनियरिंग (iRASTE) प्रोजेक्ट के माध्यम से सड़क सुरक्षा के लिए इंटेलिजेंट सॉल्यूशंस लॉन्च किया है।

यह एआई सिस्टम संभावित दुर्घटना पैदा करने वाले परिदृश्यों की पहचान करके ड्राइवरों को सड़क पर जोखिम के बारे में सचेत करेगा। सिस्टम पूरे सड़क नेटवर्क पर गतिशील जोखिमों की निरंतर निगरानी करके सड़क पर 'ग्रे स्पॉट' की पहचान करने के लिए उन्नत चालक सहायता प्रणाली (एडीएएस) का उपयोग करेगा।

विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय ने एक बयान में कहा कि यह प्रणाली वास्तविक समय में सड़कों की निगरानी में भी मदद करेगी और बेहतर सड़क रखरखाव और बुनियादी ढांचे के लिए मौजूदा सड़क ब्लैकस्पॉट को संबोधित करने के लिए तकनीकी समाधान तैयार करेगी। आईआईआईटी हैदराबाद के नेतृत्व में, इस परियोजना को नेशनल मिशन ऑन इंटरडिसिप्लिनरी साइबर-फिजिकल सिस्टम्स (एनएम-आईसीपीएस) और आईएनएआई (एप्लाइड एआई रिसर्च इंस्टीट्यूट) द्वारा विकसित किया जा रहा है।

संपूर्ण हब व्यापक डेटा-संचालित प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ देश भर में उनके वितरण और अनुवाद में बुनियादी और व्यावहारिक अनुसंधान के समन्वय, एकीकरण और विस्तार के लिए काम कर रहा है, और इसका एक प्रमुख लक्ष्य शोधकर्ताओं, उद्यमियों के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन प्रदान करना है। और उद्योग भविष्य में उपयोग करने के लिए, मुख्य रूप से स्मार्ट गतिशीलता, स्वास्थ्य देखभाल और स्मार्ट भवनों के क्षेत्र में।

जबकि इसे शुरुआती चरण में नागपुर में लागू किया जा रहा है, इसे तेलंगाना में लागू करने के बारे में चर्चा चल रही है, साथ ही गोवा और गुजरात में भी विस्तार करने की योजना है।

आई-हब फाउंडेशन ने मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और कम्प्यूटेशनल सेंसिंग सहित मोबिलिटी सेक्टर में विभिन्न प्रकार के डेटा-संचालित प्रौद्योगिकी समाधानों को भी तैनात किया है।

गुरुग्राम में शंकर चौक के पास साइबर सिटी रोड पर भारी ट्रैफिक जाम। (फोटो: पीटीआई)

इंडिया ड्राइविंग डेटासेट (आईडीडी) उन समाधानों में से एक है जिसका उपयोग असंरचित वातावरण में सड़क के दृश्यों को समझने के लिए किया जा सकता है, भारतीय सड़कों से एकत्र किया जाता है जो कि अच्छी तरह से परिभाषित बुनियादी ढांचे की वैश्विक धारणाओं जैसे कि गलियों, सीमित यातायात प्रतिभागियों, कम किसी वस्तु या पृष्ठभूमि की उपस्थिति में भिन्नता, और यातायात नियमों का सख्त पालन।

आईडीडी डेटासेट में 10,000 तस्वीरें शामिल हैं, जिसमें 182 ड्राइविंग अनुक्रमों से एकत्रित 34 वर्गों के साथ बारीक टिप्पणी की गई है, जो हैदराबाद, बैंगलोर और उनके बाहरी इलाके में संचालित कार पर लगे एक फ्रंट-फेसिंग कैमरे द्वारा कैप्चर की गई हैं। यह डेटासेट सार्वजनिक लाइसेंस के तहत असीमित उपयोग के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, और यह तेजी से सभी भारतीय सड़क दृश्य विश्लेषण के लिए वास्तविक डेटासेट बन रहा है। वर्तमान में दुनिया भर में इसके 5000 से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता हैं।

एक इंडिया ड्राइविंग डेटासेट (IRDAT) बनाया गया है जिसका उपयोग सड़क के दृश्य में वस्तुओं के स्थानीयकरण और वर्गीकरण के लिए किया जा सकता है। ओपन वर्ल्ड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन ऑन रोड सीन (ORDER) नामक एक अन्य डेटासेट भी उसी तकनीक का उपयोग करके विकसित किया गया है। एक मोबिलिटी कार डेटा प्लेटफॉर्म (एमसीडीपी) को भी कई सेंसर कैमरों, एलआईडीएआर और कार पर डेटा को कैप्चर या प्रोसेस करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग के साथ डिजाइन किया गया है, जो भारतीय शोधकर्ताओं और स्टार्ट-अप को उनके ऑटोमोटिव एल्गोरिदम और दृष्टिकोण का परीक्षण करने में सहायता कर सकता है। भारतीय सड़कों पर नेविगेशन और अनुसंधान में।

LaneRoadNet (LRNet), एक एकीकृत तंत्र के साथ एक नया ढांचा, टूटे हुए डिवाइडर, दरारें, सड़कों पर गड्ढों की पहचान करने के लिए विकसित किया गया है जो ड्राइवरों को जोखिम में डालते हैं। सिस्टम एक सड़क गुणवत्ता स्कोर की गणना करेगा जो अधिकारियों को सड़क की गुणवत्ता का आकलन करने और सड़क के रखरखाव कार्यक्रम को प्राथमिकता देने में मदद करेगा ताकि सुगमता में सुधार हो सके।