Andhra Pradesh: वालोंग में लगी आग बुझाने के लिए वायुसेना ने 1.39 लाख लीटर पानी गिराया

Walong: एक बड़े हवाई फायरफाइटिंग ऑपरेशन में, इंडियन एयर फ़ोर्स (IAF) नॉर्थ-ईस्ट में दो अलग-अलग फ्रंट पर जंगल की आग से जूझ रही है, खतरनाक इलाकों और बहुत खराब उड़ान वाली जगहों पर हेवी-लिफ्ट हेलीकॉप्टर तैनात कर रही है।

Indian Air Force helicopters are battling wildfires at two fronts, conducting relentless aerial firefighting missions in challenging terrain. At Walong, Arunachal Pradesh, a total of 139,800 litres of water has been dropped, successfully extinguishing the blaze. Simultaneously,… pic.twitter.com/rYQZYdVau7

— Indian Air Force (@IAF_MCC) February 18, 2026

अरुणाचल प्रदेश के वालोंग में, IAF हेलीकॉप्टरों ने प्रभावित इलाके पर 139,800 लीटर पानी गिराकर एक बड़ी आग को सफलतापूर्वक बुझा दिया है। साथ ही, नागालैंड में ज़ुकोऊ घाटी में ऑपरेशन जारी है, जहाँ Mi-17 V5 हेलीकॉप्टर जाप्फू पीक के पास लगी आग से निपटने के लिए दीमापुर के पास पदुमपोखिरी झील से पानी खींच रहे हैं।

अधिकारियों को खड़ी ढलानों, खराब विज़िबिलिटी और रेयर हवा का सामना करना पड़ रहा है, जिससे हवाई मिशन मुश्किल हो रहे हैं।

इस बीच, एयर वाइस मार्शल अजय कुन्नथ ने मंगलवार को कहा कि इंडियन एयर फ़ोर्स को हवाई ऑपरेशन के लिए टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करने का तरीका बदलना चाहिए, और इस बात पर ज़ोर दिया कि ऐसे ऑपरेशन "ज़ीरो-एरर" माहौल में कैसे काम करते हैं।

AI इम्पैक्ट समिट के मौके पर ANI से बात करते हुए, उन्होंने बताया कि फोर्स फिक्स्ड सिस्टम से AI-बेस्ड मॉडल की ओर बढ़ रही है। उन्होंने कहा, "हम इस समय एक डिटरमिनिस्टिक एरिया में हैं। हमें एक प्रोबेबिलिस्टिक डोमेन में जाना होगा।"

क्योंकि एयर ऑपरेशन लगभग "ज़ीरो-एरर" माहौल में काम करते हैं, इसलिए उन्होंने ज़ोर दिया कि भरोसा ज़रूरी है।

"जिस तरह के डोमेन की हम बात करते हैं, जैसे खास तौर पर एयर ऑपरेशन, असल में भरोसे को ज़रूरी बनाता है। और यह इंप्लिसिट है। हम एक ऐसे डोमेन में हैं जो एक तरह से ज़ीरो एरर वाला है। इसलिए अब हमें ऐसे प्रोबेबिलिस्टिक सॉल्यूशन की ज़रूरत है जो हमें उस भरोसे और फेलसेफ ऑपरेशन तक ले जाएं।"

लक्ष्य को शॉर्ट में बताते हुए, उन्होंने कहा, "अगर आप सच में चाहते हैं कि मैं इसे शॉर्ट में बताऊं, तो यह भरोसा, फेलसेफ, ऑटोमेशन से ऑटोनॉमी की ओर बढ़ना है।"

उन्होंने यह भी बताया कि AI सिस्टम के आगे बढ़ने के साथ इंसानी भागीदारी कैसे बदलती है। "हम लूप में इंसान से, जहाँ वह फ़ैसले लेने वाला बन जाता है, लूप पर इंसान की ओर बढ़ते हैं, जहाँ वह इसका अपने फ़ायदे के लिए इस्तेमाल करता है, और आखिर में ऑटोनॉमी की ओर, जहाँ यह लूप से बाहर इंसान बन जाता है। आपको यह तय करना होगा कि आप किस एरिया में हैं और इंसान के किस पहलू का आप इस्तेमाल करना चाहते हैं, अंदर, पर या बाहर"।

उन्होंने चेतावनी दी कि AI सॉल्यूशन को बस एक फ़ील्ड से दूसरे फ़ील्ड में कॉपी नहीं किया जा सकता। उन्होंने कहा, "आप एक खास सिनेरियो लेकर यह नहीं सोच सकते कि यह दूसरे डोमेन में भी खुद को दोहरा सकता है या दिखा सकता है।"

आखिर में, उन्होंने AI एक्यूरेसी के साथ एक बड़ी चुनौती बताई। उन्होंने कहा, "आपका प्रोबेबिलिस्टिक आपको 95 परसेंट तक ले जाता है। लेकिन सच तो यह है कि यह आखिरी पाँच परसेंटाइल ही है जो असल में यह तय करता है कि कौन सा लीकर अंदर आ सकता है," और कहा कि इस अंतर को कम करने के लिए बेहतर मॉडल और हाई-क्वालिटी डेटा की ज़रूरत होगी।