फिजिकल AI तमिलनाडु के औद्योगिक परिदृश्य को नया रूप दे सकता है

चेन्नई: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) अब चैटबॉट्स, कंटेंट बनाने और दूसरे डिजिटल कामों से आगे बढ़ रहा है। इसके इस्तेमाल का अगला दौर ऐसी मशीनों पर केंद्रित होगा जो असल दुनिया में चीज़ों को समझ सकती हैं, उनका विश्लेषण कर सकती हैं और काम कर सकती हैं।

'फिजिकल AI' का उभरता हुआ क्षेत्र तमिलनाडु के लिए बहुत अहम हो सकता है, जो भारत के प्रमुख मैन्युफैक्चरिंग और इंडस्ट्रियल हब में से एक है।

ऑटोमोबाइल फैक्ट्रियों और इलेक्ट्रॉनिक्स बनाने वाली यूनिट्स से लेकर बंदरगाहों, गोदामों, बिजली नेटवर्क और सप्लाई चेन तक, राज्य में कई तरह के इंडस्ट्रियल माहौल हैं जहाँ AI-इनेबल्ड ऑटोनॉमस सिस्टम (खुद काम करने वाले सिस्टम) लगाए जा सकते हैं।

फिजिकल AI, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को रोबोटिक्स, कंप्यूटर विज़न, सेंसर, इंडस्ट्रियल ऑटोमेशन और ऑटोनॉमस सिस्टम के साथ जोड़ता है। पारंपरिक जेनरेटिव AI के उलट, जो ज़्यादातर डिजिटल जानकारी बनाता या प्रोसेस करता है, फिजिकल AI को असल माहौल के साथ इंटरैक्ट करने और रियल-टाइम हालात के आधार पर फ़ैसले लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह बदलाव ऐसे समय में हो रहा है जब इंडस्ट्रीज़ जेनरेटिव AI की शुरुआती लहर से आगे बढ़कर ऐसे इस्तेमाल ढूंढ रही हैं जिनसे प्रोडक्टिविटी, सुरक्षा, क्वालिटी और ऑपरेशनल क्षमता में मापने लायक सुधार हो सके।

तमिलनाडु के लिए यह बदलाव खास तौर पर अहम हो सकता है क्योंकि राज्य का मैन्युफैक्चरिंग इकोसिस्टम बहुत बड़ा है। चेन्नई और उसके आस-पास के इंडस्ट्रियल कॉरिडोर में ऑटोमोबाइल और ऑटो-कंपोनेंट बनाने वाली कंपनियाँ, इलेक्ट्रॉनिक्स कंपनियाँ, इंजीनियरिंग इंडस्ट्रीज़ और लॉजिस्टिक्स ऑपरेटर्स की मज़बूत मौजूदगी है।

राज्य के दूसरे हिस्सों में टेक्सटाइल, भारी इंजीनियरिंग, रिन्यूएबल एनर्जी और मैन्युफैक्चरिंग के बड़े क्लस्टर हैं।

किसी फैक्ट्री में, फिजिकल AI सिस्टम को लगातार इक्विपमेंट की निगरानी करने, गड़बड़ियों का पता लगाने, मशीनरी के खराब होने का अनुमान लगाने और प्रोडक्शन प्रोसेस को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है। AI-पावर्ड रोबोट ऐसे माहौल में भी काम कर सकते हैं जहाँ सिर्फ़ पहले से प्रोग्राम किए गए निर्देशों का पालन करने के बजाय रियल-टाइम में फ़ैसले लेने की ज़रूरत होती है।

लॉजिस्टिक्स सेक्टर एक और ऐसा क्षेत्र है जहाँ यह टेक्नोलॉजी तेज़ी से फैल सकती है। गोदाम और डिस्ट्रीब्यूशन सेंटर इन्वेंट्री की आवाजाही के लिए ऑटोनॉमस सिस्टम का इस्तेमाल कर सकते हैं क्योंकि AI ट्रांसपोर्टेशन, कार्गो हैंडलिंग और सप्लाई-चेन ऑपरेशन्स को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।

तमिलनाडु के बंदरगाहों और इंडस्ट्रियल इंफ्रास्ट्रक्चर में भी प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस, एसेट मॉनिटरिंग, ऑटोमेटेड इंस्पेक्शन और लॉजिस्टिक्स मैनेजमेंट में इसका इस्तेमाल देखा जा सकता है।

फिजिकल AI का आना भारत के लिए एक बड़ा सवाल भी खड़ा करता है: क्या देश AI इकोसिस्टम में सिर्फ़ एक बड़ा कंज्यूमर और सर्विस प्रोवाइडर बने रहने से आगे बढ़कर ग्लोबल स्तर पर कॉम्पिटिटिव टेक्नोलॉजी का डेवलपर बन सकता है?

इंटेलेक्ट डिज़ाइन एरिना के फाउंडर और पर्पल फैब्रिक के चीफ आर्किटेक्ट अरुण जैन ने कहा कि भारत, और खासकर तमिलनाडु के लिए, फिजिकल AI की संभावनाओं को अपनाने का यह सही समय है। चूंकि तमिलनाडु मैन्युफैक्चरिंग और ऑटोमोबाइल का हब है, इसलिए इंडस्ट्री सेक्टर को जोखिम उठाने के बजाय सही तरीके से फिजिकल AI को अपनाने के लिए तैयार होना चाहिए।

इस बदलाव के लिए भारत के पास कई ज़रूरी खूबियां हैं, जैसे इंजीनियरिंग टैलेंट, बड़ा इंडस्ट्रियल बेस और बढ़ता हुआ टेक्नोलॉजी इकोसिस्टम।

उन्होंने कहा, "तमिलनाडु के पास इस बदलाव में शामिल होने के लिए ज़रूरी इंजीनियरिंग और टेक्नोलॉजी टैलेंट है। ज़रूरत इस बात की है कि रिसर्च, इंडस्ट्रियल समस्याओं और कमर्शियल इस्तेमाल के बीच मज़बूत तालमेल हो।"

यह चुनौती सिर्फ़ AI प्रोफेशनल्स की संख्या बढ़ाने से कहीं ज़्यादा मुश्किल हो सकती है। फिजिकल AI के लिए कई क्षेत्रों में महारत की ज़रूरत होती है, जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, रोबोटिक्स, इलेक्ट्रॉनिक्स, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज़न, कंट्रोल सिस्टम और इंडस्ट्रियल ऑपरेशन्स।

इससे तमिलनाडु के इंजीनियरिंग संस्थानों और रिसर्च सेंटरों के लिए इंटरडिसिप्लिनरी प्रोग्राम और इंडस्ट्री से जुड़े रिसर्च विकसित करने के नए मौके बन सकते हैं।

जैसे-जैसे AI फिजिकल माहौल में आ रहा है, इंडस्ट्रीज़ को ऐसे प्रोफेशनल्स की ज़रूरत होगी जो सॉफ्टवेयर और इंजीनियरिंग के बीच के अंतर को पाट सकें।

एसोसिएशन ऑफ़ इंडियन एंटरप्रेन्योर्स (AIE) के चेयरमैन के.ई. रघुनाथन ने कहा, "फिजिकल AI के लिए एक अलग तरह के टैलेंट इकोसिस्टम की ज़रूरत होती है। आपको ऐसे लोगों की ज़रूरत है जो AI को तो समझते ही हों, साथ ही मशीनों, फैक्ट्रियों, रोबोटिक्स और उस ऑपरेशनल माहौल को भी समझते हों जिसमें उन सिस्टम्स को काम करना है।"

इंडस्ट्रीज़ में फिजिकल AI को अपनाने में सरकार के लिए सबसे बड़ी चुनौती नौकरियों का जाना होगी। इसलिए, सरकारों को वोकेशनल एजुकेशन पर ज़ोर देना चाहिए ताकि आने वाली पीढ़ी बदलती AI टेक्नोलॉजीज़ को संभाल सके। उनका तर्क है कि बड़ी कंपनियाँ AI टेक्नोलॉजीज़ को बहुत तेज़ी से अपनाएँगी, जिसका माइक्रो, स्मॉल और मीडियम एंटरप्राइज़ेज़ पर बुरा असर पड़ सकता है।