आपदा प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका

भूमिका

आपदा प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पारंपरिक 'प्रतिक्रियात्मक' (Reactive) दृष्टिकोण को सेंडाई फ्रेमवर्क (2015-2030) के अनुरूप 'सक्रिय' (Proactive) सुरक्षा और संरक्षा में बदल रही है। यह अत्याधुनिक तकनीक त्वरित डेटा विश्लेषण, सटीक पूर्वानुमान और स्वचालित प्रणालियों के माध्यम से जनहानि को न्यूनतम करने तथा बचाव कर्मियों की संरक्षा सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही है।

आपदा प्रबंधन चक्र के अनुसार सुरक्षा एवं संरक्षा में AI की भूमिका

आपदा के विभिन्न चरणों में जान-माल की रक्षा और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग निम्नलिखित रूपों में देखा जा सकता है:

• 1. आपदा-पूर्व चरण (पूर्वानुमान एवं तैयारी):
  • सटीक पूर्व चेतावनी (Early Warning Systems): NDMA का 'सचेत' (SACHET) पोर्टल तथा गूगल का 'फ्लड हब' AI और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से चक्रवात एवं बाढ़ का सटीक पूर्वानुमान लगाते हैं, जिससे समय पर सुरक्षित निकासी संभव हो पाती है।
  • जोखिम मानचित्रण (Risk Mapping): उपग्रह चित्रों और AI के संयोजन से भूस्खलन व भूकंप प्रवण अति-संवेदनशील क्षेत्रों की पहचान की जाती है, जिससे आपदा-रोधी क्षेत्रीय योजना निर्माण में सहायता मिलती है।
• 2. आपदा के दौरान (त्वरित प्रतिक्रिया एवं बचाव):
  • बचावकर्ताओं की संरक्षा (Rescuers' Safety): रासायनिक रिसाव, आग या मलबे से भरे खतरनाक क्षेत्रों में NDRF द्वारा AI-संचालित ड्रोन और रोबोटिक्स का उपयोग किया जाता है, जिससे अग्रिम पंक्ति के राहत कर्मियों की जान जोखिम में डाले बिना अभियान संचालित किए जा सकें।
  • रीयल-टाइम रेस्क्यू और मैपिंग: नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का प्रयोग कर सोशल मीडिया संदेशों, आपातकालीन कॉल और संकटकालीन संदेशों (SOS) का विश्लेषण किया जाता है, जिससे मलबे में फंसे नागरिकों की सटीक लोकेशन ट्रेस की जा सके (उदा. इसरो का भुवन प्लेटफॉर्म)।
• 3. आपदा-पश्चात (पुनर्वास एवं अवसंरचना संरक्षण):
  • सुरक्षित व प्रत्यास्थ अवसंरचना निर्माण: आपदा प्रतिरोधी अवसंरचना गठबंधन (CDRI) के लक्ष्यों के अनुरूप, AI और IoT सेंसर का उपयोग कर क्षतिग्रस्त पुलों, इमारतों और बांधों की संरचनात्मक स्थिरता की जांच की जाती है।
  • क्षति का त्वरित आकलन: कंप्यूटर विजन और ड्रोन इमेजरी के माध्यम से संपत्तियों के नुकसान का वस्तुनिष्ठ आकलन कर सुरक्षित स्थानों पर पुनर्वास और राहत सामग्री का त्वरित वितरण सुनिश्चित किया जाता है।

AI के उपयोग में तकनीकी एवं ढांचागत चुनौतियां

• उच्च अवसंरचनात्मक लागत: AI सेंसर, उन्नत ड्रोन और हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग संरचना की स्थापना एवं रखरखाव अत्यधिक खर्चीला है।
• डेटा पूर्वाग्रह एवं हैलुसिनेशन: अपर्याप्त या विकृत ऐतिहासिक डेटा के कारण AI मॉडल गलत पूर्वानुमान (Hallucinations) दे सकते हैं, जिससे आपातकालीन निर्णय प्रक्रिया प्रभावित हो सकती है।
• डिजिटल अंतराल व साइबर सुरक्षा: जमीनी स्तर पर डिजिटल साक्षरता की कमी, संचार नेटवर्क का ठप होना और संवेदनशील आपदा डेटा पर संभावित साइबर हमलों का जोखिम प्रमुख सीमाएं हैं।

निष्कर्ष

'इंडिया AI मिशन (2024)' के अंतर्गत राष्ट्रीय कंप्यूटिंग क्षमता का विस्तार करते हुए AI को मानवीय विवेक (Human-in-the-loop) के साथ एकीकृत करना आवश्यक है। यह दृष्टिकोण राष्ट्रीय आपदा प्रबंधन योजना (NDMP 2019) के 'जीरो कैजुअल्टी' (शून्य जनहानि) के लक्ष्य को प्राप्त करने और एक आपदा-प्रत्यास्थ राष्ट्र के निर्माण में मील का पत्थर सिद्ध होगा।