AI से आपदा प्रबंधन में क्रांतिकारी बदलाव: नेपाल से भारत तक सफल प्रयोग

28 Sep AI से आपदा प्रबंधन में क्रांतिकारी बदलाव: नेपाल से भारत तक सफल प्रयोग

✎ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आपदा प्रबंधन के सभी चरणों में डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमान, क्षति आकलन और बचाव कार्यों को बेहतर बनाकर मानव प्रयासों को अत्यधिक सशक्त बनाती है।

विषय प्रासंगिकता — यह टॉपिक कहाँ आता है

• GS Paper I — भूगोल (आपदा और आपदा प्रबंधन)  |  GS Paper III — विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी (सूचना प्रौद्योगिकी, कंप्यूटर), आपदा प्रबंधन
• Prelims: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), आपदा प्रबंधन, प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली, भू-स्थानिक डेटा, ड्रोन तकनीक, राष्ट्रीय आपदा प्रबंधन प्राधिकरण (NDMA)
• Essay: प्रौद्योगिकी और मानव कल्याण, आपदा लचीलापन और सतत विकास

त्वरित पुनरावृत्ति: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आपदा प्रबंधन के सभी चरणों में डेटा विश्लेषण, पूर्वानुमान, क्षति आकलन और बचाव कार्यों को बेहतर बनाकर मानव प्रयासों को अत्यधिक सशक्त बनाती है।

यह खबर चर्चा में क्यों?

हाल ही में नेपाल में आई आपदा के दौरान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) संचालित वेब पोर्टल और ड्रोन जैसी तकनीकों का उपयोग लापता व्यक्तियों की पहचान करने, क्षतिग्रस्त संरचनाओं का मानचित्रण करने और बचाव कार्यों में सहायता करने के लिए किया गया। यह घटना आपदा प्रबंधन के विभिन्न चरणों में AI-सक्षम उपकरणों की बढ़ती उपयोगिता और प्रभावशीलता को रेखांकित करती है, जो भारत सहित अन्य देशों के लिए भी महत्वपूर्ण सबक प्रदान करती है।

पृष्ठभूमि

• आपदाएं (Disasters) मानव जीवन, संपत्ति और पर्यावरण के लिए गंभीर खतरा पैदा करती हैं, और इनकी आवृत्ति तथा तीव्रता जलवायु परिवर्तन के कारण बढ़ रही है।
• पारंपरिक आपदा प्रबंधन पद्धतियों में अक्सर बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करने और वास्तविक समय पर निर्णय लेने में चुनौतियां आती हैं।
• स्मार्टफोन, उपग्रह और IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) उपकरणों के प्रसार ने आपदा स्थलों से भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करने की क्षमता को बढ़ाया है।
• AI, मशीन लर्निंग (Machine Learning) और डेटा एनालिटिक्स (Data Analytics) जैसी उन्नत प्रौद्योगिकियां इस विशाल डेटा को सार्थक जानकारी में बदलने की क्षमता रखती हैं।
• भारत में राष्ट्रीय आपदा प्रबंधन प्राधिकरण (National Disaster Management Authority – NDMA) आपदा प्रबंधन के लिए नीतियां, योजनाएं और दिशानिर्देश तैयार करने के लिए जिम्मेदार है।

आपदा प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग

• AI आपदा प्रबंधन के सभी चरणों — तैयारी, प्रारंभिक चेतावनी, प्रतिक्रिया, बचाव और पुनर्वास — में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।
• प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली: AI मॉडल ऐतिहासिक मौसम डेटा और अन्य पर्यावरणीय कारकों का विश्लेषण करके अत्यधिक वर्षा, बाढ़ और अन्य प्राकृतिक आपदाओं के लिए अधिक सटीक और अति-स्थानीय (hyper-local) पूर्वानुमान तेजी से उत्पन्न कर सकते हैं।
• क्षति आकलन और मानचित्रण: AI-सक्षम उपकरण उपग्रह इमेजरी (satellite imagery) और ड्रोन डेटा का उपयोग करके क्षतिग्रस्त इमारतों, बुनियादी ढांचे और प्रभावित क्षेत्रों का तेजी से मानचित्रण कर सकते हैं, जिससे राहत कार्यों की योजना बनाने में मदद मिलती है।
• संसाधन आवंटन: AI एल्गोरिदम (algorithms) प्रभावित क्षेत्रों में आवश्यक संसाधनों (जैसे भोजन, पानी, चिकित्सा आपूर्ति) की पहचान करने और उनके कुशल वितरण के लिए सर्वोत्तम मार्गों का निर्धारण करने में सहायता कर सकते हैं।
• खोज और बचाव अभियान: थर्मल कैमरे (thermal cameras) से लैस ड्रोन और AI-आधारित छवि पहचान (image recognition) तकनीक मलबे में फंसे लोगों का पता लगाने में बचाव टीमों का मार्गदर्शन कर सकती है।
• सूचना प्रसार और संचार: AI-संचालित चैटबॉट (chatbots) और वेब पोर्टल लापता व्यक्तियों के डेटा को संसाधित कर सकते हैं, प्रभावित आबादी को महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकते हैं और गलत सूचना के प्रसार को कम कर सकते हैं।
• जोखिम मूल्यांकन: AI विभिन्न डेटा स्रोतों का विश्लेषण करके आपदा जोखिमों का बेहतर मूल्यांकन कर सकता है और भेद्यता मानचित्र (vulnerability maps) विकसित कर सकता है, जिससे दीर्घकालिक तैयारी में सुधार होता है।
• पुनर्वास और पुनर्निर्माण: AI पुनर्निर्माण प्रयासों की निगरानी कर सकता है, प्रगति को ट्रैक कर सकता है और पुनर्वास कार्यक्रमों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन कर सकता है।

मुख्य विशेषताएँ

विशेषता	महत्व
डेटा प्रसंस्करण क्षमता	AI उपकरण बड़ी मात्रा में डेटा को वास्तविक समय के करीब संसाधित कर सकते हैं, जिससे आपदा प्रबंधन में लगने वाला महत्वपूर्ण समय बचता है।
सटीक पूर्वानुमान और प्रारंभिक चेतावनी	AI मॉडल ऐतिहासिक मौसम डेटा पर प्रशिक्षित होकर वायुमंडलीय व्यवहार को सीखते हैं, जिससे स्थानीय और अति-स्थानीय (hyperlocal) पूर्वानुमान तेजी से और अधिक सटीकता से संभव होते हैं।
संसाधन मानचित्रण और क्षति आकलन	ओपन-सोर्स उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके क्षतिग्रस्त इमारतों और संरचनाओं का मानचित्रण करने में AI सहायता करता है, जिससे राहत कार्यों की योजना बनाने में मदद मिलती है।
लापता व्यक्तियों की पहचान और बचाव	AI-संचालित पोर्टल लापता व्यक्तियों के भीड़-स्रोत (crowdsourced) डेटा का मिलान आधिकारिक सूचियों से कर सकते हैं। थर्मल कैमरे से लैस ड्रोन मलबे में फंसे लोगों का पता लगा सकते हैं।
विभिन्न चरणों में एकीकरण	आपदा प्रबंधन के सभी चरणों — तैयारी, प्रारंभिक चेतावनी, प्रतिक्रिया, बचाव, पुनर्प्राप्ति और पुनर्वास — में AI का उपयोग किया जा रहा है।

महत्व

आपदा प्रबंधन

• AI-सक्षम उपकरण आपदाओं के पूर्वानुमान, प्रारंभिक चेतावनी, प्रतिक्रिया और बचाव कार्यों में क्रांतिकारी परिवर्तन ला रहे हैं, जिससे जान-माल के नुकसान को कम करने में मदद मिलती है।
• वास्तविक समय के डेटा विश्लेषण से बचाव टीमों को तेजी से और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया देने में सहायता मिलती है, जैसे कि मलबे में फंसे लोगों का पता लगाना।
• क्षतिग्रस्त क्षेत्रों का सटीक मानचित्रण और संसाधनों का प्रभावी आवंटन पुनर्वास प्रयासों को गति देता है।

तकनीकी संवृद्धि

• आपदा प्रबंधन में AI का उपयोग तकनीकी नवाचार और विकास को बढ़ावा देता है, विशेष रूप से डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और ड्रोन प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में।
• यह सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों के बीच सहयोग के नए अवसर पैदा करता है, जहाँ तकनीकी कंपनियाँ आपदा राहत प्रयासों में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती हैं।

शासन और नीति

• AI-आधारित समाधानों को अपनाने से आपदा प्रबंधन नीतियों और रणनीतियों में सुधार होता है, जिससे वे अधिक डेटा-संचालित और कुशल बनती हैं।
• यह सरकारों को नागरिकों की सुरक्षा और कल्याण के लिए उन्नत प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।

चुनौतियाँ

1. डेटा की उपलब्धता और गुणवत्ता

• AI मॉडल की प्रभावशीलता उच्च गुणवत्ता वाले और पर्याप्त डेटा पर निर्भर करती है। विकासशील देशों में अक्सर ऐसे डेटा की कमी होती है या वह असंगठित होता है।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – सूचना प्रौद्योगिकी

2. तकनीकी अवसंरचना और कौशल

• AI उपकरणों को तैनात करने और उनका प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए मजबूत तकनीकी अवसंरचना और प्रशिक्षित मानव संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो सभी क्षेत्रों में उपलब्ध नहीं है।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – आधारभूत संरचना

3. नैतिक और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ

• बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण में गोपनीयता और नैतिक उपयोग से संबंधित चिंताएँ उत्पन्न होती हैं, खासकर लापता व्यक्तियों की पहचान जैसे मामलों में।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – नैतिकता

4. मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता

• हालांकि AI एक शक्तिशाली उपकरण है, आपदा प्रबंधन में मानवीय निर्णय, सहानुभूति और जमीनी स्तर पर प्रतिक्रिया अभी भी केंद्रीय बनी हुई है। AI केवल एक सहायक उपकरण है।

यूपीएससी लिंक: आपदा प्रबंधन – मानव संसाधन

5. लागत और पहुँच

• उन्नत AI प्रौद्योगिकियों को विकसित करने और बनाए रखने की लागत अधिक हो सकती है, जिससे सभी देशों और क्षेत्रों के लिए उनकी पहुँच सीमित हो सकती है।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – विकास और अनुप्रयोग

चुनौतियाँ — यूपीएससी दृष्टिकोण

मुद्दा	चिंता
डेटा गैप	AI मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त और विश्वसनीय डेटा की कमी।
डिजिटल डिवाइड	तकनीकी पहुँच और साक्षरता में असमानता, जिससे AI-आधारित समाधानों का लाभ सभी तक नहीं पहुँच पाता।
मानवीय पूर्वाग्रह	यदि AI मॉडल को पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह बचाव या सहायता वितरण में पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है।
तकनीकी विफलता	AI सिस्टम की विफलता या त्रुटि के गंभीर परिणाम हो सकते हैं, खासकर जीवन-रक्षक स्थितियों में।
साइबर सुरक्षा	आपदा प्रबंधन प्रणालियों में AI के एकीकरण से साइबर हमलों का जोखिम बढ़ सकता है, जिससे महत्वपूर्ण डेटा और संचालन बाधित हो सकते हैं।

सरकारी पहल — प्रीलिम्स हेतु अवश्य याद रखें

• राष्ट्रीय आपदा प्रबंधन योजना (National Disaster Management Plan)

आगे की राह

• उच्च गुणवत्ता वाले, मानकीकृत और सुलभ डेटासेट बनाने के लिए निवेश करें, जो AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक हैं।
• आपदा प्रबंधन एजेंसियों के कर्मचारियों और समुदाय के सदस्यों के लिए AI उपकरणों के उपयोग में कौशल विकास और प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू करें।
• AI-आधारित समाधानों को विकसित करने और लागू करने के लिए सार्वजनिक-निजी भागीदारी (Public-Private Partnerships) को बढ़ावा दें, जिससे विशेषज्ञता और संसाधन साझा किए जा सकें।
• AI के नैतिक उपयोग, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के लिए मजबूत नियामक ढाँचे और दिशानिर्देश विकसित करें।
• AI उपकरणों को स्थानीय आवश्यकताओं और संदर्भों के अनुकूल बनाने के लिए अनुसंधान और विकास को प्रोत्साहित करें, विशेष रूप से अति-स्थानीय पूर्वानुमानों और क्षेत्रीय आपदाओं के लिए।
• AI-आधारित प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों को मौजूदा आपदा प्रबंधन अवसंरचना के साथ एकीकृत करें ताकि समय पर और प्रभावी प्रतिक्रिया सुनिश्चित की जा सके।
• मानवीय निर्णय और हस्तक्षेप की केंद्रीय भूमिका को बनाए रखते हुए AI को एक सहायक उपकरण के रूप में उपयोग करें, न कि प्रतिस्थापन के रूप में।

यूपीएससी मूल्य-संवर्धन

प्रारंभिक अभ्यास प्रश्न

Q1. निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:
1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आपदा प्रबंधन के सभी चरणों में, तैयारी से लेकर पुनर्वास तक, एकीकृत की जा सकती है।
2. Google का Flood Hub, जो बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए AI का उपयोग करता है, पहली बार भारत में 2018 की बाढ़ के दौरान इस्तेमाल किया गया था।
3. AI-आधारित उपकरण बड़ी मात्रा में डेटा को वास्तविक समय के करीब संसाधित करने में सक्षम हैं, जिससे आपदा प्रतिक्रिया में लगने वाला समय कम हो जाता है।
उपरोक्त में से कितने कथन सही हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. सभी तीनों
4. कोई नहीं

उत्तर: सभी तीनों — कथन 1 सही है क्योंकि AI को आपदा प्रबंधन के सभी चरणों – तैयारी, प्रारंभिक चेतावनी, प्रतिक्रिया, बचाव, पुनर्प्राप्ति और पुनर्वास में एकीकृत किया जा रहा है। कथन 2 भी सही है क्योंकि Google का Flood Hub भारत में 2018 की बाढ़ के दौरान पहली बार इस्तेमाल किया गया था। कथन 3 भी सही है क्योंकि AI उपकरण बड़ी मात्रा में डेटा को तेजी से संसाधित कर सकते हैं, जो आपदा स्थितियों में महत्वपूर्ण है।

Q2. आपदा प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के अनुप्रयोगों के संबंध में, निम्नलिखित में से कौन-सा कथन सबसे उपयुक्त है?

1. AI केवल आपदा के बाद के पुनर्वास कार्यों में ही उपयोगी है।
2. AI मुख्य रूप से मौसम पूर्वानुमान के लिए भौतिकी समीकरणों को हल करने में मानव प्रयासों को प्रतिस्थापित करता है।
3. AI-सक्षम उपकरण प्रारंभिक चेतावनी, जोखिम मानचित्रण और बचाव कार्यों में सहायता कर सकते हैं।
4. आपदा प्रबंधन में AI का उपयोग केवल विकसित देशों तक ही सीमित है।

उत्तर: AI-सक्षम उपकरण प्रारंभिक चेतावनी, जोखिम मानचित्रण और बचाव कार्यों में सहायता कर सकते हैं। — AI-सक्षम उपकरण प्रारंभिक चेतावनी, जोखिम मानचित्रण, उपग्रह इमेजरी विश्लेषण और बचाव कार्यों में महत्वपूर्ण सहायता प्रदान करते हैं, जैसा कि लेख में बताया गया है। यह केवल पुनर्वास तक सीमित नहीं है, न ही यह केवल भौतिकी समीकरणों को हल करने का एक विकल्प है, बल्कि यह डेटा-संचालित पूर्वानुमानों में सुधार करता है। इसका उपयोग नेपाल और भारत जैसे देशों में भी हो रहा है, इसलिए यह केवल विकसित देशों तक सीमित नहीं है।

Q3. निम्नलिखित युग्मों पर विचार करें:
1. GraphCast: प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली
2. DisasterAWARE: जोखिम मानचित्रण
3. SKAI: उपग्रह इमेजरी विश्लेषण
उपरोक्त में से कितने युग्म सही सुमेलित हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. सभी तीनों
4. कोई नहीं

उत्तर: सभी तीनों — लेख में GraphCast, DisasterAWARE और SKAI का उल्लेख AI-सक्षम उपकरणों के उदाहरणों के रूप में किया गया है जो प्रारंभिक चेतावनी, जोखिम मानचित्रण और उपग्रह इमेजरी जैसी सेवाएं प्रदान करते हैं। इसलिए, सभी तीनों युग्म सही सुमेलित हैं।

मुख्य अभ्यास प्रश्न

✍ आपदा प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की बढ़ती भूमिका का परीक्षण करें। भारत में आपदा न्यूनीकरण और प्रतिक्रिया को मजबूत करने में AI-सक्षम उपकरणों की क्षमता और चुनौतियों पर भी चर्चा करें। (15 Marks)

रूपरेखा: मॉडल-उत्तर संरचना:
1. परिचय: आपदा प्रबंधन में AI की बढ़ती प्रासंगिकता का संक्षिप्त परिचय दें।
2. AI की बढ़ती भूमिका का परीक्षण (मुख्य भाग 1):
a. प्रारंभिक चेतावनी और पूर्वानुमान: मौसम पूर्वानुमान, बाढ़ की भविष्यवाणी (जैसे Google Flood Hub)।
b. डेटा विश्लेषण और मानचित्रण: बड़ी मात्रा में डेटा का प्रसंस्करण, क्षतिग्रस्त संरचनाओं का मानचित्रण (जैसे नेपाल का वेब पोर्टल)।
c. उत्तरदायित्व और बचाव: ड्रोन का उपयोग करके फंसे हुए लोगों का पता लगाना, संसाधनों का कुशल आवंटन।
d. पुनर्प्राप्ति और पुनर्वास: क्षति का आकलन और पुनर्निर्माण प्रयासों का मार्गदर्शन।
3. भारत में क्षमताएं (मुख्य भाग 2):
a. राष्ट्रीय आपदा प्रबंधन प्राधिकरण (NDMA) और राज्य आपदा प्रबंधन प्राधिकरणों (SDMAs) के प्रयासों को मजबूत करना।
b. राष्ट्रीय आपदा प्रतिक्रिया बल (NDRF) और राज्य आपदा प्रतिक्रिया बल (SDRF) की दक्षता बढ़ाना।
c. स्थानीय स्तर पर (जैसे मुंबई में IIT बॉम्बे द्वारा भारी वर्षा का पूर्वानुमान) सटीक और समय पर जानकारी प्रदान करना।
d. crowdsourced डेटा और सरकारी डेटा को एकीकृत करना।
4. भारत में चुनौतियाँ (मुख्य भाग 3):
a. डेटा गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी चिंताएँ।
b. AI मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की उपलब्धता।
c. तकनीकी बुनियादी ढांचे और विशेषज्ञता की कमी, विशेषकर ग्रामीण क्षेत्रों में।
d. मानव हस्तक्षेप और निर्णय लेने की आवश्यकता, AI केवल एक सहायक उपकरण है।
e. लागत और पहुंच संबंधी मुद्दे।
5. निष्कर्ष: AI को मानव-केंद्रित दृष्टिकोण के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता पर बल दें ताकि भारत में आपदा प्रबंधन को अधिक प्रभावी बनाया जा सके।

स्रोत: The Indian Express

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