नई दिल्ली: पायलट परियोजना के तहत तेलंगाना राज्य परिवहन बसों में स्थापित कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालित अलर्ट प्रणाली से पिछले वर्ष दुर्घटनाओं में 40 प्रतिशत की कमी देखी गई है।

राज्य के तीन राष्ट्रीय राजमार्गों – हैदराबाद-बेंगलुरु, हैदराबाद-विजयवाड़ा और हैदराबाद-नागपुर – पर चलने वाली 200 बसों में उन्नत चालक सहायता प्रणाली (ADAS) स्थापित की गई।.

iRASTE (प्रौद्योगिकी और इंजीनियरिंग के माध्यम से सड़क सुरक्षा के लिए बुद्धिमान समाधान) नामक इस पायलट परियोजना ने पिछले एक साल में गैर-ADAS बसों की तुलना में AI-सक्षम ADAS उपकरणों से लैस राज्य परिवहन बसों से होने वाली सड़क दुर्घटनाओं में 40 प्रतिशत की कमी प्रदर्शित की है। यह उपकरण चालक को संभावित टकराव, वाहनों के बीच की दूरी, गति सीमा आदि के बारे में सचेत करता है। प्रारंभिक निष्कर्षों के अनुसार, इसने AI एल्गोरिदम का उपयोग करके राज्य के तीन राष्ट्रीय राजमार्गों पर 60 दुर्घटना-प्रवण क्षेत्रों (ग्रे स्पॉट) की पहचान करने में भी मदद की है।

iRASTE केंद्र, INAI, हैदराबाद स्थित अंतर्राष्ट्रीय सूचना प्रौद्योगिकी संस्थान में एक अनुप्रयुक्त AI अनुसंधान केंद्र, वैज्ञानिक और औद्योगिक अनुसंधान परिषद-केंद्रीय सड़क अनुसंधान संस्थान (CSIR-CRRI), इंटेल और तेलंगाना सरकार के बीच एक सहयोग है। इसे नागपुर और तेलंगाना में तीन राष्ट्रीय राजमार्गों पर लागू किया गया था। IIIT-हैदराबाद, तेलंगाना सरकार और इंटेल की एक संयुक्त पहल – INAI द्वारा संचालित यह परियोजना सड़क सुरक्षा और गतिशीलता, और स्वास्थ्य सेवा चुनौतियों का समाधान करने के लिए AI का उपयोग करने पर केंद्रित है।

परियोजना में शामिल सड़क सुरक्षा विशेषज्ञों का कहना है कि नागपुर और तेलंगाना के चुनिंदा राजमार्गों पर किए गए पायलट प्रोजेक्ट से पता चला है कि ADAS प्रौद्योगिकी दुर्घटनाओं को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है।

आईएनएआई के मुख्य कार्यकारी अधिकारी वर्मा एस कोनाला ने कहा, “पायलट परियोजना का एक प्रमुख परिणाम यह है कि मार्च 2023 और अप्रैल 2024 के बीच तेलंगाना में चयनित राजमार्ग गलियारों पर राज्य परिवहन बसों से जुड़ी घातक सड़क दुर्घटनाओं की संख्या गैर-एडीएएस बसों की तुलना में एडीएएस उपकरणों वाली बसों में 40 प्रतिशत कम थी।”

कोनाला ने कहा कि अध्ययन के परिणाम पर अंतिम रिपोर्ट अगले महीने तेलंगाना सरकार और केंद्र को सौंपी जाएगी।

तेलंगाना राज्य सड़क परिवहन निगम (टीएसआरटीसी) अब बड़े पैमाने पर अपनी बसों में एडीएएस डिवाइस लगाने की योजना बना रहा है, टीएसआरटीसी के दो वरिष्ठ अधिकारियों ने दिप्रिंट को बताया।

टीएसआरटीसी के एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा, “पायलट परियोजना अब समाप्त हो चुकी है। हालांकि अंतिम रिपोर्ट अभी प्रस्तुत नहीं की गई है, लेकिन हम सुरक्षा बढ़ाने के लिए अपनी बसों में एडीएएस डिवाइस लगाने के लिए निविदा जारी करने की योजना बना रहे हैं। बसों की संख्या अभी तय नहीं की गई है।”

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नागपुर में भी ऐसे ही नतीजे

हाई-टेक सड़क सुरक्षा पहल के हिस्से के रूप में, नागपुर नगर निगम के सहयोग से नागपुर में एक पायलट परियोजना लागू की गई थी, ताकि शहर में यातायात की स्थिति में प्रौद्योगिकी के लाभ का आकलन किया जा सके। नागपुर नगर निगम द्वारा संचालित 150 बसों में ADAS डिवाइस लगाई गई थी।

“नागपुर में भी हमने पाया कि ADAS से लैस बसों में दुर्घटनाएं गैर-ADAS बसों की तुलना में 41 प्रतिशत कम हैं। यह तकनीक शहर की सड़कों पर दुर्घटनाओं को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जिसका उपयोग पैदल यात्री, साइकिल चालक, कार, ट्रक आदि करते हैं। बस चालकों को बहुत सावधान रहना पड़ता है क्योंकि शहरों में अलग-अलग सड़कों पर गति सीमा अलग-अलग होती है। एक अन्य कारक शहर की सड़कों पर पैदल यात्रियों की अधिक आवाजाही है जो दुर्घटनाओं की संभावना को बढ़ाती है,” सीएसआईआर-सीआरआरआई की वरिष्ठ प्रधान वैज्ञानिक मुक्ति आडवाणी ने कहा।

केंद्र सरकार द्वारा देश में बस परिवहन अवसंरचना में सुधार लाने, विशेष रूप से इलेक्ट्रिक बसों के उपयोग को बढ़ावा देने पर जोर दिए जाने के बीच परिवहन विशेषज्ञों का कहना है कि दुर्घटनाओं को रोकने के लिए बसों को प्रणालियों से लैस करने की आवश्यकता है।

के अनुसार सड़क परिवहन मंत्रालय की रिपोर्ट के अनुसार 2022 में राष्ट्रीय राजमार्गों पर बस से संबंधित दुर्घटनाओं में 2021 की तुलना में 40.9 प्रतिशत की वृद्धि हुई। 2022 में राष्ट्रीय राजमार्गों पर बसों से जुड़ी 5,268 दुर्घटनाएँ हुईं, जबकि 2021 में 3,738 दुर्घटनाएँ हुईं।

एसोसिएशन ऑफ स्टेट रोड ट्रांसपोर्ट अंडरटेकिंग्स के कार्यकारी निदेशक टी सूर्य किरण, जो भारत में 80 राज्य परिवहन उपक्रमों का प्रतिनिधित्व करने वाली सर्वोच्च समन्वयकारी संस्था है, ने कहा कि iRASTE पायलट के आशाजनक परिणाम के बाद अन्य राज्य सरकारें भी इसी तरह की पहल को लागू करने की संभावना तलाश रही हैं।

उन्होंने कहा, “हमने सभी राज्य परिवहन उपक्रमों से दुर्घटनाओं को कम करने के लिए ADAS उपकरणों के उपयोग का पता लगाने के लिए कहा है। गुजरात के राज्य सड़क परिवहन की एक टीम ने हाल ही में इस पहल का अध्ययन करने के लिए हैदराबाद का दौरा किया। राजमार्ग दुर्घटनाओं की उच्च दर को देखते हुए, जीवन बचाने के लिए सुरक्षा उपायों को लागू करना महत्वपूर्ण है और यह पहल बेहद उपयोगी हो सकती है।”

ADAS कैसे काम करता है

एआई-संचालित एडीएएस उपकरण बस चालकों को संभावित टकराव, सड़कों पर गति सीमा, आगे के वाहनों के बीच की दूरी आदि के बारे में सावधान करने के लिए वास्तविक समय अलर्ट उत्पन्न करने में मदद करते हैं।

ADAS डिवाइस का मुख्य घटक सड़क पर केंद्रित एक कैमरा यूनिट और एक डिस्प्ले यूनिट है। कैमरा यूनिट में एक प्रोसेसर होता है जो वास्तविक समय में जोखिमों का पता लगाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करके वीडियो डेटा को प्रोसेस करता है।

दिल्ली में सीएसआईआर-सीआरआरआई के यातायात इंजीनियरिंग और सुरक्षा प्रभाग के प्रमुख और मुख्य वैज्ञानिक एस वेलमुरुगन ने कहा, “एडीएएस डिवाइस बस के इंजन और अन्य भागों से भी जुड़ा हुआ है। यह ड्राइवर को टक्कर से बचने के लिए आगे के वाहन से सुरक्षित दूरी बनाए रखने और बस के पास पैदल चलने वालों के बारे में सावधान करने के लिए वास्तविक समय में ऑडियो और वीडियो अलर्ट उत्पन्न करता है। यह ड्राइवर द्वारा बिना संकेतक का उपयोग किए लेन बदलने पर भी अलर्ट करता है। डिवाइस गलियारों आदि पर गति के बारे में डेटा एकत्र करता है।”

उन्होंने कहा कि सड़कों, खासकर राजमार्गों पर दुर्घटनाओं का एक प्रमुख कारण गति है और ADAS इस पर नज़र रखने में मदद करता है। “कैमरा सड़कों पर गति सीमा बोर्ड को पढ़ सकता है और ड्राइवर को इसके बारे में सचेत कर सकता है। यह उपयोग के दौरान बस की गति पर लगातार नज़र रखता है। बस में उत्पन्न सभी अलर्ट की जानकारी भी एक क्लाउड पोर्टल पर भेजी जाती है जो विस्तृत विश्लेषण के लिए ऐसी सभी घटनाओं को संग्रहीत करता है,” वेलमुरुगन ने कहा।

तेलंगाना में, ड्राइवरों के ड्राइविंग व्यवहार पर नजर रखने के लिए 10 बसों में ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम (डीएमएस) डिवाइस भी लगाई गई।

कोनाला ने कहा, “एडीएएस के अलावा, हमने कुछ चुनिंदा बसों में ड्राइवरों को नींद आने और नींद की स्थिति के बारे में सचेत करने के लिए डीएमएस का भी इस्तेमाल किया। एडीएएस + डीएमएस अलर्ट डेटा का संयोजन मूल्यवान जानकारी प्रदान करता है, उदाहरण के लिए निकट-दुर्घटनाएँ, क्या वह गाड़ी चलाते समय मोबाइल का उपयोग कर रहा है, ड्राइवरों के व्यवहार को समझने और उन्हें अधिक अनुकूलित प्रशिक्षण प्रदान करने में।”

दुर्घटना संभावित क्षेत्रों की पहचान करना

पायलट परियोजना ग्रे स्पॉट्स की पहचान करने में महत्वपूर्ण रही है।

iRASTE के प्रोग्राम मैनेजर गोविंद कृष्णन ने कहा, “किसी सड़क खंड को ब्लैक स्पॉट घोषित करने के लिए, तीन साल के भीतर कम से कम 10 दुर्घटनाएँ होनी चाहिए, जिनमें पाँच मौतें शामिल हैं। हमारा AI प्रेडिक्टिव मॉडल ग्रे स्पॉट की पहचान कर सकता है, जो संभावित ब्लैक स्पॉट हैं, ताकि भविष्य में दुर्घटनाओं को रोकने के लिए सुधारात्मक उपाय किए जा सकें। ग्रे स्पॉट ADAS डिवाइस से डेटा का उपयोग करके निर्धारित किए जाते हैं, जिसमें वाहन की गति, भौगोलिक स्थितियाँ और सिस्टम अलर्ट शामिल हैं।”

उदाहरण के लिए, तेलंगाना में अध्ययन अवधि के दौरान एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करके तीन राष्ट्रीय राजमार्गों पर 60 ग्रे स्पॉट की पहचान की गई।

कोनाला ने कहा, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग ADAS और सड़क ज्यामिति से एकत्र किए गए डेटा के आधार पर भविष्य के ब्लैक स्पॉट की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। हम 60 ग्रे स्पॉट की पहचान करने में सक्षम हैं। सड़क स्वामित्व वाली एजेंसियां ​​ग्रे स्पॉट की जानकारी के आधार पर दुर्घटनाओं को रोकने के लिए सड़क के डिजाइन में बदलाव करने सहित सुधारात्मक उपाय कर सकती हैं।”

(गीतांजलि दास द्वारा संपादित)

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