आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस भारत में सड़कों को गाड़ी चलाने के लिए सुरक्षित बनाएगा
The dataset, a first of its kind, consists of 10,000 images, finely annotated with 34 classes collected from 182 drive sequences on Indian roads obtained from a front-facing camera attached to a car driven around Hyderabad, Bangalore, and their outskirts. The dataset is released in the public domain for unrestricted use under public license and is becoming a defacto dataset for all analysis on Indian road scenes. Currently, there are over 5000 registered users for this dataset across the world.
By-Er. Ankit Singh Rawat
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रेरित समाधान जल्द ही भारत में सड़कों को गाड़ी चलाने के लिए एक सुरक्षित स्थान बना सकते हैं। एक अद्वितीय एआई दृष्टिकोण जो सड़क पर जोखिमों की पहचान करने के लिए एआई की भविष्यसूचक शक्ति का उपयोग करता है और सड़क सुरक्षा से संबंधित कई सुधार करने के लिए ड्राइवरों को समय पर सावधान करने के लिए टकराव चेतावनी प्रणाली का उपयोग करता है, उसे दुर्घटनाओं में उल्लेखनीय कमी लाने के उद्देश्य से नागपुर शहर में लागू किया जा रहा है।
नागपुर में प्रोजेक्ट ‘इंटेलिजेंट सॉल्यूशंस फॉर रोड सेफ्टी थ्रू टेक्नोलॉजी एंड इंजीनियरिंग’ (आईआरएएसटीई) वाहन चलाते समय संभावित दुर्घटना का कारण बनने वाले परिदृश्यों की पहचान करेगा और एडवांस ड्राइवर असिस्टेंस सिस्टम (एडीएएस) की मदद से ड्राइवरों को इसके बारे में सावधान करेगा। पूरे सड़क नेटवर्क पर लगातार गतिशील जोखिमों की निगरानी करके डेटा विश्लेषण और गतिशीलता विश्लेषण द्वारा ‘ग्रेस्पॉट्स’ की पहचान भी करेगा। ग्रेस्पॉट सड़कों पर ऐसे स्थान हैं, जिन पर ध्यान नहीं दिया गया वे ब्लैकस्पॉट (घातक दुर्घटनाओं वाले स्थान) बन सकते हैं। यह प्रणाली सड़कों की लगातार निगरानी करती है और डिजाइन इंजीनियरिंग निवारक रख-रखाव तथा बेहतर सड़क बुनियादी ढांचे के लिए सड़क पर मौजूदा ब्लैकस्पॉट को ठीक रखती है।
आईआरएएसटीई परियोजना टेक्नोलॉजी वर्टिकल- डेटा बैंक और डेटा सेवाओं में प्रौद्योगिकी क्षेत्र के एक नवाचार हब (टीआईएच) आई-हब फाउंडेशन, आईआईआईटी हैदराबाद के अधीन है जो आईएनएआई (एप्लाइड एआई रिसर्च इंस्टीट्यूट) के साथ इंटरडिसिप्लिनरी साइबर फिजिकल सिस्टम्स (एनएम-आईसीपीएस) पर विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग (डीएसटी) द्वारा समर्थित इसके राष्ट्रीय मिशन के अंतर्गत है। परियोजना संघ में सीएसआईआर-सीआरआरआई और नागपुर नगर निगम शामिल हैं, जिसमें महिंद्रा और इंटेल उद्योग भागीदार हैं।
हब व्यापक डेटा-संचालित प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ देश भर में इसके प्रसार और रुपांतरण में बुनियादी और प्रायौगिक अनुसंधान को समन्वित, एकीकृत और बढ़ाने के लिए काम कर रहा है। प्राथमिक उद्देश्यों में से एक शोधकर्ताओं, स्टार्टअप और उद्योग, मुख्य रूप से स्मार्ट मोबिलिटी, हेल्थकेयर के साथ-साथ स्मार्ट बिल्डिंग के क्षेत्रों में भविष्य के उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन तैयार करना है ।
जो बात आईआरएएसटीई परियोजना को और भी अद्वितीय बनाती है वह यह है कि एआई और प्रौद्योगिकी को भारतीय परिस्थितियों के लिए एक ब्लूप्रिंट के रूप में व्यावहारिक समाधान बनाने के लिए लागू किया जा रहा है। जबकि आईआरएएसटीई प्रारंभ में नागपुर में उपलब्ध है, अंतिम लक्ष्य अन्य शहरों में इसे दोहराना है। वर्तमान में, उन बसों के बेड़े के लिए प्रौद्योगिकी को अपनाने की तेलंगाना सरकार के साथ बातचीत चल रही है जो राजमार्गों पर चलती हैं। आईआरएएसटीई के दायरे को गोवा और गुजरात में भी विस्तारित करने की योजना है।
आई-हब फाउंडेशन ने मोबिलिटी क्षेत्र में कई अन्य डेटा-संचालित तकनीकी समाधानों के लिए मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और कम्प्यूटेशनल सेंसिंग से लेकर तकनीकों का भी उपयोग किया है। ऐसा ही एक समाधान इंडिया ड्राइविंग डेटासेट (आईडीडी) है, जो भारतीय सड़कों के अव्यवस्थित वातावरण में सड़क के दृश्य को समझने के लिए एक डेटासेट है, जो अच्छी तरह से वर्णित बुनियादी ढांचे की दुनिया भर की धारणाओं जैसे कि गलियाँ, सीमित ट्रैफिक प्रतिभागी, वस्तु या पृष्ठभूमि की उपस्थिति में कम भिन्नता और ट्रैफिक नियमों के मजबूत पालन से स्पष्ट होता है।
डेटासेट, अपनी तरह का पहला है, जिसमें 10,000 चित्र शामिल हैं, जिसकी हैदराबाद, बैंगलोर और उनके बाहरी इलाके में चल रही एक कार से जुड़े फ्रंट-फेसिंग कैमरे से प्राप्त भारतीय सड़कों पर 182 सड़क श्रेणियों से एकत्र 34 वर्गों के साथ बारीकी से व्याख्या की गई है। सार्वजनिक लाइसेंस के तहत अप्रतिबंधित उपयोग के लिए सार्वजनिक डोमेन में डेटासेट जारी किया गया है और भारतीय सड़क दृश्यों पर सभी विश्लेषण के लिए एक वास्तविक डेटासेट बन रहा है। वर्तमान में, दुनिया भर में इस डेटासेट के लिए 5000 से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ता हैं।
ओपन वर्ल्ड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन ऑन रोड सीन (ओआरडीईआर) नामक एक अन्य डेटासेट को भी इंडिया ड्राइविंग डेटासेट का उपयोग करके विकसित किया गया है जिसका उपयोग भारत की ड्राइविंग स्थितियों में स्वायत्त नेविगेशन प्रणाली द्वारा सड़क दृश्य में वस्तु के स्थानीयकरण और वर्गीकरण के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, एक मोबिलिटी कार डेटा प्लेटफ़ॉर्म (एमसीडीपी) को कई सेंसरों के साथ डिज़ाइन किया गया है – कैमरा, एलआईडीएआर, किसी को भी कार के बारे में डेटा लेने या प्रोसेस करने के लिए आवश्यक गणना के साथ, जो भारत में शोधकर्ताओं और स्टार्ट-अप को उनके ऑटोमोटिव एल्गोरिदम और नेविगेशन तथा भारतीय सड़कों पर शोध में दृष्टिकोण का परीक्षण करने में मदद कर सकता है।
लेन रोडनेट (एलआरनेट), एक एकीकृत तंत्र के साथ एक नया ढांचा है, जिसमें गहरे अध्ययन का उपयोग करते हुए लेन और सड़क के मापदंडों पर विचार किया गया है, जिसे भारतीय सड़कों की समस्याओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें कई बाधाएं हैं, बंद लेन के निशान, टूटे हुए डिवाइडर, दरारें, गड्ढे आदि हैं जो गाड़ी चलाते समय ड्राइवर के लिए काफी जोखिम खड़े करते हैं। इस ढांचे में, एक मॉड्यूलर स्कोरिंग फ़ंक्शन की मदद से एक सड़क गुणवत्ता स्कोर की गणना की जाती है। फाइनल स्कोर अधिकारियों को सड़क की गुणवत्ता का आकलन करने और सड़क के रख-रखाव कार्यक्रम को प्राथमिकता देने में मदद करता है ताकि ड्राइवर को गाड़ी चलाने के लिए सुधरी हुई स्थितियां मिल सकें।
जिन सड़कों पर वृक्ष नहीं हैं वहां उपयुक्त कायाकल्प विधियों को प्रयोग में लाकर स्थानीय स्व-सरकारी संस्थानों की मदद के लिए, आई-हब फाउंडेशन ने सड़क पर पेड़ का पता लगाने, गणना और कल्पना के लिए एक रूपरेखा तैयार की है जो ऑब्जेक्ट डिटेक्टरों और एक मैचिंग काउंटिंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है। इस कार्य ने पेड़ों की कमी वाली सड़कों को पहचानने का त्वरित, सटीक और सस्ते तरीके का पता लगाने का मार्ग प्रशस्त किया है ।(लेखक स्वयं मकेनिकल / ऑटोमोबाइल इंजीनियर है.)