अब तक कहानी: 20 फरवरी को, नीदरलैंड के पूर्व प्रधान मंत्री डिक शूफ ने बेंगलुरु ट्रैफिक पुलिस के ट्रैफिक मैनेजमेंट सेंटर (टीएमसी) का दौरा किया, जहां उन्होंने एक्शनेबल इंटेलिजेंस फॉर सस्टेनेबल ट्रांसफॉर्मेशन मैनेजमेंट (एएसटीआरएएम) सिस्टम के बारे में बात की। एएसटीआरएएम, जिसे डच कंपनी अर्काडिस के सहयोग से विकसित किया गया है, बेंगलुरु की भीड़भाड़ वाली सड़कों पर वास्तविक समय में रुझानों की निगरानी और भविष्यवाणी करने के लिए सीसीटीवी फुटेज और खुले डेटा स्रोतों से डेटा एकत्र करता है। एक सूत्र ने कहा, दिल्ली, हैदराबाद और यहां तक कि दुबई जैसे शहरों ने भी इस तकनीक में रुचि व्यक्त की है।
AStraM और अन्य पूर्वानुमानित प्रणालियाँ कैसे काम करती हैं?
Google मैप्स और अन्य प्रमुख मैपिंग एप्लिकेशन वर्षों से उपयोगकर्ताओं को वास्तविक समय में ट्रैफ़िक भीड़ डेटा प्रदान कर रहे हैं। वे यातायात घटनाओं और प्रभावित क्षेत्रों पर भी रिपोर्ट करते हैं। लेकिन ये प्रणालियाँ पूर्वानुमानित सेवाएँ प्रदान नहीं करती हैं। इसके विपरीत, एस्ट्राएम भीड़भाड़ वाले क्षेत्रों की पहचान करता है, उन्हें बैच देता है, और फिर पंद्रह मिनट के अंतराल पर संबंधित अधिकारियों को सचेत करता है। आवर्ती और गैर-आवर्ती दोनों भीड़भाड़ वाले बिंदुओं को कैप्चर करके, यह एप्लिकेशन अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसका उपयोग पूर्वानुमानित ट्रैफ़िक पुलिसिंग और घटना रिपोर्टिंग के लिए किया जा सकता है।
स्वचालित नंबर प्लेट पहचान (एएनपीआर) एक और रणनीति है जिसका उपयोग उल्लंघनकर्ताओं की पहचान करने के लिए भारतीय शहरों में किया जाता है। ग्रेटर चेन्नई ट्रैफिक पुलिस एक एकीकृत यातायात विनियमन प्रणाली (आईटीआरएस) का भी उपयोग करती है जिसमें कुशल यातायात प्रबंधन के लिए एआई और लाइव फ़ीड शामिल हैं, जिससे उन्हें बार-बार उल्लंघन करने वालों को ट्रैक करने की अनुमति मिलती है।
तकनीक-केंद्रित यातायात पुलिसिंग के क्या फायदे हैं?
इंटेलिजेंट ट्रैफिक पुलिसिंग सिस्टम अधिकारियों को कई मीडिया प्रारूपों में डेटा को जल्दी से संसाधित करने की अनुमति देता है ताकि एक समेकित तस्वीर प्राप्त हो सके कि किन क्षेत्रों में तत्काल हस्तक्षेप और तत्काल ट्रैफिक पुलिसिंग समाधान की आवश्यकता है। पुलिस इस डेटा के आधार पर भविष्य में जुलूस, अशांति और ट्रैफिक जाम जैसी घटनाओं की तैयारी भी कर सकती है। यह मौजूदा ऐप-आधारित जीपीएस सिस्टम पर भरोसा करने या कार्रवाई करने से पहले उपयोगकर्ताओं के टेलीफोन करने या सोशल मीडिया पर अपनी शिकायतें पोस्ट करने की प्रतीक्षा करने से कहीं अधिक प्रभावी है।
इसके अलावा, चूंकि इन बुद्धिमान ट्रैफ़िक पुलिसिंग प्रणालियों के पास काम करने के लिए अधिक स्थानीयकृत डेटा है, वे संभावित रूप से Google मानचित्र और मानवीय त्रुटियों के मिश्रण के कारण होने वाली दुर्घटनाओं को रोक सकते हैं। उदाहरण के लिए, पिछली घटनाओं को लें जहां Google मानचित्र कथित तौर पर ड्राइवरों को गैर-कार्यात्मक पुलों जैसे खतरनाक क्षेत्रों में ले गया, जिससे कई मौतें हुईं।
निगरानी/खुफिया पुलिसिंग अधिकारियों को जोखिम भरे क्षेत्रों में नियम उल्लंघन करने वालों की पहचान करने में भी मदद कर सकती है, बिना अधिकारियों को घटनास्थल पर शारीरिक रूप से उपस्थित होने की आवश्यकता नहीं है।
फरवरी की शुरुआत में, यह बताया गया कि उडुपी पुलिस आने वाले महीनों में 150 निगरानी कैमरे स्थापित करके यातायात उल्लंघन की निगरानी के लिए एक ‘संपर्क रहित प्रणाली’ लागू करने की योजना बना रही थी। इससे उन्हें खतरनाक ड्राइविंग, सिग्नल छोड़ने वाले ड्राइवरों और सीटबेल्ट अपराधों को चिह्नित करने में मदद मिलेगी। एक अन्य हालिया रिपोर्ट के अनुसार, मोटर चालकों के यातायात उल्लंघनों का पता लगाने के लिए मैसूरु-बेंगलुरु राष्ट्रीय राजमार्ग पर 25 इंटेलिजेंट ट्रैफिक मैनेजमेंट सिस्टम (आईटीएमएस) कैमरे लगाए गए थे।
पूर्वानुमानित यातायात पुलिसिंग के खतरे क्या हैं?
डिजिटल अधिकारों के समर्थक खुफिया-आधारित प्रणालियों के कारण होने वाली त्रुटियों के बारे में चेतावनी देते हैं। वे बढ़ती निगरानी से उत्पन्न होने वाले गोपनीयता जोखिमों के प्रति भी आगाह करते हैं। जैसे-जैसे ट्रैफ़िक पुलिसिंग के लिए अधिक नागरिक डेटा एकत्र किया जाता है, संवेदनशील और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को सुरक्षित करने के लिए अधिक साइबर सुरक्षा सुरक्षा उपायों और निवेश की आवश्यकता होती है।
“हालाँकि पश्चिमी देशों में यह एक विवादास्पद मुद्दा है (और अमेरिका के कुछ शहरों ने इस पर प्रतिबंध लगा दिया है), एशिया में पूर्वानुमानित पुलिसिंग व्यापक रूप से तैनात की जा रही है,” डेलॉइट की एक रिपोर्ट में कहा गया है“निगरानी और पूर्वानुमानित पुलिसिंग दोनों को यूरोपीय संघ और उत्तरी अमेरिका जैसे अधिक गोपनीयता-जागरूक भौगोलिक क्षेत्रों में अवांछित माना जाता है। लैटिन अमेरिका और एशिया ने अधिक स्वीकृति दिखाई है।”
उदाहरण के लिए: पिछले साल, दिल्ली में, अधिकारियों ने वायु प्रदूषण से निपटने के लिए ईंधन बिक्री प्रतिबंध को लागू करने के लिए एआई कैमरे तैनात किए थे – जब सड़कों पर पुराने वाहनों पर प्रतिबंध लगा दिया गया था। इस उद्देश्य के लिए स्वचालित नंबर प्लेट रीडर कैमरों का उपयोग किया गया।
ऐसा कहा जा रहा है कि, प्रभावी मानवीय हस्तक्षेप की कमी के कारण उन्नत, एआई-संचालित ट्रैफिक पुलिसिंग समाधानों का कार्यान्वयन अक्सर कम हो जाता है। केरल में, 2023 में एआई-संचालित कैमरे तैनात किए गए थे, जिनमें से 726 को दुर्घटना-संभावित क्षेत्रों में विभिन्न यातायात और ड्राइविंग नियमों के उल्लंघन का पता लगाने के लिए चालू किया गया था। हालाँकि, कार्यान्वयन त्रुटिहीन था: कई बार देखे जाने पर एक ही वाहन के लिए कभी-कभी कई जुर्माना लगाया जाता था; और अलग-अलग गति सीमाओं पर भ्रम था। इससे सार्वजनिक प्रतिक्रिया हुई, जिसके कारण शुरुआती चरण में कुछ मामलों में जुर्माना माफ कर दिया गया। कुछ सवारों ने अपनी लाइसेंस प्लेट को ढककर या नकली नंबरों का उपयोग करके एआई कैमरों से बचने की भी कोशिश की है।
हालाँकि, एक साल बाद, राज्य के मोटर वाहन विभाग (एमवीडी) ने 5 जून, 2023 और 22 जून, 2024 के बीच लगभग 68 लाख मोटर चालकों को यातायात नियम तोड़ते हुए पकड़े जाने पर ₹437 करोड़ का जुर्माना लगाया। हालांकि, केवल लगभग ₹80 करोड़ ही वसूले जा सके। जुर्माने की यह वसूली कर्नाटक में यातायात नियम उल्लंघनकर्ताओं के लिए भी एक समस्या है। फिर भी, केरल की पहल अपनी तरह की पहली थी और इसने तमिलनाडु सहित अन्य राज्यों की रुचि को आकर्षित किया।
एआई निगरानी तकनीक और लाइव डेटा विश्लेषण ट्रैफिक पुलिसिंग और सड़क सुरक्षा को बढ़ा सकते हैं, लेकिन वे अंतर्निहित जोखिमों-डेटा प्रबंधन, गोपनीयता और साइबर सुरक्षा के साथ आते हैं। वास्तव में, श्री शूफ, अपनी यात्रा के दौरान, खुले डेटा और निगरानी बुनियादी ढांचे सहित अधिकारियों को उपलब्ध कराई जा रही जानकारी की मात्रा को देखकर आश्चर्यचकित रह गए।
प्रकाशित – 27 फरवरी, 2026 08:30 पूर्वाह्न IST