स्मार्ट एआई कैशिंग आपदा आने पर डेटा प्रवाहित रख सकती है

दो साल पहले, केरल में मुंडक्कई और चुरालमाला शक्तिशाली भूस्खलन का अनुभव किया जिसने सैकड़ों लोगों की जान ले ली. पिछले साल उत्तराखंड के धराली में एक बड़ा गांव भारी बारिश के कारण बह गया था. 2025 के मानसून सीज़न में, पूर्वोत्तर भारत के राज्य लगातार बाढ़ से तबाह हो गए। इस साल 13-14 मई को उत्तर प्रदेश में भारी बारिश के बाद सौ से ज्यादा लोगों की जान चली गई.

ऐसी आपदाओं के दौरान, दूरसंचार टावरों का गिर जाना, बिजली लाइनों का कट जाना और सड़कों का बंद हो जाना आम बात है। इन स्थितियों में, ज़मीन पर क्या हो रहा है, लोग कहाँ फंसे हुए हैं, कौन से रास्ते अभी भी खुले हैं, आदि की वास्तविक समय की जानकारी बचाव कर्मियों और चिकित्सा कर्मियों के लिए महत्वपूर्ण हो जाती है। इस तरह के संचार के अभाव में, बचाव कार्यों में देरी होती है, अधिक संपत्ति को नुकसान होता है, और अधिक जानें चली जाती हैं।

सहकारी कैशिंग

आपदा प्रभावित क्षेत्रों में संचार का ‘समाधान’ करना एक लंबे समय से चली आ रही समस्या है। हाल ही में प्रकाशित एक पेपर में आईईईई सेवा कंप्यूटिंग पर लेनदेनट्रिनिटी कॉलेज डबलिन की संगीता धारा के नेतृत्व में आयरलैंड के शोधकर्ताओं ने एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत किया – सहयोगी कैशिंग नामक तकनीक का उपयोग करके महत्वपूर्ण वास्तविक समय की जानकारी प्रसारित करने का एक तरीका, भले ही स्थानीय नेटवर्क खराब स्थिति में हो।

आपदा के समय, स्थानीय प्रशासन के पास आमतौर पर तीन मुख्य संचार चैनल होते हैं: उपग्रह या उपग्रह-आधारित संचार, ड्रोन या मानव रहित हवाई वाहन, और कुछ अनौपचारिक जमीन पर आधारित नेटवर्क. एक उपग्रह एक विस्तृत क्षेत्र में डेटा प्रसारित कर सकता है, इसलिए उस सिग्नल तक पहुंचना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन यहां बड़ी समस्या डेटा विलंबता है, यानी जानकारी प्राप्त करने में देरी। समय सार का है। ड्रोन का उपयोग करके आकाश से तस्वीरें लेना या लाइव वीडियो प्रसारित करना भी संभव है। हालाँकि, वे अपनी कम दूरी, सीमित बैटरी क्षमता और सबसे ऊपर, खराब मौसम के रूप में बाधाओं के कारण सीमित हैं। अंत में, ग्राउंड-आधारित वायरलेस नेटवर्क स्थानीय संचार में मदद कर सकते हैं – लेकिन आपदाओं के दौरान वे अक्सर क्षतिग्रस्त या गैर-कार्यात्मक होते हैं।

इस संदर्भ में, शोधकर्ताओं ने सहकारी कैशिंग प्रस्तुत की है। यहां, आपदा-प्रतिक्रिया नेटवर्क के विभिन्न हिस्से, जिनमें उपग्रह, ड्रोन, बेस स्टेशन और आपातकालीन वाहन शामिल हैं, उपयोगी डेटा को संग्रहीत और साझा करने के लिए मिलकर काम करते हैं। जब एक नोड महत्वपूर्ण सामग्री प्राप्त करता है या उत्पन्न करता है, जैसे उपग्रह चित्र या वीडियो, तो पास के नोड भी मांग के आधार पर प्रतियों को कैश कर सकते हैं। यह सहयोग बचाव टीमों को दूर के स्रोत के बजाय निकटतम उपलब्ध स्रोत से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है, देरी को कम करता है, बुनियादी ढांचे के क्षतिग्रस्त होने पर विश्वसनीयता में सुधार करता है, और वास्तविक समय में महत्वपूर्ण जानकारी उपलब्ध होने की संभावना को बढ़ाता है।

स्वचालित निर्णय लेना

हालाँकि, इस कैशिंग सिस्टम को बनाना तकनीकी रूप से सरल नहीं है। ड्रोन हवा में हैं, बचाव वाहन सड़क पर हैं, और उपग्रहों की स्थिति लगातार बदल रही है। यह जानना भी मुश्किल है कि कब और कहाँ जानकारी की आवश्यकता होगी, साथ ही प्रत्येक डिवाइस का भंडारण भी सीमित होगा।

इस समस्या का समाधान करने के लिए, शोधकर्ताओं ने प्रासंगिक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट (सीएमएबी) नामक एक सांख्यिकीय मॉडल विकसित किया, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल है जो तुरंत कैशिंग निर्णयों को अनुकूलित करता है। मॉडल पिछले प्रत्येक निर्णय से सीखता है, फिर तीन कारकों की समीक्षा करता है: हाल ही में कौन सा डेटा उपलब्ध है, वर्तमान में किस डेटा की मांग अधिक है, और कैश में कितनी मेमोरी की आवश्यकता है।

उदाहरण के लिए, यह समझना उपयोगी होगा कि बाढ़ से 10 मिनट पहले ली गई तस्वीर बाढ़ से 1 घंटे पहले ली गई तस्वीर से अधिक प्रभावी होती है। इसी तरह, वीडियो फ़ुटेज या किसी स्थान का नक्शा जिसकी अधिकांश बचावकर्मी मांग कर रहे हैं, वह उन चीज़ों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है जिनकी बहुत कम लोग तलाश कर रहे हैं। कभी-कभी, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले वीडियो को कैशिंग करने के बजाय – जैसे कि 4K वीडियो – लघु पाठ अलर्ट या चेतावनी संदेश बड़ी मात्रा में संग्रहण किए बिना बचावकर्ताओं को उत्पादक बने रहने में मदद कर सकते हैं। मॉडल को ऐसे निर्णय स्वचालित रूप से लेना सिखाया जाता है।

संघीय शिक्षा

जबकि सीएमएबी में प्रत्येक नोड अपने पास मौजूद जानकारी से सीखता है, एक अधिक उन्नत संस्करण जिसे एफएमएबी कहा जाता है – फ़ेडरेटेड मल्टी-आर्म्ड बैंडिट के लिए संक्षिप्त – अपनी जानकारी के साथ-साथ आस-पास के नोड्स ने जो सीखा है उससे सीखता है।

शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में लिखा है, “कैशिंग निर्णयों को अनुरोध के अनुसार समय-समय पर निष्पादित किया जाता है, जिससे कम्प्यूटेशनल लागत में वृद्धि होती है।” “यहां तक ​​कि प्रासंगिक एमएबी की उच्चतम देखी गई निर्णय विलंबता भी [around 87 microseconds] नेटवर्क विलंब की तुलना में नगण्य रहता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि सिस्टम जटिलता गतिशील और वास्तविक समय, आपदा के बाद की तैनाती के लिए व्यावहारिक प्रयोज्यता में बाधा नहीं बनती है।

यह कार्य त्रिस्तरीय नेटवर्क के महत्व पर भी प्रकाश डालता है, जहां अंतरिक्ष, वायु और जमीन एक साथ काम कर रहे हैं, जिसे स्पेस एयर ग्राउंड इंटीग्रेटेड नेटवर्क (एसएजीआईएन) कहा जाता है। यहां, प्रत्येक परत एक अनूठी भूमिका निभाती है, लेकिन कैशिंग के कारण उनके बीच मौजूद सीमाएं बहुत कम हो जाती हैं, और सिस्टम अधिक कुशल हो जाता है। आपदा के बाद के परिदृश्य में, यह महत्वपूर्ण है कि उपलब्ध सभी सूचनाओं पर ध्यान न दिया जाए, बल्कि केवल इस बात पर ध्यान दिया जाए कि कौन सी जानकारी अधिक उपयोगी है। एक अद्यतन रोड मैप हमें बता सकता है कि कौन से पुल अभी भी उपयोग योग्य हैं जबकि एक लाइव वीडियो हमें बता सकता है कि बाढ़ क्षेत्र के एक विशिष्ट हिस्से में नावों की तत्काल आवश्यकता है।

सभी एक साथ

परिणामस्वरूप, सामग्री को न केवल डेटा के रूप में बल्कि समय-निर्भर कार्रवाई योग्य डेटा के रूप में देखा जाना चाहिए। और उन्नत कैशिंग का लक्ष्य यह सीखना होना चाहिए कि सीमित संसाधनों के साथ सबसे मूल्यवान जानकारी को सबसे उपयुक्त स्थान पर कैसे संग्रहीत किया जाए।

इस लक्ष्य को पूरा करने के लिए, SAGIN बाहरी बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए काम करता है, CMAB स्वीकार्य निर्णय लेने में मदद करता है, और FMAB उन निर्णयों को कई नोड्स में फैलाकर आपदा के बाद की अवधि में नेटवर्क को मजबूत बना सकता है। हालाँकि, इस सिमुलेशन-आधारित अध्ययन के परिणाम कई मापदंडों पर निर्भर करते हैं, जैसे उस समय का मौसम, ड्रोन की उड़ान, ऊर्जा प्रबंधन, हार्डवेयर की खराबी, साइबर सुरक्षा और वास्तविकता में बचाव दल का व्यवहार।

इसके अलावा, यह निर्धारित करना तकनीकी रूप से हमेशा संभव नहीं होता है कि कौन सी सामग्री मूल्यवान या बेहतर है। कई मामलों में स्थानीय प्रशासन की ज़रूरतें या मानवीय विचार भी बचाव में तेज़ी ला सकते हैं.

शमीम हक मंडल, भौतिकी प्रभाग, राज्य फोरेंसिक विज्ञान प्रयोगशाला, कोलकाता में हैं।

प्रकाशित – 29 जून, 2026 07:30 पूर्वाह्न IST