রেলপথে সুরক্ষার বর্ম: 'কবচ' এবং অন্যান্য উদ্যোগ
ভারতীয় রেল দুর্ঘটনা রুখতে এবং সুরক্ষা বাড়াতে AI-এর উপর بشكل كبير নির্ভর করছে। এর সবচেয়ে বড় উদাহরণ হল দেশীয় প্রযুক্তিতে তৈরি 'কবচ' সিস্টেম। এটি একটি স্বয়ংক্রিয় ট্রেন সুরক্ষা (ATP) ব্যবস্থা, যা দুটি
ট্রেনের মুখোমুখি সংঘর্ষ এড়াতে পারে। যদি কোনও চালক সিগন্যাল অমান্য করেন বা একই লাইনে অন্য ট্রেন চলে আসে, তবে 'কবচ' স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেনের ব্রেক সক্রিয় করে একটি নির্দিষ্ট দূরত্বে থামিয়ে দেয়। বর্তমানে প্রায় ৬০০০ কিলোমিটার রেলপথে এই ব্যবস্থা চালু হয়েছে এবং আরও ১০,০০০ কিলোমিটারে কাজ চলছে। এর পাশাপাশি, রেললাইনের স্বাস্থ্য নিরীক্ষণের জন্য AI-ভিত্তিক ট্র্যাকে ইন্টিগ্রেটেড মনিটরিং সিস্টেম (ITMS) ব্যবহার করা হচ্ছে। এছাড়াও, প্রায় ১৪,০০০ রেল ইঞ্জিনে লেজার প্রযুক্তি-সহ AI ক্যামেরা বসানোর পরিকল্পনা নেওয়া হয়েছে, যা ট্র্যাকের উপর সন্দেহজনক বস্তু শনাক্ত করে চালককে সতর্ক করতে পারবে। মালবাহী ট্রেনের নিরাপত্তা বাড়াতেও AI-চালিত প্রযুক্তি ব্যবহার করা হচ্ছে, যা চলন্ত অবস্থায় দরজার লক খোলা বা বিকৃত হয়েছে কি না, তা শনাক্ত করতে সক্ষম।
শহরের যানজট নিয়ন্ত্রণে AI-এর ভূমিকা
বেঙ্গালুরু, দিল্লি, পুনে ও উদয়পুরের মতো শহরগুলি যানজট কমাতে AI-এর সাহায্য নিচ্ছে। বেঙ্গালুরুতে 'বেঙ্গালুরু অ্যাডাপটিভ ট্র্যাফিক কন্ট্রোল সিস্টেম' (BATCS) চালু করা হয়েছে, যা রিয়েল-টাইম ট্র্যাফিকের ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিগন্যালের সময় পরিবর্তন করে। রাস্তার মোড়ে লাগানো ক্যামেরা থেকে প্রাপ্ত ডেটা বিশ্লেষণ করে এই সিস্টেম সিদ্ধান্ত নেয় কোন দিকে বেশিক্ষণ সবুজ সঙ্কেত রাখা প্রয়োজন। এর ফলে பயணের সময় প্রায় ১৫-১৭% কমেছে এবং জংশনগুলিতে যানবাহন চলাচল ২০-২২% বেড়েছে। এই ব্যবস্থা চালুর ফলে ট্রাফিক পুলিশের উপর চাপ কমেছে এবং সিগন্যাল পরিচালনার জন্য মানুষের হস্তক্ষেপ প্রায় ৯৫% হ্রাস পেয়েছে। একইভাবে, রাজস্থানের উদয়পুরেও AI-চালিত ট্র্যাফিক সিগন্যাল বসানো হয়েছে, যা গাড়ির চাপ বুঝে সিগন্যালের সময় নিয়ন্ত্রণ করে। এই প্রযুক্তি শুধুমাত্র যানজট কমায় না, জ্বালানির অপচয় এবং দূষণ কমাতেও সাহায্য করে।
সার্বিক পরিবহণ ও লজিস্টিকসে AI-এর প্রভাব
রেল এবং شہری ট্র্যাফিকের বাইরেও ভারতের সার্বিক পরিবহণ ও লজিস্টিকস ক্ষেত্রে AI-এর ব্যবহার বাড়ছে। ইউনিফাইড লজিস্টিক্স ইন্টারফেস প্ল্যাটফর্ম (ULIP)-এর মতো উদ্যোগগুলি বিভিন্ন পরিবহণ মাধ্যম—যেমন রেল, বন্দর, এবং সড়ক—থেকে প্রাপ্ত ডেটাকে একত্রিত করে একটি ডিজিটাল পরিকাঠামো তৈরি করছে। এর ফলে পণ্য সরবরাহ শৃঙ্খল আরও দক্ষ ও স্বচ্ছ হয়ে উঠছে। ফাস্ট্যাগের মাধ্যমে টোল সংগ্রহেও AI-এর পরোক্ষ ভূমিকা রয়েছে, যা যানজট কমাতে এবং ডেটা-ভিত্তিক পরিকাঠামো পরিকল্পনায় সহায়তা করে। এছাড়াও, আইআরসিটিসি (IRCTC) তাদের রিজার্ভেশন ব্যবস্থায় AI ব্যবহার শুরু করতে চলেছে। এই সিস্টেম যাত্রীদের ওয়েটিং লিস্টে থাকা টিকিট কনফার্ম হওয়ার সম্ভাবনা আগে থেকেই জানিয়ে দেবে, যার ফলে যাত্রীরা আরও ভালোভাবে পরিকল্পনা করতে পারবেন। বন্দে ভারত-এর মতো আধুনিক ট্রেনেও রক্ষণাবেক্ষণ এবং শক্তি ব্যবহারের মতো বিষয়গুলি নিরীক্ষণের জন্য AI-এর প্রয়োগ দেখা যায়।
বাস্তব কার্যকারিতা এবং ভবিষ্যতের চ্যালেঞ্জ
যদিও AI ভারতের পরিবহণ ব্যবস্থায় ইতিবাচক পরিবর্তন আনছে, এর কার্যকারিতা এখনও পর্যন্ত নির্দিষ্ট কিছু এলাকা বা প্রকল্পে সীমাবদ্ধ। দেশব্যাপী এর সফল বাস্তবায়নের পথে বেশ কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। প্রথমত, ভারতের মতো বিশাল দেশে পরিকাঠামোগত উন্নয়ন একটি বড় বাধা। ৬৮,০০০ কিলোমিটারের বেশি রেল নেটওয়ার্কের মধ্যে মাত্র সামান্য অংশেই 'কবচ'-এর মতো প্রযুক্তি স্থাপন করা সম্ভব হয়েছে। দ্বিতীয়ত, বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে ডেটা সমন্বয় এবং তার গুণমান নিশ্চিত করা একটি জটিল কাজ। তৃতীয়ত, এই প্রযুক্তি স্থাপন এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য বিপুল পরিমাণ বিনিয়োগ প্রয়োজন। এছাড়াও, ডেটা গোপনীয়তা এবং সাইবার সুরক্ষার মতো বিষয়গুলিও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। রেলমন্ত্রী অশ্বিনী বৈষ্ণব জানিয়েছেন যে ২০২৬ সালের মধ্যে রক্ষণাবেক্ষণের কাজে AI-এর ব্যাপক ব্যবহার শুরু হবে, যা একটি বড় পদক্ষেপ হতে পারে। তবে প্রযুক্তির প্রয়োগের পাশাপাশি দক্ষ মানবসম্পদ তৈরি করা এবং পরিকাঠামোগত দুর্বলতা দূর করাও সমানভাবে জরুরি।
