प्रश्न :वर्तमान FASTag प्रणाली की तुलना में नई उपग्रह-आधारित टोल संग्रह प्रणाली के संभावित लाभ क्या हैं?
जीएस-2 मेन्स: अर्थव्यवस्था: भारत में नई राजमार्ग टोल प्रणाली:
- लोकेशन ट्रैकिंग के लिए ग्लोबल नेविगेशन सैटेलाइट सिस्टम (GAGAN, भारत का सिस्टम) का उपयोग करता है।
- वाहनों में ऑन-बोर्ड यूनिट (ओबीयू) स्थान डेटा संचारित करती है।
- यात्रा की गई दूरी के आधार पर टोल, लिंक किए गए वॉलेट से काटा जाता है।
- सीसीटीवी कैमरे वाले गैन्ट्री अनुपालन (लाइसेंस प्लेट सत्यापन) लागू करते हैं।
- उपयोग के अनुसार भुगतान करें और बाधा रहित आवाजाही का लक्ष्य।
चुनौतियाँ:
- अवैतनिक टोल की वसूली (कोई टोल बूथ नहीं)।
- बिना OBU या स्विच-ऑफ डिवाइस वाले वाहन।
- राष्ट्रव्यापी एएनपीआर (स्वचालित नंबर-प्लेट पहचान) बुनियादी ढांचे का अभाव।
- कुछ क्षेत्रों में निम्न गुणवत्ता वाली लाइसेंस प्लेटें।
- टोल संग्रहण नियमों में संशोधन (ओबीयू आवश्यकता, अवैतनिक टोल वसूली)।
गोपनीयता चिंताएँ:
- डेटा सुरक्षा के लिए GAGAN (अमेरिका के स्वामित्व वाले जीपीएस नहीं) का उपयोग करता है।
- गोपनीयता संबंधी चिंताओं (संभावित सरकारी निगरानी के लिए आलोचना) को संबोधित करने के लिए डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम (2023)।
कार्यान्वयन:
- प्रारंभ में FASTag प्रणाली के साथ सह-अस्तित्व (सभी वाहनों के लिए OBU अनिवार्य होना अभी तय नहीं हुआ है)।
- प्रवर्तन और अवैतनिक टोल के लिए व्यापक कानूनी ढांचे की आवश्यकता।
निष्कर्ष:
- प्रारंभ में FASTag प्रणाली के साथ सह-अस्तित्व (सभी वाहनों के लिए OBU अनिवार्य होना अभी तय नहीं हुआ है)।
प्रश्न : कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क किसी मशीन की सीखने और समस्याओं को हल करने की क्षमता में कैसे योगदान करते हैं?
जीएस-3 मेन्स: विज्ञान-तकनीक: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को समझना
एआई परिभाषा:
- मशीनों द्वारा प्रदर्शित बुद्धिमत्ता।
- मशीन हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का संयोजन।
मशीन लर्निंग के प्रकार:
- पर्यवेक्षित शिक्षण: प्रशिक्षण के लिए लेबल किया गया डेटा उपयोग किया जाता है।
- बिना पर्यवेक्षित शिक्षण: पैटर्न पहचान के लिए बिना लेबल वाला डेटा उपयोग किया जाता है।
- सुदृढीकरण सीखना: मशीन प्रतिक्रिया प्राप्त करके परीक्षण और त्रुटि से सीखती है।
मशीन का “मस्तिष्क”: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन)
- मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित।
- भारित कनेक्शन (जैसे सिनैप्स) के साथ परस्पर जुड़े नोड्स (न्यूरॉन्स की तरह) से बना है।
- नोड्स के भीतर सक्रियण कार्य सूचना को संसाधित करते हैं और आउटपुट उत्पन्न करते हैं।
- ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) अपनी प्रसंस्करण शक्ति के कारण एएनएन चलाने के लिए उपयुक्त हैं।
एआई के अनुप्रयोग:
- स्वास्थ्य सेवा: बेहतर निदान, वैयक्तिकृत उपचार, अनुसंधान एवं विकास।
- व्यवसाय: अनुकूलित संचालन, बेहतर निर्णय लेने की क्षमता, बेहतर ग्राहक सेवा।
- शिक्षा: विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने वाले वैयक्तिकृत शिक्षण अनुभव।
- न्यायपालिका: सुव्यवस्थित प्रक्रियाएं, कानूनी अनुसंधान और विश्लेषण, ऑनलाइन विवाद समाधान।
- साइबर सुरक्षा: खतरे का पता लगाना, विसंगति की पहचान, कमजोरियों के लिए डेटा विश्लेषण।
एआई का भविष्य:
- मानव बुद्धि को पार करने और हमारे जीवन को बेहतर बनाने की क्षमता।
- मशीनों पर अत्यधिक निर्भरता से बचने के लिए संतुलित उपयोग का महत्व।
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