सेंसर और IoT का तालमेल किस तरह डेटा में क्रांति ला रहा है और इंडस्ट्री 5.0 के भविष्य को आगे बढ़ा रहा है

यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि भले ही आज इंडस्ट्री 4.0 द्वारा प्रस्तुत अवसरों के बारे में काफी चर्चा हो रही है, लेकिन दुनिया पहले से ही इंडस्ट्री 5.0 के युग में है! इस युग में, जिसे पाँचवीं औद्योगिक क्रांति के रूप में भी जाना जाता है, कार्यस्थल पर मनुष्य और AI-संचालित रोबोट कंधे से कंधा मिलाकर काम करते हैं।

उद्योग 4.0 की शुरुआत इंटरनेट और डेटा जैसी साइबर-भौतिक प्रणालियों के आविष्कार के साथ हुई, विशेष रूप से डेटा के निर्माण और भंडारण, ऐसे डेटा तक आसान पहुंच और उसके विश्लेषण के साथ।

आज, हर दिन 1,000 पेटाबाइट डेटा उत्पन्न होता है। हालाँकि, यह संख्या – अपने आप में – बहुत भ्रामक है क्योंकि इस बारे में बहुत अनिश्चितता है कि इस नए उत्पन्न डेटा में से कितना सूचना में परिवर्तित होता है। इसलिए, डेटा और सूचना के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है।

डेटा और सूचना के बीच अंतर

मोटे तौर पर, डेटा, सबसे अच्छे रूप में, असंरचित और अर्थहीन डेटा बिंदुओं का कच्चा डंप है। दूसरी ओर, सूचना डेटा से – कठोर विश्लेषण के बाद – सार्थक अंतर्दृष्टि को अनलॉक करके ज्ञान को बढ़ाती है। जब डेटा का विश्लेषण करने से एक सार्थक कहानी सामने आती है तो नई जानकारी बनाई जाती है। ऐसी जानकारी में व्यावहारिक अनुप्रयोग और मानवता को लाभ पहुंचाने की क्षमता होनी चाहिए।

आज, दुनिया भर में अरबों और संभवतः इससे भी ज़्यादा डिजिटल डिवाइस और सेंसर हैं। ये डिवाइस हर दिन भारी मात्रा में डेटा एकत्र करते हैं। हालाँकि, सवाल यह है कि इन डिवाइस द्वारा एकत्र किए गए डेटा का कितना हिस्सा मानवता के लिए उपयोगी हो सकता है, और इस डेटा को डिवाइस और क्लाउड के बीच कैसे संचारित किया जा सकता है।

IoT डिवाइस इसका उत्तर प्रदान करते हैं।

IoTs डेटा संचारण में सहायता करते हैं

दुनिया भर के खेतों में मृदा स्वास्थ्य निगरानी सेंसर नाइट्रोजन, फास्फोरस, पोटेशियम और अन्य पोषक तत्वों के स्तर की निगरानी करके मृदा स्वास्थ्य के बारे में डेटा एकत्र करते हैं।

ये सेंसर किसी भी क्षेत्र से, यहां तक ​​कि दूरस्थ स्थानों से भी डेटा एकत्र कर सकते हैं।

हालांकि ये सेंसर किसानों के साथ एकत्रित एनपीके डेटा साझा कर सकते हैं, लेकिन जब तक किसान ऐसे डेटा से कोई कार्रवाई योग्य जानकारी नहीं निकाल लेते, तब तक उनके खेतों में इन सेंसर का होना उनके लिए बेहतर नहीं है। इन किसानों के पास अपनी मिट्टी के बारे में डेटा तो है, लेकिन बेहतर फसल पैदावार के लिए मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक जानकारी का अभाव है।

यहीं पर IoT डिवाइस काम आती है।

IoT डिवाइस क्लाउड पर मृदा स्वास्थ्य निगरानी सेंसर द्वारा एकत्र किए गए डेटा को पेशेवरों को प्रेषित कर सकते हैं जो इससे जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। इसलिए, जहाँ भी सेंसर को डेटा संचारित करने वाले IoT डिवाइस के साथ जोड़ा जा सकता है, वहाँ नई मूल्यवान जानकारी बनाई जा सकती है। ऐसी जानकारी मानवता को पैदावार बढ़ाने में खेतों पर उत्पन्न डेटा को समझने और मान्य करने में मदद कर सकती है।

खेतों से प्राप्त डेटा कैसे पैदावार बढ़ाने में मदद करता है

जब सेंसर द्वारा एकत्रित और IoT उपकरणों द्वारा प्रेषित मिट्टी का डेटा विशेषज्ञों तक पहुँचता है, तो वे इसे किसानों को उपज को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए कार्रवाई योग्य जानकारी में बदल देते हैं। उदाहरण के लिए, ये विशेषज्ञ किसानों को बता सकते हैं कि मिट्टी की उर्वरता को कैसे अनुकूलित किया जाए या यह निर्धारित किया जाए कि वर्ष की विशिष्ट अवधि के दौरान कौन सी फसलें सबसे अच्छी होंगी।

उल्लेखनीय रूप से, जब लाखों सेंसर और IoT डिवाइस कई जिलों के हजारों खेतों से डेटा एकत्र करते हैं, तो एक स्थान पर विशेषज्ञ पूरे क्षेत्र की मिट्टी के स्वास्थ्य और गुणवत्ता का विस्तृत अवलोकन कर सकते हैं। इससे उन्हें पूरे जिले के लिए उत्पादन की योजना बनाने और उसे अनुकूलित करने में मदद मिलती है, जिससे सबसे वांछनीय फसलों की खेती संभव हो पाती है।

किसानों के खेतों में IoT उपकरणों को जोड़कर नई और उपयोगी जानकारी उत्पन्न की जा सकती है।

IoT डिवाइस का उपयोग लगभग हर उद्योग में होता है

सेंसर और IoT डिवाइस का उपयोग उन सभी जगहों पर किया जा सकता है जहाँ डेटा का उत्पादन होता है। उदाहरण के लिए, IoT डिवाइस किसी भौतिक डिपार्टमेंट स्टोर के बारे में सभी डेटा को कैप्चर करने में मदद कर सकते हैं, और ऐसे डेटा से जानकारी निकालने के लिए इसे क्लाउड पर भेज सकते हैं। ऐसी जानकारी स्टोर को आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने में मदद कर सकती है।

सेंसर-संचालित वियरेबल्स से प्राप्त डेटा पहले से ही ऐसी जानकारी उत्पन्न करने में मदद करता है जो स्वास्थ्य सेवा परिणामों को बेहतर बनाती है। वियरेबल्स पेशेवर एथलीटों की गतिविधियों के बारे में डेटा कैप्चर करके उनके फॉर्म को भी बेहतर बनाते हैं। ऐसे डेटा के विश्लेषण से ऐसी जानकारी मिलती है जो एथलीटों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में मदद करती है।

सेंसर द्वारा उत्पादित डेटा भले ही अच्छाई के लिए एक ताकत है, लेकिन गलत हाथों में डेटा का इस्तेमाल तबाही मचाने के लिए किया जा सकता है। इसलिए, डेटा सुरक्षा पहले से कहीं ज़्यादा ज़रूरी है।

कोविड-पश्चात विश्व में डेटा सुरक्षा

महामारी के कारण ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म की ओर लोगों का रुझान बढ़ा है। तब से, हर क्षेत्र में डेटा एकत्र करने और उसका उपयोग करके जानकारी निकालने की दिशा में एक बड़ा बदलाव आया है।

डेटा संग्रह के लाभ लागत से कहीं ज़्यादा हैं, लेकिन डेटा के संभावित दुरुपयोग से डेटा सुरक्षा सर्वोपरि हो जाती है। शुक्र है कि जब समझदारी से इस्तेमाल किया जाता है, तो सेंसर द्वारा एकत्र किया गया डेटा एक बेहतर दुनिया बनाने में मदद कर सकता है।

एक सौम्य डेटा-संचालित विश्व

डेटा पहले से ही अरबों लोगों में सकारात्मक व्यवहार परिवर्तन ला रहा है। जैसे-जैसे लोग सेंसर और पहनने योग्य उपकरणों जैसे IoT-संचालित उपकरणों के माध्यम से अपने बारे में नई जानकारी सीखते हैं, वे खुद को बेहतर बनाने के लिए सक्रिय रूप से कदम उठाते हैं। विकसित दुनिया और बड़े भारतीय शहरों में इस तरह के व्यवहार परिवर्तन व्यापक हैं। अगले कुछ वर्षों में, सेंसर द्वारा उत्पादित जानकारी लोगों के रहने के तरीके और उनके सोचने और महसूस करने के तरीके को बदलने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।

उद्योग 4.0 के दौरान उत्पन्न डेटा ने उद्योग 5.0 को जन्म देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। डिजिटल उपकरणों और प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उत्पादित डेटा के बिना, उन प्रकार के मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता, जिनके कारण AI का उदय हुआ है। उद्योग 5.0 के वर्तमान युग में, अधिक से अधिक मनुष्य और रोबोट ऐसे कामों में एक-दूसरे के साथ काम करेंगे, जिनमें शारीरिक निपुणता की आवश्यकता होती है, जैसे कि विनिर्माण। भविष्य के रोबोट सहकर्मी OpenAI और Figure AI द्वारा विकसित हाल ही में अनावरण किए गए मानव जैसे दिख सकते हैं। यह नव निर्मित रोबोट एक दृश्य भाषा मॉडल द्वारा संचालित है जो इसे अपने आस-पास के वातावरण को समझने और उसके साथ उचित तरीके से बातचीत करने देता है। उम्मीद है कि फ़ैक्टरी फ़्लोर पर काम करने वाले कर्मचारी ऐसे रोबोट को ऐसे आदेश देंगे जो उनके द्वारा पहले से ही अपने मानव सहकर्मियों को दिए गए आदेशों से अलग नहीं होंगे, जिससे उद्योग 5.0 के गतिशील परिदृश्य में मानवीय सरलता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच की रेखाएँ धुंधली हो जाएँगी।

(लेखक संकेत गोयल, बिट्स पिलानी हैदराबाद में डीन, रिसर्च एंड इनोवेशन (संस्थान-व्यापी) और प्रोफेसर हैं। व्यक्त किए गए विचार व्यक्तिगत हैं।)