स्ट्रीट लाइट्स का AI डेटा सेंटर बनना: नाइजीरिया की 50,000 लाइट्स की योजना से भविष्य के शहरों पर उठते सवाल

AI को समर्थन देने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर की बात करें, तो अधिकतर लोग विशाल इमारतों में लगे अनगिनत सर्वरों की कल्पना करते हैं, जिन्हें भारी मात्रा में बिजली और कूलिंग की आवश्यकता होती है। जनरेटिव AI के उपयोग के विस्तार के कारण, विश्व भर में बिजली ग्रिड पर भार, पानी की खपत, निर्माण स्थल, और स्थानीय निवासियों की प्रतिक्रिया समस्याएं बन रही हैं। AI स्क्रीन पर हल्के से चलता हुआ दिखता है, लेकिन इसके पीछे एक बहुत भौतिक और भारी इंफ्रास्ट्रक्चर होता है।

इस सामान्य धारणा के विपरीत, ब्रिटिश कंपनी Conflow Power Group Limited ने एक अनोखा विचार प्रस्तुत किया है। डेटा सेंटर को समुद्र के नीचे या अंतरिक्ष में रखने के बजाय, इसे सड़कों पर खड़ी स्ट्रीट लाइट्स में वितरित किया जाए। और ये स्ट्रीट लाइट्स सौर ऊर्जा से चलेंगी, AI प्रोसेसिंग करेंगी, कैमरों से शहर की निगरानी करेंगी, और संचार सुविधाएं भी प्रदान करेंगी।

कंपनी ने नाइजीरिया के उत्तरी क्षेत्र के कात्सिना राज्य के साथ सौर ऊर्जा संचालित स्मार्ट स्ट्रीट लाइट्स "iLamp" की 50,000 इकाइयों को स्थापित करने के लिए एक औपचारिक समझौता किया है। यदि योजना सफल होती है, तो स्ट्रीट लाइट नेटवर्क स्वयं "वितरित AI डेटा सेंटर" के रूप में कार्य करेगा, और राज्य AI कंपनियों आदि को इसकी प्रोसेसिंग क्षमता किराए पर देकर आय अर्जित करने की योजना बना रहा है।

स्ट्रीट लाइट्स में छोटे AI कंप्यूटर डालने का विचार

iLamp की मूल संरचना में सौर पैनल, बैटरी, LED लाइटिंग, छोटा कंप्यूटर, संचार सुविधाएं, और आवश्यकतानुसार AI कैमरा शामिल हैं। स्ट्रीट लाइट के ऊपरी हिस्से में एक बेलनाकार सौर पैनल होता है, जो दिन के समय उत्पन्न बिजली को बैटरी में संग्रहीत करता है। यह बिजली रात के समय लाइटिंग के लिए ही नहीं, बल्कि आंतरिक कम बिजली खपत वाले AI चिप्स को भी चलाने के लिए उपयोग होती है।

Conflow के अनुसार, NVIDIA के कम बिजली खपत वाले चिप्स का उपयोग करके, स्ट्रीट लाइट्स में AI प्रोसेसिंग क्षमता को समाहित किया जा सकता है। प्रत्येक लाइट की प्रोसेसिंग क्षमता विशाल डेटा सेंटर के सर्वरों के बराबर नहीं है। लेकिन, जब हजारों की संख्या में स्ट्रीट लाइट्स नेटवर्क में जुड़ जाती हैं, तो यह एक निश्चित आकार का वितरित कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म बन जाता है, जो कंपनी का मुख्य विक्रय बिंदु है।

इस विचार की आकर्षण यह है कि यह मौजूदा शहरी इंफ्रास्ट्रक्चर को नए सिरे से परिभाषित करता है। स्ट्रीट लाइट्स पहले से ही कई शहरों में मौजूद हैं, और इन्हें लोगों और वाहनों के पास स्थापित किया जाता है, जिससे बिजली, संचार और सुरक्षा के साथ अच्छा तालमेल होता है। यदि इनमें सौर ऊर्जा और AI प्रोसेसिंग जोड़ दी जाए, तो सड़कें, पार्किंग स्थल और स्कूलों के आसपास के क्षेत्र केवल प्रकाश व्यवस्था नहीं, बल्कि वितरित डिजिटल आधार बन सकते हैं।

हालांकि, यहां महत्वपूर्ण यह है कि "AI प्रोसेसिंग का क्या कार्य होगा"। स्ट्रीट लाइट्स के अंदर के छोटे कंप्यूटर, नवीनतम बड़े भाषा मॉडल को शुरू से सीखने जैसे भारी प्रोसेसिंग कार्य नहीं कर सकते। विशेषज्ञों के अनुसार, सबसे भारी AI लर्निंग और बड़े पैमाने पर अनुमान के लिए अभी भी केंद्रीकृत उच्च प्रदर्शन वाले डेटा सेंटर की आवश्यकता होगी।

iLamp के लिए व्यावहारिक रूप से उपयुक्त कार्य छोटे पैमाने पर और स्थल के निकट प्रोसेसिंग हैं। उदाहरण के लिए, ट्रैफिक वॉल्यूम का पता लगाना, नंबर प्लेट पहचान, पार्किंग उल्लंघन का निर्धारण, सुरक्षा कैमरा फुटेज का प्रारंभिक विश्लेषण, सार्वजनिक Wi-Fi की पेशकश, सेंसर जानकारी की प्रोसेसिंग आदि। यानी, यह विशाल AI को प्रतिस्थापित करने के बजाय, शहर के छोर पर "एज AI" केंद्र के रूप में कार्य करने की संभावना है।

कात्सिना राज्य का लक्ष्य "प्रकाश, सुरक्षा, संचार, आय" का एकीकरण

कात्सिना राज्य के लिए, यह योजना केवल स्ट्रीट लाइट्स की स्थापना नहीं है। रिपोर्ट के अनुसार, iLamp न केवल सार्वजनिक प्रकाश व्यवस्था में सुधार करेगा, बल्कि सार्वजनिक Wi-Fi, ब्लूटूथ कनेक्शन, ट्रैफिक निगरानी, सुरक्षा, इंफ्रास्ट्रक्चर सुरक्षा, और AI प्रोसेसिंग क्षमता की बाहरी बिक्री भी शामिल है। राज्य सरकार के अधिकारियों ने इसे अफ्रीकी महाद्वीप में एकमात्र वितरित AI डेटा सेंटर के रूप में स्थान देने की योजना बनाई है, जो सुरक्षा में सुधार और सार्वजनिक सेवाओं की उन्नति के लिए भी जोड़ना चाहता है।

अफ्रीका के कई क्षेत्रों में, बिजली ग्रिड की स्थिरता, संचार इंफ्रास्ट्रक्चर, सुरक्षा, और सार्वजनिक सेवाओं की स्थापना एक चुनौती है। दूसरी ओर, सौर ऊर्जा संसाधन प्रचुर मात्रा में हैं, और मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर को एक छलांग में आधुनिक बनाने की संभावना भी बड़ी है। जैसे स्मार्टफोन भुगतान और मोबाइल संचार ने बैंक शाखाओं और स्थिर टेलीफोन नेटवर्क की कमी को पूरा किया है, AI इंफ्रास्ट्रक्चर में भी "पारंपरिक बड़े पैमाने के उपकरणों की प्रतीक्षा किए बिना, वितरित रूप से फैलाने" का विचार एक निश्चित तर्कसंगतता रखता है।

Conflow ने कात्सिना राज्य में एक असेंबली फैक्ट्री स्थापित करने की योजना भी प्रस्तुत की है। यदि यह स्थानीय रोजगार, रखरखाव कर्मियों का विकास, और संबंधित उद्योगों के संग्रहण में योगदान देता है, तो यह केवल एक आयात परियोजना नहीं, बल्कि क्षेत्रीय औद्योगिक नीति के रूप में भी अर्थपूर्ण होगा। उपकरणों की स्थापना के बाद समाप्त नहीं होता, बल्कि इसे दीर्घकालिक रूप से संचालित, मरम्मत और अपडेट करने की प्रणाली को स्थानीय स्तर पर कितना छोड़ा जा सकता है, यह सफलता या असफलता को निर्धारित करेगा।

इसके अलावा, राज्य को iLamp की AI प्रोसेसिंग क्षमता को बाहरी कंपनियों को किराए पर देकर आय प्राप्त करने की योजना है। कहा जाता है कि तीन साल बाद Conflow को आय का 20% प्राप्त होगा। यह "महंगे सार्वजनिक उपकरण" से "आय उत्पन्न करने वाले सार्वजनिक इंफ्रास्ट्रक्चर" में स्ट्रीट लाइट्स को बदलने का प्रयास भी कहा जा सकता है।

हालांकि, यहां भी बड़ी अनिश्चितता है। AI कंपनियां कितनी हद तक स्ट्रीट लाइट्स में वितरित प्रोसेसिंग क्षमता खरीदेंगी? संचार विलंब और स्थिरता पर्याप्त हैं या नहीं? विफलता के समय मेंटेनेंस लागत कौन वहन करेगा? सौर ऊर्जा उत्पादन मौसम और स्थापना पर्यावरण के साथ बदलता है, इस स्थिति में प्रोसेसिंग क्षमता को कितनी स्थिरता से प्रदान किया जा सकता है? व्यापार मॉडल के रूप में यह आकर्षक दिखता है, लेकिन वास्तविक आय क्षमता अभी भी परीक्षण के चरण में है।

विशाल डेटा सेंटर का विकल्प या पूरक?

इस तकनीक को समझने के लिए सबसे महत्वपूर्ण यह है कि इसे "पारंपरिक डेटा सेंटर का विकल्प" के रूप में देखा जाए या "पूरक" के रूप में।

AI मॉडल के शिक्षण के लिए, भारी मात्रा में डेटा को तेजी से प्रोसेस करना आवश्यक होता है। GPU के बीच अत्यंत कम विलंबता के साथ संचार, कूलिंग, पावर, और नेटवर्क का उच्च स्तर पर अनुकूलित होना आवश्यक है, अन्यथा बड़े पैमाने पर शिक्षण प्रोसेसिंग कठिन हो जाती है। जब स्ट्रीट लाइट्स व्यापक रूप से वितरित होती हैं, तो उनकी दूरी के कारण, चिप्स के बीच तेजी से सिंक्रोनाइजेशन के लिए यह उपयुक्त नहीं होता।

इसलिए, iLamp को "OpenAI या Google के विशाल AI सुविधाओं को प्रतिस्थापित करने" के रूप में सोचना वास्तविक नहीं है। बल्कि, इसे सड़क, स्कूल, अस्पताल, पार्किंग स्थल, सार्वजनिक सुविधाओं आदि के स्थल पर उत्पन्न होने वाली हल्की AI प्रोसेसिंग को संभालने और आवश्यकता के अनुसार बड़े पैमाने पर डेटा सेंटर के साथ सहयोग करने वाले सहायक इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में देखा जाना चाहिए।

उदाहरण के लिए, कैमरा फुटेज को सभी केंद्रीय सर्वर पर भेजने के बजाय, स्ट्रीट लाइट्स पर "क्या कोई असामान्यता है", "क्या वाहन की गति अधिक है", "क्या लोगों की आवाजाही सामान्य से अलग है" जैसे प्रारंभिक निर्णय किए जाएं। केवल आवश्यक जानकारी को केंद्रीय सर्वर पर भेजने से संचार मात्रा को कम किया जा सकता है और प्रतिक्रिया भी तेज हो सकती है। यह एज कंप्यूटिंग के विशिष्ट लाभ हैं।

दूसरी ओर, यदि स्ट्रीट लाइट्स को AI प्रोसेसिंग केंद्र बनाया जाता है, तो साइबर सुरक्षा और भौतिक सुरक्षा दोनों अनिवार्य होंगे। यदि शहर में 50,000 महंगे चिप्स वाले उपकरण लगाए जाते हैं, तो चोरी, विनाश, और छेड़छाड़ के जोखिम से बचा नहीं जा सकता। Conflow ने यह समझाया है कि यदि चिप्स को अवैध रूप से हटाया जाता है, तो वे उपयोग नहीं किए जा सकते, लेकिन यह पर्याप्त है या नहीं, यह वास्तविक संचालन में परीक्षण किया जाएगा।

इसके अलावा, चूंकि स्ट्रीट लाइट्स सार्वजनिक स्थानों पर स्थापित की जाती हैं, उपकरण की स्वामित्व, डेटा के प्रबंधक, वीडियो की भंडारण अवधि, तृतीय पक्ष को प्रदान की जाने वाली सीमा, विफलता के समय की जिम्मेदारी, निवासियों को स्पष्टीकरण आदि, तकनीकी के अलावा संस्थागत डिजाइन महत्वपूर्ण होगा। स्मार्ट सिटी के असफल उदाहरणों में से अधिकांश तकनीकी की कमी के कारण नहीं, बल्कि निवासियों का विश्वास प्राप्त नहीं करने के कारण होते हैं।

निगरानी कैमरा के रूप में चेहरा

iLamp योजना में सबसे अधिक चर्चा का विषय AI निगरानी कार्यक्षमता हो सकता है। रिपोर्टों में कहा गया है कि नाइजीरिया में स्थापित होने वाली स्ट्रीट लाइट्स में पार्किंग उल्लंघन, गति उल्लंघन, सीट बेल्ट न पहनने जैसी चीजों का पता लगाने के लिए AI कैमरे होंगे। इसके अलावा, भविष्य में वांछित अपराधियों या लापता व्यक्तियों की पहचान के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करने की संभावना का भी उल्लेख किया गया है।

सुरक्षा उपायों और यातायात सुरक्षा के दृष्टिकोण से, ऐसी कार्यक्षमताएं आकर्षक लग सकती हैं। यह दुर्घटनाओं को कम कर सकता है, अपराध को रोक सकता है, और पुलिस या प्रशासन की प्रतिक्रिया को तेज कर सकता है। सार्वजनिक Wi-Fi और प्रकाश व्यवस्था में सुधार के साथ संयोजन करने पर, निवासियों की जीवन सुविधा भी बढ़ सकती है।

हालांकि, वही तकनीक निगरानी समाज के द्वार भी खोल सकती है। कौन कहां चला गया, कौन सी गाड़ी कब गुजरी, कौन सभा में शामिल हुआ, कौन सा चेहरा कैमरे में रिकॉर्ड हुआ। यदि ऐसी जानकारी बड़े पैमाने पर एकत्र की जाती है, तो इसे सुरक्षा उद्देश्यों से परे भी उपयोग किया जा सकता है।

विशेष रूप से चेहरे की पहचान तकनीक में गलत पहचान, विशेषताओं के आधार पर सटीकता में अंतर, शक्ति के दुरुपयोग, विरोध और राजनीतिक गतिविधियों पर दबाव जैसे मुद्दे शामिल होते हैं। सार्वजनिक स्थानों पर स्थापित AI कैमरे निवासियों को "इस्तेमाल न करने" का विकल्प नहीं देते। स्मार्टफोन ऐप्स को हटाया जा सकता है, लेकिन सड़क की स्ट्रीट लाइट्स से बचना मुश्किल होता है।

Conflow ने कहा है कि इसे संबंधित अधिकारियों के सहयोग और कानून के पालन के तहत ही लागू किया जाएगा। हालांकि, केवल कानून का पालन पर्याप्त नहीं हो सकता। महत्वपूर्ण यह है कि निवासियों को पहले से क्या सूचित किया गया है, कौन सा डेटा एकत्र किया जा रहा है, किसे एक्सेस है, आपत्ति दर्ज करने की संभावना है, और स्वतंत्र ऑडिट है या नहीं। AI स्ट्रीट लाइट्स सार्वजनिक लाभ में योगदान करती हैं या निगरानी की सामान्य स्थिति में बदलती हैं, यह इस गवर्नेंस पर निर्भर करता है।

सोशल मीडिया पर "भविष्य की भावना" और "निगरानी के प्रति सतर्कता" का एक साथ प्रसार

सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाएं देखें, तो इस खबर को दो प्रमुख दिशाओं में लिया जा रहा है।

एक दिशा में, अफ्रीका से उभरते हुए उन्नत इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में इसे उम्मीद के साथ देखा जा रहा है। LinkedIn पर, कात्सिना राज्य के 50,000 सौर ऊर्जा AI स्ट्रीट लाइट्स को लागू करने की योजना को वितरित AI कंप्यूटिंग, सार्वजनिक Wi-Fi, AI निगरानी, और ऑफ-ग्रिड संचालन के संयोजन के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है। पोस्ट्स में "Nigerian Innovation", "Solar Energy", "Smart Infrastructure", "Africa Tech" जैसे हैशटैग का उपयोग किया जा रहा है, जो अफ्रीका की तकनीकी नवाचार को सकारात्मक रूप से देख रहे हैं।

X पर भी, टेक मीडिया और अफ्रीका बिजनेस अकाउंट्स ने इसे साझा किया है कि कात्सिना राज्य अफ्रीका का पहला राज्य-स्तरीय वितरित AI डेटा सेंटर होगा। इस तरह की पोस्ट्स ने इस बात पर जोर दिया है कि नाइजीरिया का एक स्थानीय सरकार नई तरीके से AI इंफ्रास्ट्रक्चर प्रतिस्पर्धा में भाग ले रही है, जो पहले यूरोप, अमेरिका, या चीन का केंद्र था।

Facebook पर भी, नाइजीरिया के घरेलू मीडिया और क्षेत्रीय समाचार पृष्ठों ने इस समझौते को प्रस्तुत किया है। विशेष रूप से "50,000", "सौर ऊर्जा", "AI", "स्मार्ट राज्य" जैसे शब्द आसानी से फैलते हैं, और इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश या सुरक्षा सुधार की उम्मीद को बढ़ाते हैं। बिजली की कमी या स्ट्रीट लाइट की कमी से जूझ रहे क्षेत्रों के लिए, सौर ऊर्जा से आत्मनिर्भर प्रकाश और संचार सुविधाएं काफी व्यावहारिक आकर्षण रखती हैं।

दूसरी ओर, सोशल मीडिया पर चिंता के रूप में निगरानी और व्यवहार्यता की बात आती है। AI कैमरे, नंबर प्लेट पहचान, चेहरे की पहचान, उल्लंघन का पता लगाने जैसी सुविधाएं, भले ही सुरक्षा या यातायात सुरक्षा के लिए बताई जाती हों, निवासियों की गतिविधियों को लगातार रिकॉर्ड करने की प्रणाली की तरह दिखती हैं। विशेष रूप से, राजनीतिक तनाव या सुरक्षा उपायों पर जोर दिए गए क्षेत्रों में, निगरानी तकनीक का उपयोग कैसे किया जाएगा, इस पर चिंता अधिक होती है।

इसके अलावा, "क्या स्ट्रीट लाइट वास्तव में डेटा सेंटर बन सकती हैं" जैसी तकनीकी शंकाएं भी हैं। सोशल मीडिया पर, ऐसे भविष्य के इंफ्रास्ट्रक्चर की घोषणा के प्रति, प्रचार पहले से ही आगे बढ़ रहा है, वास्तविक प्रोसेसिंग क्षमता या आय क्षमता कितनी जांची गई है, इस पर विचार किया जाता है। विशेष रूप से AI से संबंधित घोषणाओं में, "AI" शब्द जोड़कर इसे अत्यधिक उन्नत दिखाने के उदाहरण कम नहीं हैं, इसलिए ठंडे दिमाग से जांच की आवश्यकता है।

वर्तमान में उपलब्ध सार्वजनिक सोशल मीडिया पोस्ट्स में, समाचार साझा करने या उम्मीद जताने वाली पोस्ट्स ही प्रमुख हैं, और विस्तृत नागरिक टिप्पणियां या बड़े पैमाने पर विरोध आंदोलन दिखाई नहीं दे रहे हैं। हालांकि, तकनीकी के संदर्भ में सोचें, तो जैसे-जैसे कार्यान्वयन ठोस होता जाएगा, गोप