हंट्सविले (यूएएच) में अलबामा विश्वविद्यालय में एक डॉक्टरेट उम्मीदवार एक के प्रमुख लेखक हैंअध्ययनमेंइंटरनेशनल जर्नल ऑफ़ प्रोडक्शन रिसर्चआपदा के पीड़ितों को बाहरी सहायता और समर्थन से जोड़ने के लिए महत्वपूर्ण संचार प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ सोशल मीडिया प्लेटफार्मों का लाभ उठाने के तरीकों की जांच करना।

विश्व विजय कुमार, पीएच.डी.यूनिवर्सिटी ऑफ अलबामा सिस्टम के एक भाग, UAH में औद्योगिक और सिस्टम इंजीनियरिंग और इंजीनियरिंग प्रबंधन के छात्र ने साथी UAH सह-शोधकर्ताओं डॉ. अविमन्यु साहू और डॉ. सैम्पसन घोलस्टन के साथ-साथ कुमार के गुरु, डॉ. शिवा के. बालासुब्रमण्यम के साथ मिलकर काम किया।इस पहल का समर्थन करने के लिए इलिनोइस इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी की ओर से।

परियोजना के लिए, टीम ने एक्स से डेटा का उपयोग किया, जिसे पहले ट्विटर के नाम से जाना जाता था, दो छह-सप्ताह की समय अवधि और सीओवीआईडी ​​​​-19 महामारी के दौरान दो देशों से: संयुक्त राज्य अमेरिका में मार्च-अप्रैल 2020 जब महामारी फैल गई, औरमई-जून 2021 में डेल्टा संस्करण के उछाल के दौरान भारत।

में व्यवधानस्वास्थ्य देखभालइन अवधियों के दौरान आपूर्ति श्रृंखलाओं के कारण फेस मास्क और दवाओं से लेकर गहन देखभाल वाले रोगियों के लिए वेंटिलेटर तक आवश्यक उपकरणों की भारी कमी हो रही थी।

"मेरा जन्म और पालन-पोषण भारत के ग्रामीण इलाके, नेपाल सीमा के पास, बिहार के सीतामढी में हुआप्राकृतिक आपदाएंजैसे कि हिमालयी नदियों से बाढ़ अक्सर आती रहती है," कुमार कहते हैं।

"ये बाढ़ मीलों तक फैल सकती है, जिससे हजारों लोग अपने घरों में फंस सकते हैं, जिन्हें स्वास्थ्य देखभाल और भोजन के साथ-साथ बचाव कार्यों के लिए तत्काल मदद की आवश्यकता है। छोटी उम्र से ही, मुझे एक ऐसा ढांचा विकसित करने के लिए प्रेरित किया गया था जो जरूरतमंद लोगों को सक्षम बनाएगा।दुनिया और संबंधित अधिकारियों को अपनी आवश्यकताओं के बारे में बताएं ताकि वे समय पर आपदा पीड़ितों की सहायता के लिए समन्वय कर सकें।"

2020 में COVID-19 महामारी ने एक अलग तरह की आपदा प्रस्तुत की, जिसने दुनिया भर में अरबों लोगों को प्रभावित किया और वैश्विक स्वास्थ्य देखभाल आपूर्ति श्रृंखलाओं में महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर किया।परीक्षण किट, ऑक्सीजन सिलेंडर और अस्पताल के बिस्तर जैसी आवश्यक आपूर्ति की गंभीर कमी ने कुशल संसाधन आवंटन की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डालावास्तविक समय की जानकारी.

कुमार कहते हैं, "इस स्थिति ने यह पता लगाने के लिए मेरी प्रारंभिक प्रेरणा को फिर से जागृत किया कि तेजी से आपदा प्रतिक्रिया के लिए और संकट के दौरान स्वास्थ्य और आपूर्ति चुनौतियों को कम करने के लिए सोशल मीडिया और एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है।""मैंने इस विचार पर अपने पीएच.डी. अकादमिक सलाहकार डॉ. साहू के साथ चर्चा की।"

इसके बाद हुए शोध में एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके अनिवार्य जानकारी की पहचान करने के लिए 3.9 मिलियन ट्वीट्स से जानकारी को पार्स करने के लिए चार-चरणीय प्रक्रिया प्रस्तुत की गई और एल्गोरिदम विकसित किया गया।

ट्विटर पोस्ट के भीतर कीवर्ड की पहचान यह इंगित करने के लिए की गई थी कि किन ट्वीट्स में महामारी आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों से संबंधित जानकारी शामिल थी और उन्हें सामग्री विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए संसाधित किया गया था।ट्वीट्स को "अनिवार्य" या मदद के लिए कार्रवाई योग्य दलीलों और "गैर-अनिवार्य", गैर-कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करने वाले के रूप में वर्गीकृत किया गया था।

विश्लेषण किए गए डेटा में सहायता कार्यों के समन्वय की सुविधा के लिए जियो-टैग जानकारी की कमी वाले महत्वपूर्ण ट्वीट्स की भौगोलिक स्थिति का भी अनुमान लगाया गया है।

इसके अतिरिक्त, शोधकर्ताओं ने आपदा स्थितियों के दौरान कई स्वास्थ्य देखभाल आपूर्ति श्रृंखला चुनौतियों की पहचान की है जो भविष्य के अनुसंधान के लिए फोकस हैं।

विषयों में जरूरतमंद लोगों का भू-स्थान शामिल था जिन्होंने अपने स्थान की पहचान किए बिना सोशल मीडिया पर अपनी चिंताएँ पोस्ट कीं;COVID-19 वैक्सीन आपूर्ति का पूर्वानुमान;स्वास्थ्य और खाद्य आपूर्ति की उपलब्धता का पूर्वानुमान लगाना;अन्य सोशल मीडिया (उदाहरण के लिए, फेसबुक, इंस्टाग्राम इत्यादि) का उपयोग करना और यह पता लगाना कि ये सुधार तूफान और भूकंप जैसी अन्य आपदा घटनाओं पर कहां लागू होंगे।

कुमार ने निष्कर्ष निकाला, "हम एक प्लेटफ़ॉर्म/टूल विकसित करने की भी योजना बना रहे हैं जो आपदा की घटनाओं से सोशल मीडिया पोस्ट को स्कैन करेगा और मांग और आपूर्ति के मुद्दों और उनके भू-स्थान वाले लोगों की मदद का अनुरोध करने की वास्तविक समय रिपोर्ट तैयार करेगा।"