29 वर्षीय चार्ल्स ब्रोहिरी ने वेस्टमिंस्टर मजिस्ट्रेट अदालत में दो साल की अवधि में बिना वैध टिकट के यात्रा करने के 112 मामलों में अपना अपराध स्वीकार कर लिया, जिसके चलते उन्हें अपनी हरकतों के लिए जेल भी हो सकती है। अदालत के बयानों के अनुसार, बिना चुकाए गए किराए और संबंधित कानूनी खर्चों की राशि £18,000 से अधिक है।

यह मामला परिवहन नेटवर्क द्वारा किराया चोरी से निपटने में आने वाली चुनौतियों को उजागर करता है, एक ऐसी समस्या जिसके कारण रेल उद्योग को सालाना लाखों का नुकसान होता है। जहां किराया निरीक्षण के पारंपरिक तरीके मानव कंडक्टरों और टिकट बैरियरों पर निर्भर करते हैं, वहीं कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति अधिक कुशल और व्यापक पहचान के लिए संभावित समाधान प्रदान करती है।

एआई-संचालित सिस्टम यात्री व्यवहार में पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं, उन विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं जो किराया चोरी का संकेत दे सकती हैं। ये सिस्टम अक्सर कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते हैं, जो एआई का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटरों को छवियों को "देखने" और समझने में सक्षम बनाता है, ताकि स्टेशन प्लेटफार्मों और ट्रेन डिब्बों की निगरानी की जा सके। वीडियो फीड का विश्लेषण करके, एल्गोरिदम उन व्यक्तियों का पता लगा सकते हैं जो टर्नस्टाइल कूदते हैं, भुगतान करने वाले यात्रियों के पीछे दुबकते हैं, या अन्य संदिग्ध व्यवहार प्रदर्शित करते हैं।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग मॉडल को संभावित किराया चोरों की भविष्यवाणी करने के लिए यात्रा पैटर्न के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। ये मॉडल दिन के समय, मार्ग और यात्री जनसांख्यिकी जैसे कारकों पर विचार करते हैं ताकि उन व्यक्तियों की पहचान की जा सके जिनके बिना टिकट यात्रा करने की अधिक संभावना है। यह भविष्य कहनेवाला क्षमता परिवहन अधिकारियों को संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से तैनात करने, उन क्षेत्रों और समयों को लक्षित करने की अनुमति देती है जहां किराया चोरी सबसे अधिक प्रचलित है।

किराया चोरी का पता लगाने में एआई के उपयोग से गोपनीयता और संभावित पूर्वाग्रह के संबंध में नैतिक विचार उठते हैं। आलोचकों का तर्क है कि इस तरह के सिस्टम कुछ जनसांख्यिकीय समूहों को असमान रूप से लक्षित कर सकते हैं, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण प्रवर्तन हो सकता है। इन जोखिमों को कम करने के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एआई एल्गोरिदम को विविध और प्रतिनिधि डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाए, और उनके प्रदर्शन की नियमित रूप से पूर्वाग्रह के लिए निगरानी की जाए। पारदर्शिता और जवाबदेही भी आवश्यक है, जिसमें डेटा कैसे एकत्र किया जाता है, उपयोग किया जाता है और संग्रहीत किया जाता है, इस पर स्पष्ट दिशानिर्देश हों।

परिवहन नेटवर्क में एआई की तैनाती स्वचालन और डेटा-संचालित निर्णय लेने की एक व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा है। जैसे-जैसे एआई तकनीक का विकास जारी है, यह परिवहन प्रणालियों की दक्षता, सुरक्षा और स्थिरता में सुधार करने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। हालांकि, इन प्रौद्योगिकियों के नैतिक और सामाजिक निहितार्थों को संबोधित करना महत्वपूर्ण है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उनका उपयोग जिम्मेदारी से और सभी के लाभ के लिए किया जाए।

ब्रोहिरी को अगले महीने सजा सुनाई जानी है। उनके मामले का परिणाम एक मिसाल कायम कर सकता है कि अदालतें सीरियल किराया चोरों से कैसे निपटती हैं और परिवहन अधिकारियों द्वारा इस मुद्दे से निपटने के लिए एआई-आधारित समाधानों को अपनाने को प्रभावित कर सकती हैं।