ਬੰਗਲੌਰ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਪੁਲਿਸ ਨੇ 'ਨੰਮਾ 112' ਹੈਲਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ VANKI ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਤ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਆਬਾਦੀ ਲਈ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ, 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹਿਲ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰਮਾਂ Aeos Labs ਅਤੇ Monday Ventures ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਬੰਗਲੌਰ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਪੁਲਿਸ ਨੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ VANKI, ਜਾਂ ਮਲਟੀਲਿੰਗੁਅਲ ਵੌਇਸ AI ਫਾਰ ਨੇਸ਼ਨਵਾਈਡ ਕੀ ਇੰਟਰਵੈਨਸ਼ਨਜ਼, ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI-ਅਧਾਰਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸ਼ਹਿਰ ਦੀ ਨੰਮਾ 112 ਹੈਲਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਡਿਸਪੈਚਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਕਟਕਾਲੀਨ ਪਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪਹਿਲ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਨੀਪੁਰੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਨਿਵਾਸੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡਿਸਟਰੈਸ ਕਾਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਮੌਜੂਦਾ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਹ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅੰਤਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬੰਗਲੌਰ ਪੁਲਿਸ ਨੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰਮਾਂ Aeos Labs ਅਤੇ Monday Ventures ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਭਾਰਤੀ ਖੇਤਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕੇ।
ਸਿਸਟਮ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬੰਗਾਲੀ, ਗੁਜਰਾਤੀ, ਉੜੀਆ, ਮਨੀਪੁਰੀ, ਕਸ਼ਮੀਰੀ, ਨੇਪਾਲੀ, ਅਸਾਮੀ, ਸਪੈਨਿਸ਼, ਫ੍ਰੈਂਚ ਅਤੇ ਅਰਬੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਕੇ, ਪੁਲਿਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਨਾਲ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਗੈਰ-ਕੰਨੜ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਹਿੰਦੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕੇ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੰਗਲੌਰ ਦੀ ਵੱਡੀ, ਵਿਭਿੰਨ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਭਾਰਤ ਅਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਨਿਵਾਸੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਸੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਬਿਜ਼ਨਸ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ, ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ, Aeos Labs ਅਤੇ Monday Ventures, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ, ਅਣ-ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਨੈਸ਼ਨਲ ਸਟਾਕ ਐਕਸਚੇਂਜ (NSE) ਜਾਂ ਬੰਬਈ ਸਟਾਕ ਐਕਸਚੇਂਜ (BSE) 'ਤੇ ਵਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਇਸ ਤਾਇਨਾਤੀ ਤੋਂ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਕੋਈ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਘਟਨਾ ਨਾਲ ਕੋਈ ਸਬੰਧਤ ਸਟਾਕ ਕੀਮਤ ਅੰਦੋਲਨ ਜੁੜਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਤਾਇਨਾਤੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਰਕਾਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਨਤਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਨਾਗਰਿਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ-ਸੈਕਟਰ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਰੀ ਕੇਂਦਰ ਵਧਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਾਲਤ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਤੇ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਕਸਰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਡਿਜੀਟਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸੂਚੀਬੱਧ IT ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਮੌਕੇ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਜਨਤਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਠੇਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਪਹਿਲ ਲਈ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਸਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਕੀ ਪੁਲਿਸ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਸ AI ਟੂਲ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਭਾਰਤ ਭਰ ਦੇ ਹੋਰ ਮਹਾਨਗਰ ਪੁਲਿਸ ਬਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਕਾਇਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵਿਭਿੰਨ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।