Overhead Transmission Line Fragility, Climate-Induced Risks and Geospatial Artificial Intelligence: A Systematic Bibliometric Review

महाद्वीपों में फैली बिजली की तारों के एक विशाल, अदृश्य जाल की कल्पना करें, जो हमारे घरों को रोशन करने और हमारे शहरों को शक्ति देने वाली बिजली ले जाती है। दशकों से, इंजीनियरों ने इन लाइनों को उस मौसम का सामना करने के लिए डिज़ाइन किया है जिसे वे जानते थे: सामान्य तूफान, सामान्य गर्मी और मानक हवाएं। लेकिन दुनिया बदल रही है। जलवायु बदल रही है, जो अधिक बार और अधिक गंभीर चरम स्थितियां ला रही है—तीव्र हीटवेव, भयंकर तूफान और उग्र जंगल की आग—जिन्हें संभालने के लिए ये पुराने डिज़ाइन कभी नहीं बनाए गए थे। जब ये लाइनें विफल होती हैं, तो परिणाम केवल रोशनी का टिमटिमाना नहीं होता; यह व्यापक ब्लैकआउट, आर्थिक नुकसान और समुदायों के लिए सुरक्षा का खतरा होता है। इस महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की रक्षा के लिए, वैज्ञानिक एक शक्तिशाली नए उपकरण की ओर मुड़ रहे हैं: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। यह तकनीक डेटा की विशाल मात्रा से सीख सकती है कि कोई लाइन कब और कहाँ टूट सकती है, लेकिन इसे प्रभावी ढंग से काम करने के लिए इसके आसपास के वातावरण की जटिल कहानी को समझने की आवश्यकता है।

दक्षिण अफ्रीका के प्रिटोरिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह जांचने के लिए काम शुरू किया कि वैज्ञानिक दुनिया इन दो दुनियाओं को कितनी अच्छी तरह जोड़ रही है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उच्च-तकनीकी अध्ययन और जलवायु परिवर्तन की भौतिक वास्तविकता। उन्होंने एक व्यवस्थित समीक्षा (सिस्टमैटिक रिव्यू) आयोजित की, जो 2004 से 2026 के बीच प्रकाशित हजारों वैज्ञानिक शोध पत्रों की एक व्यवस्थित खोज थी। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या शोधकर्ता कंप्यूटर मॉडल जो लाइनों की विफलता की भविष्यवाणी करते हैं, उन्हें मौसम और भूगोल के वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ सफलतापूर्वक जोड़ रहे हैं। उन्होंने वैश्विक रुझानों, शोध कौन कर रहा है, और किन विषयों पर सबसे अधिक चर्चा की जा रही है, इसका अध्ययन किया। वे जानना चाहते थे कि क्या बनाए जा रहे उपकरण वास्तव में बिजली कंपनियों को बदलते जलवायु के अनुकूल जीवित रहने में मदद करने के लिए तैयार हैं।

शोधकर्ताओं ने पाया कि यह परिदृश्य तेजी से बढ़ रहा है लेकिन खंडित बना हुआ है। इस विषय पर अध्ययनों की संख्या हाल के वर्षों में, विशेष रूप से 2022 के बाद से, काफी बढ़ी है, जो दोषों (फॉल्ट्स) का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने में बढ़ती रुचि से प्रेरित है। हालांकि, समीक्षा ने एक महत्वपूर्ण अंतर प्रकट किया। जबकि एआई (AI), फॉल्ट डायग्नोसिस और पावर-सिस्टम इंजीनियरिंग पर शोध का मजबूत प्रभुत्व है, जलवायु, पर्यावरण और भू-विज्ञान के दृष्टिकोण का एकीकरण सीमित है। अधिकांश अध्ययन केवल एक ही पहलू पर ध्यान केंद्रित करते हैं। कुछ पूरी तरह से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग पक्ष पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें टूटे हुए तार का पता लगाने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया जाता है, जबकि अन्य मौसम के पक्ष को देखते हैं, जो यह अध्ययन करते हैं कि हवा या गर्मी एक टावर पर कितना तनाव डालती है। बहुत कम अध्ययन इन दृष्टिकोणों को एक एकल, पूर्ण चित्र में सफलतापूर्वक समाहित कर पाते हैं जो यह स्पष्ट करता है कि जलवायु और पर्यावरण मिलकर विफलता कैसे पैदा करते हैं।

यह विच्छेद केवल शैक्षणिक रुचि का मामला नहीं है; इसके वास्तविक दुनिया में परिणाम होते हैं। विश्लेषण से पता चला कि शोध कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में अत्यधिक केंद्रित है, जिसमें चीन, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूनाइटेड किंगडम अग्रणी हैं। इसके विपरीत, अफ्रीकी महाद्वीप, जहाँ लचीली बिजली प्रणालियों की आवश्यकता अत्यंत महत्वपूर्ण है और जहाँ जलवायु तेजी से बदल रही है, वैश्विक अनुसंधान मानचित्र में कम प्रतिनिधित्व पाता है। लेखकों ने उल्लेख किया कि जबकि दक्षिण अफ्रीका की बिजली उपयोगिता, एस्कॉम (Eskom), हजारों किलोमीटर की लाइनों का प्रबंधन करती है जो तेजी से चरम मौसम के प्रति संवेदनशील हो रही हैं, इस क्षेत्र के विशिष्ट चुनौतियों को संबोधित करने वाला बहुत कम शोध प्रकाशित हुआ है। यह एक खतरनाक अंध बिंदु छोड़ देता है, क्योंकि साहित्य खंडित है और इसमें व्यापक एंड-टू-एंड जियोस्पेशियल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Geo-AI) फ्रेमवर्क का अभाव है जो ओवरहेड ट्रांसमिशन लाइन की विश्वसनीयता पर जलवायु और पर्यावरणीय चरों के संचयी बहु-संकट प्रभावों को पर्याप्त रूप से संबोधित कर सके।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि विफलता की भविष्यवाणी करने के मौजूदा तरीके अक्सर बहुत सरल होते हैं। कई मौजूदा मॉडल एक एकल घटना को देखते हैं, जैसे कि एक तूफान या एक हीटवेव, बजाय इसके कि बदलते हालातों के कारण वर्षों तक होने वाले संचयी नुकसान को समझें। वे पर्यावरण को एक पृष्ठभूमि कारक के रूप में देखते हैं, न कि इस कहानी के केंद्रीय पात्र के रूप में कि कोई लाइन क्यों विफल होती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि हालांकि डीप लर्निंग और डिजिटल ट्विन्स (वास्तविक दुनिया की प्रणालियों की नकल करने वाले आभासी मॉडल) जैसे उन्नत उपकरण मौजूद हैं, लेकिन इनका उपयोग अभी तक इस तरह नहीं किया जा रहा है जो प्राकृतिक दुनिया के जटिल और अव्यवस्थित डेटा को पूरी तरह से एकीकृत कर सके। परिणाम स्वरूप, खंडित अध्ययनों का एक संग्रह मिलता है जो पहेली के टुकड़े तो देते हैं, लेकिन पूरी तस्वीर नहीं।

अंततः, पेपर यह निष्कर्ष निकालता है कि यह क्षेत्र एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। स्मार्ट, अधिक लचीले पावर ग्रिड बनाने की तकनीक मौजूद है, लेकिन वैज्ञानिक समुदाय ने जलवायु विज्ञान के डेटा को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एल्गोरिदम से जोड़ने के लिए आवश्यक सेतु बनाने में अभी तक सफलता प्राप्त नहीं की है। लेखक तर्क देते हैं कि भविष्य में बिजली प्रणालियों के जीवित रहने के लिए, हमें एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो पर्यावरण और तकनीक को एक परस्पर जुड़े हुए तंत्र के रूप में देखता हो। इसका अर्थ ऐसे फ्रेमवर्क विकसित करना है जो यह ट्रैक कर सकें कि गर्मी, हवा और वनस्पतियों का संयोजन समय के साथ एक लाइन को कैसे कमजोर करता है, और फिर विफलता होने से पहले रखरखाव के मार्गदर्शन के लिए उस ज्ञान का उपयोग कर सकें। जब तक यह एकीकरण नहीं होता, जलवायु परिवर्तन के विरुद्ध हमारे पावर ग्रिड को सुरक्षित करने का वैश्विक प्रयास अधूरा रहेगा, जिससे कई समुदाय अगले बड़े तूफान के प्रति असुरक्षित रह जाएंगे।