Who Pays for the Drones? A Two-Part Market for Multi-Provider UAV Edge Computin

एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ इंटरनेट का भारी काम दूर स्थित डेटा केंद्रों में नहीं, बल्कि हमारे सिर के ठीक ऊपर मंडराते छोटे, उड़ने वाले यंत्रों में होता है। ये मानव रहित हवाई वाहन, या ड्रोन, शक्तिशाली कंप्यूटरों को स्टेडियमों या आपदा क्षेत्रों जैसी भीड़भाड़ वाली जगहों पर ले जा सकते हैं, जहाँ ज़मीनी टावर अत्यधिक व्यस्त हो जाते हैं या मौजूद ही नहीं होते। वे कंप्यूटिंग शक्ति को सीधे उन लोगों तक पहुँचाते हैं जिन्हें इसकी आवश्यकता होती है, जिससे तत्काल वीडियो विश्लेषण, इंटरैक्टिव मीडिया और अन्य कार्य संभव हो पाते हैं, जिनके लिए सिग्नल के सर्वर तक जाने और वापस आने का इंतज़ार नहीं किया जा सकता। हालाँकि, इस दृष्टिकोण के साथ एक जिद्दी आर्थिक समस्या जुड़ी है: एक ड्रोन ईंधन जलाता है और अपने पुर्जों को घिसता है, केवल हवा में रहने के कारण, चाहे वह वास्तव में कोई काम कर रहा हो या नहीं। यह लागत निरंतर और अपरिहार्य है। यदि एक ड्रोन एक घंटे तक मंडराता है, तो इसमें उस पूरे घंटे के लिए पैसा खर्च होता है, भले ही वह पचास-नौ मिनट तक निष्क्रिय बैठा रहे।

यह वास्तविकता इस दृष्टि को साकार करने की कोशिश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक कठिन पहेली पैदा करती है जो ड्रोन कंप्यूटिंग सेवाएं बेचने के लिए कई कंपनियों के बीच एक बाजार बनाना चाहती है। यदि कोई कंपनी उपयोगकर्ताओं से केवल उन विशिष्ट कार्यों के लिए शुल्क लेती है जो ड्रोन पूरे करता है, तो कीमत बहुत कम होनी चाहिए ताकि ग्राहकों को आकर्षित किया जा सके। लेकिन यदि कीमत बहुत कम है, तो यह ड्रोन को हवा में रखने के भारी बिल को पूरा नहीं कर पाएगी। कंपनी हर उड़ान पर नुकसान उठाएगी। इसके विपरीत, यदि कंपनी उड़ान के समय को कवर करने के लिए कीमत बढ़ाती है, तो लागत इतनी अधिक हो जाएगी कि अधिकांश उपयोगकर्ता भुगतान करने से इनकार कर देंगे, जिससे ड्रोन बेकार उड़ता रह जाएगा। केंद्रीय प्रश्न यह है कि ड्रोन के वहाँ होने के लिए कौन भुगतान करता है, और एक निष्पक्ष प्रणाली कैसे डिज़ाइन की जाए ताकि प्रदाता व्यवसाय में बने रहें और लोगों को उनकी सेवा देने के लिए कीमतें बहुत अधिक न हों?

अमेरिकन यूनिवर्सिटी ऑफ द मिडल ईस्ट के एक शोधकर्ता ने इसी दुविधा को हल करने के लिए ड्रोन कंप्यूटिंग के बाजार को चलाने का एक नया तरीका डिजाइन और टेस्ट किया। उन्होंने केवल एक सिद्धांत प्रस्तावित नहीं किया; उन्होंने एक परिष्कृत कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया जो हजारों उपयोगकर्ताओं, कई प्रतिस्पर्धी ड्रोन कंपनियों और बैटरी की सीमाओं और सिग्नल हस्तक्षेप जैसी उड़ान की भौतिक वास्तविकताओं वाले वास्तविक दुनिया के वातावरण की नकल करता है। अपने आभासी संसार में, उन्होंने देखा कि विभिन्न मूल्य निर्धारण नियम हजारों सिम्युलेटेड घंटों में कैसे काम करते हैं, यह देखते हुए कि किसने पैसा कमाया, किसने नुकसान उठाया, और कितने कार्य समय पर पूरे हुए।

शोधकर्ता ने पहले यह सिद्ध किया कि सहज दृष्टिकोण—ड्रोन द्वारा किए गए विशिष्ट कार्यों के लिए ही उपयोगकर्ताओं से शुल्क लेना—तब काम नहीं करता जब कई प्रदाता आपस में प्रतिस्पर्धा करते हैं। एक प्रतिस्पर्धी बाजार में, कीमतें काम करने की न्यूनतम लागत तक गिर जाती हैं, जो केवल कंप्यूटर चिप को चलाने के लिए आवश्यक बिजली है। यह "सीमांत लागत" (marginal cost) बहुत मामूली है। जब शोधकर्ता ने बीस ड्रोन के साथ सिमुलेशन चलाया, तो इस दृष्टिकोण के कारण प्रदाताओं को प्रति घंटा $243 तक का नुकसान हुआ। ड्रोन उड़ रहे थे, लेकिन उनके द्वारा पूरे किए गए कार्यों से प्राप्त राजस्व ईंधन और उड़ने के कारण होने वाले टूट-फूट के खर्च को चुकाने के लिए पर्याप्त नहीं था। यदि प्रदाता प्रत्येक कार्य की कीमत में उड़ान की लागत जोड़ने का प्रयास करते, तो कीमत आसमान छू जाती, जिससे उपयोगकर्ता उनके अनुरोध रद्द कर देते, और ड्रोन फिर भी खाली सीटों के साथ उड़ते हुए नुकसान उठाते।

इसे हल करने के लिए, शोधकर्ता ने एक दो-भाग वाली प्रणाली का प्रस्ताव दिया जो तैयार रहने की लागत को काम करने की लागत से अलग करती है। इसे एक कॉन्सर्ट वेन्यू की तरह समझें: बैंड को प्रदर्शन करने के लिए तैयार रहने और उपस्थित रहने के लिए एक शुल्क मिलता है, और फिर उन्हें टिकटों की बिक्री का एक हिस्सा मिल सकता है। इस नई बाजार डिजाइन में, पहला भाग एक "क्षमता बाजार" (capacity market) है। दिन के कार्य शुरू होने से पहले, प्लेटफॉर्म ड्रोन कंपनियों को विशिष्ट स्थानों पर अपनी मशीनें उपलब्ध रखने के लिए एक शुल्क का भुगतान करता है। यह भुगतान एक विशेष नीलामी द्वारा निर्धारित किया जाता है जहाँ कंपनियाँ इस बात पर बोली लगाती हैं कि ड्रोन को उड़ाने में उन्हें कितना खर्च आता है। प्लेटफॉर्म सबसे कुशल प्रस्तावों को स्वीकार करता है और उन्हें एक उचित कीमत देता है जो अगली सबसे कुशल कंपनी द्वारा ली जाने वाली कीमत पर आधारित होती है। यह सुनिश्चित करता है कि कंपनियों को वास्तविक कार्यों की संख्या की परवाह किए बिना, उड़ान के समय के लिए मुआवजा मिले।

दूसरा भाग "कार्य नीलामी" (task auction) है। एक बार जब ड्रोन को वहां रहने के लिए भुगतान कर दिया जाता है, तो वे व्यक्तिगत नौकरियों के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। क्योंकि उनकी उड़ान की लागत पहले ही कवर हो चुकी होती है, वे बहुत कम कीमतों पर बोली लगा सकते हैं—इतनी ही जो विशिष्ट गणना के लिए बिजली के खर्च को कवर करे। इससे सिस्टम अधिक कार्यों को स्वीकार कर पाता है, जिसमें वे कार्य भी शामिल हैं जो कम मूल्यवान हैं लेकिन फिर भी महत्वपूर्ण हैं। शोधकर्ता ने पाया कि इस दो-भाग वाले दृष्टिकोण ने हर उस बेड़े के आकार (fleet size) पर प्रदाताओं को लाभदायक बनाए रखा, जिसका उन्होंने परीक्षण किया, कुछ ड्रोन से लेकर बीस ड्रोन के बेड़े तक। अपने सिमुलेशन में, इस प्रणाली ने पारंपरिक पद्धति की तुलना में प्रति घंटा कुल मूल्य में $113 से$215 अधिक उत्पन्न किया, जिसमें सभी लागतों को केवल कार्य की कीमतों के माध्यम से कवर करने का प्रयास किया गया था।

महत्वपूर्ण रूप से, अध्ययन ने दिखाया कि यह प्रणाली मजबूत है। वास्तविक दुनिया में, कोई नहीं जानता कि किसी दिए गए दिन में कितने ड्रोन की आवश्यकता होगी। शोधकर्ता ने परीक्षण किया कि क्या होता है जब ड्रोन की पेशकश की संख्या बहुत अधिक बदल जाती है। दो-भाग वाली प्रणाली ने सहजता से अनुकूलन किया; यदि बहुत अधिक ड्रोन पेश किए गए, तो क्षमता बाजार ने केवल उन्हीं के लिए भुगतान किया जिनकी वास्तव में आवश्यकता थी और अन्य को जमीन पर रहने दिया। यदि बहुत कम पेश किए गए, तो सिस्टम अभी भी कार्य करता था, बस कम संसाधनों के साथ। इसके विपरीत, पारंपरिक मूल्य निर्धारण विधियों ने या तो प्रदाताओं को भारी नुकसान पहुंचाया या उन उपयोगकर्ताओं को सेवा देने में विफल रही जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता थी।

शोधकर्ता ने यह भी खोजा कि इस प्रणाली के काम करने के लिए, "क्षमता भुगतान" (capacity payments) के लिए पैसा कहीं से आना चाहिए। सिमुलेशन ने दिखाया कि यदि उपयोगकर्ताओं को ही ड्रोन उपलब्ध कराने के लिए शुल्क देना पड़ता है, तो वे अंततः उतना अधिक भुगतान कर सकते हैं जो उनके लिए सेवा के मूल्य से अधिक हो, जिससे वे उस स्थिति से भी बदतर हो जाएंगे यदि ड्रोन वहां नहीं होते। यह सुझाव देता है कि इस तरह की प्रणाली को वास्तव में व्यवहार्य बनाने के लिए, एक तीसरे पक्ष—जैसे स्टेडियम का मालिक, नगर सरकार, या सेवा प्रायोजक—को ड्र론 की उपलब्धता के लिए वित्त पोषण करने की आवश्यकता होगी, इसे एक सार्वजनिक उपयोगिता या आवश्यक बुनियादी ढांचे की लागत के रूप में माना जाएगा।

अध्ययन ने ईमानदारी के मुद्दे को भी संबोधित किया। किसी भी बाजार में, कंपनियां बेहतर सौदा पाने के लिए अपनी लागत को गलत तरीके से प्रस्तुत करने की कोशिश कर सकती हैं। शोधकर्ता ने भुगतान नियमों को इस तरह से डिजाइन किया कि सच्चाई बताना ड्रोन कंपनियों के लिए हमेशा सबसे अच्छी रणनीति होती है। यदि कोई कंपनी उच्च भुगतान प्राप्त करने के लिए अपनी लागत को बढ़ाकर दिखाती है, तो सिस्टम के नियम यह सुनिश्चित करते हैं कि वह वास्तव में कम पैसा कमाए। इस "सत्यनिष्ठ बोली" (truthful bidding) गुण की पुष्टि हजारों सिमुलेशन रन में की गई, जहाँ एक कंपनी जिसने अपनी लागत को गलत तरीके से प्रस्तुत करने की कोशिश की, उसने वास्तविक लागत बताने वाली कंपनी की तुलना में लगातार कम पैसा कमाया।

अंततः, शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि जबकि ड्रोन उन स्थानों पर अविश्वसनीय कंप्यूटिंग शक्ति ला सकते हैं जहाँ उनकी सबसे अधिक आवश्यकता है, उड़ान के अर्थशास्त्र के लिए एक अलग तरह की सोच की आवश्यकता होती है। आप यात्री के हर कदम के लिए शुल्क लेकर हवाई टिकट की कीमत नहीं चुका सकते; आपको उड़ान के लिए भुगतान करना होगा। उपलब्धता की लागत को काम की लागत से अलग करके, शोधकर्ता ने एक ऐसा रास्ता खोजा जहाँ ड्रोन प्रदाता व्यवसाय में बने रह सकते हैं, उपयोगकर्ताओं को सस्ती और तेज़ कंप्यूटिंग मिल सकती है, और सिस्टम तब भी निष्पक्ष और कुशल रहता है जब ड्रोन की संख्या बदलती है। समाधान एक आदर्श, जादुई समाधान नहीं है जो सब कुछ मुफ्त कर दे, बल्कि एक व्यावहारिक, परीक्षित ढांचा है जो उड़ान की वास्तविक लागतों को स्वीकार करता है और एक ऐसा बाजार बनाता है जो उन्हें बनाए रख सके।