दिल्ली नगर निगम ने बिलबोर्ड को मैप करने के लिए एआई तैनात किया

दिल्ली नगर निगम (एमसीडी) ने एक पायलट कार्यक्रम शुरू किया है जो शहर भर में आउटडोर विज्ञापन स्थानों की पहचान, वर्गीकरण और मूल्य निर्धारण के लिए मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित करता है। उपग्रह इमेजरी और सड़क-स्तरीय तस्वीरों को स्कैन करके, सिस्टम एक व्यापक सूची बनाता है जिसे मौजूदा परमिट के साथ क्रॉस-रेफ़र किया जा सकता है, जिससे बिना लाइसेंस वाले प्लेसमेंट के अवसर कम हो जाते हैं। अधिकारियों को उम्मीद है कि प्रौद्योगिकी लाखों रुपये के अनुमानित राजस्व अंतर को उजागर करेगी, जिसे अपशिष्ट प्रबंधन और सार्वजनिक प्रकाश व्यवस्था जैसी शहरी सेवाओं पर पुनर्निर्देशित किया जाएगा। इस परियोजना की देखरेख एक स्थानीय तकनीकी स्टार्ट-अप के साथ साझेदारी में निगम के वित्त विभाग द्वारा की जा रही है।

संस्थागत घर्षण तब उभरा है जब विज्ञापन उद्योग नए मूल्यांकन मॉडल की पारदर्शिता पर सवाल उठाता है, यह तर्क देते हुए कि एल्गोरिथम मूल्यांकन पैदल यातायात और दृश्यता जैसे प्रासंगिक कारकों को नजरअंदाज कर सकता है। मौजूदा विज्ञापनदाताओं ने शुल्क समायोजन निर्धारित करने वाले मानदंडों पर स्पष्टीकरण की मांग करते हुए औपचारिक आपत्तियां दर्ज कराई हैं। इस बीच, एमसीडी की कानूनी टीम डिजिटल ऑडिट ट्रेल को समायोजित करने के लिए संशोधित लाइसेंसिंग नियमों का मसौदा तैयार कर रही है, एक ऐसा कदम जो अन्य भारतीय नगर पालिकाओं के लिए मिसाल कायम कर सकता है। यह पहल डेटा-गोपनीयता संबंधी विचारों को भी उठाती है, क्योंकि मैपिंग प्रक्रिया निजी संपत्तियों और सार्वजनिक स्थानों की छवियों को कैप्चर करती है।

सफल होने पर, एआई-संचालित मैपिंग दिल्ली के राजकोषीय को नया आकार दे सकती है, बुनियादी ढांचे के उन्नयन के लिए धन की एक स्थिर धारा प्रदान कर सकती है और संभावित रूप से संपत्ति करों पर बोझ कम कर सकती है। बढ़ा हुआ राजस्व निगम को सेवा वितरण में समानता में सुधार करते हुए, कम सेवा वाले पड़ोस में परियोजनाओं में तेजी लाने में सक्षम कर सकता है। अगले बारह महीनों में, अन्य राज्य और नगर निकाय अपने स्वयं के राजस्व संग्रह तंत्र को आधुनिक बनाने के लिए इसी तरह की तैनाती पर विचार करते हुए कार्यक्रम की निगरानी कर सकते हैं।