काठमाडाैँ । नेपालमा अटोमोबाइल क्षेत्र विद्युतीय तथा डिजिटल प्रविधितर्फ तीव्र रूपमा अघि बढे पनि त्यसअनुसारको पूर्वाधार, डेटा व्यवस्थापन, अनुसन्धान, साइबर सुरक्षा र दक्ष जनशक्ति विकासमा नेपाल अझै पछाडि रहेको सरोकारवालाहरूले बताएका छन् ।
अटोमोबाइलमा कृत्रिम बौद्धिकता (एआई) को प्रयोग बढ्दै गएको अवस्थामा सवारीसाधनलाई केवल आयात र बिक्रीको वस्तुका रूपमा नभई डेटा, प्रविधि, अनुसन्धान र नवप्रवर्तनको क्षेत्रका रूपमा विकास गर्नुपर्नेमा उनीहरूले जोड दिएका छन् ।
नेपाल अटोमोबाइल्स इम्पोर्टर्स एन्ड म्यानुफ्याक्चरर्स एसोसिएसन (नाइमा)ले आयोजना गरेको ‘एआई एन्ड अटोमोटिभ टेक्नोलोजी: ड्राइभिङ द फ्युचर अफ मोबिलिटी’ संवादमा उद्योग, सरकार, अनुसन्धान तथा शैक्षिक क्षेत्रका प्रतिनिधिले अटोमोबाइल क्षेत्रमा एआईको सम्भावना तथा त्यसका लागि आवश्यक नीति, पूर्वाधार र जनशक्तिका विषयमा धारणा राखेका थिए ।
संवादमा वैद्य इनर्जीका प्रमुख कार्यकारी अधिकृत (सीईओ) सूर्यांश वैद्यले एआईको प्रयोग अटोमोबाइलमा मात्र सीमित नरही ट्राफिक व्यवस्थापन, सवारी सुरक्षा र व्यवसाय सञ्चालनमा समेत गर्न सकिने बताए । उनका अनुसार सवारीसाधनमा जडित सेन्सर तथा अन्य उपकरणबाट प्राप्त तथ्यांक विश्लेषण गरी प्रयोगकर्तालाई थप सुरक्षित, सहज र प्रभावकारी सेवा दिन सकिन्छ ।
उनले एआईको प्रयोगबाट सडकको अवस्था पहिचान गर्नेदेखि सवारी चलाउने शैली सुधार गर्नेसम्मका काम गर्न सकिने बताए । एआईमार्फत रुट प्लानिङ गरी सवारीको ब्याट्री सकिनुअघि नै उपयुक्त चार्जिङ स्टेसनको सुझाव दिन सकिने उनको भनाइ छ ।
त्यस्तै, मौसम तथा वर्षासम्बन्धी तथ्यांकलाई सवारीको प्रणालीसँग जोडेर सडकको अवस्थाअनुसार ट्र्याक्सन कन्ट्रोल मोड परिवर्तन गर्न सकिने सम्भावना पनि उनले औँल्याए । तर नेपालमा स्वचालित सवारी अर्थात् अटोनोमस ड्राइभिङको प्रयोग तत्काल सहज नरहेको वैद्यले बताए । यस्तो प्रविधिका लागि आवश्यक प्रशिक्षण तथ्यांक प्रायः राम्रो सडक, स्पष्ट लेन र व्यवस्थित ट्राफिक भएको वातावरणबाट संकलन हुने भएकाले नेपालको फरक सडक तथा ट्राफिक अवस्थालाई समेट्ने स्थानीय डेटा र अनुसन्धान आवश्यक रहेको उनको भनाइ छ ।
सवारीसाधनबाट संकलित तथ्यांक सम्बन्धित सरकारी निकायसँग सुरक्षित रूपमा साझेदारी गर्न सके सडकको अवस्था, खाल्डाखुल्डी तथा अन्य पूर्वाधारसम्बन्धी समस्या पहिचान गर्न समेत सहयोग पुग्ने उनले बताए । भविष्यको मोबिलिटीको उद्देश्य नयाँ सवारीसाधन बिक्री गर्नु मात्रै नभई मानिसलाई सुरक्षित, सहज र प्रभावकारी रूपमा एक स्थानबाट अर्को स्थानमा पुर्याउने प्रणाली विकास गर्नु हुनुपर्ने उनको भनाइ छ ।
यस्तै, विज्ञान, प्रविधि तथा नवप्रवर्तन मन्त्रालयका प्रमुख सल्लाहकार सञ्जय पौडेलले आधुनिक अटोमोबाइल क्षेत्रमा डेटा व्यवस्थापन र सरकारी नियमनको आवश्यकता औँल्याए । नेपालमा विद्युतीय तथा प्रविधियुक्त सवारीसाधनको प्रयोग बढ्दै जाँदा सवारीसाधनबाट उत्पादन हुने डेटा, गुणस्तर परीक्षण, साइबर सुरक्षा र प्रविधिको नियमनमा सरकारको भूमिका थप प्रभावकारी बनाउनुपर्ने उनले बताए ।
कुनै वस्तु आयात गर्नुअघि र आयात भइसकेपछि त्यससम्बन्धी डेटा कसरी संकलन गर्ने, गुणस्तर कसरी मापन गर्ने र प्राप्त तथ्यांकलाई कसरी प्रयोग गर्ने भन्ने विषयमा स्पष्ट प्रणाली आवश्यक रहेको पौडेलले बताए ।
उनले सवारीसाधनमा सफ्टवेयर, कनेक्टिभिटी, सेन्सर र डिजिटल प्रणालीको प्रयोग बढ्दै जाँदा सवारीसम्बन्धी डेटा पनि साइबर सुरक्षासँग जोडिने भएकाले डेटा नेपालमै राख्ने सम्भावना र त्यसका लागि लाग्ने लागतबारे नीतिगत अध्ययन आवश्यक रहेको बताए ।
पौडेलले नेपालमा नयाँ इनोभेसन ल्याब स्थापना गर्नुपर्ने आवश्यकता औँल्याउँदै सरकारले कुन क्षेत्रमा कति समय र स्रोत लगानी गर्ने भन्ने प्राथमिकता निर्धारण गर्नुपर्ने बताए । सबै प्रविधिमा एकैपटक लगानी गर्नुभन्दा नेपालको आवश्यकता र आर्थिक सम्भावनाका आधारमा प्राथमिकता तोकेर अनुसन्धान अघि बढाउनुपर्ने उनको धारणा छ ।
यसैगरी, टेक्सस कलेज अफ म्यानेजमेन्ट एन्ड आईटीका सूचना प्रविधि निर्देशक डा. सुमन थापलियाले नयाँ प्रविधि भित्रिए पनि त्यसअनुसारको दक्ष जनशक्ति उत्पादनमा नेपाल कमजोर रहेको बताए ।
नेपालमा विद्युतीय तथा अत्याधुनिक सवारीसाधनको प्रयोग बढिरहेको भए पनि त्यसअनुसार प्रविधि, अनुसन्धान र दक्ष जनशक्ति विकासमा पर्याप्त ध्यान नपुगेको उनको भनाइ छ । थापलियाका अनुसार नेपालका अधिकांश कलेज तथा विश्वविद्यालयमा अझै प्रोग्रामिङ, वेब डेभलपमेन्ट, डेटाबेस र नेटवर्किङजस्ता परम्परागत विषयमा बढी जोड दिइन्छ । आधुनिक सवारीसाधनमा प्रयोग भइरहेका सेन्सर, स्वचालन, एआई तथा अन्य डिजिटल प्रणालीका लागि आवश्यक जनशक्ति उत्पादनमा भने विशेष ध्यान दिनुपर्ने उनले बताए ।
एआई, साइबर सुरक्षा, एम्बेडेड सिस्टम, रोबोटिक्स, एज कम्प्युटिङ, अटोमोटिभ सफ्टवेयर र डिजिटल फरेन्सिकजस्ता विषयलाई शिक्षामा प्राथमिकताका साथ समावेश गर्नुपर्ने थापलियाको भनाइ छ । उनले वर्तमान पाठ्यक्रममा ६० प्रतिशत कोर एकेडेमिक्स, २० प्रतिशत इमर्जिङ टेक्नोलोजी र २० प्रतिशत इन्डस्ट्री एप्लिकेसन राख्ने अवधारणा प्रस्तुत गरे । यसबाट विद्यार्थीले आधारभूत ज्ञानसँगै नयाँ प्रविधिको अभ्यास र उद्योगको वास्तविक आवश्यकता बुझ्न सक्ने उनले बताए ।
यस्तै, नेपाल एप्लाइड म्याथमेटिक्स एन्ड इन्फर्मेटिक्स इन्स्टिच्युट फर रिसर्चकी कार्यकारी निर्देशक सन्ध्या सिटौलाले एआईलाई रोजगारी खोस्ने प्रविधिका रूपमा मात्रै हेर्न नहुने बताइन् । एआईले काम गर्ने शैलीलाई सहज बनाउनुका साथै अनुसन्धान, विश्लेषण र नयाँ सम्भावना पहिचानमा समेत सहयोग पुर्याइरहेको उनको भनाइ छ ।
सरकारी तहमा पनि एआईको प्रयोग बढाउनुपर्ने बताउँदै सिटौलाले एआईसम्बन्धी बहसमा रोजगारी गुम्ने विषयलाई मात्रै प्राथमिकता नदिई प्रविधिले कामलाई कसरी सरल र प्रभावकारी बनाइरहेको छ भन्ने विषयमा समेत बहस आवश्यक रहेको बताइन् ।
नेपालमा अनुसन्धानको इकोसिस्टम निर्माण गर्न दीर्घकालीन लगानी आवश्यक रहेको उनको भनाइ छ । अनुसन्धानबाट तत्काल परिणाम नआउने भएकाले त्यसलाई खर्च नभई दीर्घकालीन लगानीका रूपमा हेर्नुपर्ने उनले बताइन् । डेटा सुरक्षा प्रविधिको विकाससँगै महत्वपूर्ण विषय बन्दै गएको उल्लेख गर्दै सिटौलाले डेटा सुरक्षित राख्न आवश्यक पूर्वाधारमा लगानी गर्नुपर्ने बताइन् । नेपाल उपभोक्ताको भूमिकाबाट माथि उठेर प्रविधि र अनुसन्धानमा योगदान गर्ने मुलुकका रूपमा अघि बढ्नुपर्ने उनको भनाइ छ ।
सरकार, निजी क्षेत्र र अनुसन्धान संस्थाबीच सहकार्य आवश्यक रहेको बताउँदै उनले नेपालमा भएका अनुसन्धानलाई स्थानीय समस्या समाधानमा प्रयोग गर्ने वातावरण बनाउनुपर्नेमा जोड दिइन् ।
नाइमा संवादमा व्यक्त विचारले नेपालको अटोमोबाइल क्षेत्र अब सवारीसाधनको आयात, बिक्री र सञ्चालनमा मात्रै सीमित नरहेको देखाएको छ । एआई, सेन्सर, सफ्टवेयर, कनेक्टिभिटी, डेटा र स्वचालनले सवारीसाधनको स्वरूप परिवर्तन गरिरहेको अवस्थामा नेपालले पनि त्यसअनुसार आफ्नो नीति, शिक्षा, अनुसन्धान र पूर्वाधारमा परिवर्तन गर्नुपर्ने देखिन्छ ।
उद्योगले उत्पादन गर्ने डेटा सरकार र अनुसन्धान संस्थासँग सुरक्षित तथा उपयोगी ढंगले साझेदारी गर्ने व्यवस्था, स्थानीय सडक तथा ट्राफिक अवस्थालाई समेट्ने अनुसन्धान, साइबर सुरक्षा, आधुनिक गुणस्तर परीक्षण उपकरण, एआई पूर्वाधार तथा प्रविधिमैत्री जनशक्ति विकासलाई प्राथमिकतामा राख्नुपर्ने आवश्यकता संवादका वक्ताहरूले औँल्याएका छन् ।
