नकली उत्पाद बेचने वाले अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामने अपनी हार मान सकते हैं

नकली उत्पादों का खतरा वैश्विक समुदायों को लगातार धमकी देता रहता है और विशेष प्रवर्तन एजेंसियों को सतर्क रखता है। संयुक्त राज्य सीक्रेट सर्विस द्वारा प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार वित्तीय वर्ष 2023 के लिए, 2023 में लगभग US$22 मिलियन मूल्य की नकली मुद्रा जब्त की गई। उस वर्ष, US Secret Service ने नकली मुद्रा बनाते हुए लगभग 200 गिरफ्तारियां कीं। संयुक्त राज्य ट्रेजरी विभाग का अनुमान है कि नकली बिल, जिनका मूल्य US$70 मिलियन से US$200 मिलियन के बीच हो सकता है, किसी भी समय प्रचलन में होते हैं। 

नकली बनाना केवल मुद्राओं या विश्वभर में धन नोटों के प्रवाह को ही नहीं, बल्कि लगभग सभी आपूर्ति श्रृंखलाओं को प्रभावित करने वाला दुष्ट कार्य है। रिपोर्टों के अनुसार नकली बनाना और पाइरेसी वैश्विक अर्थव्यवस्था को प्रत्येक वर्ष लगभग US$600 बिलियन तक का नुकसान पहुंचाते हैं।

CRISIL (CRISIL.BO ) द्वारा किए गए सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग 90% उपभोक्ता सस्ते और व्यापक रूप से उपलब्ध होने के कारण नकली उत्पादों को चुनते हैं। इन उत्पादों को खरीदने की इच्छा सामाजिक मान्यता और प्रतिष्ठा की आवश्यकता से भी उत्पन्न होती है, जो कई महंगे और शानदार ब्रांड लोगों को प्रदान करते हैं। 

नकली उत्पादों को हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बनते देख, यह स्पष्ट है कि कानून प्रवर्तन एजेंसियां इसे रोकने की कोशिश करेंगी। वैश्विक आर्थिक व्यवस्था को कोई भी खतरा गंभीर परिणामों का सामना करेगा। हालांकि, इस समय एक रोचक विकास यह है कि नकली बनाना रोकने के प्रयास अत्याधुनिक, आधुनिक तकनीकी परिदृश्यों को अपनाते जा रहे हैं। ऐसी ही एक तकनीक है कृत्रिम बुद्धिमत्ता। 

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नकली सिक्कों की पहचान के लिए इमेज माइनिंग तकनीकें और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

कनाडा के कॉनकॉर्डिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक अनूठा ढांचा प्रकाशित किया है जो इमेज माइनिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तकनीकों का उपयोग करके नकली सिक्कों की पहचान करने वाले दोषों को पहचानता है। यह प्रकाशन ‘Expert Systems With Applications’ जर्नल में आया था। शोधकर्ता सेंटर फॉर पैटर्न रिकग्निशन एंड मशीन इंटेलिजेंस (CENPARMI) से जुड़े थे। 

फ्रेमवर्क कैसे दोषों की पहचान करता है, इस पर ब्रीफिंग के दौरान, कंप्यूटर विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर चिंग सुएन, जो इस पेपर के पर्यवेक्षक लेखक हैं, ने कहा:

“इमेज तकनीक का उपयोग करके, हमने वास्तविक और नकली दोनों सिक्कों को स्कैन किया ताकि हम उन विसंगतियों की तलाश कर सकें जो दो- या तीन-आयामी हो सकती हैं, जैसे अक्षर या सिक्के पर व्यक्ति का चेहरा।”

सीएनपारमी में पोस्टडॉक्टोरल फेलो और इस पेपर की मुख्य लेखिका मारियम शरिफी राद ने ज़ोर दिया कि यह ढांचा केवल अर्थव्यवस्था और उसके संसाधनों की सुरक्षा के बारे में नहीं, बल्कि ‘तकनीक की सीमाओं को आगे बढ़ाने और सुरक्षा में सुधार करने’ के बारे में भी है। 

यहाँ हमें याद रखना चाहिए कि नकली बनाना समस्या साइबर सुरक्षा पहलुओं के साथ गहराई से जुड़ी हुई है, विशेषकर इस डिजिटल युग में, जब वर्चुअल लेनदेन सर्वव्यापी हैं। 

संयुक्त राज्य सीक्रेट सर्विस की रिपोर्ट, जिसे हमने पहले नकली मुद्रा की जब्ती के आँकड़े दिखाने के लिए उद्धृत किया था, कहती है कि 2023 में साइबर-फ़ाइनेंस से संबंधित अपराधों से पुनः प्राप्त नुकसान की राशि US$1.1 बिलियन तक थी। साइबर-फ़ाइनेंशियल अपराधों के लिए की गई गिरफ्तारियों की संख्या 1,019 थी। 

निस्संदेह, ये आंकड़े शोधकर्ताओं के इस दावे को प्रमाणित करते हैं कि उनका ढांचा बड़े संघर्ष में मदद करेगा और अब तक ज्ञात नकली बनाना के खिलाफ सुरक्षा और संरक्षण की सीमाओं को आगे बढ़ाएगा। 

लेकिन शोधकर्ताओं ने अपने मिशन को जमीन पर कैसे हासिल किया? उनके इरादों को वास्तविकता में कैसे बदला गया? इसके लिए हमें प्रक्रिया में और गहराई से जाना होगा। 

फज़ी अवधारणाओं, अर्ध-स्वचालित इमेज माइनिंग और PSO का उपयोग

शोधकर्ताओं ने नकली सिक्कों की पहचान के लिए इन तीन उपकरणों का विवेकपूर्ण उपयोग किया। उन्होंने छह-सिक्का इमेज डेटासेट बनाए और उन्हें अपने शोध के लिए केंद्रीय संदर्भ के रूप में तैयार किया। इमेज माइनिंग सिस्टम की तैनाती फज़ी एसोसिएशन नियमों पर निर्भर थी और इसमें ब्लॉब डिटेक्शन विधि और रिलेशनशिप प्रेडिकेट का उपयोग किया गया। यह संयोजन प्रणाली छवियों से अंतर्निहित जानकारी निकाल सकती थी जो मानव दृष्टिकोण के साथ संरेखित होती थी।

यह ढांचा पार्टिकल स्वॉर्म ऑप्टिमाइज़ेशन (PSO) तकनीक को भी एकीकृत करता है, जो थ्रेशहोल्ड पैरामीटरों को गतिशील रूप से पुनः परिभाषित करने, फज़ी एसोसिएशन की दक्षता बढ़ाने, और नकली सिक्का पहचान प्रणाली को अधिक मजबूत बनाने में मदद करता है। परिणामस्वरूप यह प्रणाली विभिन्न इमेज डेटासेट्स के एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अत्यधिक अनुकूलनीय बनती है। 

फ्रेमवर्क की उपलब्धियों को संक्षेप में बताने के लिए, चिंग सुएन ने कहा:

“यह विधि सभी प्रकार के नकली सामान की पहचान के लिए उपयोग की जा सकती है, जिन्हें हम विश्व भर में देखते हैं। इसे फलों, वाइन, शराब आदि पर नकली लेबल की पहचान करने के लिए भी उपयोग किया जा सकता है। ऐसे कई स्थान हैं जहाँ इसे लागू किया जा सकता है।”

यह स्पष्ट है कि नकली सिक्कों की पहचान के लिए यह नवीन ढांचा—यदि सही तरीके से दोहराया और स्केल किया जाए—वैश्विक अर्थव्यवस्था को काफी मदद करेगा। हालांकि, एक अन्य समाधान जो अपनी शुरुआत से ही नकली मुद्राओं से सफलतापूर्वक निपट रहा है, वह ब्लॉकचेन-आधारित मुद्राएँ जैसे बिटकॉइन हैं। 

ब्लॉकचेन-आधारित मुद्राओं में अपरिवर्तनीयता का गुण

ब्लॉकचेन-आधारित मुद्राएँ और उनके लेनदेन एक अपरिवर्तनीय लेज़र के सिद्धांतों पर चलते हैं। यह एक ऐसी रिकॉर्ड-रखरखाव प्रणाली को दर्शाता है जिसे बदला नहीं जा सकता। 

ब्लॉकचेन प्रणाली में, प्रत्येक जानकारी ब्लॉक जिसमें तथ्य या लेनदेन विवरण होते हैं, एक संबंधित हैश मान द्वारा समर्थित होता है। अत्यधिक सुरक्षित क्रिप्टोग्राफिक सिद्धांतों पर आधारित, यह हैश मान व्यक्तिगत ब्लॉकों द्वारा उत्पन्न अल्फ़ान्यूमेरिक स्ट्रिंग्स से बना होता है। 

प्रत्येक ब्लॉक का अपना और पिछले ब्लॉक का हैश मान या डिजिटल सिग्नेचर होता है, जो ब्लॉकों के निरंतर और प्रतिगामी जुड़ाव को सुनिश्चित करता है, जिससे प्रणाली में हस्तक्षेप या पहले से सहेजे गए डेटा में परिवर्तन रोका जाता है। 

ब्लॉकचेन-आधारित मुद्राओं में नकली बनाना एक अनावश्यक अवधारणा बन जाता है क्योंकि हैश मान को रिवर्स-इंजीनियर नहीं किया जा सकता। कोई उपयोगकर्ता आउटपुट स्ट्रिंग का उपयोग करके इनपुट डेटा तक नहीं पहुंच सकता। 

समग्र रूप से, ब्लॉकचेन-आधारित मुद्रा प्रणालियों में, ब्लॉक में रखे डेटा को बदलना या हटाना लगभग असंभव है। जब भी कोई परिवर्तन करने का प्रयास करता है, अगला ब्लॉक उस संशोधन को अस्वीकार कर देता है क्योंकि लीग का हैश अब वैध नहीं रहेगा। 

मुद्राओं के अलावा, ब्लॉकचेन की व्यवस्था दैनिक उत्पादन प्रणालियों और आपूर्ति श्रृंखलाओं के कई अन्य पहलुओं में धोखाधड़ी और नकली बनाना को रोक सकती है। उदाहरण के लिए, यूरोपीय आयोग ने संभावित मुकदमों, उपभोक्ता चोटों, बिक्री में हानि और दीर्घकालिक प्रतिष्ठा क्षति के नकारात्मक प्रभावों से हमारी वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुरक्षित करने के लिए ब्लॉकचेन के उपयोग की वकालत की है।

व्यवसायों में विश्वव्यापी नकली बनाना से लड़ने के लिए समाधान के रूप में ब्लॉकचेन

यूरोपीय आयोग ने मान्यता दी है कि ब्लॉकचेन तकनीक आपूर्ति श्रृंखलाओं के विभिन्न चरणों में, कच्चे माल की खरीद से लेकर उपयोगकर्ता को तैयार उत्पाद मिलने तक, उत्पादों और शिपमेंट्स की अंत-से-अंत ट्रैकिंग और ट्रेसबिलिटी को सुधारने में क्या भूमिका निभा सकती है। 

ब्लॉकचेन का कार्यान्वयन स्मार्ट टैग्स के माध्यम से हो सकता है, और व्यवसाय विभिन्न प्रकार के स्मार्ट टैग्स का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें QR कोड, RFID टैग्स, और धातु या सिरेमिक सतहों पर हस्ताक्षर शामिल हैं। 

उपरोक्त टैगिंग तंत्रों में से प्रत्येक के अपने फायदे हैं। उदाहरण के लिए, QR कोड-आधारित सिस्टम व्यवसायों को निर्माण तिथि, कंपनी की वेबसाइट या ग्राहक सहायता नंबर जैसी जानकारी स्थानांतरित करने की अनुमति देते हैं। वे भुगतान निष्पादन और सहज शिपमेंट ट्रैकिंग में भी मदद करते हैं। 

उत्पादों पर लगाए जाने पर, RFID टैग्स रीडर को निगरानी क्षेत्रों में तैनात संकेत प्राप्त करने में मदद करते हैं। प्रणाली उच्च दक्षता के साथ गति को ट्रैक कर सकती है। हालांकि, जब तैनाती का दायरा बड़ा हो और लागत काफी अधिक हो जाती है, तो यह प्रणाली अक्सर अव्यावहारिक मानी जाती है। 

एक उन्नत समाधान के रूप में, बाजार में लेज़र मार्किंग मशीनें आई हैं। ये मशीनें धातु या सिरेमिक सतहों पर ट्रेस करने योग्य बारकोड और ग्राफिक्स को सम्मिलित करने में मदद करती हैं। 

यूरोपीय आयोग की ब्लॉकचेन और आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुरक्षित करने में इसकी भूमिका पर विचार-विमर्श के अलावा, 7वें अंतर्राष्ट्रीय कंप्यूटर विज्ञान और कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस सम्मेलन 2022 में प्रस्तुत एक पेपर ने ब्लॉकचेन तकनीक का उपयोग करके एंटी-काउंटरफ़िट सिस्टम विकसित करने की संभावनाओं की जांच की। 

पेपर ने ब्लॉकचेन तकनीक को एक प्रणाली की रीढ़ के रूप में प्रस्तुत किया जहाँ ग्राहक किसी संबंधित व्यापारी की आवश्यकता के बिना उत्पाद की वैधता को सत्यापित कर सकते हैं। पेपर के लेखकों ने प्रस्तावित मॉडल को बनाने में एथेरियम ब्लॉकचेन की संभावनाओं को उजागर किया, जो प्रत्येक वस्तु की निर्माण और लेनदेन को ट्रेस कर सकता है, जिससे वस्तु की प्रामाणिकता की विश्वसनीयता सुनिश्चित होती है। 

आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुरक्षित करने में ब्लॉकचेन की भूमिका और इसके आसपास की नवाचारों ने स्पष्ट कर दिया है कि हमारी आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुरक्षा की आवश्यकता है। मजबूत रूप से सुरक्षित आपूर्ति श्रृंखलाएँ नकली बनाना से सुरक्षा के संदर्भ में एक निश्चित जीत का संकेत दे सकती हैं। 

कई कंपनियों ने आपूर्ति श्रृंखलाओं को सुरक्षित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने में अनुसंधान और संसाधनों में निवेश किया है। अगले भागों में, हम ऐसी कुछ कंपनियों और उनके समाधान पर चर्चा करेंगे। 

#1. IBM

IBM का दावा है कि उसके समाधान व्यवधान को न्यूनतम, लचीली और सतत आपूर्ति श्रृंखलाओं को बनाने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suite एक AI-आधारित अनुकूलन और स्वचालन समाधान है जो संगठनों को पारंपरिक परिवर्तन के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों को हल करने में सहायता करता है। यह समाधान आपूर्ति श्रृंखलाओं को डिजिटल रूप से बदल सकता है, लचीलापन और चपलता को सुधार सकता है, और कार्यशील अंतर्दृष्टि, स्मार्ट वर्कफ़्लो और बुद्धिमान स्वचालन के माध्यम से मूल्य तक पहुँचने का समय तेज़ कर सकता है।

प्रकाशित बेंचमार्किंग आंकड़ों के अनुसार, यह समाधान स्टोर से फार्म तक वस्तुओं को ट्रेस करने में लगने वाले समय को 7 दिनों से घटाकर 2.2 सेकंड कर देता है। यह इन्वेंटरी स्तर को 18% तक कम करके बर्बादी और लागत बचाता है। अतिरिक्त रूप से, महत्वपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान प्रबंधन के लिए आवश्यक समय को दिनों से घंटों में घटा दिया गया है।

IBM का दावा है कि उसका समाधान विभिन्न उपयोग मामलों के लिए उपयुक्त है, जिसमें खाद्य सुरक्षा, बहु-स्तरीय आपूर्ति श्रृंखला मानचित्रण, ट्रैकिंग और ट्रेसिंग, आपूर्ति श्रृंखला उत्सर्जन प्रबंधन, आपूर्तिकर्ता जोखिम और अनुपालन मूल्यांकन, आपूर्तिकर्ता दृश्यता आदि शामिल हैं। 

कई कंपनियां IBM के समाधान का उपयोग करती हैं। उदाहरण के लिए, Antonello Produce इसका उपयोग बीज से स्टोर और शेल्फ तक उत्पाद की ट्रेसबिलिटी सुधारने के लिए करता है। Pietro Coricelli इस समाधान का उपयोग खाद्य गुणवत्ता, सतत स्रोत और आपूर्ति श्रृंखला पारदर्शिता को अनुकूलित करने के लिए करता है। Sonoco इसका उपयोग अपने उत्पाद की गुणवत्ता और जीवनरक्षक दवाओं की प्रभावशीलता को सुरक्षित रखने के लिए करता है। ‘

IBM टीम समाधान पर लगातार काम करती रहती है ताकि इसे प्रतिदिन क्रमिक रूप से सुधारा जा सके। उदाहरण के लिए, उन्होंने हाल ही में AI का उपयोग करके एक कंट्रोल टॉवर समाधान डिजाइन किया है जो मौजूदा इन्वेंटरी समाधान और एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग सिस्टम को जोड़ता है। 

वित्तीय वर्ष 2023 के लिए, IBM ने $61.9 बिलियन का राजस्व उत्पन्न किया, जो स्थिर मुद्रा में 3% की वृद्धि है, और $11.2 बिलियन का फ्री कैश फ्लो, जो वर्ष-दर-वर्ष $1.9 बिलियन बढ़ा। IBM के भीतर उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI को स्केल करने ने कंपनी के लाभ मार्जिन को विस्तारित किया। 

#2. Oracle

पिछले साल अप्रैल में, Oracle (ORCL ) ने ग्राहकों को उनकी आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए AI और स्वचालन क्षमताएं पेश कीं। इसने Oracle Fusion Cloud Applications Suite में नई क्षमताएं लाईं जिससे ग्राहकों को तेज़ आपूर्ति श्रृंखला योजना, बढ़ी हुई संचालन दक्षता और बेहतर वित्तीय सटीकता मिल सके। विशिष्ट अपडेट में नई योजना, उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण और रिबेट प्रबंधन क्षमताएं शामिल थीं।  

Oracle के वरिष्ठ उपाध्यक्ष सप्लाई चेन एप्लिकेशन और मुख्य स्थिरता अधिकारी Jon Chorley के अनुसार:

“Oracle के एकीकृत एप्लिकेशनों के पूर्ण सूट के साथ, संगठन वित्त, HR और ग्राहक अनुभव के समान प्लेटफ़ॉर्म पर आपूर्ति श्रृंखला डेटा का प्रबंधन कर सकते हैं, जिससे कोट-टू-कैश जैसी प्रक्रियाओं को तेज़ किया जा सके और विभिन्न व्यावसायिक कार्यों के बीच परंपरागत रूप से मौजूद बाधाओं को हटाया जा सके। यह समग्र दृष्टिकोण एक ऐसा वातावरण बनाता है जहाँ AI और स्वचालन फल-फूल सकते हैं, जिससे व्यवसाय दक्षता बढ़ा सकते हैं और कम संसाधनों से अधिक हासिल कर सकते हैं।”

मार्च 2024 में, Oracle ने वित्तीय वर्ष 2024 की तिमाही 3 की परिणामों की घोषणा की। कुल तिमाही राजस्व USD और स्थिर मुद्रा दोनों में वर्ष-दर-वर्ष 7% बढ़कर $13.3 बिलियन हुआ। Q3 GAAP संचालन आय $3.8 बिलियन थी। गैर-GAAP संचालन आय $5.8 बिलियन थी, जो USD और स्थिर मुद्रा दोनों में 12% बढ़ी।

सुरक्षित भविष्य के लिए AI का उपयोग

नकली बनाना, धोखाधड़ी और जानबूझकर निर्मित नकली सामग्री के खतरे को समाप्त करना AI-आधारित समाधानों के उपयोग से महत्वपूर्ण सुधार देखेगा। 

और भी आकर्षक यह है कि आपूर्ति श्रृंखला को सुरक्षित करने में AI का उपयोग संचालन ढांचे के अन्य क्षेत्रों को भी लाभ पहुंचाएगा। उदाहरण के लिए, यह वेयरहाउस प्रबंधन को अधिक कुशल बनाएगा, संचालन लागत में काफी कमी आएगी, अपशिष्ट उत्पादन और अनचाहे उत्सर्जन की सीमा घटेगी, और इन्वेंटरी प्रबंधन अधिक सटीक होगा। 

असली वस्तुएँ प्राप्त करने के अलावा, उपभोक्ताओं को अधिक समय पर डिलीवरी का लाभ मिलेगा, और कार्यकर्ता अधिक सुरक्षित रहेंगे। हालांकि, कंपनियों को AI को अधिक उपयोगकर्ता‑मित्र बनाने में अधिक निवेश करना पड़ेगा, जिसमें प्रशिक्षण के लिए अधिक संसाधन आवंटित करना और वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला के कई नोड्स में विविध तत्वों को एकीकृत करके जटिल संचालन को सरल बनाना शामिल है। 

उन्हें इन प्रणालियों और उनके प्रदर्शन की नियमित रूप से निगरानी भी करनी चाहिए, उत्पन्न होने वाली गड़बड़ियों की पहचान करके उन्हें ठीक करना चाहिए।

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