मत्स्य उद्योग में उल्लंघनों की पहचान के लिए नई तकनीक का प्रयोग

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वैश्विक मत्स्य उद्योग में अनुमानित 2.7 करोड़ लोग कार्यरत हैं। ये श्रमिक, जिनमें से अधिकांश विकासशील देशों से हैं, न्यूनतम मजदूरी के लिए कठिन कार्य परिस्थितियों को स्वीकार करते हैं। प्रवासियों को अक्सर न्यूनतम मजदूरी से भी वंचित रखा जाता है और उन्हें शारीरिक और मानसिक हिंसा का सामना करना पड़ता है।

2016 में, अंतरराष्ट्रीय समाचार एजेंसी एसोसिएटेड प्रेस ने समुद्र में आधुनिक दासता और मानवाधिकारों के हनन की व्यापकता का खुलासा किया। 18 महीने की जाँच के बाद दक्षिण-पूर्व एशिया में 2,000 "दासों" को रिहा कराया गया, जिनमें से कुछ को पिंजरों में रखा जाता था और नियमित रूप से प्रताड़ित किया जाता था।

तब से, दुनिया भर की सरकारी एजेंसियां, वाणिज्यिक संगठन और गैर-सरकारी संगठन इस क्षेत्र में अपराध को रोकने के लिए एकजुट हुए हैं। आज, आधुनिक तकनीकें अपराधियों की पहचान करने में केंद्रीय भूमिका निभाने लगी हैं।

नई प्रौद्योगिकी अनुप्रयोग मत्स्य उद्योग में उल्लंघनों की पहचान करते हैं।

बोर्ड पर जीपीएस पोजिशनिंग और ट्रांसीवर

गैर-लाभकारी संस्था स्काईट्रुथ ने "समुद्र में दासता" पर एसोसिएटेड प्रेस की जाँच का समर्थन किया। उनकी तकनीक स्वचालित पहचान प्रणाली (एआईएस) पर आधारित है, जो एक निगरानी प्रणाली है जो अंतरराष्ट्रीय स्तर पर यात्रा करने वाले 300 टन से अधिक वजन वाले सभी यात्री जहाजों और 500 टन से अधिक वजन वाले मालवाहक जहाजों पर स्थापित होती है।

आज, 2,00,000 से ज़्यादा जहाज नियमित रूप से ट्रांसपोंडर, एक रेडियो सिग्नल उपकरण, के ज़रिए अपनी स्थिति प्रसारित करते हैं। 2016 में, स्काईट्रुथ ने ग्लोबल फ़िशिंग वॉच नामक एक वेबसाइट लॉन्च की, जो दुनिया का पहला वैश्विक वाणिज्यिक मछली पकड़ने का नक्शा बनाने के लिए ट्रांसपोंडर सिग्नलों को ट्रैक करती है। ग्लोबल फ़िशिंग वॉच मुफ़्त है और सभी के लिए उपलब्ध है।

यह प्लेटफ़ॉर्म AIS से प्राप्त जानकारी का विश्लेषण करके काम करता है – जो मूलतः किसी जहाज़ के स्थान के बारे में GPS डेटा होता है। उपयोगकर्ता यह जान सकते हैं कि कोई जहाज़ कैसे और कहाँ गति कर रहा है, यह निर्धारित कर सकते हैं कि वह कितने समय से समुद्र में है, और क्या वह अपने बारे में डेटा प्रसारित कर रहा है – यानी क्या वह मछली पकड़ने के उद्योग में एक पारदर्शी कड़ी है। यदि डेटा गायब या संदिग्ध है, तो पर्यवेक्षक जहाज़ का निरीक्षण करने के लिए तंत्र सक्रिय कर देंगे।

उपग्रह निगरानी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता

उपग्रह उपकरणों के व्यापक रूप से उपलब्ध होने से पहले ही, मानव तस्करी पर नज़र रखने वाली और कार्यकर्ता वैलेरी फ़राबी खुले स्रोतों और गैर-सरकारी संगठनों की रिपोर्टों के माध्यम से अदालती कार्रवाइयों पर नज़र रखती थीं। वह समुद्र में मानवाधिकारों के हनन की खबरों के लिए दक्षिण-पूर्व एशियाई समाचार माध्यमों की नियमित रूप से छानबीन करती थीं। वैलेरी फ़राबी ने कहा, "मैं उन नावों की तलाश करती थी जो बहुत लंबे समय से चल रही थीं, संरक्षित क्षेत्रों या उन क्षेत्रों के पास मछली पकड़ रही थीं जहाँ उन्हें नहीं होना चाहिए था।"

वैलेरी फराबी इन विशेषताओं को अक्सर उन जहाजों पर देखती हैं, जिन पर जबरन मजदूरी और अवैध मछली पकड़ने का आरोप लगाया जाता है, जहां श्रमिक अक्सर असुरक्षित होते हैं और अपने परिवारों का भरण-पोषण करने के लिए काम के लिए बेताब रहते हैं।

उस समय, कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय के डेटा वैज्ञानिक गेविन मैकडॉनल्ड भी ऐसी मछली पकड़ने वाली नौकाओं के संदिग्ध व्यवहार की जाँच कर रहे थे। उन्होंने देखा कि दूरदराज के इलाकों में मछली पकड़ने वाली नावें संदिग्ध रूप से बड़ी रकम कमा रही थीं।

गैविन मैकडॉनल्ड कहते हैं, "जिस तरह का माल वे पकड़ रहे हैं, अपने कर्मचारियों को कितना वेतन दे रहे हैं और कितना चला रहे हैं, उससे वे इतना राजस्व नहीं कमा सकते।" उनका अनुमान है कि जबरन मजदूरी ही इन जहाजों को नए मछली पकड़ने के मैदानों में सस्ते में प्रवेश करने का रास्ता देती है, क्योंकि तटीय मछली पकड़ने के रास्ते खत्म हो चुके हैं और वहाँ पकड़ने के लिए कुछ भी नहीं बचा है।

वैलेरी फ़राबी ने गेविन मैकडॉनल्ड को उन नावों की पहचान करने में मदद की जिन्हें मानवाधिकार उल्लंघन के लिए हिरासत में लिया गया था। ग्लोबल फिशिंग वॉच डेटाबेस में 23 जहाजों के व्यवहार का विश्लेषण करते हुए, गेविन मैकडॉनल्ड ने 27 अलग-अलग प्रकार के आपराधिक व्यवहार की पहचान की। उदाहरण के लिए, ऐसे जहाज दूसरों की तुलना में समुद्र में ज़्यादा समय बिताते थे, ज़्यादा शक्तिशाली इंजन इस्तेमाल करते थे, बंदरगाहों से बचते थे, ज़्यादा देर तक मछली पकड़ते थे, और कम बार यात्रा करते थे। इन जहाजों से एआईएस सिग्नल के बिना बिताया गया समय भी सामान्य से ज़्यादा था।

इसके बाद गेविन मैकडॉनल्ड ने डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके अन्य समुद्री अपराधियों की पहचान की। उन्होंने ग्लोबल फिशिंग वॉच डेटाबेस में शामिल 16,000 मछली पकड़ने वाली नौकाओं में से 26% में खतरनाक व्यवहार पाया। इन नौकाओं में 57,000 से 1,00,000 तक मज़दूर काम करते हैं, जिनमें से कई बंधुआ मज़दूरी के शिकार हो सकते हैं।

उपग्रह छवि

एक उत्साही नाविक और समुद्र प्रेमी, परोपकारी और अरबपति पॉल एलन वर्षों से जटिल समुद्री मुद्दों से निपट रहे हैं। उनका वल्कन स्काईलाइट कार्यक्रम उपग्रह चित्रों का उपयोग करके उन "अंधेरे" जहाजों की पहचान करता है जो एआईएस सिग्नल प्रसारित नहीं करते हैं। ये चित्र समुद्री भंडारों के पास मछली पकड़ने वाली नौकाओं या मछली पकड़ने वाली नौकाओं में ईंधन भरते हुए वस्तुओं को दर्शाते हैं।

नॉर्वे की कंपनी ट्रिग मैट ट्रैकिंग, अपने जहाजों पर नाम और झंडे बदलने वाले उल्लंघनकर्ताओं पर नज़र रखने के लिए उपग्रह इमेजरी का उपयोग कर रही है।

ग्लोबल फिशिंग वॉच द्वारा दक्षिण कोरिया, जापान और रूस के बीच जलक्षेत्र पर किए गए एक अध्ययन में "काले" बेड़े की पहचान करने में उपग्रह इमेजरी की भूमिका का भी प्रदर्शन किया गया।

प्लैनेट के डव और स्काईसैट उपग्रहों से प्राप्त चित्रों से पता चलता है कि 2017 से 2019 तक, 1,500 से ज़्यादा जहाजों ने प्रशांत महासागर में अवैध रूप से 1,60,000 टन से ज़्यादा स्क्विड पकड़ा, जिसकी कीमत 44 करोड़ डॉलर से ज़्यादा थी। इसके कारण इस क्षेत्र में स्क्विड के भंडार में 2003 की तुलना में 80% की गिरावट आई है।

ग्लोबल फिशिंग वॉच का मानना है कि इसका श्रेय उपग्रह निगरानी में वृद्धि और कोविड-19 महामारी के प्रभाव को दिया जा रहा है। रूस में भी इसी तरह की गतिविधियाँ सक्रिय रूप से चल रही हैं। घरेलू मत्स्य पालन पर अधिक प्रभावी नियंत्रण के लिए, रूसी कंपनी सिट्रॉनिक्स ग्रुप 2025 तक एआईएस सिग्नल रिसीवर से लैस 70 उपग्रहों को प्रक्षेपित करने की योजना बना रही है।

(आरबीसी के अनुसार)

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स्रोत