IORA देशों का आर्थिक और पारिस्थितिक संतुलन: मशीन लर्निंग ने वैश्विक दक्षिण के सतत विकास का नया मार्ग प्रकट किया

शैक्षणिक मॉडल से क्षेत्रीय वास्तविकता तक: IORA देशों का वृद्धि-पर्यावरण समीकरण

हिंद महासागर रिम एसोसिएशन (IORA) 23 सदस्य देशों से बना है, जिसमें अफ्रीका, मध्य पूर्व, दक्षिण एशिया और दक्षिण पूर्व एशिया शामिल हैं, और यह वैश्विक व्यापार और संसाधन प्रवाह का एक महत्वपूर्ण केंद्र है। हालांकि, इस क्षेत्र के अधिकांश देश नाजुक तटरेखाओं, जलवायु जोखिमों और तीव्र शहरीकरण के बहु-दबावों का सामना करते हैं। *साइंटिफिक रिपोर्ट्स* में प्रकाशित एक नवीनतम अध्ययन ने मलेशिया, मॉरीशस, श्रीलंका और मेडागास्कर को नमूने के रूप में लेते हुए, मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क XOS-ELM-GA का उपयोग करके CO₂ उत्सर्जन, GDP और कृषि भूमि के बीच संबंध का पूर्वानुमान लगाया, जो ग्लोबल साउथ के सतत विकास के लिए एक मात्रात्मक विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है।

इन चार देशों को क्यों चुना गया?

• अध्ययन में चुने गए चार देश IORA के भीतर विभिन्न आर्थिक संरचनाओं और संवेदनशीलता प्रकारों का प्रतिनिधित्व करते हैं:
• मलेशिया: औद्योगिकीकरण का उच्च स्तर, सेवा और विनिर्माण दोनों पर जोर, लेकिन कृषि का अभी भी कुछ हिस्सा;
• मॉरीशस: छोटा द्वीप राष्ट्र, पर्यटन और वित्तीय सेवाओं पर निर्भर अर्थव्यवस्था, अत्यधिक जलवायु संवेदनशीलता;
• श्रीलंका: कृषि और हल्के उद्योग दोनों, हाल के वर्षों में ऋण संकट और पर्यावरणीय दबाव का सामना;
• मेडागास्कर: सबसे कम विकसित देश, कृषि प्रधान और गंभीर वनों की कटाई।

ये चार देश विकास पथ पर ग्लोबल साउथ देशों के विशिष्ट विरोधाभास को साझा करते हैं: औद्योगिक विस्तार के माध्यम से आय बढ़ाने की इच्छा, लेकिन कार्बन उत्सर्जन के बेकाबू होने और कृषि भूमि के नुकसान से बचना। अध्ययन में 1960-2020 के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके, कारण निष्कर्ष निकालने के बजाय, CO₂ उत्सर्जन को एक प्रमुख व्याख्यात्मक चर के रूप में लेकर GDP और कृषि क्षेत्र का पूर्वानुमान लगाया गया। यह विधि नए बाजारों के डेटा में उच्च अस्थिरता और बार-बार संरचनात्मक परिवर्तनों के लिए अधिक उपयुक्त है।

मशीन लर्निंग सशक्तिकरण: पूर्वानुमान सटीकता और नीतिगत महत्व

अध्ययन में प्रस्तावित XOS-ELM-GA मॉडल पारंपरिक ELM और OS-ELM विधियों की तुलना में पूर्वानुमान सटीकता में बेहतर है। उदाहरण के लिए, मलेशिया के वार्षिक GDP पूर्वानुमान में, मॉडल का औसत SMAPE 10.13% था; श्रीलंका के कृषि भूमि पूर्वानुमान में, SMAPE 3.77% तक कम था। इसका मतलब है कि जटिल तंत्र मॉडल पेश किए बिना भी, डेटा-संचालित AI विधियाँ IORA देशों के लिए विश्वसनीय निकट भविष्य के आर्थिक और पर्यावरणीय संकेतक पूर्वानुमान प्रदान कर सकती हैं।

नीति निर्माताओं के लिए, इस तरह के पूर्वानुमान "वृद्धि-कार्बन-भूमि" संघर्ष क्षेत्रों की पहले से पहचान करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल दिखाता है कि किसी देश में कृषि भूमि में कमी की प्रवृत्ति तेज हो रही है और उच्च उत्सर्जन के साथ है, तो सतत कृषि और कम कार्बन प्रौद्योगिकी निवेश को प्राथमिकता देने की आवश्यकता है। अंतरराष्ट्रीय निवेशकों के लिए, इस तरह का संबंध विश्लेषण ESG (पर्यावरण, सामाजिक और शासन) मूल्यांकन में शामिल किया जा सकता है, ताकि पर्यावरणीय गिरावट के कारण संपत्ति के फंसने के जोखिम से बचा जा सके।

ग्लोबल साउथ परिप्रेक्ष्य: डेटा से कार्रवाई तक

IORA देशों का मामला ग्लोबल साउथ के सतत विकास लक्ष्यों (विशेष रूप से SDG 8, SDG 13 और SDG 15) पर सामूहिक चुनौतियों को उजागर करता है।## वैश्विक दक्षिण परिप्रेक्ष्य: डेटा से कार्रवाई तक

IORA देशों का मामला वैश्विक दक्षिण के सतत विकास लक्ष्यों (विशेष रूप से SDG 8, SDG 13 और SDG 15) पर सामूहिक चुनौतियों को उजागर करता है। विकसित देशों के विपरीत, उभरते बाजारों में अक्सर उच्च-सटीकता वाली उपग्रह निगरानी और जनगणना डेटा का अभाव होता है, और मशीन लर्निंग विधियाँ "डेटा-अविकसित" क्षेत्रों में विश्लेषणात्मक अंतर को भरने का काम करती हैं। साथ ही, यह अध्ययन सहसंबंध पर जोर देता है, कारणता पर नहीं, जो हमें संकेत देता है: CO₂ उत्सर्जन और आर्थिक विकास का जुड़ाव निरपेक्ष नहीं है, उत्सर्जन कटौती नीतियाँ विकास का त्याग नहीं करती हैं — मुख्य बात भूमि और ऊर्जा उपयोग की दक्षता है।

इसके अलावा, चारों देश हिंद महासागर की अर्थव्यवस्थाओं से संबंधित हैं, और क्षेत्रीय सहयोग तंत्र (जैसे IORA ढाँचा) संयुक्त पर्यावरण निगरानी और निम्न-कार्बन प्रौद्योगिकी हस्तांतरण को बढ़ावा दे सकते हैं। भविष्य में, यदि मॉडल को अधिक सदस्यों (जैसे भारत, सोमालिया, ऑस्ट्रेलिया) तक विस्तारित किया जा सके, तो यह वैश्विक दक्षिण को कवर करने वाला एक गतिशील चेतावनी नेटवर्क बन जाएगा।

दीर्घकालिक प्रवृत्तियाँ: खाद्य सुरक्षा और जलवायु लचीलापन

कृषि भूमि में परिवर्तन अध्ययन का एक अन्य केंद्र बिंदु है। श्रीलंका और मैडागास्कर की उच्च पूर्वानुमान सटीकता दर्शाती है कि मॉडल बाहरी झटकों (जैसे जलवायु असामान्यता, अंतरराष्ट्रीय मूल्य अस्थिरता) के प्रति कृषि भूमि क्षेत्र की संवेदनशील प्रतिक्रिया को पकड़ सकता है। तीव्र शहरीकरण वाले मलेशिया के लिए, कृषि भूमि में कमी और कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि एक साथ देखी जाती है, जो भूमि उपयोग परिवर्तन (जैसे पाम तेल विस्तार) से उत्पन्न दोहरे दबाव का संकेत देती है। निवेशकों को कृषि, वानिकी या बुनियादी ढाँचा परियोजनाओं में निवेश करते समय ऐसी गतिशीलता को दीर्घ-चक्र परिदृश्य विश्लेषण में शामिल करना चाहिए।

दीर्घावधि में, IORA देशों की जनसंख्या युवा और निरंतर बढ़ रही है, और भविष्य में खाद्य और ऊर्जा की माँग बढ़ेगी। कृषि भूमि को बनाए रखने और CO₂ को अवशोषित करने के बीच संतुलन कैसे पाया जाए, यह क्षेत्रीय आर्थिक विकास की आधारभूत तर्कशीलता है। यह अध्ययन डेटा-संचालित आधार रेखा प्रदान करता है, जो देशों को राष्ट्रीय निर्धारित योगदान (NDCs) तैयार करते समय अधिक व्यावहारिक पथ निर्धारित करने में मदद कर सकता है।

निष्कर्ष

यह अध्ययन न केवल पर्यावरण-आर्थिक मॉडलिंग में मशीन लर्निंग की क्षमता को प्रदर्शित करता है, बल्कि "मात्रा" और "गुणवत्ता" दोनों में एक साथ विकास करने की वैश्विक दक्षिण देशों की जटिलता को भी उजागर करता है। व्यापक अनुसंधान संस्थानों और अंतरराष्ट्रीय निवेशकों के लिए, IORA जैसे क्षेत्रों के अरैखिक पैटर्न को समझना भविष्य के वैश्विक विकास केंद्रों के स्थानांतरण को समझने की कुंजी है। जब AI कृषि संकुचन या उत्सर्जन शिखर की सटीक चेतावनी दे सकता है, तो नीतिगत प्रतिक्रिया और पूंजी आवंटन आधा कदम पहले हो सकता है — यह वही है जो उभरते बाजार विश्लेषण में अपरिहार्य "दीर्घकालिकता" क्षमता है।