مصنوعی ذہانت (AI) دنیا بھر میں موسمی تبدیلی کے پیچیدہ چیلنجز کو سمجھنے اور ان سے نمٹنے کے لئے ایک اہم وسیلہ بن رہی ہے۔ بڑے، پیچیدہ ڈیٹا سیٹس کا مؤثر تجزیہ کرکے، AI تحقیق کاروں، پالیسی سازوں، اور ماحولیاتی گروپوں کو موسمی نمونوں میں گہری بصیرت حاصل کرنے، مستقبل کے منظرناموں کی پیش گوئی کرنے، اور تخفیف کی حکمت عملیوں کا اندازہ لگانے میں مدد دیتا ہے۔ موسمی تبدیلی، جو انسانیت کے سب سے فوری بحرانوں میں سے ایک ہے، ماحولیاتی نظام، حیاتیاتی تنوع اور عالمی معاشروں کے لیے خطرہ بن چکی ہے۔ روایتی موسمی مطالعہ کے طریقے اکثر ڈیٹا کے حجم اور پیچیدگی کی وجہ سے کارگر ثابت نہیں ہوتے، لیکن AI جدید الگورتھمز، مشین لرننگ، اور ڈیٹا پروسیسنگ کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے سیٹلائٹ تصاویر، سینسر نیٹ ورکس، اور موسمیات کے ڈیٹا سے بڑی مقدار میں معلومات کا تجزیہ کرتا ہے۔ AI کی ایک اہم کارگر استعمال جنگلات کی کٹائی کی نگرانی ہے، کیونکہ جنگلات حیاتیاتی تنوع کے ساتھ ساتھ کاربن کے اہم ذخیروں کا کردار ادا کرتے ہیں جو فضائی CO2 کو کم کرتے ہیں۔ قیمتی جنگلات کی کٹائی اور زراعت جیسی انسانی سرگرمیاں اس توازن کو متاثر کرتی ہیں۔ AI سے چلنے والے نظام تقریباً حقیقی وقت میں سیٹلائٹ تصاویر کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ غیر قانونی کٹائی کا پتہ لگایا جا سکے، جنگلات کی خرابی کا جائزہ لیا جا سکے، اور تجدیدی اقدامات کی نگرانی کی جا سکے۔ یہ بصیرتیں حکومتوں اور تحفظاتی اداروں کو جنگلات کے تحفظات کو نافذ کرنے اور دوبارہ جنگلات لگانے کی منصوبہ بندی میں معاونت فراہم کرتی ہیں۔ AI شدید موسمی واقعات کی پیش گوئی میں بھی بہتری لاتی ہے—مثلاً سمندری طوفانیں، سیلاب، ہیٹ ویوز، اور خشک سالی—جو موسمی تبدیلی کی وجہ سے تیزی سے بڑھ رہے ہیں، اور معاشی و سماجی بہت کچھ اثر ڈال رہے ہیں۔ AI کے ماڈلز ماضی اور حال کے موسمیاتی ڈیٹا، سمندری درجہ حرارت، اور فضائی پیٹرن کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ ان واقعات کی پیش گوئی زیادہ درست طریقے سے کی جا سکے۔ AI سے لیس ابتدائی انتباہات بہتر تیاری، بروقت انخلاء، اور نقصان و جانوں کے ضیاع میں کمی لاتے ہیں۔ مزید برآں، AI قابل تجدید توانائی کی پیداواری میں بھی بہتری لا رہا ہے، جو فوسل ایندھن پر انحصار کم کرنے اور گرین ہاؤس گیسوں کے اخراج کو محدود کرنے کے لیے ضروری ہے۔ سولر، وِنڈ، اور دیگر غیر مستقل ذرائع سے بجلی پیدا کرنے کے نظام کو منظم کرنا طلب اور فراہمی کے توازن کا تقاضہ کرتا ہے۔ AI الگورتھمز موسمی پیشگوئیوں اور تاریخی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے توانائی کی پیداوار کی پیش گوئی کرتے ہیں، جس سے توانائی کے مؤثر استعمال، ذخیرہ، گرڈ کی استحکام، قیمت میں کمی، اور پائیدار توانائی نظاموں کی ہموار منتقلی ممکن ہوتی ہے۔ جدت سے بھرپور منصوبے AI کے ماحولیاتی اقدامات میں انقلابی کردار کو ظاہر کرتے ہیں—مثلاً، کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس کا استعمال امیزون اور جنوبی ایشیا میں جنگلات کی کٹائی کا تجزیہ کرنے کے لیے، ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس کا استعمال اٹنگنٹک ہیری کین ٹریکنگ کو بہتر بنانے کے لیے، اور AI سے چلنے والے پلیٹ فارموں کا استعمال ممالک میں قابل تجدید انفراسٹرکچر کی توسیع کے لیے سمارت گرڈز کا نظم و نسق۔ AI اور موسمی سائنس کا امتزاج ایک طاقتور ہم آہنگی پیدا کرتا ہے جو پائیدار ماحولیاتی ترقی کو تیز کرتا ہے۔ پالیسی ساز اور تنظیمیں AI سے حاصل بصیرت کو ڈیٹا پر مبنی حکمت عملی بنانے کے لیے اہمیت دیتی ہیں۔ انسانی مہارت اور مشین کی ذہانت کا امتزاج زیادہ لچکدار اور مؤثر موسمی حکمت عملی کی تشکیل میں مدد دیتا ہے۔ تاہم، AI کو موسمی کوششوں میں استعمال کرنے میں ابھی بھی چیلنجز باقی ہیں۔ ڈیٹا کے معیار اور دستیابی کو یقینی بنانا، نگرانی اور پرائیویسی جیسے اخلاقی مسائل کا حل تلاش کرنا، اور AI ماڈلز میں جانبداری سے بچاؤ ضروری ہے۔ حکومتوں، نجی شعبہ، تعلیم، اور شہری معاشرے کے درمیان مؤثر تعاون ان رکاوٹوں کو دور کرنے اور AI کی مکمل صلاحیت سے فائدہ اٹھانے کے لیے ناگزیر ہے۔ مختصر یہ کہ، AI پیچیدہ ڈیٹا کے تجزیہ، پیش گوئی کی صحت میں بہتری، اور وسائل کے مؤثر استعمال سے موسمی تبدیلی کے فہم اور ردعمل میں انقلاب لا رہا ہے۔ AI کی تحقیق میں مسلسل سرمایہ کاری اور ذمہ داری سے استعمال اس کے عالمی پائیداری اور مضبوطی کے حصول کے لیے نہایت اہم ہوں گے۔

تصویری ماخذ: گیٹی جیسے ہی آبادی میں اضافہ ہوتا ہے، اعلیٰ معیار کی صحت کی دیکھ بھال کا مطالبہ بھی بڑھتا ہے، جس کے باعث ڈیجیٹل صحت کے حل انتہائی ضروری ہو جاتے ہیں تاکہ رسائی، کفایت شعاری اور کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے۔ الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs) صحت کی دیکھ بھال میں سب سے اہم ڈیجیٹل آلات ہیں جو مریض کی دیکھ بھال کے معیار کو بہتر بناتے ہیں۔ تاہم، جیسے جیسے مریض کے ڈیٹا کا آن لائن منتقل ہونا بڑھ رہا ہے، مرکزیت پر مبنی نظام سائبر حملوں کے لیے پرکشش ہدف بن گئے ہیں، جس سے خلاف ورزیاں ہوتی ہیں جو مریض کی پرائیویسی کو خطرے میں ڈالتی ہیں اور عوامی اعتماد کو کم کرتی ہیں۔ بلاک چین پر مبنی اسٹوریج اپناتے ہوئے، صحت کی خدمات فراہم کرنے والے ادارے مریض کی معلومات کی خفیہ داری اور سالمیت کو بڑھا سکتے ہیں، جس سے 90% تک میڈیکل ڈیٹا کی سلامتی بہتر ہوتی ہے اور خلاف ورزیوں اور غیر مجاز رسائی کے خطرات کم ہو جاتے ہیں۔ بلاک چین ٹیکنالوجی وہ اہم خصوصیات فراہم کرتی ہے جیسے شفافیت، ڈیٹا کی مستقل مزاجی (ڈیٹا کو تبدیل یا حذف نہیں کیا جا سکتا) اور مرکزی اختیار کے بغیر اعتماد کو فروغ دینا۔ یہ خصوصیات مختلف صحت کی دیکھ بھال کے سافٹ ویئر سسٹمز کے درمیان مواصلات ممکن بناتی ہیں، جبکہ ڈیٹا کی سالمیت کو برقرار رکھتی ہیں اور EHRs تک رسائی کو آسان بناتی ہیں۔ یورپی یونین کے GDPR اور امریکہ کے HIPAA جیسے سخت ڈیٹا پرائیویسی قوانین کو دیکھتے ہوئے، یہ اب بھی غیر واضح ہے کہ کیا بھارت کا صحت کا نظام ان تقاضوں کو مکمل طور پر پورا کر سکتا ہے۔ **ایچ ایچ آر میں سیکیورٹی چیلنجز کے حل کے لیے بلاک چین کا استعمال** ایچ ایچ آر ڈیٹا کی حفاظت انتہائی اہم ہے کیونکہ اب یہ صحت کی دیکھ بھال کا معیار بن چکے ہیں۔ لیکن، مرکزیت، منقسم نظام اور ناقص رسائی کنٹرول اکثر اہم حفاظتی اور پرائیویسی مسائل پیدا کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، 2022 میں، دہلی کے آل انڈیا انسٹی ٹیوٹ آف میڈیکل سائنسز (AIIMS) نے رینسپور حملہ کا سامنا کیا جس سے حساس مریض اور تحقیق کا ڈیٹا متاثر ہوا، جو رازداری کو خطرے میں ڈال رہا تھا۔ مزید یہ کہ، میڈیکل ریکارڈ عام طور پر اس جگہ محفوظ کیے جاتے ہیں جہاں یہ بنائے جاتے ہیں، جس سے مریضوں کو جب ہسپتال بدلتے ہیں تو اپنے ریکارڈز تک رسائی میں مشکل ہوتی ہے۔ ہم آہنگی اور ہموار ڈیٹا کے تبادلے کی کمی ایچ ایچ آر کے انتظام میں ایک بڑی رکاوٹ ہے۔ بلاک چین کا محفوظ، غیر مرکزیت والا فریم ورک—جو ڈیٹا کو سینکڑوں کمپیوٹروں میں تقسیم کرتا ہے، نہ کہ مرکزی سرورز پر—ان مسائل سے نجات حاصل کرنے کے لیے مسئلہ کا حل فراہم کر سکتا ہے، کیونکہ یہ ایچ ایچ آر کو محفوظ انداز میں ذخیرہ کرنے، شیئر کرنے اور حاصل کرنے کی سہولت دیتا ہے۔ غیر مرکزیت نظام کی مزاحمت بڑھاتی ہے اور ایک واحد اختیار پر انحصار کو ختم کرتی ہے۔ بلاک چین کے غیر مرکزیت والے ماحو ل میں، ہم آہنگی مریض کے ڈیٹا کے محفوظ اور موثر تبادلے کی اجازت دیتی ہے، چاہے وہ نظاموں اور تنظیموں کے درمیان ہو۔ ہر بلاک چین میں ایک منفرد کرپٹوگرافک ہیش (مثلاً SHA-256) پیدا ہوتا ہے، جو ایک ناقابل تبدیل فنگر پرنٹ بناتا ہے جس سے کسی بھی جعلسازی کا پتہ چلتا ہے—اگر ڈیٹا میں کوئی تبدیلی ہوتی ہے تو ہیش بدل جاتا ہے اور ممکنہ مداخلت کا عندیہ دیتا ہے۔ اسمارٹ کانٹریکٹ—ایثیریم جیسے بلاک چینز پر کوڈ شدہ خود کار معاہدے—ایچ ایچ آر رسائی کی اجازتوں کو منظم کر سکتے ہیں، اور صرف مجاز افراد (مثلاً مخصوص صحت کی دیکھ بھال کے فراہم کنندگان) کو ریکارڈ پڑھنے یا لکھنے کی اجازت دیتے ہیں۔ مریض کسی بھی وقت ڈیٹا رسائی کی اجازت دے یا واپس لے سکتے ہیں، جس سے سیکیورٹی اور اعتماد میں اضافہ ہوتا ہے، کیونکہ تمام لین دین کو لاگ کیا جاتا ہے اور ان کی جانچ پڑتال کی جا سکتی ہے۔ اگرچہ بلاک چین بھارت کے صحت کے نظام کے لیے بہت کام کا سکتا ہے، اس کی کامیابی کا انحصار مریضوں، ٹیک کمپنیوں، صحت کی سہولیات فراہم کرنے والوں اور پالیسی سازوں کے درمیان تعاون پر ہے تاکہ حلوں کا تجربہ، معیار بندی اور وسعت ممکن بنائی جا سکے، اور جدت، تحفظ اور قانون سازی کے مابین توازن برقرار رہے۔ **عمل میں بلاک چین** دنیا بھر کے کئی صحت کے ادارے پہلے سے ہی ڈیٹا تحفظ کے لیے بلاک چین استعمال کر رہے ہیں۔ گیارڈ ٹائم نے ایمیزون کے ساتھ تعاون کیا تاکہ قومی صحت کے ڈیٹا کو مرکز سے ہٹا کر محفوظ کیا جا سکے، مریضوں کو ڈیٹا تک رسائی کا کنٹرول دیتے ہوئے، اور غیر مجاز ترمیمات کو روکا جائے۔ امریکہ میں، میڈریک بلاک چین نظام، جس کی آزمائش بیٹھ ایزریئل ڈیلوینیس میڈیکل سینٹر اور ایم آئی ٹی میڈیا لیب نے کی، مریضوں، صحت کی دیکھ بھال کرنے والے، ہسپتالوں، کلینکوں اور انشورنس کمپنیوں کو ایچ ایچ آر کے محفوظ نظم و نسق اور رسائی میں مدد دیتا ہے، اور مریض اپنی رسائی خود مینیج کرتے ہیں اور ٹرانزیکشن کی اطلاع وصول کرتے ہیں۔ **بھارت کے لیے بلاک چین کی قابل عملیت** بھارت کا 2021 کا آیوشمان بھارت ڈیجیٹل مشن (ABDM) مربوط صحت کے ڈیٹا رجسٹری اور ریکارڈ بنانے کا مقصد رکھتا ہے، تاکہ صحت کی دیکھ بھال کے شرکاء کے جمود کو ڈیجیٹل شاہراہوں کے ذریعے مٹایا جا سکے۔ تاہم، ڈیٹا پرائیویسی اور مقابلہ کے خدشات فراہم کنندگان کو معلومات بانٹنے سے ہچکچاہٹ کا سبب بن سکتے ہیں۔ ایک قومی بلاک چین سسٹم صحت کے شعبے میں اس سے مسائل حل کر سکتا ہے جیسے خودکار عمل، انتظامی بوجھ میں کمی، دعووں کی رفتار میں اضافہ، محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ سے دھوکہ دہی کی روک تھام، اور ایک مشترکہ لیجر کے ذریعے درست بلنگ، جس سے صحت کی دیکھ بھال کی لاگت کم ہو سکتی ہے۔ PwC کی پائلٹ اسٹڈیز سے پتا چلتا ہے کہ سمارٹ کانٹریکٹ کے ذریعے مریض کی رضامندی اور ناقابل تغیر آڈٹ ٹریل کے ذریعے ملک بھر میں ایچ ایچ آر کا تبادلہ ممکن ہے۔ لیکن، موجودہ آئی ٹی نظام کے ساتھ انضمام کے چیلنجز اب بھی موجود ہیں۔ سرکاری قومی بلاک چین فریم ورک اس عزم کا اظہار کرتا ہے کہ مریض مرکز خدمات اور محفوظ صحت کے ڈیٹا کے نظم و نسق کے لیے ایک گورننس ماڈل فراہم کرے گا۔ مثال کے طور پر، بھارت کے انسٹیٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (IIT) بمبئی اور بلاک چین فور امپیکٹ (BFI) جیسے تعاون صحت کی رسائی کو بہتر بنانے کے اقدامات کی عکاسی کرتے ہیں۔ بلاک چین کے ساتھ مصنوعی ذہانت (AI) اور انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) کا امتزاج حقیقی وقت کی نگرانی، ڈیٹا کی سالمیت اور پیش گوئی تجزیات کو بہتر بنا سکتا ہے، حالانکہ اس کے لیے مضبوط مربوط انفراسٹرکچر اور موثر ڈیٹا گورننس کی ضرورت ہوتی ہے۔ آخر میں، بھارت میں بلاک چین کی صلاحیتیں بہت حد تک متعدد اسٹیک ہولڈرز کے تعاون پر منحصر ہیں تاکہ محفوظ، قابلِ توسیع اور قانون سازی کے مطابق صحت کے حل تیار کیے جا سکیں۔ **پالیسی روڈمیپ: بھارت کے لیے غور و فکر** بھارت میں ایچ ایچ آر کے تحفظ کے لیے بلاک چین اپنانا ایک جامع پالیسی روڈمیپ کا متقاضی ہے۔ حکومتوں اور ریگولیٹرز کو واضح قواعد وضع کرنے چاہئیں تاکہ صحت کے شعبے میں بلاک چین کے وسیع پیمانے پر استعمال کو فروغ دیا جا سکے۔ چیلنجز جیسے اسکیل ایبلٹی، ہم آہنگی اور ریگولیٹری قانون سازی کو حل کرنے کے لیے i) وہیبریڈ بلاک چین کا استعمال، جو عوامی ورژن سے بہتر اسکیل ایبلٹی فراہم کرتا ہے؛ ii) اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تعاون سے ہم آہنگ ڈیٹا فارمیٹس اور اسٹینڈرڈ پروٹوکولز کی تشکیل، تاکہ ہموار انضمام ممکن ہو؛ اور iii) واضح مقاصد کے ساتھ چھوٹے پائلٹ منصوبوں پر توجہ مرکوز کریں تاکہ قومی سطح پر اس کا نفاذ ممکن ہو۔ ABDM کی ڈیجیٹلائزیشن عوامی-نجی شراکت داری پر منحصر ہے جہاں آئی ٹی کمپنیاں AI، IoT، بلاک چین، اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ جیسے اوزار شامل کرکے ABDM پلیٹ فارم میں جدت لائیں۔ یہ شراکت داریاں پیداواریت کو بڑھاتی ہیں، لیکن سائبر سیکیورٹی اور ڈیٹا پرائیویسی کے معاملات اب بھی اہم ہیں۔ نجی ہسپتالوں کے ساتھ شراکت داریاں ابھی ابتدائی مرحلے میں ہیں مگر مستقبل میں ان میں اضافہ متوقع ہے۔ قانون سازی کے چیلنجز کا مقابلہ پالیسی سازوں کے ساتھ مل کر قوانین تیار کرکے کیا جائے گا تاکہ انوکھنی کو فروغ دیا جا سکے، اور پرائیویسی و سیکیورٹی کو محفوظ رکھا جا سکے۔ مضبوط انکرپشن اور رسائی کنٹرول لازمی ہیں تاکہ قانون سازی میں مدد ملے۔ صحت کے شعبے کو لازمی طور پر اتفاق رائے، رسائی کے انتظام اور انکرپشن کے لیے معیاری پروٹوکول وضع کرنے چاہئیں تاکہ بلاک چین کی مکمل صلاحیتیں بروئے کار لائی جا سکیں۔ ایچ ایچ آر نظاموں اور بلاک چین نیٹ ورکس کے مابین ہم آہنگی کو بیانیہ ظاہر کرنے کے لیے واضح معیارات بہت ضروری ہیں، تاکہ محفوظ ڈیٹا کا تبادلہ اور آسان رسائی ممکن ہو، جس سے سیکیورٹی، کارکردگی اور صحت کے ڈیٹا کی پورٹیبلٹی میں اضافہ ہو۔ سرکاری اداروں، تحقیقی اداروں اور تعلیمی اداروں کے ساتھ تعاون بلاک چین کے صحت کے شعبے میں کامیاب نفاذ کی راہ ہموار کر سکتا ہے، اور یہ جدید تحقیق، فورمز، اور قانون سازی کی رہنمائی فراہم کرے گا۔ **نتیجہ** بھارت کی مخصوص بنیادی ڈھانچے اور ریگولیٹری چیلنجز کو مدنظر رکھتے ہوئے، بلاک چین کو慎慎 اور منتخب انداز میں متحرک کرنا ضروری ہے تاکہ صحت کے شعبے میں انقلابی تبدیلی لائی جا سکے۔ اگر حکمت عملی سے استعمال کیا جائے، تو یہ مریض کی دیکھ بھال کی سیکیورٹی، کارکردگی اور شفافیت کو نمایاں حد تک بہتر بنا سکتا ہے۔ بلاک چین کی ترقیاتی خدمات ایک محفوظ، موثر اور مریض مرکز صحت کی دیکھ بھال کے ماحو ل کی بنیاد بننے جا رہی ہیں، اور ایک زیادہ قابل اعتماد اور قابل اعتماد EHR نظام کی تشکیل میں مدد فراہم کریں گی۔ *مضمون نگار: مادوی جھا، سابقہ ریسرچ انٹرن فیشر، آبزرور ریسرچ فاؤنڈیشن۔*

مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے تعلیم کو بدل رہی ہے، اور یہ ہر طالبعلم کی ضروریات کے مطابق شخصی سیکھنے کے تجربات فراہم کر رہی ہے۔ ہر طالبعلم کے منفرد سیکھنے کے انداز اور کارکردگی کے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، AI ایسی تعلیمی مواد تیار کرتی ہے جو ان کی ضروریات کے قریب تر ہوتا ہے۔ روایتی ایک سائز سب کے لیے کا طریقہ اکثر مختلف سیکھنے کی صلاحیتوں اور رفتار کو نظر انداز کر دیتا ہے، جس کے نتیجے میں سمجھ اور کامیابی میں تفاوت آتی ہے۔ AI کی شخصی ہدایات تعلیمی انقلاب لانے کا وعدہ کرتی ہیں، کیونکہ یہ ہر سیکھنے والے کے لیے دلچسپی اور مواد فراہم کرتی ہے۔ تعلیم میں AI کے استعمال میں جدید الگورتھمز اور مشینی تعلیم شامل ہے، جو مسلسل ترقی کا جائزہ لیتی ہے اور مواد کو حسب ضرورت ترتیب دیتی ہے۔ ردعمل کے وقت، درستگی، اور غلطی کے نمونوں کی نگرانی کرکے، AI سیکھنے والوں کی طاقتوں اور کمزوریوں کو پہچانتی ہے، اور نصاب کی مشکل، پیشکش، اور رفتار کو ایڈجسٹ کرتی ہے تاکہ سمجھ بوجھ اور یادداشت میں بہتری آئے۔ یہ طریقہ حوصلہ افزائی اور دلچسپی کو برقرار رکھتا ہے، اور ساتھ ہی فرد کے تعلیمی راستے کے مطابق تنقیدی سوچ اور مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتیں بھی فروغ دیتا ہے۔ اساتذہ بھی AI کو ایک اہم وسائل کے طور پر دیکھتے ہیں تاکہ وہ تعلیمی خلاؤں کو پاٹ سکیں جو روایتی طریقوں سے مشکل ہیں۔ وہ طلبہ جو اضافی مدد کے محتاج ہیں یا موضوعات میں دشواری محسوس کرتے ہیں، AI سے بروقت اور مخصوص مداخلت سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں، بغیر انسانی مدد کا انتظار کیے، اور اس طرح وہ ہم عمر طلبہ کے ساتھ رفتار برقرار رکھ سکتے ہیں اور زیادہ شامل تعلیمی ماحول کو فروغ دے سکتے ہیں۔ AI کا انضمام اسکولوں میں وسائل کی تقسیم اور توسیع پذیری میں بھی فائدہ مند ہے۔ جب AI روزمرہ کے جانچنے اور تجزیہ کرنے کا عمل خودکار بناتا ہے، تو مختلف کلاسوں کا انتظام زیادہ آسان ہو جاتا ہے، اور اساتذہ زیادہ وقت شخصی اور انسانی روابط پر دے سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، AI کی توسیع پذیری مختلف علاقوں کے سیکھنے والوں تک مخصوص تعلیم کو پہنچانے کے قابل بناتی ہے، جس سے تعلیمی عدم مساوات کم ہوتی ہے۔ تعلیمی کامیابی کے علاوہ، AI سے چلنے والی تعلیم مستقل سیکھنے کے رویوں کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، کیونکہ یہ فوری فیڈ بیک اور شخصی راستے فراہم کرتی ہے۔ یہ طلبہ کو ان کی تعلیم کا کنٹرول لینے کے قابل بناتی ہے، اور انہیں ترقی اور لچکدار ہونے پر مبنی سوچ اپنانے کی ترغیب دیتی ہے، جو تیزی سے بدلتی دنیا میں بہت ضروری ہیں۔ تاہم، AI کے اپنانے کے دوران ڈیٹا تحفظ، اخلاقیات، اور انسانی اساتذہ کے اہم کردار کو برقرا رکھنا اہم مسائل ہیں۔ ضروری ہے کہ AI نظام شفاف طریقے سے تیار کیے جائیں، اور طالبعلم کی راز داری کا احترام کیا جائے۔ اس کے علاوہ، اساتذہ اس بات پر زور دیتے ہیں کہ AI کو روایتی تعلیم کی جگہ نہیں لینا چاہیے، بلکہ یہ اس میں معاون کردار ادا کرے تاکہ معاشرتی اور جذباتی رابطے برقرار رہ سکیں، جو ہمہ جہتی تعلیم کے لیے ضروری ہیں۔ مختصراً، تعلیم میں AI کے استعمال میں اضافہ آنے والے دنوں میں مزید شخصی، دلچسپ، اور مؤثر سیکھنے کے تجربات کی نشاندہی کرتا ہے۔ AI کا استعمال کرکے فرد کی ضروریات کے مطابق ہدایات دینے سے تعلیم میں طالبعلم کی کامیابی میں نمایاں ترقی ممکن ہے۔ ذہانت سے اس کا نفاذ اور ٹیکنالوجی کے ترقی دہندگان اور اساتذہ کے باہمی تعاون سے، AI تعلیم کو بدلنے کی صلاحیت رکھتا ہے، اور سیکھنے کو سب کے لیے زیادہ قابل رسائی اور شامل بنا سکتا ہے۔

حالیہ سرمایہ کاری کے اہم نکات متعدد آلٹ코ئنز کی نشاندہی کرتے ہیں جو خاطر خواہ نئی جدت اور حقیقی دنیا کی افادیت فراہم کررہے ہیں، جس سے مستقل رفتار برقرار رہتی ہے۔ یہ مارکیٹ میں اہم ہے جہاں زیادہ تر سرمایہ کار روایتی ہype پر مبنی سرمایہ کاری سے ہٹ کر قدر پر توجہ دے رہے ہیں۔ ان آلٹکوئنز میں رفتار ان کے حقیقی دنیا کے قدروں اور عملی استعمالات سے آتی ہے۔ قابل ذکر ممکنہ اعلیٰ کارکردگی دکھانے والی کمپنیاں میں یونلابس فنانس، Hedera (HBAR)، اور SUI بلاک چین شامل ہیں۔ ہم یہ بھی دیکھیں گے کہ HBAR کی نمو کے امکانات کیوں اہم ہیں اور یہ سرمایہ کاری کیوں توقع کی جاتی ہے کہ جلد منافع دیں گی۔ یونلابس فنانس: 300 ملین ٹوکنز کے قریب یونلابس فنانس اپنی تیزی سے ٹوکن فروخت کے ذریعے سر فہرست ہے، جو 300 ملین ٹوکنز کے قریب پہنچ چکی ہے اور اسے منانے کے لیے محدود 30% بونس فراہم کیا جا رہا ہے۔ کوڈ UNIL30 استعمال کرتے ہوئے سرمایہ کار اضافی ٹوکنز حاصل کر سکتے ہیں، جس کی قیمت $0

آٹونومس گاڑیوں کی ترقی modern ٹرانسپورٹیشن میں ایک اہم تکنیکی انقلاب کی علامت ہے، جس کے مرکز میں مصنوعی ذہانت (AI) ہے۔ AI نظام خود چلانے والی ٹیکنالوجی کو مضبوط بناتے ہیں، کیونکہ یہ گاڑیوں کو اپنے ماحول کو محسوس کرنے، پیچیدہ ڈرائیونگ کے فیصلے کرنے، اور تمام راستہ استعمال کرنے والوں کی حفاظت کو ترجیح دینے کے قابل بناتے ہیں۔ خودکار ڈرائیونگ کے لیے اہم AI الگورتھمز ہیں جو گاڑی میں نصب مختلف سینسرز سے حاصل شدہ ڈیٹا کو پروسیس کرتے ہیں، جن میں لائیدر، ریڈار، الٹراسانदी آلات، اور ہائی ریزولوشن کیمرے شامل ہیں۔ یہ سینسر مل کر ماحول کی تفصیلی سمجھ بوجھ پیدا کرتے ہیں، جس سے AI کو پیدل چلنے والوں، سائکل سواروں، دوسری گاڑیوں، سڑک کے ہدایات، ٹریفک سگنلز اور خطرات کو_REAL وقت_ میں پہچاننے میں مدد ملتی ہے۔ یہ صلاحیت پیچیدہ ٹریفک کے حالات میں راستہ اختیار کرنے، اچانک تبدیلیوں کا جواب دینے، اور بغیر انسانی مداخلت کے مناسب فیصلے کرنے کے لیے انتہائی اہم ہے۔ AI ٹیکنالوجیز میں قابل ذکر ترقی ہوئی ہے، جس کے نتیجے میں خودکار گاڑیاں محدود ماحول اور مخصوص راستوں میں محفوظ طریقے سے کام کرنے کے قابل ہو گئی ہیں۔ کمپنیوں نے AI سے چلنے والی ڈرائیونگ میں بڑا پیش رفت کی ہے، جیسے کہ شہری علاقوں اور ہائی ویز پر چلنا، خودکار طریقے سے پارکنگ کا انتظام، اور غیر متوقع رکاوٹوں کے خلاف جلد ردعمل دینا۔ تاہم، عوامی سڑکوں پر مکمل انضمام کے لیے ٹیکنالوجی سے ہٹ کر بھی کئی چیلنجز درپیش ہیں۔ ایک بڑا مسئلہ ریگولیٹری فریم ورک کا ہے۔ حکومتوں اور قانون ساز اداروں کو ایسے جامع نظام تیار کرنے ہونگے جو ان گاڑیوں کو سخت حفاظتی معیارات پر پورا اتریں قبل اس کے کہ یہ وسیع پیمانے پر استعمال میں آئیں۔ اس میں ٹیسٹنگ، تصدیق، اور آپریشن کے مستقل رہنمائی اصول مقرر کرنا شامل ہے، جو ملک اور خطے کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔ AI کی مسلسل ترقی کے ساتھ، قوانین کو سخت اور لچکدار دونوں بنانا ہوگا تاکہ نئی ٹیکنالوجی کی تیز رفتار ترقی اور عوامی حفاظت کے مابین توازن قائم رہ سکے۔ عوامی قبولیت بھی ایک اہم جز ہے۔ اگرچہ بہت سے لوگ بغیر ڈرائیور کے گاڑیوں میں دلچسپی رکھتے ہیں، مگر اعتماد کا سوال ابھی بھی موجود ہے کہ کیا AI نظام اتنے اہم کام یعنی ڈرائیونگ کے لیے قابل اعتماد ہیں۔ ان خدشات میں ٹیکنالوجی کی حفاظت، خرابیاں یا سائبر حملوں کے خطرات، اور زندگی اور موت کے فیصلے میں AI کے اخلاقی پہلو شامل ہیں۔ اعتماد پیدا کرنے کے لیے کاروں کے آپریشنز کے بارے میں شفاف بات چیت، سخت حفاظتی ٹیسٹنگ، اور مثبت عملی تجربات کی ضرورت ہے جو ان نظاموں کی اعتمادیت کو ظاہر کریں۔ اخلاقی مسائل بھی سامنے آتے ہیں، جن کا حل تلاش کرنا ذمہ داران، قانون ساز اور معاشرہ سب کے لیے ضروری ہے۔ ایسے حالات میں، جب گریز ممکن نہیں ہوتا اور نقصان کم سے کم کرنے کا مسئلہ ہوتا ہے، تو AI کو کیسے برتاؤ کرنا چاہیے، یہ ایک مشکل اور بین العلمي مسئلہ ہے۔ ایسے اخلاقی dilemmas کو معاشرتی اقدار کے مطابق پروگرام کرنا تکنیکی، فلسفیانہ، قانونی اور عوامی رائے کے مابین توازن کا طلب گار ہے۔ اگرچہ یہ مسائل موجود ہیں، ماہرین AI کے ٹرانسپورٹ پر اثرات کو امید کے ساتھ دیکھتے ہیں۔ AI کا انضمام انسانی غلطیوں کو کم کرنے میں مدد کرے گا، جو کہ دنیا بھر میں ٹریفک حادثات کا ایک بڑا سبب ہے۔ AI سے چلنے والی خودکار گاڑیاں کنٹرول، صورتحال سے آگاہی، اور فوری ردعمل فراہم کرتی ہیں، جس سے سڑکیں محفوظ بننے کا امکان ہے۔ علاوہ ازیں، خودکار گاڑیاں سفر کو بہتر بناتی ہیں، جیسے کہ راستوں کو بہتر بنانا، ٹریفک جام کو کم کرنا، اور ہموار ٹریفک کا بہاؤ ممکن بنانا۔ مشترکہ خودکار نقل و حمل کی خدمات کے بڑھنے سے ذاتی گاڑی مالکانہ کم ہو سکتی ہے، جس سے ماحولیاتی فوائد بھی حاصل ہوں گے، جیسے کم اخراجات اور وسائل کا کم استعمال۔ مستقبل میں، AI کا کردار صرف خودکار گاڑیوں تک محدود نہیں رہے گا، بلکہ یہ ہوشیار ٹریفک نظم و نسق، AI سے مدد یافتہ عوامی ٹرانسپورٹ، اور لاجسٹکس میں بھی شامل ہوگا۔ AI ٹیکنالوجیز میں جاری ترقیات دنیا بھر میں لوگوں اور مال کی حرکت میں انقلابی تبدیلیاں لانے کا امکان رکھتی ہیں۔ خلاصہ یہ کہ، اگرچہ وسیع پیمانے پر AI سے چلنے والی خودکار گاڑیاں اپنانے کے لیے ابھی بہت سے چیلنجز باقی ہیں، مگر موجودہ ترقی حوصلہ افزا ہے۔ مسلسل ٹیکنالوجیکل انوکھائی، مناسب ریگولیٹری فریم ورک، اور عوامی مسائل و اخلاقی معاملات کے ساتھ فعال عمل دخل، AI سے چلنے والی خودکار نقل و حمل کو سفر میں انقلاب لانے کے لیے تیار کر رہی ہے—جس سے یہ محفوظ، زیادہ موثر اور سب کے لیے مزید قابل رسائی ہو جائے گی۔

امریکہ کی سیکورٹیز اینڈ ایکسچینج کمیشن (ایس ای سی) کے عملے نے سب سے عام کرپٹو کرنسی اسٹیکنگ سرگرمیوں کے بارے میں نئی رہنمائی جاری کی ہے، جس میں واضح کیا گیا ہے کہ یہ سرگرمیاں سیکورٹیز قوانین کی خلاف ورزی نہیں ہیں۔ 29 مئی کو، ایس ای سی کے کارپوریٹ فنانس شعبے سے ایک جاری بیان میں کہا گیا کہ “پروٹوکول اسٹیکنگ سرگرمیاں” جیسا کہ پروف آف اسٹیک بلاک چینز پر کرپٹو کو اسٹیک کرنا، کمیشن کے ساتھ لین دین کو رجسٹر کرنے کی ضرورت نہیں اور نہ ہی یہ کسی بھی استثنا کے تحت آتی ہیں جس سے رجسٹریشن لازمی ہو۔ بیان میں مزید کہا گیا کہ اسٹیکنگ انعامات خدمات کے بدلے معاوضہ ہیں جو نوڈ آپریٹرز فراہم کرتے ہیں، نہ کہ “دوسروں کے کاروباری یا انتظامی کوششوں” سے حاصل شدہ منافع، یعنی یہ سیکورٹیز قانون کے تحت نہیں آتے۔ مزید برآں، کسٹڈی اسٹیکنگ کو سیکورٹیز کی پیشکش نہیں سمجھا جا سکتا کیونکہ کسٹڈی ایجنٹوں کا کردار اس بات کا تعین کرنے میں براہ راست شامل نہیں ہوتا کہ کتنا اسٹیک کیا جاتا ہے؛ وہ صرف “سٹیکنگ کے سلسلے میں ایجنٹ کا کردار ادا کرتے ہیں”، عملے نے وضاحت کی۔ عملے نے یہ بھی نشاندہی کی کہ اضافی اسٹیکنگ خدمات، جیسے کہ سلیشنگ، ابتدائی ان باؤنڈنگ، اور متبادل انعامی ادائیگی کے نظام، سیکورٹیز نہیں ہیں، اور انہیں “صرف انتظامی یا سرکاری نوعیت کی خدمات” قرار دیا۔ تاہم، لیکویڈ اسٹیکنگ اور ری اسٹیکنگ سمیت دیگر اسٹیکنگ کی اقسام پر بات نہیں کی گئی، اور عملے نے زور دیا کہ ان کی یہ وضاحت “قانونی طور پر کوئی اثر نہیں رکھتی”۔ اس مئی میں نیویارک میں ہونے والی سولانا کی ایکسلریٹ کانفرنس میں، کریپٹو انڈسٹری کے نمائندوں نے ایس ای سی سے درخواست کی کہ وہ اسٹیکنگ کے بارے میں رسمی رہنمائی فراہم کرے، کیونکہ جاری قانون سازی کی غیر یقینی کی حالتیں ویب 3 انفراسٹرکچر فراہم کرنے والوں کے لیے مشکلات پیدا کرتی ہیں۔ ایس ای سی کے اندر حمایت اور مخالفت ریپبلکن کمشنر ہیستر پیئرسی، جن کی قیادت میں ایس ای سی کا کرپٹو ٹاسک فورس کام کرتی ہے، نے اس رہنمائی کا خیرمقدم کیا اور اسے “امریکہ میں اسٹیکرز اور اسٹیکنگ-ایز-اے سروس فراہم کرنے والوں کے لیے خوش آئند وضاحت” قرار دیا۔ انہوں نے نشاندہی کی کہ “اسٹیگانگ کے متعلق ضوابطی نظریات سے عدم وضاحت نے امریکیوں کو اسے کرنے سے روک دیا ہے، خوف ہے کہ یہ سیکورٹیز قوانین کی خلاف ورزی کا سبب بن سکتا ہے”، جس کی وجہ سے “نیٹ ورک کے اتفاق رائے میں شرکت محدود ہو گئی اور پروف آف اسٹیک بلاک چینز کی مرکزیت، سنسرشپ کے خلاف مزاحمت، اور معتبر غیر جانبداری کو نقصان پہنچا ہے۔” دوسری طرف، ایس ای سی کی واحدڈیموکریٹ کمشنر کیرولین کرینشا نے اس رہنمائی کو تنقید کا نشانہ بناتے ہوئے کہا کہ یہ “اس بات کے لیے ایک قابل اعتماد روڈمیپ فراہم کرنے میں ناکام ہے کہ آیا کوئی اسٹیکنگ سروس سرمایہ کاری کے معاہدے کے طور پر تصور کی جا سکتی ہے یا نہیں، جیسا کہ ہویی ٹیسٹ کے تحت سیکورٹیز قوانین میں تعریف کی گئی ہے۔” انہوں نے کہا، “عملے کا تجزیہ ممکنہ طور پر بعض کی خواہش ہے کہ قانون ایسا ہی دیکھے، مگر یہ اسٹیکنگ پر عدالتوں کے فیصلوں سے میل نہیں کھاتا اور ان کے بنیادی اصول ہویی سے بھی ہم آہنگ نہیں ہیں۔” کرینشا نے مزید کہا، “یہ بھی ایس ای سی کا ایک اور نمونہ ہے کہ وہ کریپٹو کے حوالے سے ‘کرتے رہو، جب تک ہم مکمل نہ کر لیں’ کے اصول پر عمل پیرا ہے، مستقبل کی تبدیلیوں کی توقع پر اقدام کرکے، مگر موجودہ قانون کو نظر انداز کرتے ہوئے۔”

مالی شعبہ حالیہ تیز ترین ترقیات سے متاثر ہو رہا ہے جو مصنوعی ذہانت (AI) کے ذریعے تیزی سے بدل رہا ہے۔ یہ بنیادی طور پر اداروں کے کام کرنے کے طریقہ کو بدل رہا ہے، قبلہ بندی اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے جدید ٹولز کے ذریعے۔ AI کا اثر سب سے زیادہ پیش گوئی تجزیات اور انتہائی مؤثر الگورتھمک ٹریڈنگ حکمت عملیوں میں نظر آتا ہے۔ AI سے چلنے والی پیش گوئی تجزیات پیچیدہ ماڈلز اور وسیع ڈیٹا بیس کا استعمال کرتی ہیں جن میں تاریخی قیمتیں، تجارتی حجم، اقتصادی اشاریے، اور خبر کا جذبات شامل ہیں، تاکہ ہلکی پھلکی پیٹرن کو پہچانا جا سکے جو انسانی تجزیہ کاروں کی نظر سے اوجھل رہتے ہیں، اور اس طرح اثاثہ کی قیمت حرکتوں اور بازار کے رجحانات کی مزید درست پیش گوئی ممکن ہوتی ہے۔ یہ AI کی مدد سے حاصل ہونے والی بصیرت سرمایہ کاروں اور مالی مینیجرز کو زیادہ باشعور، معروضی، اور ڈیٹا کی بنیاد پر فیصلے کرنے میں مدد دیتی ہے، بجائے اس کے کہ روایتی، اکثر جذباتی طریقوں پر انحصار کریں۔ اس تبدیلی سے بہتر رسک مینجمنٹ اور زیادہ منافع کے امکانات کے ساتھ سرمایہ کاری کی حکمت عملی میں نکھار آتا ہے۔ اس کے علاوہ، AI کو وسیع پیمانے پر الگورتھمک ٹریڈنگ میں اپنایا گیا ہے، جہاں کمپیوٹر پروگراموں کے ذریعے ایسے تجارت عمل میں آتے ہیں جو انسانوں کی پہنچ سے باہر ہیں۔ AI ان ماڈلز کو بہتر بناتا ہے، تاکہ ماحول کے مطابق سیکھنے اور ریئل ٹائم میں اصلاح کرنے کے ذریعے، ٹریڈنگ کی حکمت عملیوں کو بہتر بنایا جا سکے۔ AI سے چلنے والی الگورتھمک ٹریڈنگ کا ایک اہم فائدہ ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ (HFT) ہے، جس میں چند سیکنڈ یا اس سے بھی کم وقت میں بے شمار تجارت کی جاتی ہیں۔ یہاں درستگی اور تیزی بہت ضروری ہے، اور AI سسٹمز فوراً مارکیٹ کے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے کم سے کم تاخیر کے ساتھ تجارت انجام دیتے ہیں، تاکہ قیمت کے فرق اور بازار کی کمزوریوں سے قبل ہی فائدہ اٹھایا جا سکے۔ AI خطرے کے انتظام میں بھی اضافہ کرتا ہے، کیونکہ یہ ٹریڈنگ ماڈلز میں رسک کا اندازہ شامل کرتا ہے، جو سرگرمیوں کو کم سے کم نقصان کے لئے ڈھال لیتے ہیں۔ یہ نظام غیر مستحکم حالتوں کو پہچان سکتے ہیں اور تجارت کے حجم کو کم کر سکتے ہیں یا تجارت کو روک سکتے ہیں، تاکہ پورٹ فولیو کی حفاظت کی جا سکے۔ تاہم، مالیات میں AI کا انضمام کچھ چیلنجز بھی لاتا ہے۔ ریگولیٹرز AI سے چلنے والی ٹریڈنگ کے مارکیٹ کی استحکام اور منصفانہ عمل پر اثرات کا جائزہ لے رہے ہیں، اور یہ بہت اہم ہے کہ AI ماڈلز شفاف اور قابل وضاحت رہیں کیونکہ ان کا اثر سرمایہ کاروں کے اثاثوں اور مارکیٹ کے اعتماد پر پڑتا ہے۔ ان خدشات کے باوجود، AI کے فوائد واضح ہیں۔ یہ بے مثال ڈیٹا تجزیہ اور عملے کی کارکردگی کو کھول کر مالی مستقبل کی شکل بدل رہا ہے۔ مالی ادارے جو AI استعمال کرتے ہیں، وہ مقابلہ کی برتری حاصل کرتے ہیں، بہتر کلائنٹ سروسز اور مالی نتائج فراہم کرتے ہیں۔ خلاصہ یہ کہ، مصنوعی ذہانت مالیات میں انقلاب لا رہی ہے، جدید پیش گوئی تجزیات فراہم کر کے اور پیچیدہ الگورتھمک ٹریڈنگ حکمت عملیوں کو ممکن بنا کر۔ جیسے جیسے AI ترقی کرتا جائے گا، اس کی بڑی ڈیٹا سیٹس کو سنبھالنے، رجحانات کی درست پیش گوئی، ہائی فریکوئنسی ٹریڈز، پورٹ فولیو کی کارکردگی کو بہتر بنانے، اور رسک کا انتظام کرنے کی صلاحیت مزید جدت لائے گی۔ AI کا جاری استعمال سرمایہ کاری کی حکمت عملیوں اور مارکیٹ کے عمل کو نئی سمت دے رہا ہے، جس سے ہوشیار مالی انتظام کی نئی تاریخ رقم ہو رہی ہے۔