Sulakshana Pandit, Renowned Singer and Actress, Passes Away at 71

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Veteran Indian playback singer and actress Sulakshana Pandit passed away in Mumbai at the age of 71 following a cardiac arrest. She breathed her last on Wednesday evening at Nanavati Hospital, where she had been undergoing treatment due to ongoing health complications. Her brother and music composer Lalit Pandit confirmed the news, expressing deep grief over the loss.

Sulakshana Pandit was born on July 12, 1954, in Raigarh, and belonged to one of India’s most respected musical families. She was the niece of noted classical vocalist Pandit Jasraj and the elder sister of the celebrated music composer duo Jatin-Lalit. Her sister Vijayta Pandit was also a known actress in Bollywood. Surrounded by music from an early age, Sulakshana’s vocal talent was recognized and nurtured within the family itself.

She began her singing career as a child artist and soon rose to prominence with her melodious voice. Among her most celebrated songs was “Tu Hi Saagar Tu Hi Kinara” from the film Sankalp (1975), which earned her the Filmfare Award for Best Female Playback Singer. Her voice carried a soulful depth that resonated with audiences throughout the 1970s and 1980s. Some of her other memorable tracks include “Beqaraar Dil Tu Gaaye Ja,” “Bandhi Re Kahe Preet,” and duets with leading male singers of the time.

Along with singing, Sulakshana also made her mark as a lead actress in Hindi cinema. She made her acting debut opposite Sanjeev Kumar in the film Uljhan in 1975. In the years that followed, she starred with popular actors such as Rajesh Khanna, Jeetendra, Vinod Khanna, and Shashi Kapoor. Her screen presence had a graceful simplicity, which made her relatable and admired.

However, personal challenges eventually distanced her from the film industry. It is widely known that Sulakshana Pandit chose to remain unmarried throughout her life. Reports suggest that she shared a deep emotional bond with actor Sanjeev Kumar, and his decision not to marry her affected her profoundly. Over time, she withdrew from public life and struggled with health and emotional difficulties.

In her later years, Sulakshana lived mostly away from the spotlight, supported by her family. Her passing marks the end of an era that bridged classical heritage, romantic melodies, and golden-era Hindi cinema. Music lovers and film personalities have expressed sorrow, remembering her as a voice full of tenderness and dignity.

Sulakshana Pandit leaves behind a legacy of timeless songs and touching performances that continue to echo in the hearts of listeners. Her contribution to Indian music and cinema remains irreplaceable. Her funeral is expected to be conducted in Mumbai in the presence of family members and close associates.

India mourns the loss of a true artist—soft-spoken, talented, and unforgettable.

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 भारत एक ऐसा देश है जहाँ हर साल विभिन्न प्रकार की आपदाएँ (भूकंप, बाढ़, चक्रवात, सूखा, भूस्खलन, आदि) आती हैं। पारंपरिक आपदा प्रबंधन प्रणाली "प्रतिक्रियाशील" थी - अर्थात घटना के बाद राहत प्रदान करना। अब, भारत एक "सक्रिय, पूर्वानुमानित और प्रौद्योगिकी-संचालित" मॉडल की ओर बढ़ रहा है। एआई और एमएल इन दोनों दृष्टिकोणों को बदल रहे हैं। भारत भौगोलिक रूप से विविध है और अक्सर बाढ़, चक्रवात, भूकंप, सूखा, भूस्खलन और जंगल की आग जैसी विभिन्न प्राकृतिक आपदाओं का सामना करता है। ये आपदाएँ हर साल हजारों लोगों की जान लेती हैं और अरबों रुपये का आर्थिक नुकसान पहुँचाती हैं। पारंपरिक आपदा प्रबंधन प्रणाली मुख्य रूप से प्रतिक्रियात्मक रही है - अर्थात आपदा के बाद राहत और पुनर्वास पर केंद्रित। वर्तमान में, जलवायु परिवर्तन और तेजी से शहरीकरण के कारण आपदाओं की आवृत्ति और तीव्रता दोनों में वृद्धि हुई है। इस संदर्भ में, प्रौद्योगिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग आपदा प्रबंधन में क्रांतिकारी बदलाव लाने वाला साबित हो रहा है। इन तकनीकों ने अब न केवल आपदाओं की पूर्व चेतावनी देना संभव बना दिया है, बल्कि अधिक प्रभावी जोखिम मूल्यांकन, राहत कार्यों का समन्वय और वास्तविक समय पर निर्णय लेने में भी मदद की है। भारत सरकार, एनडीएमए (राष्ट्रीय आपदा प्रबंधन प्राधिकरण), इसरो, आईएमडी और विभिन्न आईआईटी मिलकर एआई-संचालित पूर्वानुमान मॉडल पर काम कर रहे हैं जो भविष्य की आपदाओं का पूर्वानुमान लगा सकते हैं और समय रहते जान-माल की हानि और आर्थिक क्षति को कम कर सकते हैं। इस प्रकार, प्रौद्योगिकी-आधारित आपदा प्रबंधन प्रणालियाँ भारत को "राहत से लचीलेपन की ओर" की ओर ले जा रही हैं—जहाँ उद्देश्य केवल राहत प्रदान करना नहीं है, बल्कि समाज को आपदा-रोधी और सशक्त बनाना है। आपदा पूर्व चेतावनी, जोखिम मूल्यांकन, राहत और पुनर्वास सहायता, नीति नियोजन में इनका उपयोग तेज़ी से बढ़ रहा है। आपदा प्रबंधन में एआई/एमएल का उपयोग कैसे किया जाता है: पूर्व चेतावनी प्रणालियाँ: एमएल मॉडल बाढ़, चक्रवात या सूखे की भविष्यवाणी करने के लिए उपग्रह डेटा, मौसम डेटा, नदी के स्तर और वर्षा पैटर्न का विश्लेषण करते हैं। उपग्रह और सुदूर संवेदन: इसरो के कार्टोसैट और रीसैट उपग्रहों से प्राप्त तस्वीरों का विश्लेषण एआई का उपयोग करके संवेदनशील क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जाता है। वास्तविक समय की निगरानी: 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"कॉमन अलर्टिंग प्रोटोकॉल (सीएपी)" के तहत एक बहु-खतरा प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली लागू कर रहा है। आईएनसीओआईएस (हैदराबाद): सुनामी प्रारंभिक चेतावनी केंद्र में डीप लर्निंग-आधारित समुद्र स्तर डेटा विश्लेषण के माध्यम से प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करता है। मेघदत्त और दामिनी ऐप्स: आईएमडी और आईआईटीएम द्वारा विकसित मोबाइल ऐप जो मौसम और बिजली की चेतावनी प्रदान करते हैं। प्रमुख केस स्टडीज: चक्रवात यास और अम्फान (2020-21): एआई-आधारित सिमुलेशन ने चक्रवात के मार्ग और तीव्रता का अनुमान लगाया। तटीय क्षेत्रों में 90% सटीकता के साथ प्रारंभिक अलर्ट भेजे गए। केरल बाढ़ (2018 और 2022): इसरो और गूगल एआई ने उपग्रह चित्रों का उपयोग करके बाढ़-जोखिम वाले क्षेत्रों का वास्तविक समय मानचित्रण प्रदान करने के लिए सहयोग किया। लाभ: पूर्व चेतावनी की सटीकता में वृद्धि, मानवीय और आर्थिक नुकसान में कमी, डेटा-संचालित शासन, त्वरित राहत वितरण और समन्वय, और वास्तविक समय निर्णय सहायता प्रणाली। चुनौतियाँ: डेटा की कमी या डेटा साझा करने में बाधाएँ, विभिन्न विभागों के बीच समन्वय का अभाव, स्थानीय स्तर पर तकनीकी प्रशिक्षण का अभाव, लागत और बुनियादी ढाँचे की सीमाएँ, गोपनीयता और साइबर सुरक्षा के मुद्दे, 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निष्कर्ष: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ने आपदा प्रबंधन में क्रांति ला दी है। ये तकनीकें अब केवल आपदा के बाद राहत प्रदान करने तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि संभावित आपदाओं का सटीक पूर्वानुमान लगाने, जोखिमों का आकलन करने और समय पर चेतावनी देने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा रही हैं। भारत अब पारंपरिक "राहत-केंद्रित" दृष्टिकोण से आगे बढ़कर "लचीलापन-निर्माण" मॉडल की ओर बढ़ रहा है—जिसका उद्देश्य केवल नुकसान को कम करना नहीं, बल्कि समुदायों को आपदाओं के प्रति अधिक लचीला बनाना है। इस परिवर्तन की सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि तकनीक, शासन और समाज किस हद तक एक साथ काम करते हैं। यदि इन तीनों के बीच समन्वय और सहयोग मजबूत होता है, तो भारत न केवल आपदा प्रबंधन में आत्मनिर्भर बनेगा, बल्कि वैश्विक स्तर पर लचीलेपन और तैयारी के एक आदर्श के रूप में भी उभरेगा।

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