Indie przygotowują mapę drogową walki z narkotykami, aby uwolnić kraj od nich do 2029 roku

Edytowane przez: Tatyana Hurynovich

Indyjski minister spraw wewnętrznych Amit Shah 6 września 2026 roku oświadczył, że rząd przygotował jasną mapę drogową, aby uwolnić kraj od narkotyków do 2029 roku.

Podczas konferencji prasowej w Goa Shah podkreślił, że walka z narkotykami stała się priorytetem bezpieczeństwa narodowego. Według niego celem premiera Narendry Modiego jest, aby „młodzież wolna od narkotyków” prowadziła Indie ku rozwiniętemu krajowi „Viksit Bharat” do 2047 roku.

Shah porównał nadchodzącą pracę do udanej walki z naksalizmem i terroryzmem. Do 2014 roku, jak zauważył, wysiłki były prowadzone w sposób rozproszony i ograniczały się głównie do aresztowań drobnych dilerów. Teraz podejście zmieniło się na skoordynowaną kampanię narodową.

Podstawą strategii stał się dokument Vision Document on Drug Control (2026–2029), opublikowany w czerwcu. Opiera się on na czterech filarach: egzekwowanie prawa i wywiad, kontrola prekursorów i narkotyków syntetycznych, zmniejszanie popytu i rehabilitacja oraz budowanie potencjału i koordynacja.

Rząd stosuje strategię „Detect, Disrupt and Destroy” – wykrywać sieci, niszczyć ich łańcuchy finansowe i logistyczne oraz eliminować całkowicie. Działają już mechanizmy NCORD, baza danych NIDAN, infolinia MANAS i zaktualizowana struktura NCB.

Plan obejmuje ponad 40 ministerstw i departamentów, stany i terytoria. Wśród celów są likwidacja 100 sieci transgranicznych i międzystanowych, sprowadzenie 100 zbiegłych przestępców oraz zniszczenie 100 podziemnych laboratoriów.

19 Wyświetlenia

Źródła

  • War against drugs: Modi govt has prepared roadmap to make India drug-free by 2029, says Amit Shah

Komentarze

Czytaj więcej artykułów na ten temat:

Great paper from Anthropic on AI agents doing ML-for-science research. (bookmark it) If you build AI-scientist systems, this one is worth your time. They propose Agent4Sci, which gives frontier coding agents 20 scientific ML benchmarks across 11 domains and asks them to beat

Image
Reply

OpenAI showed that AI agents can handle the slowest step in modern biology, making sense of huge experiments. By splitting a huge brain experiment among 1,946 AI agents, OpenAI got in 32 minutes what it estimates would take people months: a ranked list of leads for new

Image
OpenAI
OpenAI
@OpenAI

GPT-Rosalind surfaced a new lead for drug discovery: could restoring cholesterol transport protect neurons from degeneration? DCTN1 is a gene linked to Perry syndrome, a rare neurodegenerative disorder. In mouse-brain data, disrupting it increased expression of genes involved in

Reply
Czy znalazłeś błąd lub niedokładność?Rozważymy Twoje uwagi tak szybko, jak to możliwe.