कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञ वाइल्डलाइफ संरक्षण के लिए बड़े डेटा दृष्टिकोण विकसित करते हैं

एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और जानवर पारिस्थितिकी विशेषज्ञों के एक समूह ने इकोले पॉलीटेक्निक फेडरल डी लॉज़ेन में वाइल्डलाइफ प्रजातियों पर शोध को बढ़ाने और वाइल्डलाइफ संरक्षण में सुधार करने के लिए एक नए बड़े डेटा दृष्टिकोण को विकसित किया है।

नई अध्ययन नेचर कम्युनिकेशन्स में प्रकाशित की गई है।

वाइल्डलाइफ पर डेटा संग्रह

जानवर पारिस्थितिकी का क्षेत्र अब बड़े डेटा और इंटरनेट ऑफ थिंग्स पर निर्भर करता है, जहां तकनीक जैसे कि उपग्रह, ड्रोन और स्वचालित कैमरे के माध्यम से वाइल्डलाइफ आबादी पर बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया जाता है। ये नई तकनीकें शोध विकास में तेजी लाती हैं और साथ ही प्राकृतिक आवास में व्यवधान को कम करती हैं।

कई एआई प्रोग्राम बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन वे अक्सर सामान्य होते हैं और जंगली जानवरों के व्यवहार और रूप को देखने के लिए पर्याप्त सटीक नहीं होते हैं।

वैज्ञानिकों की टीम ने इस समस्या को हल करने के लिए एक नए दृष्टिकोण को विकसित किया, और उन्होंने ऐसा करने के लिए कंप्यूटर दृष्टि में प्रगति को पारिस्थितिक विशेषज्ञों के ज्ञान के साथ जोड़कर किया।

पारिस्थितिक विशेषज्ञों के ज्ञान का लाभ उठाना

पारिस्थितिक विशेषज्ञ वर्तमान में एआई और कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग छवियों, वीडियो और अन्य दृश्य रूपों के डेटा से महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकालने के लिए करते हैं, जो उन्हें वाइल्डलाइफ प्रजातियों को वर्गीकृत करने और व्यक्तिगत जानवरों को गिनने जैसे कार्य करने में सक्षम बनाता है। हालांकि, जेनेरिक प्रोग्राम जो अक्सर इस डेटा को संसाधित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, जानवरों पर मौजूदा ज्ञान का लाभ उठाने में सीमित होते हैं। वे अनुकूलन करने में भी कठिन होते हैं और संवेदनशील डेटा से संबंधित नैतिक मुद्दों के लिए प्रवण होते हैं।

प्रोफेसर डेविस टुइया ईपीएफएल के पर्यावरण संगणनात्मक विज्ञान और पृथ्वी अवलोकन प्रयोगशाला के प्रमुख और अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं।

“हम इस विषय में अधिक शोधकर्ताओं को रुचि लेने और अपने प्रयासों को एकजुट करने के लिए चाहते थे ताकि इस उभरते क्षेत्र में आगे बढ़ सकें। एआई वाइल्डलाइफ शोध और व्यापक रूप से पर्यावरण संरक्षण में एक प्रमुख उत्प्रेरक के रूप में कार्य कर सकता है,” प्रोफेसर टुइया कहते हैं।

एक विशिष्ट प्रजाति को पहचानने के लिए प्रशिक्षित एक एआई प्रोग्राम की त्रुटि के मार्जिन को कम करने के लिए, कंप्यूटर वैज्ञानिकों को जानवर पारिस्थितिक विशेषज्ञों के ज्ञान का लाभ उठाने में सक्षम होने की आवश्यकता होगी।

प्रोफेसर मैकेंज़ी मैथिस ईपीएफएल के बर्टेरेली फाउंडेशन चेयर ऑफ इंटीग्रेटिव न्यूरोसाइंस के प्रमुख और अध्ययन के सह-लेखक हैं।

“यह वह जगह है जहां पारिस्थितिकी और मशीन लर्निंग का विलय महत्वपूर्ण है: क्षेत्र जीवविज्ञानी अध्ययन किए जा रहे जानवरों के बारे में विशाल डोमेन ज्ञान रखता है, और हम जैसे मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं का काम उन्हें समाधान खोजने के लिए उपकरण बनाने के लिए काम करना है,” उन्होंने कहा।

यह पहली बार नहीं है कि टुइया और शोधकर्ताओं की टीम ने इस मुद्दे को संबोधित किया है। टीम ने पहले ड्रोन छवियों के आधार पर जानवर प्रजातियों को पहचानने के लिए एक कार्यक्रम विकसित किया था, जबकि मैथिस और उनकी टीम ने वैज्ञानिकों को जानवरों के मुद्रा का अनुमान लगाने और ट्रैक करने में मदद करने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर पैकेज विकसित किया है।

नई कार्य के लिए, टीम को उम्मीद है कि यह एक व्यापक दर्शकों को आकर्षित कर सकता है।

“एक समुदाय धीरे-धीरे आकार ले रहा है,” टुइया कहते हैं। “अब तक हमने मौखिक शब्द का उपयोग करके एक प्रारंभिक नेटवर्क बनाने के लिए किया है। हमने दो साल पहले उन लोगों के साथ शुरू किया जो अब लेख के अन्य प्रमुख लेखक हैं: बेंजामिन केलेनबर्गर, भी ईपीएफएल में; सारा बीरी यूएस में कैलटेक में; और ब्लेयर कोस्टेलो जर्मनी में मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट में।”