कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञ वन्यजीव संरक्षण के लिए बड़ा डेटा दृष्टिकोण विकसित करते हैं

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

नई अध्ययन नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित किया गया था।

वन्यजीवों पर डेटा संग्रह

पशु पारिस्थितिकी क्षेत्र अब बड़े डेटा और इंटरनेट ऑफ थिंग्स पर निर्भर करता है, जिसमें प्रौद्योगिकी जैसे उपग्रह, ड्रोन और स्वचालित कैमरों के माध्यम से वन्यजीव आबादी पर बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया जाता है। इन नई प्रौद्योगिकियों के परिणामस्वरूप शोध के विकास में तेजी आती है और साथ ही प्राकृतिक आवास में व्यवधान को कम किया जाता है।

कई एआई प्रोग्राम बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, लेकिन वे अक्सर सामान्य होते हैं और विलक्षण 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 के साथ पारिस्थितिक विशेषज्ञों की विशेषज्ञता को जोड़कर किया।

पारिस्थितिक विशेषज्ञों की विशेषज्ञता 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 वन्यजीव प्रजातियों को वर्गीकृत करने और व्यक्तिगत जानवरों की गणना करने जैसे कार्य करने में सक्षम बनाता है। हालांकि, जेनेरिक प्रोग्राम जो अक्सर इस डेटा को संसाधित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, वे मौजूदा ज्ञान का लाभ उठाने में सीमित होते हैं और उन्हें अनुकूलित करना मुश्किल होता है और संवेदनशील डेटा से संबंधित नैतिक मुद्दों के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं।

प्रोफेसर डेविस टुइआ ईपीएफएल के पर्यावरण संगणना विज्ञान और पृथ्वी अवलोकन प्रयोगशाला के प्रमुख और अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं।

“हम इस विषय में अधिक शोधकर्ताओं को आकर्षित करना चाहते थे और उनके प्रयासों को एक साथ लाना चाहते थे ताकि इस उभरते क्षेत्र में आगे बढ़ सकें। एआई वन्यजीव शोध और पर्यावरण संरक्षण में एक महत्वपूर्ण उत्प्रेरक के रूप में कार्य कर सकता है,” प्रोफेसर टुइआ कहते हैं।

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

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

“यह वह जगह है जहां पारिस्थितिकी और मशीन लर्निंग का संयोजन महत्वपूर्ण है: क्षेत्र जीवविज्ञानी अध्ययन किए जा रहे जानवरों के बारे में विशाल डोमेन ज्ञान रखता है, और हमारे रूप में मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं का काम उनसे मिलकर समाधान खोजने के लिए उपकरण बनाना है,” उन्होंने कहा।

यह पहली बार नहीं है कि टुइआ और शोधकर्ताओं की टीम ने इस मुद्दे को संबोधित किया है। टीम ने पहले ड्रोन छवियों पर आधारित जानवरों की प्रजातियों को पहचानने के लिए एक कार्यक्रम विकसित किया था, जबकि मैथिस और उनकी टीम ने जानवरों के मुद्राओं को अनुमानित और ट्रैक करने में मदद करने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर पैकेज विकसित किया था।

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

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