यूके भर में आक्रामक पौधों की प्रजातियों की पहचान करने में एआई मॉडल की मदद

पर्यावरण वैज्ञानिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता यूके भर में फैल रही एक आक्रामक प्रजाति से लड़ने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। यूके सेंटर फॉर इकोलॉजी एंड हाइड्रोलॉजी (यूकेसीईएच) और बर्मिंघम के शोधकर्ताओं ने सड़क किनारे जैसे क्षेत्रों में विभिन्न आक्रामक प्रजातियों की उपस्थिति के लिए सर्वेक्षण करने के लिए एक एआई मॉडल विकसित किया है, जिसमें जापानी नॉटवीड शामिल है।

जापानी नॉटवीड एक आक्रामक प्रजाति है जो यूके के आसपास के प्राकृतिक परिदृश्य और भवनों को नुकसान पहुंचा सकती है, क्योंकि यह भवनों की नींव को नुकसान पहुंचा सकती है। यह अक्सर यूके में सबसे अधिक नुकसान पहुंचाने वाली और आक्रामक आक्रामक पौधों की प्रजाति मानी जाती है। जापानी नॉटवीड को हटाना अक्सर चुनौतीपूर्ण साबित होता है क्योंकि इसे ढूंढना और पहचानना मुश्किल होता है। एआई शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जापानी नॉटवीड की पहचान करने में लगने वाले समय और संसाधनों को कम कर सकते हैं।

मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा वाहनों के ऊपर रखे उच्च गति वाले कैमरों के माध्यम से एकत्र किया गया था, जिन्होंने सड़क किनारे की लगभग 120 मील की वनस्पति की तस्वीरें एकत्र कीं। पारिस्थितिक विज्ञानी छवियों की जांच करेंगे और नॉटवीड को लेबल करेंगे, और छवियों को उनके जीपीएस स्थान के साथ टैग किया जाएगा। लेबल वाली छवियों का उपयोग जापानी नॉटवीड के नमूनों को पहचानने के लिए एक कंप्यूटर विजन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा। यूके में पाए जाने वाले अन्य आक्रामक पौधों की प्रजातियों जैसे हिमालयन बालसम और रोडोडेंड्रोन को पहचानने के लिए भी इसी प्रक्रिया का उपयोग किया जाएगा। सिस्टम का उपयोग अश्वथ बातों का पता लगाने के लिए भी किया जाएगा, जो यूके में मूल निवासी हैं लेकिन रोग से प्रभावित होने के जोखिम में हैं।

एआई मॉडल का परीक्षण 10 महीने की पायलट परियोजना के दौरान किया जाएगा। शोध दल का कहना है कि उन्हें कई चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा, जैसे कि यह सुनिश्चित करना कि कैमरों द्वारा कब्जा की गई छवियां निरंतर गुणवत्ता की हैं और जब एक ही छवि में कई प्रजातियां हों तो सभी प्रजातियों की ठीक से पहचान की जा सके। यदि पायलट कार्यक्रम आशाजनक परिणाम देता है, तो यह दुनिया भर के अन्य देशों में अपनाया जा सकता है, जो अपनी आक्रामक प्रजातियों की समस्याओं से निपटने में मदद कर सकता है। यूकेसीईएच में एक गणनात्मक पारिस्थितिक विज्ञानी के रूप में, डॉ टॉम ऑगस्ट ने द नेक्स्ट वेब के अनुसार कहा:

“आक्रामक पौधों की प्रजातियां अक्सर गलियारों में बढ़ती हैं, जिस कारण हम सड़क किनारे के सर्वेक्षण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं एक गणनात्मक पारिस्थितिक विज्ञानी के रूप में यूकेसीईएच में। यदि पायलट सफल होता है, तो इसे अन्य देशों में या अन्य पौधों की प्रजातियों, पेड़ों या甚至 कीटों और जानवरों के लिए बढ़ाया जा सकता है।”

ऑगस्ट के अनुसार, एआई मॉडल प्राकृतिक दुनिया के बारे में जानने और आक्रामक प्रजातियों के लिए कुशल, लागत प्रभावी समाधानों को इंजीनियर करने के लिए कई संभावनाएं खोलते हैं। यूकेसीईएच बर्मिंघम स्थित एक एआई कंपनी कीन एआई के साथ सहयोग कर रहा है। कीन एआई के संस्थापक अमजद करीम ने साइंस फोकस के अनुसार कहा कि आक्रामक प्रजातियों का पता लगाने और विश्लेषण करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग करके छवियों को कम लागत और सुरक्षा प्रदान की जा सकती है। सड़क किनारे की तस्वीरें एकत्र करने का वर्तमान मुख्य तरीका सर्वेक्षकों की आवश्यकता होती है, और सड़क को अस्थायी रूप से बंद कर दिया जाता है जब वे अपना काम पूरा करते हैं।

यूकेसीईएच और कीन एआई द्वारा डिज़ाइन की गई नई परियोजना आक्रामक प्रजातियों से लड़ने के लिए एआई के अनुप्रयोग की बढ़ती प्रवृत्ति में最新 है। पिछले साल, माइक्रोसॉफ्ट और सीएसआईआरओ के एआई शोधकर्ताओं ने ऑस्ट्रेलिया के काकाडू नेशनल पार्क में पाए जाने वाले एक आक्रामक प्रजाति को पहचानने के लिए एक एआई मॉडल डिज़ाइन करने के लिए मिलकर काम किया। पैरा घास एक तेजी से बढ़ने वाली घास है जो तेजी से फैल सकती है, जो एक क्षेत्र में कई मूल पौधों को विस्थापित कर सकती है। शोधकर्ताओं ने ड्रोन द्वारा एकत्र की गई छवियों का उपयोग किया, और एक बार मॉडल को लेबल वाली छवियों पर प्रशिक्षित किया गया, तो यह पैरा घास की पहचान करने में सक्षम था, जिससे शोधकर्ताओं को इसे कमजोर तटबंधों से हटाने की अनुमति मिली। इसका परिणाम यह हुआ कि हजारों मैगपी गीज़ को इस क्षेत्र में वापस आने की अनुमति मिली। अल्बर्टा के न्यू यूनिवर्सिटी के एक अन्य शोध दल ने कनाडा में विभिन्न आक्रामक प्रजातियों के लिए नियंत्रण और शमन रणनीतियों को डिज़ाइन करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग किया।