कोरल रीफ्स और महासागर कचरा प्रदूषण की निगरानी के लिए एआई का उपयोग किया जाता है

इंटेल ने हाल ही में सुलुबाई पर्यावरण फाउंडेशन और एक्सेंचर के साथ मिलकर एक एआई-ड्राइवन डेटा संग्रह प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए साझेदारी की है, जिसका उद्देश्य कमजोर समुद्री आवासों का विश्लेषण और संरक्षण करना है, जैसे कि कोरल रीफ्स।

जलवायु परिवर्तन, प्रदूषण और अधिक मछली पकड़ने के कारण दुनिया के महासागरों को नुकसान पहुंचा रहे हैं, विशेष रूप से कोरल रीफ्स। दुनिया भर में कोरल रीफ्स बड़े पैमाने पर मर रहे हैं और कोरल ब्लीचिंग जैसी समस्याओं का सामना कर रहे हैं। वैज्ञानिक और संरक्षणवादी कोरल रीफ्स की रक्षा करने और उन्हें पुनर्स्थापित करने के तरीकों की तलाश में हैं। कोरल रीफ्स का समर्थन करने के लिए योजनाएं बनाने के लिए डेटा की आवश्यकता है, और जैसा कि Engadget ने बताया, इंटेल ने दो पर्यावरण फाउंडेशनों के साथ मिलकर CORaiL प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए साझेदारी की है। CORaiL का उद्देश्य कोरल रीफ्स और अन्य समुद्री आवासों पर जानकारी इकट्ठा करना है, जिससे शोधकर्ताओं को यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि कमजोर समुद्री पारिस्थितिकी तंत्रों की रक्षा के लिए कौन से रणनीति प्रभावी हो सकते हैं। एक्सेंचर के कम्युनिकेशंस, मीडिया और टेक्नोलॉजी प्रैक्टिस के प्रबंध निदेशक जेसन मिशेल ने एक ब्लॉग पोस्ट में समझाया:

“आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस समाज की कुछ सबसे बड़ी समस्याओं का समाधान करने के अवसर प्रदान करता है। हमारे ‘एआई फॉर सोशल गुड’ परियोजना के लिए हमारे कॉर्पोरेट और सामाजिक भागीदारों का पारिस्थितिकी तंत्र यह साबित करता है कि संख्या में ताकत होती है जो सकारात्मक पर्यावरणीय प्रभाव डाल सकती है।”

पिछले साल मई में, तीन संगठनों के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों ने फिलीपींस के पांगतलान द्वीप के पास कोरल रीफ्स के साथ कंक्रीट संरचनाएं स्थापित कीं। कंक्रीट के टुकड़ों में जीवित कोरल के हिस्से थे जो कोरल पारिस्थितिकी तंत्र में रहने वाले जीवों के लिए नए आवास में विकसित हो सकते थे। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने संरचनाओं के पास पानी के नीचे वीडियो कैमरे लगाए ताकि वे कोरल और आसपास के वातावरण पर डेटा इकट्ठा कर सकें। कैमरों ने एक्सेंचर द्वारा विकसित एआई-ड्राइवन वीडियो विश्लेषण प्रणाली का उपयोग किया, और कैमरों ने शोधकर्ताओं को न्यूनतम आक्रामक तरीकों से रीफ्स पर डेटा इकट्ठा करने में सक्षम बनाया।

एक्सेंचर की एआई वीडियो विश्लेषण प्रणाली शोधकर्ताओं को कोरल पर्यावरण से वास्तविक समय वीडियो डेटा इकट्ठा करने में सक्षम बनाती है, बिना पानी में भौतिक रूप से मौजूद हुए। कई गोताखोर कोरल रीफ्स का फुटेज इकट्ठा करते हैं, जिसमें यात्रा के खर्च शामिल होते हैं और यह संभावना होती है कि गोताखोर क्षेत्र में वन्य जीवन को परेशान कर सकते हैं। एआई वीडियो प्लेटफ़ॉर्म शोध टीमों के लिए डेटा संग्रह और विश्लेषण का अधिकांश काम करता है, पर्यावरण में परिवर्तन की निगरानी करता है, और शोधकर्ताओं को लगभग वास्तविक समय में विश्लेषण करने देता है।

पिछले एक साल में, CORaiL ने विश्लेषण के लिए लगभग 40,000 छवियों का संग्रह किया है, और छवियों से शोधकर्ताओं को यह विश्लेषण करने में मदद मिल रही है कि कोरल रीफ्स पर्यावरणीय परिस्थितियों में परिवर्तन के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। इसके बीच, संयुक्त प्रयास के इंजीनियर CORaiL प्रणाली के अगले संस्करण पर काम कर रहे हैं। अगले प्रोटोटाइप में एक बैकअप पावर सupply और एक अनुकूलित श्रृंखला के संयोजन वाले न्यूरल नेटवर्क शामिल होंगे। CORaiL के नए संस्करणों का उपयोग कोरल का अध्ययन करने के अलावा अन्य कार्यों जैसे उष्णकटिबंधीय मछलियों के प्रवास का अध्ययन करने या रीफ संरक्षण आदेशों के उल्लंघनकारियों की निगरानी करने के लिए किया जा सकता है।

CORaiL एकमात्र नई परियोजना नहीं है जो महासागरों की रक्षा के उद्देश्य से एआई का उपयोग करती है। प्लाईमाउथ मैरीन लेबोरेटरी के शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन की गई एक नई एआई प्रणाली समुद्र में प्लास्टिक प्रदूषण को उपग्रह इमेजरी के विश्लेषण के माध्यम से ट्रैक करती है। एआई प्रणाली यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) के उपग्रहों द्वारा एकत्र की गई इमेजरी का विश्लेषण करती है और कचरे द्वारा उत्पादित “स्पेक्ट्रल सिग्नेचर” (प्रकाश के पैटर्न जो कचरे द्वारा अवशोषित और परावर्तित होते हैं) का विश्लेषण करके तैरते हुए मलबे के बड़े टुकड़ों का पता लगाती है। प्रशिक्षण के बाद, एआई वियतनाम, कनाडा, घाना और स्कॉटलैंड के समुद्रों की छवियों पर परीक्षण के दौरान विभिन्न वस्तुओं को पहचानने में सक्षम थी। एआई ने कथित तौर पर प्राकृतिक वस्तुओं से कचरा को अलग करने में लगभग 86% सटीकता हासिल की।

शोध में शामिल वैज्ञानिकों के अनुसार, उनके प्रयोग ने पहली बार उपग्रहों का उपयोग करके प्लास्टिक प्रदूषण को ट्रैक किया है। शोध टीम तकनीक में सुधार करना चाहती है और इसे नदियों और तटीय क्षेत्रों में कचरे के पैच का पता लगाने में सक्षम बनाना चाहती है।