कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग प्रवाल भित्तियों के स्वास्थ्य की निगरानी और महासागर कचरा प्रदूषण का पता लगाने के लिए किया जाता है

इंटेल ने हाल ही में एक्सेंचर और सुलुबाई पर्यावरण फाउंडेशन के साथ मिलकर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित डेटा संग्रह प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए साझेदारी की है, जिसका उद्देश्य कमजोर समुद्री आवासों का विश्लेषण और संरक्षण करना है, जैसे कि प्रवाल भित्तियाँ। जलवायु परिवर्तन, प्रदूषण और अधिक मछली पकड़ने के कारण विश्व के महासागरों को नुकसान पहुँचा रहे हैं, विशेष रूप से प्रवाल भित्तियों को। दुनिया भर में प्रवाल भित्तियाँ बड़े पैमाने पर मर रही हैं और प्रवाल सफेद हो रहे हैं। वैज्ञानिक और संरक्षणवादी प्रवाल भित्तियों की रक्षा करने और उन्हें पुनरुद्धार करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं। प्रवाल भित्तियों का समर्थन करने के लिए योजनाओं को डिज़ाइन करने के लिए डेटा की आवश्यकता है, और जैसा कि Engadget ने बताया, इंटेल ने दो पर्यावरण फाउंडेशनों के साथ साझेदारी की है ताकि CORaiL प्लेटफ़ॉर्म बनाया जा सके। CORaiL का उद्देश्य प्रवाल भित्तियों और अन्य समुद्री आवासों पर जानकारी इकट्ठा करना होगा, जिससे शोधकर्ताओं को यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि कमजोर समुद्री पारिस्थितिकी तंत्रों की रक्षा के लिए कौन सी रणनीतियाँ प्रभावी हो सकती हैं। जैसा कि जेसन मिशेल, एक्सेंचर के संचार, मीडिया और प्रौद्योगिकी अभ्यास के प्रबंध निदेशक ने एक ब्लॉग पोस्ट में समझाया:

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ सबसे जटिल समस्याओं का समाधान करने के अवसर प्रदान करती है। हमारे ‘एआई फॉर सोशल गुड’ परियोजना के लिए कॉर्पोरेट और सामाजिक भागीदारों का हमारा पारिस्थितिकी तंत्र यह साबित करता है कि एक सकारात्मक पर्यावरणीय प्रभाव डालने के लिए संख्या में ताकत है।”

पिछले साल मई में, तीन संगठनों के शोधकर्ताओं और इंजीनियरों की एक टीम ने फिलीपींस के पंगतालान द्वीप के पास प्रवाल भित्तियों के साथ कंक्रीट संरचनाएं स्थापित कीं। कंक्रीट के टुकड़ों में जीवित प्रवाल के खंड थे जो प्रवाल 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 प्रवाल और आसपास के वातावरण पर डेटा इकट्ठा कर सकें। कैमरों ने एक्सेंचर द्वारा विकसित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित वीडियो विश्लेषण प्रणाली का उपयोग किया, और कैमरों ने शोधकर्ताओं को न्यूनतम आक्रामक तरीकों से प्रवाल भित्तियों पर डेटा इकट्ठा करने में सक्षम बनाया।

एक्सेंचर की कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित वीडियो विश्लेषण प्रणाली शोधकर्ताओं को प्रवाल वातावरण से वास्तविक समय वीडियो डेटा इकट्ठा करने में सक्षम बनाती है, बिना पानी में शारीरिक रूप से उपस्थित हुए। जबकि कई गोताखोर प्रवाल भित्तियों का फुटेज इकट्ठा करते हैं, यह यात्रा व्यय को आकर्षित करता है और यह संभावना है कि गोताखोर क्षेत्र में वन्य जीवन के साथ हस्तक्षेप कर सकते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वीडियो प्लेटफ़ॉर्म शोध टीमों के लिए डेटा संग्रह और विश्लेषण का अधिकांश हिस्सा करता है, पर्यावरण में परिवर्तन की निगरानी करता है, और शोधकर्ताओं को लगभग वास्तविक समय में विश्लेषण करने देता है।

पिछले एक साल के दौरान, CORaiL ने विश्लेषण के लिए लगभग 40,000 छवियों का संग्रह किया है, और छवियाँ पहले से ही शोधकर्ताओं को यह विश्लेषण करने में मदद कर रही हैं कि प्रवाल भित्तियाँ बदलते पर्यावरणीय परिस्थितियों के प्रति कैसे बदलती हैं। इसके बीच, सहकारी प्रयास से इंजीनियर CORaiL प्रणाली के अगले संस्करण पर काम कर रहे हैं। अगला प्रोटोटाइप एक बैकअप पावर सप्लाई और एक अनुकूलित श्रृंखला के साथ convolutional न्यूरल नेटवर्क शामिल करेगा। CORaiL के नए संस्करणों का उपयोग प्रवाल के अध्ययन के अलावा अन्य कार्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि उष्णकटिबंधीय मछली के ठंडे पानी में प्रवास का अध्ययन करना या प्रवाल संरक्षण आदेशों के उल्लंघनकारियों की निगरानी करना।

CORaiL एकमात्र नई परियोजना नहीं है जो महासागरों की रक्षा के उद्देश्य से कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है। प्लाईमाउथ मैरीन लेबोरेटरी के शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन की गई एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली उपग्रह इमेजरी के विश्लेषण के माध्यम से महासागर में प्लास्टिक प्रदूषण को ट्रैक करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ESA) के उपग्रहों द्वारा संग्रहीत इमेजरी का विश्लेषण करती है और कचरे द्वारा उत्पादित “स्पेक्ट्रल सिग्नेचर” (प्रकाश के पैटर्न को अवशोषित और प्रतिबिंबित करने वाले कचरे) का विश्लेषण करके तैरते हुए मलबे के बड़े टुकड़ों का पता लगाती है। प्रशिक्षण के बाद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता वियतनाम, कनाडा, घाना और स्कॉटलैंड की तस्वीरों पर परीक्षण किए जाने पर विभिन्न वस्तुओं को पहचानने में सक्षम थी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने कथित तौर पर लगभग 86% सटीकता हासिल की जब यह कचरे को प्राकृतिक वस्तुओं से अलग करने की बात आई।

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