वनों की कटाई से निपटने में एआई की बढ़ती भूमिका

वनों की कटाई दशकों से एक सतत समस्या रही है। भले ही तकनीक उन्नत हो गई हो, लेकिन अपराधियों ने लाभ उठाया है क्योंकि अब तक बहुत अधिक भूमि को कवर करना बाकी है। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवैध वनों की कटाई को समाप्त करने की कुंजी हो सकती है? इसकी क्षमता और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले दोनों ही आशाजनक हैं।

1. इष्टतम पुनर्वनीकरण क्षेत्रों की पहचान करें

हालांकि वनों की कटाई की दर में उतार-चढ़ाव होता रहता है, लेकिन हर साल अधिक पेड़ नष्ट हो रहे हैं। 4 से 2021 तक 2022%, जिसका अर्थ है 6.6 मिलियन हेक्टेयर से अधिक वन क्षेत्र नष्ट हो गया। भले ही आज सभी अवैध कटाई, खनन और कृषि कार्य बंद हो जाएं, फिर भी वे महत्वपूर्ण पर्यावरण नुकसान में रहेंगे।

यदि यह प्रवृत्ति अनियंत्रित रूप से जारी रहती है, तो दुनिया में तापमान में वृद्धि होगी, वन्यजीव पलायन करेंगे और स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र कमजोर होंगे। उस समय एक अजेय क्षय प्रक्रिया शुरू हो जाती है, जिसका अर्थ है कि स्वस्थ पेड़ों की स्थिति धीरे-धीरे खराब होती जाती है। इससे एक डोमिनोज़ प्रभाव पड़ेगा जहाँ मानव द्वारा वनों की कटाई न किए जाने के बावजूद लाखों हेक्टेयर वन नष्ट हो जाएँगे।

एआई की मदद से कार्यकर्ता और स्थानीय सरकारें वनों की कटाई में तेज़ी ला सकती हैं, जिससे वनों को मानवीय हस्तक्षेप से पहले जैसा बनाया जा सकता है। मॉडल उन क्षेत्रों को चिन्हित कर सकता है जहाँ पुनः वृक्षारोपण सबसे प्रभावी होगा। यह कीटों और सूखे के प्रति प्रतिरोधी, तेज़ी से बढ़ने वाली, देशी वृक्ष प्रजातियों की भी पहचान कर सकता है। एक बार पौधे लगा दिए जाने के बाद, यह वास्तविक समय में वृद्धि की निगरानी कर सकता है।

2. वन हानि के लिए उपग्रह इमेजरी का विश्लेषण करें

दशकों से, सैटेलाइट इमेजरी का विश्लेषण वनों की कटाई की पहचान करने के कुछ तरीकों में से एक था, जो मौखिक रूप से या जमीनी स्तर पर की जाने वाली रणनीतियों के अलावा कम कुशल था। 3 ट्रिलियन से अधिक पेड़ हैं ग्रह पर, कवर करने के लिए बहुत सारी जमीन है। जबकि इन छवियों को मैन्युअल रूप से देखना अव्यावहारिक है, पारंपरिक सॉफ़्टवेयर महत्वपूर्ण विवरणों को याद करता है।

एआई-संचालित छवि पहचान तकनीक वन हानि के शुरुआती संकेतों का पता लगा सकती है, जिसमें नई सड़कें, धुआं और नई समाशोधन शामिल हैं। यह वास्तविक समय में किसी भी सकारात्मक हिट की रिपोर्ट किसी व्यक्ति को दे सकता है, जिससे वे स्थानीय कानून प्रवर्तन एजेंसियों को समीक्षा और रिपोर्ट कर सकें। टीमें नज़दीकी हवाई दृश्यों के लिए एआई-संचालित ड्रोन का भी उपयोग कर सकती हैं।

3. कानूनी और अवैध संचालन के बीच अंतर करें

कभी-कभी, वनों की कटाई कानूनी होती है। स्थानीय सरकारें उन कार्यों को मंजूरी देती हैं ताकि कंपनियां अपना कारोबार जारी रख सकें। हालाँकि, जो स्वीकृत कार्रवाई के रूप में शुरू होता है वह हमेशा वैसा ही नहीं रहता। ऐसे कई मामले हैं जहाँ व्यक्ति संरक्षित क्षेत्र में अतिक्रमण करते हैं, यह समझकर कि अनुमति मांगने से बेहतर है कि माफ़ी मांग ली जाए।

वास्तव में, कृषि भूमि का विस्तार वनों की कटाई का लगभग 50% हिस्सा यहीं पर है दुनिया भर में, 38.5% के साथ पशुधन चराई दूसरे स्थान पर है। अकेले उपग्रह इमेजरी के साथ, कानूनी, अर्ध-कानूनी और अवैध वनों की कटाई के बीच अंतर करना जटिल है। एआई पेड़ों के रंग, बनावट और सीमा का विश्लेषण करके अंतराल को भरता है, जिससे अनुमान लगाने की ज़रूरत खत्म हो जाती है।

4. वनों की कटाई का संकेत देने वाली ध्वनियों का विश्लेषण करें

वनों की कटाई कैसी लगती है? चेनसॉ की तेज आवाज, गिरते हुए लट्ठे, दहाड़ते हुए उत्खननकर्ता, परेशान वन्यजीव और जलती हुई झाड़ियाँ। दुर्भाग्य से, घने जंगलों वाले इलाकों में भारी मशीनरी, बिजली के उपकरण, पिकअप ट्रक और श्रमिकों के बीच बातचीत का शोर जल्दी ही कम हो जाता है, जिससे उन कार्यों को पहचानना मुश्किल हो जाता है।

ध्वनिक निगरानी के लिए छोटे सौर पैनलों द्वारा संचालित एआई-सक्षम इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) निगरानी प्रणाली को लगभग कहीं भी रखा जा सकता है, ताकि वे उन ऑडियो संकेतों को पकड़ सकें। साथ ही, चूंकि जानवर भाग जाते हैं, ऐसे क्षेत्रों में प्रवेश करते हैं जहां वे आम तौर पर नहीं जाते हैं क्योंकि अपराधी पेड़ों को जला देते हैं या काट देते हैं, इसलिए वे कैमरे कटाई शुरू होने से पहले संभावित मानवीय हस्तक्षेप की पहचान कर सकते हैं।

5. अवैध संचालन का स्रोत पता लगाना

खोजी पत्रकारिता ब्यूरो ने हाल ही में पाया कि किसानों का गोमांस वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं में अपना रास्ता बना रहा है - जिनमें वे भी शामिल हैं जो दुनिया की दो सबसे बड़ी आपूर्ति मांस कंपनियों पर अवैध वनों की कटाई का आरोप लगाया गया और बाद में उन्हें दंडित किया गया। प्रतिबंधों के बावजूद, कारोबार सामान्य रूप से चलता रहा। कुछ ने तो वनों की कटाई जारी रखी।

अवैध वनों की कटाई अक्सर स्थानीय आरा मिलों, रिफाइनरियों और खेतों द्वारा की जाती है। चाहे श्रमिक अपनी फसल का विस्तार करना चाहते हों, अधिक उत्पाद बेचना चाहते हों या अपने झुंडों को सस्ते में खिलाना चाहते हों, वे महत्वपूर्ण वन हानि में योगदान करते हैं। दुर्भाग्य से, इन गतिविधियों को उनके स्रोत तक वापस लाना मुश्किल है। यानी, जब तक लोग AI का उपयोग नहीं करते।

AI भारी मशीनरी को ट्रैक कर सकता है क्योंकि यह नए बनाए गए समाशोधन से वापस अपने बेस स्टेशन पर जाती है, जिससे जांचकर्ताओं को अपनी खोज को सीमित करने में मदद मिलती है। वैकल्पिक रूप से, यह शामिल लोगों की पहचान को उजागर करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग कर सकता है। ऐसा करने से स्थानीय कानून प्रवर्तन एजेंसियों को बार-बार अपराध करने वालों की पहचान करने में मदद मिलती है, जिससे सजा देने और लागू करने के बीच का अंतर कम हो जाता है।

6. असंग्रहित विरासत डेटा का विश्लेषण करें

हालाँकि वनों की कटाई के बारे में डेटा दशकों पुराना है, लेकिन आज भी बहुत कुछ अप्राप्य है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह केवल अप्रकाशित, भौतिक स्रोतों जैसे कि फील्ड नोट्स, कैसेट टेप, लिखित पत्राचार और संरक्षित जैविक नमूनों के माध्यम से ही सुलभ है। यह सबूत साइलो में मौजूद है, जो ऑनलाइन संसाधनों को खंगालने वाले पारंपरिक उपकरणों से दूर छिपा हुआ है।

एआई छवि पहचान, भाषा पहचान और स्वचालित प्रतिलेखन के साथ, शोधकर्ता अंततः इन मूल्यवान जानकारियों को सुरक्षित कर सकते हैं। यह उन्हें वन हानि के कारणों की पहचान करने और बार-बार अपराध करने वालों को उजागर करने में सक्षम बनाता है। उन्नत मॉडल संदर्भ पर विचार कर सकते हैं, सटीकता बनाए रख सकते हैं, भले ही अपराधी संस्थाएँ अपना नाम बदल लें या इलाकों की सीमाएँ बदल जाएँ।

7. सक्रिय हस्तक्षेप सक्षम करें 

हालाँकि उपग्रह छवि की स्पष्टता दशकों से बेहतर होती जा रही है - पेशेवर अब वनों की कटाई को बेजोड़ सटीकता के साथ पहचान सकते हैं - यह रणनीति अभी भी प्रतिक्रियाशील है। अलर्ट मिलने पर तुरंत हस्तक्षेप करने पर भी वनों का नुकसान होता है। एआई के साथ, वे अंततः सक्रिय हस्तक्षेप प्राप्त कर सकते हैं, कटाई शुरू होने से पहले जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं।

एआई स्थानीय स्थलाकृति, सड़कों से दूरी और औद्योगिकीकरण दर जैसे कारकों का विश्लेषण करके यह निर्धारित कर सकता है कि कौन से क्षेत्र सबसे अधिक जोखिम में हैं। यह भू-राजनीतिक जलवायु या वैश्विक लकड़ी बाजार जैसे जटिल तत्वों पर भी विचार कर सकता है। ऐसा उपकरण अब काल्पनिक नहीं है - एक संयुक्त शोध दल ने इसे विकसित किया है।

वर्ल्ड वाइल्डलाइफ फंड के शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर वैज्ञानिकों के साथ मिलकर फॉरेस्ट फोरसाइट नामक एक AI विकसित किया है। यह वनों के नुकसान की भविष्यवाणी कर सकता है छह महीने पहले तक 80% से ज़्यादा सटीकता के साथ। जब यह संभावित अवैध संचालन को पहचान लेता है, तो यह स्थानीय अधिकारियों को सचेत कर सकता है, और वनों की कटाई शुरू होने से पहले ही उसे रोक सकता है।

8. अवैध गतिविधि की पहचान करने के लिए सेंसर का उपयोग करें

चाहे अवैध वनों की कटाई के लिए भारी मशीनरी का इस्तेमाल किया जाए, पेड़ों को काटा जाए, खेत के जानवरों को सुरक्षित क्षेत्र में ले जाया जाए या ज़मीन को साफ करने के लिए जंगल में आग लगाई जाए, उनकी हरकतें किसी न किसी तरह का उत्सर्जन पैदा करती हैं। उदाहरण के लिए, एक गाय 264 पाउंड तक उत्पादन करता है मीथेन की वार्षिक मात्रा - एक पूरे झुंड की गैस ध्यान देने योग्य होगी।

उच्च जोखिम वाले जंगलों में रणनीतिक रूप से लगाए गए AI-सक्षम IoT सेंसर मीथेन, कार्बन मोनोऑक्साइड और कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन को ट्रैक कर सकते हैं। यदि वे अचानक बढ़ जाते हैं, तो टीमें आगे की जांच कर सकती हैं। यह दृष्टिकोण अद्वितीय रूप से प्रभावी हो सकता है क्योंकि मॉडल संदर्भ पर विचार कर सकता है, जिससे यह गलत सकारात्मक को फ़िल्टर करने और जांच को आसान बनाने में सक्षम होता है।

9. गुमनाम टिप लाइन प्रदान करें

अतीत में, कार्यकर्ता और कानून प्रवर्तन एजेंसियाँ अवैध कटाई के कामों को उजागर करने के लिए मुख्य रूप से मौखिक सूचना पर निर्भर थीं। हालाँकि उपग्रह इमेजरी व्यापक रूप से उपलब्ध होने के बाद वे उस दृष्टिकोण से दूर हो गए, लेकिन यह कम उपयोगी नहीं है। यदि वे प्रभावित क्षेत्रों में एआई-संचालित चैटबॉट का लाभ उठाते हैं, तो वे संभावित वन हानि के बारे में व्यावहारिक गुमनाम सुझाव प्राप्त कर सकते हैं।

इस उपयोग के मामले के लिए AI को तैनात करना आदर्श है क्योंकि एक ही मॉडल दर्जनों - यदि सैकड़ों या हज़ारों नहीं - वार्तालापों को एक साथ रख सकता है। इसके साथ बातचीत करने वालों को व्यावसायिक घंटों तक प्रतीक्षा करने या होल्ड पर रखे जाने की आवश्यकता नहीं है, जिससे उन्हें संदेश भेजने के लिए प्रोत्साहन मिलता है। यह तकनीक शब्दार्थ का विश्लेषण भी कर सकती है, कीवर्ड खींच सकती है और अपने मानवीय समकक्षों के लिए रिपोर्ट का सारांश भी दे सकती है।

क्या एआई वनों की कटाई को हमेशा के लिए समाप्त कर सकता है?

सच कहा जाए तो, AI कोई चमत्कारी उपाय नहीं है। यह सभी काम कर सकता है, लेकिन इसके कई अन्य हिस्से भी हैं। वनों की कटाई को रोकने के लिए स्थानीय राजनेताओं की सहमति, जांच समूहों के बीच सहयोग और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संसाधनों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह तकनीक अभी भी एक गेम-चेंजर हो सकती है, जो वनों की हानि की दरों को पहले कभी नहीं देखे गए स्तरों तक कम कर सकती है।