कृत्रिम बुद्धिमत्ता जंगल में बंदरों के चेहरे को पहचानती है

ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने एक नए प्रकार का कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर बनाया है जो जंगल में रहने वाले व्यक्तिगत चिम्पांज़ी के चेहरे को पहचान और ट्रैक कर सकता है। यह नया सॉफ्टवेयर शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों को जंगली चिम्पांज़ी के वीडियो फुटेज का विश्लेषण करने में समय और संसाधनों को कम करने में मदद करेगा। इसका कृत्रिम बुद्धिमत्ता और वन्यजीव संरक्षण के क्षेत्र में भी बहुत बड़ा प्रभाव पड़ सकता है, जो क्षेत्र समान ध्यान नहीं पाता है। इस शोध को साइंस एडवांसेज में प्रकाशित किया गया है।

ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के प्राइमेट मॉडल्स लैब, स्कूल ऑफ एंथ्रोपोलॉजी में शोधकर्ता और डीपीएचआई छात्र डैन स्कोफील्ड ने नए विकसित तकनीक के बारे में बात की।

“चिम्पांज़ी जैसी प्रजातियों के लिए, जिनके जटिल सामाजिक जीवन और कई वर्षों तक जीने वाले होते हैं, अल्पकालिक क्षेत्र अनुसंधान से उनके व्यवहार की झलकियाँ मिलने से हमें इतना ही पता चलता है,” उन्होंने कहा। “मशीन लर्निंग की शक्ति को बड़े वीडियो आर्काइव को अनलॉक करने के लिए उपयोग करके, यह लंबी अवधि में व्यवहार को मापना संभव बनाता है, उदाहरण के लिए, एक समूह के सामाजिक संपर्क कैसे कई पीढ़ियों में बदलते हैं।”

शोधकर्ताओं ने क्योटो यूनिवर्सिटी के प्राइमेट रिसर्च इंस्टीट्यूट (पीआरआई) से 10 मिलियन से अधिक छवियों के साथ प्रशिक्षित कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करके नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित की। वे पश्चिम अफ्रीका के गिनी में जंगली चिम्पांज़ी के वीडियो का संग्रह रखते हैं। कोई अन्य सॉफ्टवेयर यह नहीं कर सकता है जो यह सॉफ्टवेयर कर सकता है। यह विभिन्न मुद्राओं में व्यक्तियों को लगातार ट्रैक और पहचान सकता है। यह कम रोशनी, खराब छवि गुणवत्ता और गति धब्बे जैसी कठिन परिस्थितियों में भी बहुत सटीक है।

अर्शा नाग्रानी इस अध्ययन के सह-लेखक और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के इंजीनियरिंग साइंस विभाग में डीपीएचआई छात्र हैं।

“इस बड़े वीडियो आर्काइव तक पहुंच ने हमें कटिंग-एज डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके मॉडल को पहले से असंभव स्तर पर प्रशिक्षित करने की अनुमति दी है,” नाग्रानी कहते हैं। “इसके अलावा, हमारी विधि पिछले प्राइमेट चेहरा पहचान सॉफ्टवेयर से अलग है कि यह सीमित मैनुअल हस्तक्षेप या पूर्व-प्रसंस्करण के साथ कच्चे वीडियो फुटेज पर लागू की जा सकती है, जिससे घंटों का समय और संसाधनों की बचत होती है।”

वर्तमान में यह सॉफ्टवेयर चिम्पांज़ी के साथ उपयोग किया जा रहा है, लेकिन इसके कई अन्य क्षेत्रों में लाभ हो सकते हैं। यह संरक्षण के लिए प्रजातियों की निगरानी में बहुत उपयोगी होगा, और इसे चिम्पांज़ी के अलावा अन्य प्रजातियों पर भी लागू किया जा सकता है। यह नई प्रौद्योगिकी जंगल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके समस्याओं का समाधान करने में मदद करेगी।

“हमारा सभी सॉफ्टवेयर शोध समुदाय के लिए ओपन-सोर्स है,” नाग्रानी कहते हैं। “हमें उम्मीद है कि यह शोधकर्ताओं को दुनिया के अन्य हिस्सों में अपने अद्वितीय जानवर डेटासेट पर समान कटिंग-एज तकनीकों को लागू करने में मदद करेगा। एक कंप्यूटर दृष्टि शोधकर्ता के रूप में, यह देखना बहुत संतोषजनक है कि ये तरीके वास्तविक, चुनौतीपूर्ण जैव विविधता समस्याओं का समाधान करने के लिए लागू किए जा रहे हैं।”

“बढ़ते जैव विविधता संकट और दुनिया के कई पारिस्थितिक तंत्र के खतरे के साथ, विभिन्न प्रजातियों और जनसंख्या की निगरानी करने की क्षमता स्वचालित प्रणालियों के माध्यम से संरक्षण प्रयासों और जानवर व्यवहार अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण होगी,” स्कोफील्ड कहते हैं। “इस तरह के अंतर-अनुशासनात्मक सहयोग का बहुत बड़ा प्रभाव पड़ सकता है, नए समाधान खोजने और जैविक प्रश्न पूछने की क्षमता जो पहले बड़े पैमाने पर संभव नहीं थी।”

यह नई प्रौद्योगिकी और सॉफ्टवेयर कई कारणों से बहुत महत्वपूर्ण है। न केवल यह संरक्षण और पर्यावरण संरक्षण जैसी समाज की सबसे दबाव वाली समस्याओं में एक बड़ी भूमिका निभाएगा, बल्कि यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में हमारी सोच को बदल सकता है। वर्तमान में, लगभग सभी एआई चर्चाओं में मानव अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। चिकित्सा क्षेत्र, एआई-मानव इंटरफेस, उपभोक्ता प्रौद्योगिकी, युद्ध, और बहुत कुछ में निरंतर विकास हो रहे हैं, लेकिन वन्यजीव संरक्षण और जानवर व्यवहार अध्ययन के क्षेत्रों में समान ध्यान नहीं मिला है। ये ऐसे क्षेत्र हैं जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बहुत लाभ होगा, और ये नए विकास कुछ ध्यान आकर्षित करने में मदद कर सकते हैं।