एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
डेटा साइंस कंपनियां पर्यावरण की रक्षा और जलवायु परिवर्तन से लड़ने के लिए एआई का उपयोग करती हैं
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जैसे ही पृथ्वी के देश जलवायु परिवर्तन के बढ़ते खतरे का सामना करने के लिए समाधान खोजते हैं और लागू करते हैं, लगभग हर विकल्प तालिका में है। अक्षय ऊर्जा स्रोतों में निवेश करना और विश्व भर में उत्सर्जन को कम करना प्रमुख रणनीतियाँ हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग जलवायु परिवर्तन के कारण होने वाले नुकसान को कम करने में मदद कर सकता है। लाइव मिंट की रिपोर्ट के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम वनस्पति विनाश को सीमित करने में मदद कर सकते हैं, जलवायु परिवर्तन से प्रभावित जानवरों की कमजोर प्रजातियों की रक्षा कर सकते हैं, शिकार के खिलाफ लड़ सकते हैं और वायु प्रदूषण की निगरानी कर सकते हैं।
डेटा साइंस कंपनी ग्रामेनर ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके अंटार्टिका में पेंगुइन उपनिवेशों की संख्या का अनुमान लगाने में मदद की है जो कैमरा ट्रैप द्वारा ली गई तस्वीरों का विश्लेषण करके किया जाता है। अंटार्टिका में पेंगुइन उपनिवेशों का आकार पिछले दशक में नाटकीय रूप से कम हो गया है, जो जलवायु परिवर्तन से प्रभावित है। अंटार्टिक पेंगुइन के चित्र डेटा का विश्लेषण करने में संरक्षण समूहों और वैज्ञानिकों की मदद करने के लिए, ग्रामेनर ने डेटा को साफ करने के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया, और एक बार डेटा साफ हो जाने के बाद, इसे माइक्रोसॉफ्ट के डेटा साइंस वर्चुअल मशीन के माध्यम से तैनात किया गया। ग्रामेनर द्वारा विकसित मॉडल कैप्चर की गई छवियों में पेंगुइन घनत्व का उपयोग करके पेंगुइन आबादी के अनुमानों को तेजी से और अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए करता है। ग्रामेनर ने समान तकनीकों का उपयोग करके विभिन्न नदियों में सैल्मन आबादी का अनुमान लगाने के लिए भी किया है।
लाइवमिंट की रिपोर्ट के अनुसार, अन्य जानवर संरक्षण परियोजनाएं भी हैं जो एआई का उपयोग करती हैं, जैसे कि कंजर्वेशन मेट्रिक्स द्वारा डिज़ाइन किया गया हाथी सुनने का परियोजना। अफ़्रीका में हाथियों की आबादी अवैध शिकार के कारण पीड़ित हो रही है। परियोजना मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके हाथियों की आवाज़ को पहचानती है, जो अन्य जानवरों द्वारा बनाए गए ध्वनियों से अलग है। हाथी आवास में वितरित सेंसर से डेटा का उपयोग करके और मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करके विशिष्ट ध्वनि पैटर्न को पहचानने के लिए, शोधकर्ता एक प्रणाली विकसित कर सकते हैं जो संभावित शिकार या वनस्पति विनाश के लिए अलर्ट भेजती है। वे एक प्रणाली बना सकते हैं जो वाहनों, ध्वनियों या बंदूकों जैसी चीजों के लिए सुनती है, और यदि इन ध्वनियों का पता लगाया जाता है तो अधिकारियों को अलर्ट भेजे जाते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग गंभीर मौसम की घटनाओं जैसे कि तूफान और उष्णकटिबंधीय चक्रवात के कारण होने वाले नुकसान की भविष्यवाणी करने के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आईबीएम ने एक नया उच्च-रिज़ॉल्यूशन वायुमंडलीय पूर्वानुमान मॉडल तैयार किया है जो संभावित रूप से हानिकारक मौसम की घटनाओं को ट्रैक करने के लिए है।
जसप्रीत बिंद्रा, द टेक व्हिस्परर के लेखक और डिजिटल परिवर्तनों के विशेषज्ञ लाइवमिंट को बताया कि जलवायु परिवर्तन के कारण होने वाले परिवर्तनों के साथ तालमेल बिठाने के लिए मशीन लर्निंग आवश्यक है। बिंद्रा ने समझाया:
“वैश्विक तापमान ने जलवायु मॉडलिंग के तरीके को बदल दिया है। एआई/एमएल का उपयोग करना बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह चीजों को तेजी से होने में मदद करेगा। इसके लिए बहुत सारी गणना शक्ति की आवश्यकता होगी, और आगे बढ़ने पर, क्वांटम कंप्यूटर एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं। ”
गुरुग्राम, भारत में स्थित ब्लू स्काई एनालिटिक्स एक और उदाहरण है जो पर्यावरण की रक्षा के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। ब्लू स्काई एनालिटिक्स द्वारा विकसित एक एप्लिकेशन औद्योगिक उत्सर्जन और वायु गुणवत्ता की निगरानी के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा को उपग्रह डेटा और जमीन स्तर पर सेंसर के माध्यम से एकत्रित और विश्लेषित किया जाता है।
जलवायु परिवर्तन, शिकार, प्रदूषण जैसे मुद्दों के पर्यावरणीय प्रभावों का विश्लेषण और समझने के लिए बड़ी मात्रा में कंप्यूटर शक्ति की आवश्यकता होती है। यूसी बर्कले पर्यावरण डेटा की गणना को स्मार्टफोन और पीसी के माध्यम से भीड़ से जुड़कर शोध को तेज करने का प्रयास कर रहा है। भीड़ से जुड़े डेटा विश्लेषण परियोजना को बीओआईएनसी (बеркले ओपन इन्फ्रास्ट्रक्चर फॉर नेटवर्क कंप्यूटिंग) कहा जाता है। जो लोग भीड़ से जुड़े डेटा विश्लेषण में मदद करना चाहते हैं उन्हें बस बीओआईएनसी सॉफ्टवेयर को अपने चुने हुए डिवाइस पर स्थापित करना होगा, और जब उस डिवाइस का उपयोग नहीं किया जा रहा होगा, तो उपलब्ध सीपीयू और जीपीयू संसाधनों का उपयोग गणना करने के लिए किया जाएगा।
