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नए AI कोरल रीफ्स के स्वास्थ्य को ट्रैक करता है
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एक्सेटर विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों के एक समूह ने एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) बनाया है जो “रीफ के गीत” सीखकर कोरल रीफ्स के स्वास्थ्य को ट्रैक कर सकता है। कई लोगों को यह पता नहीं है, लेकिन कोरल रीफ्स वास्तव में एक जटिल ध्वनि परिदृश्य है। विशेषज्ञों को रीफ स्वास्थ्य को ध्वनि रिकॉर्डिंग के आधार पर मापने के लिए कठिन विश्लेषण करना होगा।
कंप्यूटर एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना
नई अध्ययन में, कंप्यूटर एल्गोरिदम को स्वस्थ और क्षतिग्रस्त रीफ्स की कई रिकॉर्डिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जिससे मशीन को अंतर सीखने में सक्षम बनाया गया।
कंप्यूटर ने तब नए रिकॉर्डिंग के संग्रह का विश्लेषण किया और 92% समय रीफ स्वास्थ्य की पहचान करने में सफल रहा, जिससे टीम को रीफ पुनर्स्थापना परियोजनाओं की प्रगति को ट्रैक करने में सक्षम बनाया गया।
बेन विलियम्स शोध के प्रमुख लेखक हैं।
“कोरल रीफ्स जलवायु परिवर्तन सहित कई खतरों का सामना कर रहे हैं, इसलिए उनके स्वास्थ्य और संरक्षण परियोजनाओं की सफलता की निगरानी करना महत्वपूर्ण है,” विलियम्स ने कहा। “एक बड़ी कठिनाई यह है कि रीफ्स की दृश्य और श्रवण सर्वेक्षण आमतौर पर श्रम-सघन विधियों पर निर्भर करते हैं।”
“दृश्य सर्वेक्षण यह भी सीमित हैं कि कई रीफ जीव खुद को छुपाते हैं या रात में सक्रिय होते हैं, जबकि रीफ ध्वनियों की जटिलता ने व्यक्तिगत रिकॉर्डिंग का उपयोग करके रीफ स्वास्थ्य की पहचान करना मुश्किल बना दिया है,” उन्होंने जारी रखा। “हमने उस समस्या का समाधान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का फैसला किया – देखने के लिए कि क्या कंप्यूटर रीफ के गीत को सीख सकता है।”
“हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि एक कंप्यूटर मानव कान के लिए अदृश्य पैटर्न को उठा सकता है। यह हमें बता सकता है कि रीफ कैसे कर रही है, तेजी से और अधिक सटीक रूप से।”
कोरल रीफ ध्वनियों की विशाल श्रृंखला
कोरल रीफ्स पर रहने वाली मछली और अन्य विभिन्न जीव व्यापक श्रृंखला की ध्वनियाँ बनाते हैं, और विशेषज्ञों को कई ध्वनियों के अर्थ के बारे में पता नहीं है। हालांकि, नई एआई विधि स्वस्थ और अस्वस्थ रीफ्स की समग्र ध्वनियों के बीच अंतर कर सकती है।
रिकॉर्डिंग इंडोनेशिया में भारी क्षतिग्रस्त रीफ्स को बहाल करने के लिए काम करने वाली मार्स कोरल रीफ रेस्टोरेशन प्रोजेक्ट में एकत्र की गई थीं।
डॉ। टिम लामोंट लांकेस्टर विश्वविद्यालय से सह-लेखक हैं।
डॉ। लामोंट के अनुसार, एआई विधि कोरल रीफ निगरानी में सुधार करने में एक लंबा रास्ता तय कर सकती है।
“यह एक बहुत ही रोमांचक विकास है। ध्वनि रिकॉर्डर और एआई का उपयोग दुनिया भर में रीफ्स के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए किया जा सकता है, और यह पता लगाने के लिए कि उनकी रक्षा और पुनर्स्थापना के प्रयास काम कर रहे हैं या नहीं,” डॉ। लामोंट ने कहा।
“अधिकांश मामलों में, एक रीफ पर एक अंडरवाटर हाइड्रोफोन तैनात करना और इसे वहीं छोड़ना आसान और सस्ता है, खासकर दूरस्थ स्थानों में – इसके बजाय विशेषज्ञ गोताखोरों को बार-बार रीफ का सर्वेक्षण करने के लिए भेजने के लिए,”
