एआई अफ़्रीका में जानवरों का अध्ययन करने में मदद करता है

इंटरनेट से जुड़े किसी भी इलेक्ट्रिक केतली से, आप सुन सकते हैं कि एआई कैसे साइबर एथलीटों को हराता है, पुरानी प्रौद्योगिकियों को नए अवसर देता है, और आपके स्केच के आधार पर बिल्लियों को खींचता है। लेकिन वे इस तथ्य के बारे में कम ही बात करते हैं कि मशीन इंटेलिजेंस पर्यावरण का भी ध्यान रखती है। Cloud4Y ने इस चूक को ठीक करने का निर्णय लिया।

आइए सबसे दिलचस्प परियोजनाओं के बारे में बात करें जो अफ्रीका में कार्यान्वित की जा रही हैं।

डीपमाइंड सेरेन्गेटी झुंडों को ट्रैक करता है

पिछले 10 वर्षों से, सेरेन्गेटी लायन रिसर्च कार्यक्रम में जीवविज्ञानी, पारिस्थितिकीविज्ञानी और स्वयंसेवक संरक्षणवादी सेरेन्गेटी नेशनल पार्क (तंजानिया) में स्थित सैकड़ों फील्ड कैमरों से डेटा एकत्र और विश्लेषण कर रहे हैं। जानवरों की कुछ प्रजातियों के व्यवहार का अध्ययन करना आवश्यक है जिनका अस्तित्व खतरे में है। स्वयंसेवकों ने जानकारी संसाधित करने, जनसांख्यिकी, गतिविधियों और पशु गतिविधि के अन्य मार्करों का अध्ययन करने में पूरा एक साल बिताया। एआई डीपमाइंड पहले से ही 9 महीने में यह काम कर रहा है।

डीपमाइंड एक ब्रिटिश कंपनी है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक विकसित कर रही है। 2014 में इसे अल्फाबेट ने खरीद लिया था। डेटासेट का उपयोग करना स्नैपशॉट सेरेन्गटी कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, अनुसंधान टीम ने उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त किए: एआई डीपमाइंड यह स्वचालित रूप से छवियों में अफ्रीकी जानवरों का पता लगा सकता है, पहचान सकता है और उनकी गिनती कर सकता है, जिससे इसका काम 3 महीने तेज हो जाता है। डीपमाइंड कर्मचारी बताते हैं कि यह महत्वपूर्ण क्यों है:

“सेरेन्गेटी बड़े स्तनधारियों के अक्षुण्ण समुदाय के साथ दुनिया के अंतिम बचे स्थानों में से एक है... जैसे-जैसे पार्क के चारों ओर मानव अतिक्रमण अधिक तीव्र होता जाता है, इन प्रजातियों को जीवित रहने के लिए अपना व्यवहार बदलने के लिए मजबूर होना पड़ता है। बढ़ती कृषि, अवैध शिकार और जलवायु संबंधी विसंगतियाँ जानवरों के व्यवहार और जनसंख्या की गतिशीलता में बदलाव ला रही हैं, लेकिन ये परिवर्तन स्थानिक और लौकिक पैमाने पर हुए हैं जिनकी पारंपरिक अनुसंधान विधियों का उपयोग करके निगरानी करना मुश्किल है।

कृत्रिम बुद्धि जैविक बुद्धि की तुलना में अधिक कुशलता से क्यों काम करती है? इसके अनेक कारण हैं।

• अधिक तस्वीरें शामिल हैं. स्थापना के बाद से, फ़ील्ड कैमरों ने कई सौ मिलियन छवियां कैप्चर की हैं। उनमें से सभी को पहचानना आसान नहीं है, इसलिए स्वयंसेवकों को ज़ूनिवर्स नामक वेब टूल का उपयोग करके प्रजातियों की मैन्युअल रूप से पहचान करनी होगी। वर्तमान में डेटाबेस में 50 विभिन्न प्रजातियाँ हैं, लेकिन डेटा को संसाधित करने में बहुत अधिक समय व्यतीत होता है। परिणामस्वरूप, कार्य में सभी तस्वीरों का उपयोग नहीं किया जाता है।
• तेजी से प्रजातियों की पहचान. कंपनी का दावा है कि उसकी पूर्व-प्रशिक्षित प्रणाली, जिसे जल्द ही क्षेत्र में तैनात किया जाएगा, एक क्षेत्र में पाए जाने वाले सौ से अधिक पशु प्रजातियों को याद रखने और पहचानने में मानव व्याख्याकारों के बराबर (या उससे भी बेहतर) प्रदर्शन करने में सक्षम है।
• सस्ते उपकरण. एआई डीपमाइंड अविश्वसनीय इंटरनेट एक्सेस के साथ मामूली हार्डवेयर पर कुशलतापूर्वक चलने में सक्षम है, जो विशेष रूप से अफ्रीकी महाद्वीप पर सच है, जहां शक्तिशाली कंप्यूटर और तेज़ इंटरनेट एक्सेस वन्यजीवों के लिए विनाशकारी हो सकता है और तैनात करना अत्यधिक महंगा हो सकता है। पर्यावरण कार्यकर्ताओं के लिए जैव सुरक्षा और लागत बचत एआई के महत्वपूर्ण लाभ हैं।

उम्मीद है कि डीपमाइंड की मशीन लर्निंग प्रणाली न केवल जनसंख्या के व्यवहार और वितरण को विस्तार से ट्रैक करने में सक्षम होगी, बल्कि संरक्षणवादियों को सेरेन्गेटी जानवरों के व्यवहार में अल्पकालिक परिवर्तनों पर तुरंत प्रतिक्रिया देने की अनुमति देने के लिए पर्याप्त डेटा भी प्रदान करेगी।

माइक्रोसॉफ्ट हाथियों पर नज़र रख रहा है

निष्पक्ष होने के लिए, हम ध्यान दें कि डीपमाइंड एकमात्र कंपनी नहीं है जो जंगली जानवरों की नाजुक आबादी को बचाने से चिंतित है। तो, माइक्रोसॉफ्ट अपने स्टार्टअप के साथ सांताक्रूज में दिखा संरक्षण मेट्रिक्स, जो अफ़्रीकी सवाना हाथियों को ट्रैक करने के लिए AI का उपयोग करता है।

एलिफेंट लिसनिंग प्रोजेक्ट का हिस्सा स्टार्टअप ने कॉर्नेल यूनिवर्सिटी की एक प्रयोगशाला की मदद से एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो कांगो गणराज्य में नौआबले-एनडोकी नेशनल पार्क और आसपास के वन क्षेत्रों में फैले ध्वनिक सेंसर से डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने में सक्षम है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता रिकॉर्डिंग में हाथियों की आवाज़ को पहचानती है - कम आवृत्ति वाली गड़गड़ाहट की आवाज़ जिसका उपयोग वे एक-दूसरे के साथ संवाद करने के लिए करते हैं, और झुंड के आकार और उसके आंदोलन की दिशा के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं। कंजर्वेशन मेट्रिक्स के सीईओ मैथ्यू मैककोन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन व्यक्तिगत जानवरों की सटीक पहचान कर सकती है जिन्हें हवा से नहीं देखा जा सकता है।

दिलचस्प बात यह है कि इस परियोजना के परिणामस्वरूप स्नैपशॉट सेरेन्गेटी पर प्रशिक्षित एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का विकास हुआ जो पहचान, वर्णन और गिनती कर सकता है वन्य जीवन 96,6% की सटीकता के साथ।

ट्रेलगार्ड रिजोल्यूशन शिकारियों के बारे में चेतावनी देता है

लुप्तप्राय अफ्रीकी वन्यजीवों को शिकारियों से बचाने के लिए इंटेल-संचालित स्मार्ट कैमरा एआई का उपयोग करता है। इस प्रणाली की ख़ासियत यह है कि यह जानवरों को अवैध रूप से मारने की कोशिशों के बारे में पहले से ही चेतावनी देती है।

पूरे पार्क में लगे कैमरे एक इंटेल कंप्यूटर विज़न प्रोसेसर (मोविडियस माइरीड 2) का उपयोग करते हैं जो वास्तविक समय में जानवरों, लोगों और वाहनों का पता लगा सकता है, जिससे पार्क रेंजरों को कुछ भी गलत करने से पहले शिकारियों को पकड़ने की अनुमति मिलती है।

रिज़ॉल्व की नई तकनीक पारंपरिक डिटेक्शन सेंसर की तुलना में अधिक प्रभावी होने का वादा करती है। शिकार रोधी कैमरे जब भी किसी गतिविधि का पता लगाते हैं तो अलर्ट भेजते हैं, जिससे कई झूठे अलार्म बजते हैं और बैटरी जीवन चार सप्ताह तक सीमित हो जाता है। ट्रेलगार्ड कैमरा कैमरे को जगाने के लिए केवल गति का उपयोग करता है और केवल तभी अलर्ट भेजता है जब वह फ्रेम में लोगों को देखता है। इसका मतलब यह है कि गलत सकारात्मक बातें काफी कम होंगी।

इसके अलावा, रिज़ॉल्व कैमरा स्टैंडबाय मोड में वस्तुतः कोई बिजली की खपत नहीं करता है और बिना रिचार्ज किए डेढ़ साल तक चल सकता है। दूसरे शब्दों में, पार्क कर्मचारियों को पहले की तरह अपनी सुरक्षा को जोखिम में नहीं डालना पड़ेगा। कैमरा स्वयं एक पेंसिल के आकार का है, जिससे शिकारियों द्वारा इसकी खोज किए जाने की संभावना कम है।

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स्रोत: www.habr.com