समुद्री जीवन के संरक्षण की दिशा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

व्हेलों की रक्षा में भी उपकरण विकसित

• यह जलीय प्राणियों का संकेत देगा

• खुद को लगातार प्रशिक्षित करेगा

• डेटा के आधार पर तरक्की करेगा

राष्ट्रीय खबर

रांचीः वैज्ञानिकों ने व्हेल की रक्षा करने, महासागर संरक्षण और योजना को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए ए आई का उपयोग किया है। रटगर्स यूनिवर्सिटी-न्यू ब्रंसविक के शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए आई) उपकरण विकसित किया है जो लुप्तप्राय व्हेल आवास की भविष्यवाणी करने में मदद करेगा, अटलांटिक तट पर जहाजों को उनसे बचने के लिए मार्गदर्शन करेगा।

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यह उपकरण घातक दुर्घटनाओं को रोकने और संरक्षण रणनीतियों और जिम्मेदार महासागर विकास को सूचित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। दो विशाल डेटाबेस के बीच पता लगाए गए पैटर्न से सीखने वाले ए आई-संचालित कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने कहा कि उनकी विधि ने महत्वपूर्ण समुद्री प्रजातियों, जैसे कि गंभीर रूप से लुप्तप्राय उत्तरी अटलांटिक राइट व्हेल के वितरण के लिए महासागर की निगरानी करने की वर्तमान क्षमताओं में सुधार किया है।

उत्तरी अटलांटिक राइट व्हेल को 1970 से लुप्तप्राय प्रजाति अधिनियम के तहत लुप्तप्राय के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। यू.एस. नेशनल ओशनिक एंड एटमॉस्फेरिक एडमिनिस्ट्रेशन के अनुसार, लगभग 370 व्यक्ति बचे हैं, जिनमें लगभग 70 प्रजनन रूप से सक्रिय मादाएँ शामिल हैं। शोधकर्ताओं की रिपोर्ट नेचर साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित हुई थी।

इस प्रयास का नेतृत्व स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में औद्योगिक और सिस्टम इंजीनियरिंग विभाग में सहायक प्रोफेसर अहमद अजीज इज़्ज़त और समुद्री विज्ञान के प्रोफेसर जोश कोहट ने किया, जो जनवरी में स्कूल ऑफ एनवायरनमेंटल एंड बायोलॉजिकल साइंसेज में शोध के डीन बन गए।

इज़्ज़त इंजीनियरिंग और भौतिक विज्ञान के लिए लागू मशीन लर्निंग पर एक शोध समूह का नेतृत्व करते हैं। पेपर के पहले लेखक और स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट के छात्र जियाक्सियांग जी ने इस परियोजना में महत्वपूर्ण योगदान दिया। कोहट ने कार्यक्रम के आउटपुट की तुलना घर में लोगों की गतिविधियों पर नज़र रखने और यह निर्धारित करने से की जा सकती है कि रसोई में खाना है या नहीं और डेन में टेलीविज़न सेट चालू है या नहीं। ऐसे कारक यह निर्धारित कर सकते हैं कि लोग दिन के कुछ समय में कहाँ हैं। उन्होंने कहा कि कुछ पैटर्न का पता लगाना, भविष्य कहनेवाला शक्ति देता है।

इस कार्यक्रम के साथ, हम समुद्र में व्हेल की स्थिति को पर्यावरणीय परिस्थितियों से जोड़ रहे हैं, कोहट ने कहा। इससे हमें व्हेल के बारे में निर्णय लेने में अधिक जानकारी मिलती है। हम उस समय और स्थान का अनुमान लगा सकते हैं जो व्हेल के आस-पास होने की अधिक संभावना को दर्शाता है।

इससे हम उन्हें बचाने के लिए विभिन्न शमन रणनीतियों को लागू करने में सक्षम होंगे। शुरू में, शोधकर्ताओं ने जिम्मेदार अपतटीय पवन फार्म विकास और संचालन का समर्थन करने के लिए उत्तरी अटलांटिक राइट व्हेल की उपस्थिति के उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडल विकसित करने की मांग की। लेकिन उन्होंने कहा कि परिणामों के बहुत व्यापक निहितार्थ हैं और उन्होंने अपने शोध पत्र के परिशिष्ट के रूप में विवरण सार्वजनिक कर दिया है।

एज्जात ने कहा, ये उपकरण मूल्यवान हैं और ब्लू इकोनॉमी में लगे किसी भी व्यक्ति को ठोस रूप से लाभान्वित करेंगे – जिसमें मछली पकड़ना, शिपिंग और ऊर्जा के वैकल्पिक रूपों को स्थायी रूप से विकसित करना शामिल है। यह दृष्टिकोण इन जल का एक बुद्धिमान और पर्यावरणीय रूप से जिम्मेदार उपयोग का समर्थन कर सकता है ताकि हम अपने आर्थिक उद्देश्यों को प्राप्त कर सकें, और साथ ही यह सुनिश्चित कर सकें कि हम इन जीवों के पर्यावरणीय आवास को कम से कम या कोई नुकसान न पहुँचाएँ।

सामान्य कंप्यूटर प्रोग्राम के विपरीत, जहाँ निर्देश स्पष्ट रूप से लिखे जाते हैं, शोधकर्ताओं द्वारा नियोजित मशीन-लर्निंग प्रोग्राम ने पैटर्न और संबंधों की खोज करने के लिए बड़े डेटा सेट का विश्लेषण किया। जैसे-जैसे ए आई प्रोग्राम को अधिक डेटा मिला, उसने बेहतर पूर्वानुमान या वर्गीकरण करने के लिए अपने आंतरिक मॉडल को समायोजित किया। मशीन-लर्निंग मॉडल का परिणाम मूल रूप से एक पूर्वानुमान है कि आपको समुद्री स्तनपायी का सामना करने की अधिक संभावना कहाँ और कब होगी, एज़्ज़त ने कहा, जिसे उन्होंने संभावना मानचित्र के रूप में वर्णित किया।