पुरानी भौगोलिक स्थिति को भी वर्तमान में देखने की नई तकनीक

• मशीन लर्निंग और डिजिटल मैप की मिश्रित तकनीक

• ओहायो स्टेट यूनिवर्सिटी ने तैयार की है तकनीक

• कई प्राचीन आंकड़ों को उपलब्ध करा सकता है

राष्ट्रीय खबर

रांचीः अगर आप किसी इलाके में चलते हुए वहां की पुरानी स्थिति को भी देख सकते हैं, जो अजीब सा सुनने में लगता है। दरअसल विकास की वजह से हर इलाका तेजी से बदलता जा रहा है। जहां खुले मैदान थे वहां आलीशान भवन है और जहां बगीचा था वहां मल्टीस्टोरी बिल्डिंग खड़ी है। संकरे रास्तों को तोड़कर चौड़ा बना दिया गया है।

इन बदलाव के बीच ही अगर वर्चुअल हेडसेट आपको वहां की पुरानी स्थिति भी दिखा सकता है। यह तभी संभव हो जब उस इलाके का पुराना मैप हो और उन मैपों को डिजिटल किया गया है। दरअसल अग्निशमन सुविधा के लिए तैयार किये गये मैपों से यह विधि सैनबोर्न में  विकसित की गयी है।

इसमें शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग और मानचित्रों का उपयोग करके ऐतिहासिक पड़ोस के 3डी डिजिटल मॉडल बनाने की एक विधि विकसित की है। लेकिन डिजिटल मॉडल सिर्फ एक नवीनता से कहीं अधिक होंगे। वे शोधकर्ताओं को अध्ययन करने के लिए एक संसाधन देंगे जो पहले लगभग असंभव था, जैसे कि ऐतिहासिक पड़ोस के विध्वंस के कारण होने वाले आर्थिक नुकसान का अनुमान लगाना।

अध्ययन के सह-लेखक और ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी में भूगोल के प्रोफेसर हार्वे मिलर ने कहा, यहाँ कहानी यह है कि अब हमारे पास इन सैनबोर्न फायर एटलस में निहित डेटा के भंडार को अनलॉक करने की क्षमता है। यह किसी भी इलाके के ऐतिहासिक अनुसंधान के लिए एक बिल्कुल नए दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है जिसकी हमने मशीन लर्निंग से पहले कभी कल्पना नहीं की थी। यह शोध रिपोर्ट प्लोस वन पत्रिका में प्रकाशित हुई है।

यह शोध सैनबोर्न मानचित्रों से शुरू होता है, जो 19वीं और 20वीं शताब्दी के दौरान संयुक्त राज्य अमेरिका के लगभग 12,000 शहरों और कस्बों में अग्नि बीमा कंपनियों को उनकी देनदारी का आकलन करने की अनुमति देने के लिए बनाए गए थे। बड़े शहरों में, उन्हें अक्सर नियमित रूप से अपडेट किया जाता था।

शोधकर्ताओं के लिए समस्या यह थी कि इन मानचित्रों से उपयोग करने योग्य डेटा को मैन्युअल रूप से एकत्र करने का प्रयास करना थकाऊ और समय लेने वाला था – कम से कम जब तक मानचित्र डिजिटल नहीं हो जाते। डिजिटल संस्करण अब कांग्रेस लाइब्रेरी से उपलब्ध हैं।

अध्ययन के सह-लेखक यू लिन, जो ओहियो राज्य में भूगोल में डॉक्टरेट छात्र हैं, ने मशीन लर्निंग टूल विकसित किए हैं जो मानचित्रों से व्यक्तिगत इमारतों के बारे में विवरण निकाल सकते हैं, जिसमें उनके स्थान और पैरों के निशान, फर्श की संख्या, उनकी निर्माण सामग्री और उनके प्राथमिक उपयोग शामिल हैं। जैसे आवास या व्यवसाय।

लिन ने कहा, सैनबोर्न मानचित्रों से प्राप्त आंकड़ों से हम इस बात का बहुत अच्छा अंदाजा लगा सकते हैं कि इमारतें कैसी दिखती हैं। शोधकर्ताओं ने अपनी मशीन लर्निंग तकनीक का परीक्षण कोलंबस, ओहियो के निकट पूर्व की ओर दो निकटवर्ती इलाकों में किया, जिन्हें 1960 के दशक में I-70 के निर्माण के लिए रास्ता बनाने के लिए बड़े पैमाने पर नष्ट कर दिया गया था।

पड़ोस में से एक, हनफोर्ड विलेज, 1946 में द्वितीय विश्व युद्ध के काले दिग्गजों को वापस लाने के लिए विकसित किया गया था। सह-लेखक गेरिका लोगन ने कहा, जीआई बिल ने घर खरीदने के लिए लौटने वाले दिग्गजों को धन दिया, लेकिन उनका उपयोग केवल नए निर्माण पर किया जा सकता था। इसलिए अधिकांश घर बनने के कुछ समय बाद ही राजमार्ग से गायब हो गए।

अध्ययन में दूसरा पड़ोस ड्राइविंग पार्क था, जिसमें एक संपन्न अश्वेत समुदाय भी था, जब तक कि I-70 ने इसे दो भागों में विभाजित नहीं किया। शोधकर्ताओं ने 1961 में निर्मित दो पड़ोसों के लिए 13 सैनबोर्न मानचित्रों का उपयोग किया था। मशीन लर्निंग तकनीक मानचित्रों से डेटा निकालने और डिजिटल मॉडल बनाने में सक्षम थी।

सैनफोर्ड मानचित्रों के आंकड़ों की तुलना आज से करने पर पता चला कि राजमार्ग के लिए दो पड़ोस में कुल 380 इमारतें ध्वस्त कर दी गईं, जिनमें 286 घर, 86 गैरेज, पांच अपार्टमेंट और तीन स्टोर शामिल थे। परिणामों के विश्लेषण से पता चला कि मशीन लर्निंग मॉडल मानचित्रों में मौजूद जानकारी को फिर से बनाने में बहुत सटीक था  पैरों के निशान और निर्माण सामग्री के निर्माण के लिए लगभग 90 प्रतिशत सटीक थे।

हम इस परियोजना में उस बिंदु तक पहुंचना चाहते हैं जहां हम लोगों को वर्चुअल रियलिटी हेडसेट दे सकते हैं और उन्हें सड़क पर चलने दे सकते हैं जैसा कि 1960 या 1940 या शायद 1881 में भी था। मिलर ने कहा, इस अध्ययन के लिए विकसित की गई मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके, शोधकर्ता लगभग 12,000 शहरों और कस्बों में से किसी के लिए समान 3 डी मॉडल विकसित कर सकते हैं, जिनके पास सैनबोर्न मानचित्र हैं। इससे शोधकर्ताओं को बाढ़ जैसी प्राकृतिक आपदाओं के साथ-साथ शहरी नवीकरण, निर्वासन और अन्य प्रकार के बदलावों के कारण खोए हुए पड़ोस को फिर से बनाने की अनुमति मिलेगी।

क्योंकि सैनबोर्न मानचित्रों में विशिष्ट इमारतों पर कब्जा करने वाले व्यवसायों की जानकारी शामिल है, शोधकर्ता शहरी नवीनीकरण या अन्य कारकों के कारण उन्हें खोने के आर्थिक प्रभाव को निर्धारित करने के लिए डिजिटल पड़ोस को फिर से बना सकते हैं। एक और संभावना यह अध्ययन करना होगा कि सूर्य की गर्मी को अवशोषित करने वाले राजमार्गों के साथ घरों को बदलने से शहरी ताप द्वीप प्रभाव पर क्या प्रभाव पड़ता है।

मिलर ने कहा, बहुत सारे विभिन्न प्रकार के शोध किए जा सकते हैं। यह शहरी इतिहासकारों और कई अन्य शोधकर्ताओं के लिए एक जबरदस्त संसाधन होगा। “इन 3डी डिजिटल मॉडलों को बनाने और इमारतों का पुनर्निर्माण करने में सक्षम होने से आप चार्ट, ग्राफ़, टेबल या पारंपरिक मानचित्र में जो दिखा सकते हैं उससे कहीं अधिक जुड़ जाता है। यहां अविश्वसनीय क्षमता है।