एआई अफ्रीका में जानवरों का अध्ययन करने में मदद करता है

इंटरनेट से जुड़े किसी भी इलेक्ट्रिक केतली से, आप सुन सकते हैं कि एआई किस तरह से ई-स्पोर्ट्समैन के खिलाफ जीतता है, पुरानी तकनीकों को नए अवसर देता है और आपके स्केच के अनुसार बिल्लियों को आकर्षित करता है। लेकिन यह तथ्य कि मशीन इंटेलिजेंस अभी भी पर्यावरण की देखभाल करने का प्रबंधन करती है, कम आम है। Cloud4Y ने इस चूक को ठीक करने का निर्णय लिया है।

आइए सबसे दिलचस्प परियोजनाओं के बारे में बात करते हैं जो अफ्रीका में लागू हो रहे हैं।

दीपमिन्द सेरेनगेटी झुंडों को ट्रैक करता है

पिछले 10 वर्षों में, जीवविज्ञानी, पारिस्थितिकीविज्ञानी और स्वैच्छिक संरक्षणवादियों ने सेरेनगेटी लायन रिसर्च प्रोग्राम के हिस्से के रूप में सेरेन्गेटी नेशनल पार्क (तंजानिया) में स्थित सैकड़ों फील्ड कैमरों से डेटा एकत्र और विश्लेषण किया है। यह कुछ जानवरों की प्रजातियों के व्यवहार का अध्ययन करने के लिए आवश्यक है, जिनका अस्तित्व खतरे में है। जनसांख्यिकी, आंदोलनों और जानवरों की गतिविधि के अन्य मार्करों का अध्ययन करके जानकारी को संसाधित करने के लिए, स्वयंसेवकों ने पूरे साल बिताया। AI DeepMind पहले से ही 9 महीनों में यह काम कर रहा है।

डीपमाइंड ब्रिटेन की एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी कंपनी है। 2014 में, वर्णमाला खरीदी गई थी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्नैपशॉट Serengeti डाटासेट का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिक टीम ने उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त किए: AI DeepMind चित्रों में अफ्रीकी जानवरों का स्वचालित रूप से पता लगा सकता है, पहचान सकता है और गणना कर सकता है, जिससे इसका काम 3 महीने तेज हो सकता है। यह महत्वपूर्ण क्यों है, डीपमाइंड के कर्मचारी समझाते हैं:

"द सेरेन्जी दुनिया की आखिरी बची हुई जगहों में से एक है, जहाँ बड़े स्तनधारियों का प्राचीन समुदाय स्थित है ... जैसा कि पार्क के आसपास मानव आक्रमण अधिक तीव्र हो जाता है, इन प्रजातियों को जीवित रहने के लिए अपने व्यवहार को बदलने के लिए मजबूर किया जाता है। बढ़ती कृषि, अवैध शिकार और जलवायु संबंधी विसंगतियां पशु व्यवहार और जनसंख्या की गतिशीलता में बदलाव के लिए योगदान दे रही हैं, लेकिन ये परिवर्तन एक स्थानिक और अस्थायी पैमाने पर हुए हैं जो पारंपरिक अनुसंधान विधियों का उपयोग करके नियंत्रित करना मुश्किल है। "

कृत्रिम बुद्धि जैविक से अधिक प्रभावी क्यों है? इसके कई कारण हैं।

• अधिक तस्वीरें शामिल हैं स्थापना के बाद से, फील्ड कैमरों ने कई सौ मिलियन छवियों पर कब्जा कर लिया है। उनमें से सभी को पहचानना आसान नहीं है, इसलिए स्वयंसेवकों को मैन्युअल रूप से Zooniverse नामक एक वेब टूल का उपयोग करके प्रजातियों की पहचान करनी होगी। डेटाबेस में अब 50 विभिन्न प्रकार हैं, लेकिन डेटा को संसाधित करने में बहुत अधिक समय लगता है। नतीजतन, काम में सभी तस्वीरों का उपयोग नहीं किया जाता है।
• तेज प्रजाति की मान्यता । कंपनी का दावा है कि उनकी पूर्व-प्रशिक्षित प्रणाली, जिसे जल्द ही क्षेत्र में तैनात किया जाएगा, क्षेत्र में रहने वाले सौ से अधिक प्रजातियों को याद रखने और पहचानने के साथ मानव एनोटेटर्स के साथ काम करने में सक्षम है (या इससे भी बेहतर)।
• सस्ते उपकरण । AI DeepMind अविश्वसनीय इंटरनेट एक्सेस के साथ "मामूली" उपकरणों पर प्रभावी ढंग से काम करने में सक्षम है, जो विशेष रूप से अफ्रीकी महाद्वीप के लिए सच है, जहां एक शक्तिशाली कंप्यूटर और तेज़ इंटरनेट एक्सेस वन्य जीवन के लिए विनाशकारी हो सकता है और तैनात करने के लिए अत्यधिक महंगा हो सकता है। इको-एक्टिविस्ट्स के लिए बायोसेफ्टी और कॉस्ट सेविंग महत्वपूर्ण एआई लाभ हैं।

यह उम्मीद की जाती है कि डीपमाइंड मशीन लर्निंग सिस्टम न केवल आबादी के व्यवहार और वितरण की बारीकी से निगरानी कर सकेगा, बल्कि डेटा को तेज़ी से उपलब्ध कराएगा ताकि पर्यावरणविद् सेरेन्गेटी जानवरों के व्यवहार में अल्पकालिक बदलावों का समय पर जवाब दे सकें।

Microsoft हाथी का अनुसरण कर रहा है

निष्पक्षता में, हम ध्यान दें कि डीपमाइंड एकमात्र कंपनी नहीं है जिसने जंगली जानवरों की नाजुक आबादी को बचाने का ध्यान रखा है। इसलिए, माइक्रोसॉफ्ट ने अपने स्टार्टअप, संरक्षण मेट्रिक्स के साथ सांता क्रूज़ में टैग किया, जो अफ्रीकी सवाना हाथियों को ट्रैक करने के लिए एआई का उपयोग करता है।

कॉर्नेल विश्वविद्यालय की प्रयोगशाला की मदद से एलीफेंट लिसनिंग प्रोजेक्ट के ढांचे के भीतर एक स्टार्टअप ने एक प्रणाली विकसित की है, जो कांगो गणराज्य में नूबाले नीडोका नेशनल पार्क और आस-पास के वन क्षेत्रों में बिखरे ध्वनिक सेंसर से डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने में सक्षम है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिकॉर्ड्स पर हाथियों की आवाज़ को पहचानता है - कम-आवृत्ति वाले रूंबिंग ध्वनियां जो वे एक-दूसरे के साथ संवाद करने के लिए उपयोग करते हैं, और झुंड की संख्या और इसके आंदोलन की दिशा के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं। कंजर्वेशन मेट्रिक्स के सीईओ मैथ्यू मैककॉन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन व्यक्तिगत जानवरों की सही पहचान करने में सक्षम है जिन्हें हवा से नहीं देखा जा सकता है।

दिलचस्प है, इस परियोजना के लिए धन्यवाद, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया गया था, जिसे स्नैपशॉट सेरेन्गेटी में प्रशिक्षित किया गया था, जो 96.6% की सटीकता के साथ वन्य जीवन की पहचान, वर्णन और गणना कर सकता है।

TrailGuard संकल्पों शिकारियों की चेतावनी दी है

इंटेल आधारित स्मार्ट कैमरा लुप्तप्राय अफ्रीकी वन्यजीव शिकारियों की सुरक्षा के लिए एआई का उपयोग करता है। इस प्रणाली की ख़ासियत यह है कि यह जानवरों को पहले से मारने के प्रयासों की चेतावनी देती है।

पार्क में स्थित कैमरे इंटेल कंप्यूटर विजन प्रोसेसर (Movidius Myriad 2) का उपयोग करते हैं, जो वास्तविक समय में जानवरों, लोगों और वाहनों का पता लगा सकते हैं, जो पार्क रेंजरों को शिकारियों को व्यापार करने तक रोकने की अनुमति देता है।

नई तकनीक जो रिज़ॉल्यूशन का वादा करती है वह पारंपरिक डिटेक्शन सेंसर की तुलना में अधिक कुशल होने का वादा करती है। जब भी वे आंदोलन का पता लगाते हैं, तो एंटी-पॉइविंग कैमरे अलर्ट भेजते हैं, जो कई झूठी सकारात्मकता की ओर जाता है और बैटरी जीवन को चार सप्ताह तक सीमित करता है। TrailGuard कैमरा केवल कैमरे को जगाने के लिए आंदोलन का उपयोग करता है और केवल तभी अलर्ट भेजता है जब वह फ्रेम में लोगों को देखता है। इसका मतलब है कि इसमें बहुत कम झूठी सकारात्मकता होगी।

इसके अलावा, रिज़ॉल्व कैमरा व्यावहारिक रूप से स्टैंडबाय मोड में ऊर्जा की खपत नहीं करता है और बिना रिचार्ज किए डेढ़ साल तक काम कर सकता है। दूसरे शब्दों में, पार्क के कर्मचारियों को अपनी सुरक्षा को पहले की तरह जोखिम में नहीं डालना पड़ेगा। कैमरा स्वयं एक पेंसिल का आकार है, जो इस संभावना को कम करता है कि शिकारियों को इसका पता चलेगा।

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