तीन तरीके कृत्रिम बुद्धि विश्व को बचाने के लिए मदद कर रही है

नासा के पृथ्वी की छविनासा के पृथ्वी की छवि

जैसे-जैसे कंप्यूटर होशियार हो जाते हैं, वैज्ञानिक उन्हें पर्यावरण संरक्षण में शामिल करने के नए तरीकों पर गौर करते हैं।

जब आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सोचते हैं, तो पहली छवि जो दिमाग में आती है वह संवेदनशील रोबोटों में से एक है जो मानवों की तरह चलता है, बात करती है और भावनाओं को व्यक्त करती है। लेकिन एक अलग प्रकार का ए है जो लगभग सभी विज्ञानों में प्रचलित हो रहा है यह मशीन सीखने के रूप में जाना जाता है, और यह आधुनिक तकनीक ने हमें उर्फ ​​("बड़ा डेटा") उत्पन्न करने की अनुमति दे दी है कि बड़े पैमाने पर डेटा के माध्यम से छँटाई के कार्य में कंप्यूटर enlisting के आसपास घूमती है।

पर्यावरण विज्ञानों में सबसे ज्यादा फायदेमंद होने वाली मशीन सीखने वाली जगहों में से एक है, जिसने धरती की विभिन्न प्रणालियों - भूमिगत जलमानी, वार्मिंग जलवायु या पशु प्रवासन की निगरानी से बड़ी मात्रा में जानकारी तैयार की है, उदाहरण के लिए कम्प्यूटेशनल स्थिरता नामक इस अपेक्षाकृत नए क्षेत्र में कई परियोजनाएं बढ़ी हैं, जो पर्यावरण के बारे में इकट्ठा हुए डेटा को रुझान की खोज करने और हमारे ग्रह के भविष्य के बारे में भविष्यवाणी करने की क्षमता के साथ मिलती हैं। यह वैज्ञानिकों और नीति निर्माताओं के लिए उपयोगी है क्योंकि यह हमारी बदलती हुई दुनिया में रहने और जीवित रहने की योजना बनाने में उनकी मदद कर सकता है। यहाँ सिर्फ कुछ पर एक नजर है

पक्षियों के लिए - और हाथियों

कॉर्नेल विश्वविद्यालय इस नए सीमावर्ती इलाके में आगे बढ़ने की संभावना है, क्योंकि यह एक है कम्प्यूटेशनल निरंतरता के लिए संस्थानऔर यह भी क्योंकि उस संस्थान के सिर, कार्ला पी। गोम्स, कम्प्यूटेशनल स्थिरता के अग्रदूतों में से एक है। गोम्स का कहना है कि इस क्षेत्र को करीब 2008 की शुरुआत हुई जब राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन ने कंप्यूटर वैज्ञानिकों को अनुसंधान में धक्का देने के लिए यूएस $ 10 मिलियन अनुदान दिया, जो सामाजिक लाभ था। तब से उनकी टीम - और दुनिया भर के वैज्ञानिकों की टीम - ने विचार ले लिया है और इसके साथ चलना है।

एक प्रमुख क्षेत्र जहां मशीन सीखना पर्यावरण की मदद कर सकता है प्रजाति संरक्षण के साथ। विशेष रूप से, कार्नेल इंस्टीट्यूट पक्षी निरीक्षकों के साथ बर्डों के अविश्वसनीय उत्साह को गठबंधन करने के लिए ऑर्निथोलॉजी के कॉर्नेल लैब के साथ काम कर रहा है। उन्होंने एक ऐप को विकसित किया है eBird जो सामान्य नागरिकों को उनके आसपास के पक्षियों के बारे में डेटा जमा करने की अनुमति देता है, जैसे कि किसी दिए गए स्थान में कितने विभिन्न प्रजातियां मिल सकती हैं। अब तक, गोम्स कहते हैं, उनके पास 300,000 से अधिक स्वयंसेवक 300 लाख से अधिक अवलोकन प्रस्तुत करते हैं, जो क्षेत्र के कार्यक्षेत्र के 22 लाख से अधिक घंटे के बराबर है।

पेड़ के निगल के वार्षिक एलायंस का वार्षिक प्रवास दर्शाता है कि कैसे कम्प्यूटेशनल टिकाऊपन तकनीकों का इस्तेमाल अंतरिक्ष और समय में जनसंख्या की भिन्नता का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। डैनियल फिंक की छवि, कॉर्नेल लैब ऑर्निथोलॉजी का

पेड़ के निगल के वार्षिक एलायंस का वार्षिक प्रवास दर्शाता है कि कैसे कम्प्यूटेशनल टिकाऊपन तकनीकों का इस्तेमाल अंतरिक्ष और समय में जनसंख्या की भिन्नता का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। डैनियल फिंक की छवि, कॉर्नेल लैब ऑर्निथोलॉजी का


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लैब के अपने अवलोकन संबंधी डेटा और रिमोट सेंसिंग नेटवर्क से इकट्ठा होने वाले प्रजातियों के वितरण के बारे में जानकारी के साथ ईबर्ड से इकट्ठा किए गए आंकड़ों के संयोजन से संस्थान के मॉडल मशीन सीखने का इस्तेमाल करते हैं, ताकि भविष्यवाणी कर सकें कि कुछ प्रजातियों और पथों के लिए जहां निवासियों में बदलाव होंगे पलायन।

"बड़े अंतराल हैं जहां हमारे पास अवलोकन नहीं है, लेकिन यदि आप घटनाओं और अनुपस्थिति के पैटर्न से संबंधित हैं, तो हम देखते हैं कि इन पक्षियों को एक विशिष्ट प्रकार के आवास की तरह और फिर हम सामान्यीकरण कर सकते हैं," गोम्स कहते हैं। "हम वास्तव में परिष्कृत मॉडल का उपयोग कर रहे हैं - मशीन सीखने से एल्गोरिदम - पक्षियों को कैसे वितरित किया जाता है इसकी भविष्यवाणी के लिए।"

इसके बाद वे नीति निर्माताओं और संरक्षणवादियों के साथ अपनी भविष्यवाणियों को साझा कर सकते हैं, जो इसे पक्षी निवास स्थान की रक्षा करने के तरीके के बारे में निर्णय लेने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, गोम्स कहते हैं, ईबर्ड के माध्यम से एकत्र की गई जानकारी के आधार पर और साझेदारी द्वारा संसाधित, द प्रकृति कन्जर्वेंसी ने एक कैलिफोर्निया के सूखे-खतरनाक हिस्सों में "नीलामी को रिवर्स करें", चावल के किसानों को अपने खेतों में पानी बनाए रखने के लिए भुगतान करते हैं, जब पक्षियों को पलायन करने की संभावना होती है और स्टॉपओवर आवास की आवश्यकता होती है। "यह केवल इसलिए संभव है क्योंकि हमारे पास उन्नत कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं जो हमें उच्च-सटीक जानकारी देते हैं कि कैसे पक्षी वितरित किए जाते हैं," गोम्स कहते हैं।

पक्षी अनुसंधान का एकमात्र क्षेत्र नहीं हैं संस्थान के अधिकांश काम वन्यजीव संरक्षण से संबंधित हैं - उदाहरण के लिए, हाथी कॉल और शिकारियों की गोलीबारी के स्थान को मैप करने के लिए जंगल रिकॉर्डिंग के घंटे सुनना, या गलियारे के भालू को ट्रैक करने के लिए गलियारे का विकास करना जो वे जंगल से सुरक्षित रूप से स्थानांतरित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

पीएसीई का उन्नयन

नासा के गोडार्ड स्पेस फ्लाइट सेंटर में, शोध वैज्ञानिक, सेसिल रौसेओको महासागरों में फ़ॉप्लांक्टटन (यह भी माइक्रोग्लैग के रूप में जानती है) के वितरण को समझने के लिए मशीन सीखने का उपयोग कर रहा है। इन सूक्ष्म पौधों समुद्र की सतह पर तैरते हैं और हम जो सांस लेते हैं, उसके बहुत से ऑक्सीजन उत्पन्न करते हैं। वे समुद्री खाद्य वेब की नींव बनाते हैं वे कार्बन डाइऑक्साइड का भी उपभोग करते हैं और, जब वे मरते हैं, तो वे कार्बन को अपने साथ ले जाते हैं क्योंकि वे समुद्र तल से डूब जाते हैं

"यदि हमें फ़ॉइटप्लान्क्टन नहीं था तो हम कार्बन डाइऑक्साइड में एक बड़ी वृद्धि देखेंगे, तो हम देख रहे हैं," रूसेओक्स कहते हैं। इस वजह से, वायुमंडलीय CO में परिवर्तन के प्रभाव को समझने के प्रयास करने वाले शोधकर्ताओं के लिए उनकी समग्र स्थिति आवश्यक जानकारी है2 हमारे ग्रह पर।

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रूस के उपग्रह इमेजरी और कंप्यूटर मॉडलिंग का उपयोग करके दुनिया के समुद्री महासागर पाइपलाइनों की वर्तमान और भविष्य की स्थिति का अनुमान लगाया जा रहा है। फिलहाल मॉडल केवल पृथ्वी पर रहने वाले माइक्रोएल्गे की कुल संख्या का अनुमान लगाने में सक्षम है और यह कि समय के साथ कुल परिवर्तन हो रहा है। लेकिन एक नया उपग्रह मिशन कहा जाता है पेस ("पूर्व-एरोसोल बादल और समुद्र पारिस्थितिकी तंत्र" के लिए), 2022 में लॉन्च करने से, एक नया नया डेटा सेट खुल जाएगा जो आबादी पर अधिक बारीकी से दिखता है और पूरी तरह से देखकर अलग-अलग प्रजातियों की पहचान करने में सक्षम हो सकता है, जो काफी हद तक मौजूदा मॉडल को बदल दें

"मॉडल हमें वृद्धि की मात्रा बताते हुए तापमान, प्रकाश और पोषक तत्वों के आधार पर पैरामीटर का उपयोग करता है। एक बात यह है कि सिमुलेशन कुल समायोजित करता है, "वह कहती हैं। लेकिन विभिन्न प्रकार के फाइटप्लान्क्टन हैं जो सभी अद्वितीय तरीके से पर्यावरण के साथ बातचीत करते हैं। डायोटाम्स, उदाहरण के लिए, बड़े हैं, समुद्र के तल पर बहुत तेजी से सिंक और बहुत सारे पोषक तत्वों की आवश्यकता होती है। महासागर, महासागर के विभिन्न भागों में फाईप्लांक्टटन के प्रकार की पहचान करना संभव बनाता है, जिससे कि हम समझ सकते हैं कि सूक्ष्मजीवों को वायुमंडलीय CO2। यह हमें खतरनाक एलाल खिलों की भविष्यवाणी जैसी चीजें करने की भी अनुमति देगा और संभावित रूप से जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए अधिक मात्रा में कार्बन का उपभोग करने वाले प्रजातियों की प्रतिभाओं को टैप करने के तरीकों का पता लगाएगा।

EarthCube

संपूर्ण पृथ्वी की बात करते हुए, राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन पूरे ग्रह के एक 3-D रहने वाले मॉडल को बनाने के लिए मशीन सीखने का उपयोग कर रहा है। डिजिटल कैम्ब्रिज नामक, डिजिटल प्रस्तुति वैज्ञानिकों द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी डेटा सेटों को संयोजित करेगी- विभिन्न प्रकार के विषयों में - वातावरण और जलमंडल के माप या महासागरों के भू-रसायन, उदाहरण के लिए - सतह के ऊपर और नीचे की स्थिति की नकल करने के लिए। क्यूब के विशाल मात्रा में आंकड़े शामिल होने के कारण, यह विभिन्न परिस्थितियों को मॉडल करने और भविष्यवाणी करता है कि ग्रह की व्यवस्था कैसे प्रतिक्रिया करेगी। और उस जानकारी के साथ, वैज्ञानिक भयावह घटनाओं से बचने के तरीके का सुझाव दे सकते हैं या बस उन लोगों के लिए योजना बना सकते हैं जो बचने से पहले (जैसे कि बाढ़ या खराब मौसम)

EarthCubeधरती के क्यूब डेटा सेट को एक मॉडल बनाने के लिए जोड़ती है जिसे आपत्तिजनक घटनाओं के कारण होने वाली क्षति की भविष्यवाणी और कम से कम करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।
Jeanne DiLeo / USGS द्वारा छवि
धरती के क्यूबिक प्रोजेक्ट के भाग के रूप में, अमेरिकी भूवैज्ञानिक सर्वेक्षण राष्ट्रीय विज्ञान फ्रेमवर्क परियोजना के निर्माण के लिए सहयोग कर रहा है डिजिटल क्रस्ट, एक रूपरेखा जो पृथ्वी में उपसतह प्रक्रियाओं की अधिक सटीक और मजबूत समझ को सक्षम करेगी, जैसे कि भूजल संतुलन और सच्छेय प्रणालियों के स्वास्थ्य। "हम समय पर भूजल के स्तर को दिखाए जाने वाले वैज्ञानिक गणनाओं को चलाने में सक्षम होंगे, और हम भविष्य के परिदृश्यों के खिलाफ खा सकते हैं," यूकेजीएस और यूएसजीएस टीम में जैव-भौगोलिक लक्षण वर्णन के शाखा प्रमुख स्काई ब्रिस्टल का कहना है कि पृथ्वीक्यूब डिजिटल क्रस्ट प्रोजेक्ट ।

ब्रिस्टल कहते हैं कि जब घन के विभिन्न हिस्सों (जैसे कि परत और वायुमंडल) के दो मॉडल एक-दूसरे के साथ बातचीत करते हैं तो मशीन सीखना भी आता है। उदाहरण के लिए, यह कैसा दिखता है जब भूजल निकासी में वृद्धि होती है और एक ही समय में वार्मिंग जलवायु में वृद्धि होती है?

डिजिटल क्रस्ट इस गर्मी में पूरा किया जाना निर्धारित है डिजिटल क्रस्ट और सभी पृथ्वीक्यूब प्रोजेक्ट्स अपने डेटा और सॉफ्टवेयर ओपन सोर्स बना रहे हैं। तो, कुछ वर्षों के भीतर, किसी भविष्य के पृथ्वी की सभी संभावनाओं के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने में सक्षम होगा। और इसका अर्थ है कि भौगोलिक वैज्ञानिक, जो पृथ्वी की विभिन्न प्रणालियों को समझने के लिए काम करते हैं और उनके भीतर होने वाले परिवर्तन मानवता को प्रभावित करेंगे, एक नया उपकरण होगा जो उन्हें दुनिया भर से एक दूसरे के साथ डेटा साझा करने की अनुमति देगा - उनकी भविष्यवाणियों को अधिक प्रभाव देकर और मनुष्य को एक मौका कार्य करने के बजाय, हमारे बदलते दुनिया को प्रतिक्रिया दें।

इन उदाहरणों की बड़ी तस्वीर का एक छोटा सा हिस्सा है कि कैसे कम्प्यूटेशनल स्थिरता बदल सकती है - और बदल रही है - पृथ्वी पर मानव जीवन को अधिक स्थायी बनाने की हमारी क्षमता कार्नेल अकेले में, प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हुए अन्य परियोजनाओं में गरीबी के मानचित्रण क्षेत्र और विकसित देशों में गरीबी की शमन की प्रभावकारिता शामिल है, जो महासागर मत्स्य पालन पर फसल कटाई वाली नीतियों के प्रभाव का निर्धारण करती है, नई सामग्रियों का पता लगाती है जो सौर ऊर्जा पर कब्जा करने के लिए इस्तेमाल की जा सकती हैं, इसका प्रभाव व्हेल आबादी पर जहाज़ के हमले, और यहां तक ​​कि अमेरिका में बढ़ोतरी हुई पेट्रोल के टैक्स की दक्षता और निहितार्थ पर प्रकाश डालना। अगर वर्तमान रुझान किसी भी संकेत हैं, तो हम उम्मीद कर सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता दुनिया को बनाने में हमारी मदद कर रही है। लंबे समय तक रहने के लिए एक बेहतर स्थान।

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के बारे में लेखक

बेबा एरीनएरिन बीबा एक न्यूयॉर्क शहर स्थित फ्रीलांस साइंस पत्रकार है उनका काम नियमित रूप से प्रकट होता है न्यूज़वीक, वैज्ञानिक अमेरिकी और द मिथबस्टर्स ' Tested.com.

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