MammAlps: नया डेटासेट वन्यजीव अध्ययन में सहायक

École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) के शोधकर्ताओं ने MammAlps बनाया है, जो वन्यजीव व्यवहार अध्ययनों में क्रांति लाने वाला एक नया डेटासेट है। स्विस आल्प्स में कैप्चर किया गया, MammAlps जंगली स्तनधारियों की बातचीत को समझने के लिए एक व्यापक डिजिटल संसाधन प्रदान करता है। इस परियोजना का लक्ष्य वन्यजीव निगरानी और संरक्षण रणनीतियों को बढ़ाना है। यह पारिस्थितिकीविदों को जलवायु परिवर्तन और मानव प्रभाव के मद्देनजर, विशेष रूप से जानवरों के व्यवहार में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है। वन्यजीवों का अध्ययन करने के पारंपरिक तरीकों की सीमाएँ हैं। प्रत्यक्ष अवलोकन और सेंसर अटैचमेंट आक्रामक हो सकते हैं। कैमरा ट्रैप बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं जिनका विश्लेषण करना मुश्किल होता है। AI बड़े वीडियो डेटासेट का विश्लेषण करने में आशाजनक है, लेकिन इसे उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता है। मौजूदा डेटासेट में अक्सर प्रामाणिकता या प्रासंगिक विवरणों की कमी होती है, जैसे कि कई कैमरा कोण और संबंधित ऑडियो। MammAlps इन चुनौतियों का समाधान करता है। यह वन्यजीव व्यवहार में समृद्ध रूप से एनोटेट, मल्टी-व्यू और मल्टीमॉडल अंतर्दृष्टि प्रदान करने वाला पहला डेटासेट है। इसका उद्देश्य प्रजातियों और उनके व्यवहार को पहचानने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करना है। शोधकर्ताओं ने स्विस आल्प्स में नौ कैमरा ट्रैप का उपयोग किया, 43 घंटे से अधिक की फुटेज रिकॉर्ड की। AI उपकरणों का उपयोग फुटेज का विश्लेषण करने के लिए किया गया, जिसके परिणामस्वरूप लगभग 8.5 घंटे की महत्वपूर्ण सामग्री प्राप्त हुई। व्यवहारिक एनोटेशन प्रत्येक क्षण को उच्च-स्तरीय गतिविधियों और दानेदार कार्यों में वर्गीकृत करते हैं। यह विस्तृत संरचना AI एल्गोरिदम को जटिल डेटासेट से सीखने में मदद करती है। टीम ने वीडियो डेटा में ऑडियो रिकॉर्डिंग और "संदर्भ दृश्य मानचित्र" जोड़े। इन मानचित्रों ने पर्यावरणीय कारकों का दस्तावेजीकरण किया, जिससे AI को आवास-विशिष्ट व्यवहार को समझने में मदद मिली। EPFL के प्रोफेसर अलेक्जेंडर मैथिस इस मल्टी-मोडल दृष्टिकोण के लाभों पर प्रकाश डालते हैं। विभिन्न डेटा प्रकारों को एकीकृत करने से जानवरों के व्यवहार की अधिक सूक्ष्म समझ मिलती है। MammAlps वन्यजीव निगरानी के लिए एक नया मानक स्थापित करता है। यह कई संदर्भों और कोणों में जानवरों के व्यवहार का एक समग्र संवेदी स्नैपशॉट प्रदान करता है। एक "दीर्घकालिक घटना समझ" बेंचमार्क विस्तारित पारिस्थितिकीय अंतःक्रियाओं का अध्ययन करने की अनुमति देता है। टीम 2024 में आगे डेटा संग्रह के माध्यम से MammAlps का विस्तार करने की योजना बना रही है। वे दुर्लभ प्रजातियों की पहचान करने और मौसमों में व्यवहार का विश्लेषण करने की तकनीकों को परिष्कृत करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे। MammAlps वन्यजीव निगरानी प्रथाओं को बढ़ाने की क्षमता रखता है। AI मॉडल का उपयोग करके, संरक्षणवादी जलवायु परिवर्तन और मानव गतिविधियों के प्रभावों को ट्रैक करने के लिए समय पर अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। MammAlps को जून 2025 में IEEE/CVF कंप्यूटर विजन और पैटर्न रिकॉग्निशन कॉन्फ्रेंस (CVPR) में प्रदर्शित किए जाने के लिए एक हाइलाइट के रूप में चुना गया है। डेटासेट ऑनलाइन ओपन एक्सेस के लिए उपलब्ध है।