आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अंटार्कटिका के जलीय जीवन के अध्ययन में ला रहा है क्रांति

ब्रिटिश अंटार्कटिक सर्वे (British Antarctic Survey, BAS) के विशेषज्ञों ने जलमग्न दुनिया की खोज में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है। उन्होंने उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उपकरणों को लागू करके यह सफलता प्राप्त की है। इस नवाचार ने अंटार्कटिक तल से प्राप्त डेटा के विश्लेषण की गति को मौलिक रूप से बदल दिया है। जहां पहले एक ही छवि को मैन्युअल रूप से संसाधित करने में आठ घंटे तक का समय लगता था, वहीं अब यह प्रक्रिया मात्र कुछ सेकंड में पूरी हो जाती है। यह क्षमता वैज्ञानिकों को बर्फीले अक्षांशों में अभियानों के दौरान ही वास्तविक समय में डेटा को चिह्नित करने की अनुमति देती है, जिससे शोध कार्य में अभूतपूर्व तेजी आई है।

अंटार्कटिका का पानी के नीचे का मैदान जैविक विविधता का भंडार है। दक्षिणी महासागर में ज्ञात सभी प्रजातियों में से 94% से अधिक यहीं केंद्रित हैं। इनमें से कई जीव ऐसे अद्वितीय जीवन रूप हैं जिन्होंने अत्यधिक ठंड की परिस्थितियों में जीवित रहने के लिए विशेष तंत्र विकसित किए हैं। डॉ. कैमरून ट्रोटर, जो इस शोध के प्रमुख लेखक और BAS में मशीन लर्निंग विशेषज्ञ हैं, ने इस बात की पुष्टि की है कि AI के उपयोग से छवियों के विश्लेषण का समय आठ घंटे से घटकर केवल कुछ सेकंड रह गया है, जो डेटा प्रोसेसिंग में एक बड़ी सफलता है।

इस AI मॉडल को वेडेल सागर में जर्मन जहाज आरवी पोलरस्टर्न (RV Polarstern) पर एकत्र की गई सामग्री पर प्रशिक्षित किया गया था। शोधकर्ताओं ने शुरुआती सौ छवियों को हाथ से एनोटेट किया था, जिसके आधार पर मशीन ने सीखना शुरू किया। अब यह तकनीक पूरे दक्षिणी महासागर में समुद्री जीवों, जिनमें समुद्री तारे, मूंगे, स्पंज और मछलियां शामिल हैं, की पहचान करने में सक्षम है। BAS की पेलियोबायोलॉजिस्ट डॉ. रोवन व्हिटल ने जोर देकर कहा कि AI का अनुप्रयोग डेटा संग्रह के पारंपरिक, और अक्सर विनाशकारी, तरीकों, जैसे कि ट्रॉलिंग और मछली पकड़ने, से बचने में मदद करता है। यह नाजुक पारिस्थितिक तंत्रों के संरक्षण के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।

वर्तमान में, वैज्ञानिक अंटार्कटिक प्रायद्वीप और वेडेल सागर में मिशनों के दौरान जमा किए गए 30,000 से अधिक छवियों के एक विशाल संग्रह को संसाधित कर रहे हैं। इस महत्वपूर्ण कार्य के परिणाम संयुक्त राज्य अमेरिका के होनोलूलू में आयोजित इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन कंप्यूटर विजन (ICCV) में प्रस्तुत किए गए थे। यह तकनीकी छलांग नाजुक पारिस्थितिक तंत्रों को समझने के लिए नए रास्ते खोलती है और नीति निर्माताओं को इन आवासों के संरक्षण के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करती है, जिससे ध्रुवीय क्षेत्रों के प्रबंधन में सहायता मिलती है।

ध्रुवीय अनुसंधान में AI का उपयोग केवल जलीय जीवन के अध्ययन तक ही सीमित नहीं है। ब्रिटिश अंटार्कटिक सर्वे की AI प्रयोगशाला समुद्री बर्फ की स्थिति का पूर्वानुमान लगाने से लेकर ध्रुवीय अभियानों के स्वचालन तक, कई तरह के कार्यों के लिए मशीन लर्निंग का सक्रिय रूप से उपयोग कर रही है। यह दृष्टिकोण अन्य क्षेत्रों में भी अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है; उदाहरण के लिए, आर्कटिक में कैरिबू के प्रवास मार्गों का अनुमान लगाने के लिए इसी तरह के एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, जिससे उनके मार्गों की सुरक्षा में मदद मिलती है और यह सिद्ध होता है कि AI ध्रुवीय विज्ञान के लिए एक बहुमुखी उपकरण है।