मुख्य तथ्य
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित कैमरे गैबॉन वन्यजीव रेंजरों को अवैध शिकार के खिलाफ लड़ाई में एक नया उपकरण देते हैं।
- एक नई प्रणाली जानवरों और मनुष्यों का पता लगाने के लिए वास्तविक समय में डिवाइस पर तस्वीरों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है।
- प्रौद्योगिकी अवैध शिकार और संबंधित अवैध नेटवर्क पर खुफिया जानकारी में सुधार करने में मदद करती है, जिससे अधिकारियों को अवैध वन्यजीव व्यापार पर नकेल कसने में मदद मिलती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा संचालित कैमरे अफ्रीका के विशाल क्षेत्रों में जानवरों की रक्षा करने में मदद कर रहे हैं।
कैमरों ने गैबॉन वन्यजीव रेंजरों को अतिचारियों की तस्वीरों को कैप्चर करके अवैध शिकार के खिलाफ लड़ाई में एक नया उपकरण दिया। सिस्टम एक क्षेत्र में जानवरों की संख्या की गणना करके जैव विविधता के नुकसान की निगरानी भी कर सकते हैं।
"नियमित कैमरे 'यांत्रिक रूप से' सक्रिय कर सकते हैं जब कुछ उन्हें ट्रिगर करता है, उदाहरण के लिए, आंदोलन या ध्वनि, "एआई विशेषज्ञ जेम्स कैटन ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। "कैमरे में एम्बेडेड एआई अधिक समझदारी से सक्रिय हो सकता है जब ब्याज की वस्तुएं फ्रेम के भीतर गुजरती हैं - उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति या शिकारी बनाम एक मूस। एआई मानव आकृतियों और जानवरों के आंकड़ों के बीच अंतर कर सकता है, उदाहरण के लिए, मुद्रा या आकार से।"
एज पर कंप्यूटिंग
एआई के लिए धन्यवाद, हैक द प्लैनेट समूह द्वारा विकसित नए कैमरा ट्रैप पिछले मॉडलों की तुलना में अधिक बुद्धिमान हैं। सिस्टम जानवरों और मनुष्यों का पता लगाने के लिए डिवाइस पर वास्तविक समय में तस्वीरों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
अगर हाथी, गैंडे या इंसान की हरकत का पता चलता है तो ट्रैप रेंजर्स को अलर्ट करता है। एक उपग्रह अपलिंक से लैस, यह प्रणाली जीएसएम या वाईफाई नेटवर्क पर निर्भर किए बिना विश्व स्तर पर कहीं भी काम कर सकती है।
स्टर्लिंग यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता रॉबिन व्हाईटॉक और शोधकर्ताओं की एक टीम ने कैमरा ट्रैप डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई मॉडल का परीक्षण किया। केस स्टडी में उन्होंने वर्गीकृत मध्य अफ्रीकी वन स्तनधारी और एवियन प्रजातियों का इस्तेमाल किया। और यहां तक कि मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली 300, 000 छवियों के अपेक्षाकृत छोटे डेटासेट के साथ, परिणाम मजबूत था, शोधकर्ताओं ने एक पेपर में बताया।
शोधकर्ताओं ने कहा कि मशीन एल्गोरिथम 90 प्रतिशत सटीक था और शक्तिशाली क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच के बिना, क्षेत्र में पार्क रेंजरों और पारिस्थितिकीविदों द्वारा उपयोग की जाने वाली डेस्कटॉप मशीनों पर प्रति घंटे लगभग 4,000 छवियों को वर्गीकृत कर सकता है। एआई सिस्टम हजारों ट्रैप छवियों का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक समय को कई हफ्तों से घटाकर एक दिन कर देता है।
पथ की रखवाली
ट्रेलगार्ड एआई नामक एक अन्य प्रणाली का उपयोग शिकारियों का पता लगाने, रोकने और गिरफ्तार करने के लिए राष्ट्रीय उद्यानों के लिए सुरक्षा प्रणाली के रूप में किया जाता है। प्रौद्योगिकी अवैध शिकार और संबंधित अवैध नेटवर्क पर खुफिया जानकारी में सुधार करने में मदद करती है, जिससे अधिकारियों को अवैध वन्यजीव व्यापार पर नकेल कसने में मदद मिलती है।
ट्रेलगार्ड एआई का कैमरा हेड छवियों के भीतर मनुष्यों का पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है और जीएसएम, लंबी दूरी के रेडियो या उपग्रह नेटवर्क के माध्यम से पार्क मुख्यालय में वापस पार्क मुख्यालय में छवियों को रिले करता है। ट्रेलगार्ड एआई तकनीक का पूर्वी अफ्रीका के एक रिजर्व में परीक्षण किया गया था, जहां इसने तीस शिकारियों की गिरफ्तारी और 1, 300 पौंड से अधिक बुशमीट को जब्त करने में मदद की।
"कैमरे में एम्बेडेड AI अधिक समझदारी से सक्रिय हो सकता है जब रुचि की वस्तुएं फ्रेम के भीतर से गुजरती हैं…"
संरक्षणवादियों को क्लाउड के बजाय कैमरे में चलने वाले AI से लाभ होता है क्योंकि बैटरी जीवन पर सबसे बड़ी नाली कैमरे में कंप्यूटर विज़न चिप पर अनुमान नहीं चल रही है, बल्कि GSM या सैटेलाइट मॉडम पर छवि का प्रसारण है, वन्यजीव संरक्षण समूह संकल्प में वाइल्डटेक के निदेशक एरिक डाइनरस्टीन ने ईमेल के माध्यम से लाइफवायर को बताया।
डाइनरस्टीन ने कहा कि जब एक कैमरा शिकारियों के अलावा किसी और चीज से सक्रिय होता है तो सिस्टम झूठी सकारात्मकता को सटीक रूप से हटा देता है।
"क्षेत्र में ट्रेलगार्ड की हमारी तैनाती में, मोशन सेंसर के 95% तक ट्रिगर्स झूठे ट्रिगर या झूठी सकारात्मकता का परिणाम हैं," डाइनरस्टीन ने कहा। "केवल 5% ही वास्तविक शिकारियों हैं।"
ट्रेलगार्ड बैटरी लाइफ बचा सकता है। कई हफ्तों के दौरान हजारों झूठी-सकारात्मक तस्वीरें प्रसारित करने से बैटरी खत्म हो जाती है। किनारे पर झूठी सकारात्मक को फ़िल्टर करके और केवल वास्तविक सकारात्मक या बहुत कम झूठी सकारात्मक संचारित करके, बैटरी वर्षों तक चल सकती है।
"इसके अलावा, हम जिस चिप का उपयोग करते हैं वह बहुत कम शक्ति की है, और हमारा उपकरण अपने अधिकांश जीवन के लिए स्लीप या पावर-ऑफ मोड में है," डाइनरस्टीन ने कहा। "दूरस्थ क्षेत्रों में सेंसर के लिए बैटरी जीवन महत्वपूर्ण है।"
वन्यजीव निगरानी जल्द ही और भी बेहतर हो सकती है। शोधकर्ता कैमरों में एम्बेडेड प्रोग्राम करने योग्य एआई पर काम कर रहे हैं।
वर्तमान में, छवियों को कैमरे से पुनर्प्राप्त किया जाना चाहिए और क्लाउड में संसाधित किया जाना चाहिए। लेकिन नई क्षमताएं उपयोगकर्ताओं को अनुकूलित AI एजेंट बनाने और उन्हें कैमरों पर तैनात करने की अनुमति देती हैं।
"शिकारियों के लिए, उदाहरण के लिए, यदि आप जानते हैं कि वे एक सफेद कार में यात्रा करते हैं या उनमें से एक हमेशा पीले रंग की टोपी पहनता है, तो आप संभावित रूप से इस नई जानकारी के साथ कैमरों को दूर से अपडेट कर सकते हैं," कैटन ने कहा।
