विज्ञान

वैज्ञानिकों का कहना है कि चेहरे की पहचान सील को बचाने में मदद कर सकती है

Tulsi Rao
24 Nov 2022 11:25 AM GMT
वैज्ञानिकों का कहना है कि चेहरे की पहचान सील को बचाने में मदद कर सकती है
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जनता से रिश्ता वेबडेस्क। चेहरे की पहचान तकनीक ज्यादातर निगरानी और मानव चेहरों के प्रमाणीकरण जैसे उपयोगों से जुड़ी होती है, लेकिन वैज्ञानिकों का मानना ​​​​है कि उन्हें इसके लिए एक नया उपयोग मिल गया है - मुहरों को बचाना।

कोलगेट विश्वविद्यालय की एक शोध टीम ने मेन के कैस्को बे में दर्जनों बंदरगाह मुहरों की तस्वीरें लेकर सील चेहरों का एक डेटाबेस, सीलनेट विकसित किया है। टीम ने पाया कि समुद्री स्तनधारियों की पहचान करने में उपकरण की सटीकता 100% के करीब है, जो हजारों मुहरों के घर के पारिस्थितिकी तंत्र में कोई छोटी उपलब्धि नहीं है।

कोलगेट में जीव विज्ञान के प्रोफेसर और टीम के सदस्य क्रिस्टा इनग्राम ने कहा कि शोधकर्ता अपने डेटाबेस को अन्य वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध कराने के लिए विस्तार करने पर काम कर रहे हैं। उन्होंने कहा कि भूमध्यसागरीय भिक्षु मुहर और हवाईयन भिक्षु मुहर जैसी दुर्लभ प्रजातियों को शामिल करने के लिए डेटाबेस को विस्तारित करने से उन प्रजातियों को बचाने के संरक्षण प्रयासों को सूचित करने में मदद मिल सकती है।

इनग्राम ने कहा कि सील चेहरों को सूचीबद्ध करने और उन्हें पहचानने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने से भी वैज्ञानिकों को यह पता लगाने में मदद मिल सकती है कि समुद्र में सील कहां स्थित हैं।

"उनके फैलाव को समझना, उनके पैटर्न को समझना वास्तव में तट के लिए किसी भी संरक्षण प्रयासों को सूचित करने में मदद करता है," उसने कहा। "मोबाइल समुद्री स्तनधारियों के लिए जो बहुत घूमते हैं और पानी में फोटोग्राफ करना मुश्किल होता है, हमें व्यक्तियों की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए।"

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सीलनेट को एक तस्वीर में चेहरे का स्वचालित रूप से पता लगाने, इसे क्रॉप करने और इसे चेहरे के पैटर्न जैसे आंखों और नाक के आकार के आधार पर पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसा कि यह एक इंसान होगा। कोलगेट के शोधकर्ताओं ने कहा कि प्राइमनेट नामक एक समान उपकरण जो प्राइमेट्स पर उपयोग के लिए है, पहले सील पर इस्तेमाल किया गया था, लेकिन सीलनेट ने इसे बेहतर प्रदर्शन किया।

कोलगेट टीम ने अप्रैल में वैज्ञानिक पत्रिका इकोलॉजी एंड इवोल्यूशन में अपने निष्कर्ष प्रकाशित किए। अखबार ने कहा कि उन्होंने 400 से अधिक व्यक्तिगत मुहरों की 1,700 से अधिक छवियों को संसाधित किया।

पेपर में कहा गया है कि "सीलनेट सॉफ्टवेयर का उपयोग करके संसाधित किए जा सकने वाले छवि डेटा की आसानी और संपत्ति संरक्षण प्रौद्योगिकी के विकासशील क्षेत्र में समुद्री स्तनधारियों के पारिस्थितिक और व्यवहारिक अध्ययन के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण का योगदान करती है।"

अमेरिका में हार्बर सील एक संरक्षण सफलता की कहानी है। जानवर कभी न्यू इंग्लैंड में इनाम के अधीन थे, जहां उन्हें 19वीं और 20वीं सदी की शुरुआत में मछुआरों द्वारा व्यापक रूप से कीटों के रूप में देखा जाता था। लेकिन समुद्री स्तनपायी संरक्षण अधिनियम, जो अक्टूबर में 50 साल का हो गया, ने उन्हें नई सुरक्षा प्रदान की - और आबादी फिर से बढ़ने लगी।

सील और अन्य समुद्री स्तनधारियों का लंबे समय से उपग्रह ट्रैकर्स का उपयोग करके अध्ययन किया गया है। उनका अध्ययन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना 21 वीं सदी में संरक्षण लाने का एक तरीका है, ओरेगन स्थित कंपनी वाइल्ड मी के कार्यकारी निदेशक जेसन होल्म्बर्ग ने कहा, जो जीव विज्ञानियों को मशीन सीखने के लिए काम करता है। वाइल्ड मी सीलनेट के साथ एक संभावित साझेदारी विकसित कर रहा है।

होल्म्बर्ग ने कहा, "यह एक बहुत ही उदार संरक्षण-शैली के लक्ष्य के लिए 'बिग ब्रदर' शैली की तकनीक का एक बदलाव और लिफ्ट है।"

न्यू इंग्लैंड के पानी में हार्बर सील अब काफी प्रचुर मात्रा में हैं, जहां वे चट्टानों पर बाहर निकलते हैं और सील घड़ी परिभ्रमण और समुद्र तट पर प्रसन्न होते हैं। हालाँकि, सील की अन्य प्रजातियाँ संकट में हैं। भूमध्यसागरीय मोंक सील को दुनिया की सबसे लुप्तप्राय सील माना जाता है जिसमें केवल कुछ सौ जानवर शेष हैं।

चेहरे की पहचान का उपयोग अधिक मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकता है, मेन में शॉ इंस्टीट्यूट के एक सहयोगी वैज्ञानिक मिशेल बर्जर ने कहा, जो सीलनेट अनुसंधान में शामिल नहीं थे।

"एक बार सिस्टम सिद्ध हो जाने के बाद मैं इसके लिए बहुत से दिलचस्प पारिस्थितिक अनुप्रयोगों को चित्रित कर सकता हूं," बर्जर ने कहा। "अगर वे मुहरों को पहचान सकते हैं, और उन्हें साल-दर-साल पहचान सकते हैं, तो इससे हमें आंदोलन के बारे में बहुत सारी जानकारी मिल जाएगी, वे साइट से साइट पर कितना चलते हैं।"

कोलगेट के शोधकर्ता फ्रूटपंच, एक डच आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी के साथ भी काम कर रहे हैं।

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