पर्यावरण की सुरक्षा, तेल रिसाव की भविष्यवाणी के लिए KAUST और SARsatX ने विकसित किया AI मॉडल

Jeddah: किंग अब्दुल्ला यूनिवर्सिटी ऑफ़ साइंस एंड टेक्नोलॉजी और SARsatX, जो अर्थ ऑब्ज़र्वेशन टेक्नोलॉजी में माहिर एक सऊदी कंपनी है, ने तेल फैलने की भविष्यवाणी करने के लिए डीप लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने के लिए कंप्यूटर से जेनरेट किया गया डेटा डेवलप किया है।

KAUST के अनुसार, पर्यावरण आपदाओं की निगरानी के लिए सिंथेटिक डेटा के इस्तेमाल को वैलिडेट करना बहुत ज़रूरी है, क्योंकि जल्दी पता चलने और तेज़ी से रिस्पॉन्स करने से पर्यावरण को होने वाले नुकसान के जोखिमों को काफी कम किया जा सकता है।

KAUST में बायोलॉजिकल और एनवायरनमेंटल साइंस एंड इंजीनियरिंग डिवीज़न के डीन मैथ्यू मैककेब ने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पर्यावरणीय एप्लीकेशन में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक हाई-क्वालिटी ट्रेनिंग डेटा की कमी थी।

उन्होंने बताया कि इस चुनौती को असली डेटा के बहुत छोटे सैंपल से सिंथेटिक डेटा जेनरेट करने के लिए डीप लर्निंग का इस्तेमाल करके और फिर उस पर प्रेडिक्टिव AI मॉडल को ट्रेन करके हल किया जा सकता है।

यह तरीका डेटा इकट्ठा करने से जुड़ी लॉजिस्टिकल और पर्यावरणीय चुनौतियों को कम करते हुए तेल फैलने की तेज़ और ज़्यादा भरोसेमंद निगरानी को संभव बनाकर समुद्री पर्यावरण की रक्षा के प्रयासों को काफी बढ़ा सकता है।