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तेल अवीव : इज़राइली शोधकर्ताओं ने डॉल्फ़िन पर जहाज के शोर के प्रभाव के आकर्षक सबूत उजागर किए, समुद्री स्तनपायी व्यवहार और संचार पैटर्न पर समुद्री यातायात के प्रभाव पर नई रोशनी डाली, और समुद्री संरक्षण प्रयासों के लिए निहितार्थों पर ध्यान दिया। .
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, हाइफ़ा विश्वविद्यालय के शोधकर्ता निर्णायक रूप से यह प्रदर्शित करने में सक्षम थे कि डॉल्फ़िन जहाज के शोर के जवाब में अपने मुखर व्यवहार को बदल देते हैं, संभावित रूप से महत्वपूर्ण संचार चैनलों को बाधित करते हैं और गड़बड़ी को कम करने के लिए व्यवहारिक समायोजन को प्रेरित करते हैं। उनके निष्कर्ष हाल ही में नेचर की सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक रिपोर्ट में प्रकाशित हुए थे।
समुद्री यातायात समुद्री पारिस्थितिक तंत्र के लिए बहुआयामी जोखिम पैदा करता है। हालाँकि, डॉल्फ़िन आबादी पर विशिष्ट प्रभाव अनुभवजन्य वैज्ञानिक मान्यता के अभाव में काफी हद तक वास्तविक बने रहे। प्राथमिक चुनौती जहाज के शोर के शोर के बीच डॉल्फ़िन के व्यवहार को व्यवस्थित रूप से समझने में थी।
प्रमुख शोधकर्ता प्रोफेसर रोई डायमंट और डॉ. एविएद शीनिन ने ध्वनिक निगरानी और एआई-संचालित विश्लेषण के संयोजन वाली एक नवीन पद्धति के साथ उस बाधा को पार कर लिया।
हाइफ़ा विश्वविद्यालय की टीम ने अपनी जांच इलियट में प्रसिद्ध "डॉल्फ़िन रीफ़" से सटे पानी पर केंद्रित की। अकाबा की खाड़ी के शीर्ष पर स्थित, यह क्षेत्र आम डॉल्फ़िन (टर्सिओप्स ट्रंकैटस) द्वारा अक्सर देखा जाने वाला निवास स्थान है।
अत्याधुनिक पानी के नीचे रिकॉर्डिंग उपकरणों को तैनात करके, शोधकर्ताओं ने एक व्यापक डेटासेट पर कब्जा कर लिया, जिसमें डॉल्फ़िन की सीटी और जहाज यातायात ध्वनि दोनों शामिल थे, कुल 120,000 रिकॉर्डिंग। शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक एल्गोरिदम ने डॉल्फ़िन की लगभग 60,0000 सीटियों की पहचान की, जब उस क्षेत्र में कोई जहाज था, जबकि दूसरे एल्गोरिदम ने लगभग 60,000 सीटियों की पहचान की, जब उस क्षेत्र में कोई जहाज नहीं था।
प्रारंभिक विश्लेषण से मानव कान में पहचाने जाने योग्य विशिष्ट स्वर-शैली पैटर्न की पहचान करने में चुनौतियों का पता चला। हालाँकि, एआई-संचालित विश्लेषण में डॉल्फ़िन की सीटी में सूक्ष्म परिवर्तन पाया गया जो जहाज के शोर के संपर्क से संबंधित था। शोधकर्ताओं ने कहा कि एल्गोरिदम ने जहाज के शोर से जुड़े डॉल्फ़िन स्वरों की पहचान करने में 90 प्रतिशत सटीकता दर हासिल की, और व्यवहार में सूक्ष्म बदलावों का पता लगाने में मानव पर्यवेक्षकों को पीछे छोड़ दिया।
"यह एल्गोरिदम डॉल्फ़िन के क्षेत्र में एक जहाज होने पर प्रभावित होने वाली 20 प्रतिशत सीटियों पर चला गया और जब हमने सभी सीटियों पर इसका परीक्षण किया, तो यह 90% के स्तर पर उन मामलों की पहचान करने में सक्षम था जहां डॉल्फ़िन थे जब क्षेत्र में कोई जहाज होता था तो सीटी बजाई जाती थी। इसका मतलब है कि एआई एक निश्चित पैटर्न को पहचानने में सक्षम था जो डॉल्फ़िन क्षेत्र में जहाज का शोर होने पर बनाती है, भले ही मानव शोधकर्ता इसे ढूंढने में असमर्थ रहे हों, " डायमेंन्ट ने कहा।
डायमैंट ने कहा, एल्गोरिदम के साथ समस्या यह है कि "यह एक प्रकार का 'ब्लैक बॉक्स' है, हम नहीं जानते कि इसमें क्या हो रहा है। हम अभी तक नहीं जानते हैं कि मशीन ने कौन सा अनोखा पैटर्न देखा है, लेकिन यह निश्चित रूप से है एक पैटर्न देखा।"
उन्होंने आगे कहा, "अर्थात, डॉल्फ़िन एक अलग तरीके से संवाद करती हैं और जहाज के शोर का सामना करने पर अपना मुखर व्यवहार बदल देती हैं, और इसलिए वे जहाजों के शोर से निश्चित रूप से प्रभावित होती हैं। पिछले अध्ययनों से पहले ही पता चला है कि इसमें बदलाव आया है मुखर व्यवहार तनाव और संकट से संबंधित हो सकता है, और अनुवर्ती अध्ययनों में हम यह जांचने की कोशिश करेंगे कि इसका प्रभाव क्या है।"(एएनआई/टीपीएस)
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Rani Sahu
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