एआई प्लांट एंड एनिमल आइडेंटिफिकेशन हमें सभी नागरिकों को वैज्ञानिक बनाने में मदद करता है

स्थानीय वनस्पति उद्यानों की हाल की यात्रा पर, मैंने एक लंबा, हड़ताली बैंगनी फूल देखा, जिसे मैंने पहले कभी नहीं देखा था। मैंने इसे Google को देने की कोशिश की, लेकिन मुझे नहीं पता था कि मुझे क्या पूछना है। "बैंगनी फूल" मेरे लिए नार्सिसस और फ़्रेशिया, ऑर्किड और प्रिमरोज़, हैडिओलस और सुबह की महिमा की तस्वीरें लाया। उनमें से कोई भी वह फूल नहीं था जिसे मैंने देखा था।

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लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बदौलत, मेरे जैसे जिज्ञासु शौकिया प्रकृतिवादियों के पास अब हमारे आसपास की प्रकृति को पहचानने के बेहतर तरीके हैं। कई नई साइट और ऐप तस्वीरों को नाम देने के लिए AI तकनीक का इस्तेमाल करते हैं।

iNaturalist.org इन साइटों में से एक है। 2008 में स्थापित, अब तक केवल एक क्राउडसोर्सिंग साइट है। उपयोगकर्ता एक पौधे या जानवर की तस्वीर पोस्ट करते हैं और वैज्ञानिकों और प्रकृतिवादियों का एक समुदाय इसकी पहचान करेगा। इसका मिशन विशेषज्ञों और शौकिया "नागरिक वैज्ञानिकों" को जोड़ना है, जो पौधों और वन्यजीवों के बारे में लोगों को उत्साहित कर रहे हैं, जबकि संभावित रूप से पेशेवर वैज्ञानिकों द्वारा जैवविविधता में बदलाव की निगरानी करने या नई प्रजातियों की खोज करने में मदद करने के लिए एकत्र किए गए डेटा का उपयोग कर रहे हैं।

भीड़-भाड़ वाला मॉडल आम तौर पर अच्छी तरह से काम करता है, स्कॉट लॉरी कहते हैं, iNaturalist के सह-निर्देशक। लेकिन कुछ सीमाएँ हैं। पहले, जहाँ आप रहते हैं, उसके आधार पर अपनी तस्वीर की पहचान प्राप्त करना बहुत कठिन हो सकता है। कैलिफोर्निया में, जहां लोरी आधारित है, वह एक घंटे के भीतर पहचान प्राप्त कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अक्सर विशेषज्ञों की एक बड़ी संख्या पश्चिमी तट पर आधारित है। लेकिन, ग्रामीण थाईलैंड में किसी को आईडी प्राप्त करने के लिए अधिक इंतजार करना पड़ सकता है: पहचान प्राप्त करने में औसत समय लगने में 18 दिन लगते हैं। एक और मुद्दा: जैसे-जैसे साइट अधिक लोकप्रिय हो गई है, पहचानकर्ताओं (चित्र पोस्ट करने वाले लोग) का संतुलन पहचान करने वालों (आपको बता रहे हैं कि चित्र क्या हैं) तिरछे हो गए हैं, पहचानकर्ताओं की तुलना में कहीं अधिक पर्यवेक्षकों के साथ। यह स्वयंसेवक विशेषज्ञों को अभिभूत करने की धमकी देता है।

इस महीने, iNaturalist ने एक ऐप लॉन्च करने की योजना बनाई है जो पौधों और जानवरों की पहचान करने के लिए AI का उपयोग करता है। एप्लिकेशन कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके तथाकथित "गहरी शिक्षा" का लाभ उठाता है, जो कंप्यूटर को मनुष्यों के रूप में सीखने की अनुमति देता है, इसलिए उनकी क्षमताएं समय के साथ आगे बढ़ सकती हैं।

लोरी कहते हैं, "हमें उम्मीद है कि यह नागरिक वैज्ञानिकों के एक नए समूह को शामिल करेगा।"

ऐप को iNaturalist के "रिसर्च ग्रेड" टिप्पणियों के बड़े डेटाबेस से लेबल वाली छवियों को खिलाकर प्रशिक्षित किया जाता है - टिप्पणियों को साइट के विशेषज्ञों द्वारा सत्यापित किया गया है। एक बार जब मॉडल को पर्याप्त लेबल वाली छवियों पर प्रशिक्षित किया गया है, तो यह बिना लेबल वाली छवियों की पहचान करने में सक्षम होना शुरू कर देता है। वर्तमान में iNaturalist प्रत्येक 1.7 घंटे में मॉडल में एक नई प्रजाति जोड़ने में सक्षम है। उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई और अधिक छवियां, विशेषज्ञों द्वारा पहचानी गईं, बेहतर।

लॉरी कहती हैं, "जितना अधिक सामान हमें मिलेगा, मॉडल उतने ही प्रशिक्षित होंगे।"

INaturalist टीम मॉडल को हमेशा सटीक रखना चाहती है, भले ही इसका मतलब जितना संभव हो उतना सटीक न हो। अभी मॉडल जानवर के जीनस के बारे में एक आश्वस्त प्रतिक्रिया देने की कोशिश करता है, फिर प्रजातियों के बारे में अधिक सतर्क प्रतिक्रिया, शीर्ष 10 संभावनाओं की पेशकश करता है। यह वर्तमान में जीनस 86 प्रतिशत समय के बारे में सही है, और प्रजातियों को इसके शीर्ष 10 परिणामों में 77 प्रतिशत समय देता है। इन नंबरों में सुधार होना चाहिए क्योंकि मॉडल को प्रशिक्षित किया जाना जारी है।

डेमो संस्करण के साथ खेलते हुए, मैंने एक चट्टान पर बैठे एक पफिन की एक तस्वीर दर्ज की। "हमें पूरा यकीन है कि यह जीनस पफिंस में है, " यह कहा, सही प्रजाति - अटलांटिक पफिन - शीर्ष सुझाए गए परिणाम के रूप में। फिर मैंने एक अफ्रीकी पंजे वाले मेंढक की तस्वीर डाली। "हमें पूरा यकीन है कि यह जीनस वेस्टर्न स्पैडफुट टॉड्स में है, " इसने मुझे बताया, इसके शीर्ष 10 परिणामों के बीच अफ्रीकी पंजे वाले मेंढक की पेशकश की।

मेरे बेटे की एक तस्वीर के बारे में एआई "सिफारिश करने के लिए पर्याप्त आश्वस्त नहीं था", लेकिन उसने सुझाव दिया कि वह एक उत्तरी तेंदुआ मेंढक, एक बगीचे घोंघा या एक गोफर सांप, अन्य गैर-मानव प्राणियों के बीच हो सकता है। जैसा कि इन सभी को देखा जाता है, मैंने महसूस किया कि कंप्यूटर दृष्टि मेरे बेटे की हाईचिर की पोल्का-डॉट पृष्ठभूमि को देख रही थी और इसे नमूने के हिस्से के रूप में गलत बता रही थी। इसलिए मैंने तस्वीर को तब तक क्रॉप किया जब तक कि केवल उसका चेहरा दिखाई नहीं दिया और "वर्गीकृत" दबाया गया। "हमें पूरा यकीन है कि यह सबऑर्डर छिपकलियों में है, " एआई ने जवाब दिया। या तो मेरा बच्चा छिपकली की तरह दिखता है या वास्तविक जवाब, मैं मानती हूं - यह दर्शाता है कि मॉडल केवल वही पहचानता है जो उसे खिलाया गया है। और कोई भी इसे स्पष्ट कारणों के लिए, मनुष्यों की तस्वीरें नहीं खिला रहा है।

iNaturalist को उम्मीद है कि ऐप विशेषज्ञों के अपने समुदाय पर दबाव डालेगा, और पर्यवेक्षकों के एक बड़े समुदाय को स्कूली बच्चों के समूह में भाग लेने की अनुमति देगा। यह "कैमरा ट्रैपिंग" के लिए भी अनुमति दे सकता है - एक कैमरा ट्रैप से छवियों की धाराओं में भेज रहा है, जो गति द्वारा ट्रिगर होने पर एक तस्वीर लेता है। iNaturalist ने कैमरा ट्रैपिंग को हतोत्साहित किया है, क्योंकि यह बड़ी मात्रा में छवियों के साथ साइट को बाढ़ कर देता है, जिसे वास्तव में विशेषज्ञ पहचान की आवश्यकता हो सकती है या नहीं (कुछ चित्र खाली होंगे, जबकि अन्य सामान्य जानवरों को गिलहरी की तरह पकड़ेंगे कि कैमरे के मालिक आसानी से खुद को पहचान सकते हैं या खुद)। लेकिन एआई के साथ जो एक समस्या नहीं होगी। iNaturalist को यह भी उम्मीद है कि नई तकनीक उपयोगकर्ताओं के एक नए समुदाय को शामिल करेगी, जिसमें ऐसे लोग शामिल हैं जो प्रकृति में रुचि रखते हैं, लेकिन क्राउडसोर्स मॉडल के तहत पहचान के लिए कई दिनों तक इंतजार करने को तैयार नहीं होंगे।

त्वरित प्रजातियों की पहचान अन्य स्थितियों में भी उपयोगी हो सकती है, जैसे कानून प्रवर्तन।

लोरी कहती हैं, "टीएसए कार्यकर्ता एक सूटकेस खोलते हैं और किसी को जियोकॉस मिलता है।" "उन्हें पता होना चाहिए कि किसी को गिरफ्तार करना है या नहीं।"

इस मामले में, एआई टीएसए एजेंटों को बता सकता है कि वे किस प्रकार के गेको को देख रहे थे, जो एक जांच में सहायता कर सकता था।

iNaturalist एकमात्र साइट नहीं है जो नागरिक वैज्ञानिकों को संलग्न करने के लिए कंप्यूटर की दृष्टि का लाभ उठाती है। कॉर्नेल के मर्लिन बर्ड आईडी ऐप 750 से अधिक उत्तरी अमेरिकी पक्षियों की पहचान करने के लिए एआई का उपयोग करता है। आपको बस पहले कुछ सरल प्रश्नों का उत्तर देना है, जिसमें आपने जो पक्षी देखा है उसका आकार और रंग शामिल है। पौधों के लिए भी ऐसा ही करता है, आपको यह बताने के बाद कि यह किस पौधे के किस हिस्से (फूल, फल आदि) को देख रहा है।

यह छवियों की पहचान करने के लिए AI का उपयोग करने में रुचि की एक बड़ी लहर का हिस्सा है। एआई प्रोग्राम हैं जो ऑब्जेक्ट्स को ड्रॉइंग (यहां तक ​​कि खराब) से पहचान सकते हैं। एआई चित्रों को देख सकते हैं और कलाकारों और शैलियों की पहचान कर सकते हैं। कई विशेषज्ञों को लगता है कि कंप्यूटर दृष्टि स्वास्थ्य देखभाल में एक बड़ी भूमिका निभाएगी, जिससे पहचान करना आसान हो जाता है, उदाहरण के लिए, त्वचा कैंसर। कार निर्माता पैदल चलने वालों को पहचानने और बचने के लिए कारों को सिखाने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते हैं। कॉमेडी सिलिकॉन वैली के हालिया एपिसोड का एक प्लॉट बिंदु भोजन की पहचान के लिए एक कंप्यूटर विज़न ऐप से निपटा। लेकिन जब से इसके निर्माता ने केवल इसे हॉट डॉग पर प्रशिक्षित किया है - चूंकि एक तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए मानव श्रम के अनगिनत घंटों की आवश्यकता होती है - यह केवल हॉट डॉग और "हॉट डॉग नहीं" के बीच अंतर कर सकता है।

हास्य श्रम का यह प्रश्न महत्वपूर्ण है। सही ढंग से लेबल की गई छवियों का विशाल डेटाबेस एआई को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण है, और इसके द्वारा आने के लिए कठिन हो सकता है। लोनिरी कहती हैं कि एक लंबे समय तक भीड़-भाड़ वाली जगह के रूप में, नैनीस्टिस्ट के पास पहले से ही इस तरह का डेटाबेस है, यही वजह है कि इसका मॉडल इतनी तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। अन्य साइटों और ऐप्स को अकादमिक छवियों से अक्सर अपना डेटा कहीं और खोजना पड़ता है।

"यह अभी भी शुरुआती दिन है, लेकिन मैं गारंटी देता हूं कि अगले साल आप इस तरह के ऐप के प्रसार को देखने जा रहे हैं, " लोरी कहते हैं।