गूगल बस पर्यावरण संरक्षण को एक वैश्विक क्राउडसोर्सिंग प्रयोग में बदल दिया। कंपनी का नया फ़ॉरेस्ट लिसनर प्रोजेक्ट ब्राज़ीलियाई वर्षावन रिकॉर्डिंग को सुनकर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करने के लिए इंटरनेट एक्सेस वाले किसी भी व्यक्ति को आमंत्रित करता है – जो अब तक एकत्रित वर्षावन ध्वनियों का सबसे बड़ा सत्यापित डेटाबेस बन सकता है।
गूगल बस वर्षावन संरक्षण को उस तरीके से लोकतांत्रिक बना दिया जो पांच साल पहले असंभव लगता था। कंपनी नई है वन श्रोता प्रयोग वेब ब्राउज़र वाले किसी भी व्यक्ति को नागरिक वैज्ञानिक में बदल देता है, जो ब्राजील के अटलांटिक और अमेज़ॅन वर्षावनों की आवाज़ सुनकर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करता है जो जैव विविधता निगरानी में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है।
समय इससे अधिक महत्वपूर्ण नहीं हो सकता। वर्षावन पारिस्थितिकी तंत्र को अभूतपूर्व खतरों का सामना करना पड़ता है, लेकिन पारंपरिक निगरानी विधियां परिवर्तन के पैमाने के साथ तालमेल नहीं रख सकती हैं। वैज्ञानिक सुदूर वन स्थानों से हजारों घंटों की ऑडियो रिकॉर्डिंग एकत्र करते हैं, लेकिन उनका मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना व्यावहारिक रूप से असंभव है। यहीं है गूगल का नवीनतम एआई एप्लिकेशन आता है।
1.2 मिलियन से अधिक ऑडियो रिकॉर्डिंग पर निर्मित, फ़ॉरेस्ट श्रोता उपयोगकर्ताओं को एक आभासी 3D वन वातावरण में छोड़ देता है जहाँ वे अपनी अनूठी कॉलों द्वारा छिपी हुई प्रजातियों की खोज करते हैं। इंटरफ़ेस आश्चर्यजनक रूप से आकर्षक है – उपयोगकर्ता विभिन्न वन परतों के माध्यम से नेविगेट करते हैं, जब वे विशिष्ट जानवरों की आवाज़ सुनते हैं तो “हां” या “नहीं” पर क्लिक करते हैं। प्रत्येक प्रतिक्रिया प्रशिक्षण डेटा बन जाती है बसेराGoogle DeepMind का AI मॉडल ऑडियो से प्रजातियों को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
के मुख्य वैज्ञानिक मार्कोनी कैंपोस बताते हैं, “जानवरों के व्यवहार की विविधता और पैटर्न को सुनकर हम अंदर से जंगल के स्वास्थ्य का आकलन करने में सक्षम हैं।” वाइल्डमोनपरियोजना पर Google का सहयोग भागीदार। चुनौती हमेशा बड़ी रही है – बड़े पैमाने पर ऑडियो डेटासेट का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना संरक्षण की मांग वाली तत्काल समयसीमा के लिए संभव नहीं है।
यह परियोजना Google की विभिन्न AI पहलों के एक आकर्षक अभिसरण का प्रतिनिधित्व करती है। Google Arts & Culture उपयोगकर्ता को अनुभव और पहुंच प्रदान करता है, जबकि Google DeepMind अंतर्निहित मशीन लर्निंग बुनियादी ढांचे में योगदान देता है। यह सिर्फ एक और तकनीकी डेमो नहीं है – यह संरक्षण विज्ञान में एक वास्तविक बाधा को संबोधित कर रहा है।
ध्वनिक एआई मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा दुर्लभ बना हुआ है, विशेष रूप से ब्राजील के वर्षावनों जैसे खतरे वाले पारिस्थितिक तंत्र में प्रजातियों के लिए। पारंपरिक क्षेत्र अनुसंधान महंगा, समय लेने वाला और अक्सर छोटे नमूना आकार तक सीमित होता है। फ़ॉरेस्ट श्रोता उस पैमाने पर सत्यापित प्रशिक्षण डेटा तैयार कर सकते हैं जिसे व्यक्तिगत अनुसंधान टीमें कभी हासिल नहीं कर सकतीं।
