बगीचे में किसी पक्षी की चहचहाहट सुनकर उसे कुछ ही सेकंड में पहचान लेना अब विज्ञान कथा नहीं रह गई है। धन्यवाद... ध्वनि पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोगआज हम पक्षियों की प्रजातियों को उनके गीतों से पहचान सकते हैं, मानो हमारे पास कोई पक्षी विज्ञानी मौजूद हो। इसकी नवीनता यह है कि ये उपकरण तेजी से प्रगति कर रहे हैं: अधिकाधिक परियोजनाएं चरम स्थितियों में भी इस पहचान को विश्वसनीय बनाने का लक्ष्य रख रही हैं। कोई इंटरनेट कनेक्शन नहींजंगलों, ऊंचे पहाड़ों या दूरदराज के ग्रामीण इलाकों से यात्रा करते समय यह बेहद महत्वपूर्ण है।
इसके समानांतर, विशेषज्ञों द्वारा सावधानीपूर्वक व्याख्या किए गए ऑडियो के विशाल डेटाबेस प्रकाशित किए जा रहे हैं, जो इन प्रणालियों को प्रशिक्षित करने और सुधारने में सहायक होते हैं। रिकॉर्डर, एल्गोरिदम और नागरिक विज्ञान यह जैव विविधता की निगरानी के तरीके को बदल रहा है और नए रास्ते खोल रहा है। पक्षियों की पहचान के लिए गीत पर आधारित ऐप्स जो अधिक स्थिर रूप से, तेजी से और तेजी से ऑफलाइन मोड में भी काम करते हैं।
बर्डनेट: पक्षियों को उनके गीत से पहचानने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता
इस क्षेत्र में सबसे अत्याधुनिक परियोजनाओं में से एक है बर्डनेटकॉर्नेल लैब ऑफ ऑर्निथोलॉजी और चेम्निट्ज़ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी में स्थित के. लिसा यांग सेंटर फॉर कंजर्वेशन बायोएकॉस्टिक्स द्वारा संयुक्त रूप से विकसित यह उपकरण निम्नलिखित पर आधारित है: गहरे तंत्रिका नेटवर्क हजारों घंटों के ऑडियो के साथ प्रशिक्षित, और यह किसी गीत या आवाज की रिकॉर्डिंग से सबसे संभावित प्रजाति का सुझाव देने में सक्षम है।
BirdNET ऐप किसी को भी परिवेशीय ध्वनि रिकॉर्ड करने की सुविधा देता है। आपके एंड्रॉइड मोबाइल का माइक्रोफ़ोन और कुछ ही सेकंड में यह अनुमान प्राप्त करें कि कौन से पक्षी गा रहे हैं। आप पहले से रिकॉर्ड की गई ऑडियो फ़ाइलें भी अपलोड कर सकते हैं, जिससे यह एक अत्यधिक लचीला फील्ड टूलआप रिकॉर्डर को किसी दूरस्थ स्थान पर छोड़ सकते हैं, फाइलों को अपने साथ ले जा सकते हैं और बाद में ऐप या संबंधित टूल की मदद से उनका विश्लेषण कर सकते हैं।
यह प्रणाली न केवल नाम देती है, बल्कि एक संकेत भी देती है। संभावना स्तर प्रत्येक पहचानी गई प्रजाति के लिए। परिणामों की व्याख्या करते समय यह महत्वपूर्ण है: उपयोगकर्ता देख सकता है कि सोनोग्राम में कौन सी ध्वनियाँ पहचानी गई हैं, सुझावों की जाँच कर सकता है और आकलन कर सकता है कि वे संदर्भ (पर्यावास, वर्ष का समय आदि) में उपयुक्त हैं या नहीं। स्वचालित सुझावों और मानवीय सत्यापन का यह संयोजन बर्डनेट के दृष्टिकोण का मूल आधार है।
कंप्यूटर पक्षियों के गीत को पहचानना कैसे सीखता है
किसी कंप्यूटर को बुलबुल और गौरैया के गाने में अंतर करने के लिए, उसे एक विशेष प्रकार के संगीत से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। बड़ी संख्या में लेबल वाली रिकॉर्डिंगबर्डनेट कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है जो ऑडियो का विश्लेषण करते हैं और इसे ध्वनि के दृश्य निरूपण में परिवर्तित करते हैं, जैसे कि स्पेक्ट्रोग्राम, जहां आप देख सकते हैं कि आवृत्ति समय के साथ कैसे बदलती है।
प्रशिक्षण के दौरान, एल्गोरिदम को प्रत्येक प्रजाति के गीतों के हजारों उदाहरण प्राप्त होते हैं। प्रत्येक अंश को बताया जाता है कि कौन सा पक्षी गा रहा है और कई मामलों में, ध्वनि का प्रकार भी बताया जाता है। समय के साथ, तंत्रिका नेटवर्क पहचानना सीख जाता है। ध्वनि, संरचना और लय में विशिष्ट पैटर्न प्रत्येक प्रजाति की ध्वनि का अध्ययन करता है। जब यह कोई नई ध्वनि सुनता है, तो यह उन ध्वनियों की तुलना अपने सीखे हुए पैटर्न से करता है और संभावित प्रजातियों की एक सूची प्रस्तुत करता है।
इस दृष्टिकोण का एक बड़ा लाभ यह है कि बर्डनेट कुछ स्थानीय प्रजातियों तक सीमित नहीं है, बल्कि इसे 100 से अधिक प्रजातियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। विश्वभर से पक्षियों की 3.000 प्रजातियाँऔर इसके नवीनतम संस्करणों में, इसमें 6.000 से अधिक संभावित प्रजातियों का उल्लेख किया गया है। इसका जितना अधिक उपयोग होता है और जितना अधिक डेटा इसमें शामिल किया जाता है, इसके मॉडल उतने ही बेहतर ढंग से समायोजित होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप सटीकता में लगातार वृद्धि होती है, विशेष रूप से जटिल प्रजातियों के लिए।
एज द्वारा स्वचालित पहचान के लाभ और सीमाएँ
बर्डनेट के लंबे समय से उपयोगकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि यह सबसे बढ़कर एक है क्षेत्र कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया उपकरणएक बार चालू हो जाने पर, बस अपने मोबाइल डिवाइस पर रिकॉर्डिंग शुरू करें और एल्गोरिदम को उन सेगमेंट को चिह्नित करने दें जहां वह गायन का पता लगाता है। एप्लिकेशन द्वारा प्रदर्शित सोनोग्राम एक बहुत ही शक्तिशाली शैक्षिक संसाधन भी है: यह अनुमति देता है गायन की कल्पना करें और स्पेक्ट्रम के चित्र को सुनी गई ध्वनि से मानसिक रूप से जोड़ना, जो कि सुनकर सीखने के लिए बहुत उपयोगी है।
हालांकि सटीकता में तेजी से सुधार हो रहा है, स्वचालित ध्वनि पहचान अभी भी एक चुनौती है। चित्रों वाले से अधिक कठिनइसके कई कारण हैं: कई फोनों में माइक्रोफोन की गुणवत्ता सीमित होती है, व्यक्तियों और समूहों के बीच कॉल में बहुत अधिक भिन्नता होती है, और पृष्ठभूमि का शोर (यातायात, हवा, अन्य प्रजातियों की एक ही समय में आवाज) विश्लेषण को काफी जटिल बना सकता है। फिर भी, नियमित उपयोगकर्ताओं ने एक सफलता दर में उल्लेखनीय उछाल कुछ प्रजातियों के साथ।
कई मौजूदा बर्डनेट इंस्टॉलेशन में एक बड़ी कमी यह है कि इसके मोबाइल ऐप संस्करण में, पहचान आमतौर पर की जाती है। दूरस्थ सर्वर परदूसरे शब्दों में, रिकॉर्डिंग को क्लाउड पर भेजा जाता है, वहां उसकी प्रोसेसिंग की जाती है, और परिणाम उपयोगकर्ता को वापस भेज दिया जाता है। इसका मतलब यह है कि फिलहाल, कई मामलों में डेटा कवरेज की आवश्यकता है ऐप की पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए, जो कि एकांत प्राकृतिक क्षेत्रों में हमेशा संभव नहीं होता है।
बर्डनेट एक शैक्षिक और नागरिक विज्ञान उपकरण के रूप में
विशिष्ट पहचान के अलावा, बर्डनेट को शुरू से ही एक के रूप में भी परिकल्पित किया गया था। नागरिक विज्ञान परियोजनाउपयोगकर्ता अपने द्वारा रिकॉर्ड की गई जानकारी को अवलोकन के रूप में प्रस्तुत कर सकते हैं, जिससे पक्षियों के वितरण और फेनोलॉजी पर एक विशाल वैश्विक डेटाबेस तैयार करने में मदद मिलेगी। यह जानकारी पारिस्थितिकी और संरक्षण के क्षेत्र में शोधकर्ताओं के लिए अमूल्य है।
साथ ही, इस ऐप का उपयोग आम जनता के लिए भी मददगार है। अपने आसपास की प्रजातियों को बेहतर ढंग से जानेंकिसी पक्षी के गीत को रिकॉर्ड करना, सोनोग्राम देखना और परिणामों की तुलना करना लोगों को पक्षियों के व्यवहार, प्रवास और आवासों के बारे में जानने के लिए प्रोत्साहित करता है। द साउंड अप्रोच प्रोजेक्ट जैसे संसाधन, जिनमें सोनोग्राम और पक्षियों के गीतों पर उत्कृष्ट शैक्षिक सामग्री उपलब्ध है, श्रवण और दृष्टि दोनों के माध्यम से सीखने के इस दृष्टिकोण के लिए बिल्कुल उपयुक्त हैं।
एवेफी: खेल-खेल में पक्षियों के गीत सीखें
जहां BirdNET स्वचालित रूप से यह पहचानने पर ध्यान केंद्रित करता है कि क्या चल रहा है, वहीं अन्य ऐप इस पर ध्यान केंद्रित करते हैं। उपयोगकर्ता द्वारा सक्रिय अधिगमइसका एक अच्छा उदाहरण Avefy है, जो एक प्रकार का क्विज़ गेम है जिसे सुनने की क्षमता को प्रशिक्षित करने और स्वयं से गाने और कॉल पहचानने की क्षमता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
Avefy का संचालन उपयोगकर्ता को प्रस्तुत करने पर आधारित है। पारिस्थितिकी तंत्रों के अनुसार व्यवस्थित रिकॉर्डिंगइन्हें "ध्वनि परिदृश्य" कहा जाता है: भूमध्यसागरीय जंगल, नदी का किनारा, ऊंचे पहाड़ आदि। प्रत्येक ध्वनि परिदृश्य में अलग-अलग प्रजातियों की आवाज़ें सुनाई देती हैं, और उपयोगकर्ता को यह बताना होता है कि उन्हें कौन से पक्षी सुनाई दे रहे हैं। प्रत्येक प्रयास पर प्रतिक्रिया दी जाती है, ताकि धीरे-धीरे, कान अधिक संवेदनशील हो जाते हैं और ज्ञान सुदृढ़ होता है।
यह दृष्टिकोण SACRE जैसे निगरानी कार्यक्रमों के लिए पुराने प्रशिक्षण सामग्रियों की याद दिलाता है, लेकिन एक अद्यतन प्रारूप में और अधिक विविध परिदृश्यों के साथ। खेल के अलावा, Avefy में शामिल है: गीत मार्गदर्शिका ऐप के भीतर ही, सभी आइबेरियाई प्रजातियों की रिकॉर्डिंग मौजूद हैं (जहां तक हमें पता है), जिससे आप घर पर और चाहें तो मैदान में भी ध्वनियों का परामर्श और समीक्षा कर सकते हैं।
घर पर सीखना बनाम क्षेत्र में पहचान करना
यदि हम BirdNET और Avefy की तुलना करें, तो हम देख सकते हैं कि वे दो पूरक आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। BirdNET मुख्य रूप से एक स्वचालित पहचान उपकरण इसका इस्तेमाल मुख्य रूप से ग्रामीण क्षेत्रों में होता है: आप कोई गाना सुनते हैं, उसे रिकॉर्ड करते हैं, और ऐप बताता है कि वह गाना क्या हो सकता है। दूसरी ओर, Avefy को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि... प्रशिक्षण और गेमिंग प्लेटफ़ॉर्मघर पर या शांत क्षणों में सीखने के लिए आदर्श, बिना पक्षी को अपने सामने रखने के दबाव के।
व्यवहार में, दोनों एप्लिकेशन का एक साथ उपयोग करना बहुत शक्तिशाली साबित हो सकता है। BirdNET आपको फील्ड में रहते हुए किसी पक्षी के गीत को पहचानने में असमर्थ होने पर संदेह दूर करने में मदद करता है, जबकि Avefy... कान को प्रशिक्षित करना ताकि समय के साथ-साथ आप सामान्य ध्वनियों को पहचानने के लिए तकनीक पर कम निर्भर हो जाएं। और एक अतिरिक्त लाभ के रूप में, Avefy गाइड एक त्वरित संदर्भ के रूप में काम कर सकता है, ठीक वैसे ही जैसे Merlin और eBird जैसे अन्य प्लेटफार्मों पर उपलब्ध गाइड।
मर्लिन पक्षी की पहचान: गीत, फोटो और प्रश्नों के माध्यम से पहचान
इस परिदृश्य में एक और महत्वपूर्ण खिलाड़ी है मर्लिन बर्ड आईडीइसे कॉर्नेल लैब ऑफ ऑर्निथोलॉजी द्वारा भी विकसित किया गया है। हालाँकि यह अपने गीत पहचान फ़ंक्शन के लिए बहुत लोकप्रिय हो गया है, मर्लिन वास्तव में कई अन्य सुविधाएँ भी प्रदान करता है। पहचान करने के तीन मुख्य तरीके: ध्वनि के माध्यम से, फोटोग्राफी के माध्यम से और देखे गए पक्षी के बारे में एक निर्देशित प्रश्नावली के माध्यम से।
ऑडियो मोड का अनुभव अन्य सिस्टमों के समान ही है: उपयोगकर्ता रिकॉर्ड बटन दबाता है, फ़ोन को साइलेंट मोड पर रखता है और ऐप के सुनने का इंतज़ार करता है। फिर, मर्लिन गाने और स्थान के आधार पर संभावित प्रजातियों की सूची प्रदर्शित करता है। यह अनुमति भी देता है इसी प्रजाति की अन्य रिकॉर्डिंग सुनें बारीकियों की तुलना करने के लिए, और डेवलपर्स खुद इस बात पर जोर देते हैं कि उनके सुझाव केवल एक शुरुआती बिंदु हैं: वे हमेशा प्रत्येक पक्षी के पृष्ठ पर दिए गए विवरण और उदाहरण ध्वनियों के साथ तुलना करने की सलाह देते हैं।
छवि पहचान (इमेज रिकग्निशन) मर्लिन की एक और खूबी है। बस एक फोटो लें या अपने कैमरा रोल से एक फोटो चुनें, और ऐप व्यक्ति की पहचान करने का प्रयास करेगा। तस्वीर में कौन सी प्रजाति दिखाई दे रही है?विभिन्न मीडिया संस्थानों द्वारा किए गए परीक्षणों में, इसने मैड्रिड में पाए जाने वाले एक विशाल जलकौवे से लेकर सेनेगल में पाए जाने वाले एक गुलाबी पीठ वाले पेलिकन तक, सभी पक्षियों की सही पहचान की। हालांकि, किसी भी स्वचालित प्रणाली की तरह, यह कभी-कभी गलतियाँ कर बैठती है या अनुपयुक्त छवि होने पर मिलान खोजने में विफल रहती है।
मर्लिन का तीसरा मोड निर्देशित प्रश्नावली है, जो उन लोगों के लिए बहुत उपयोगी है जिनके पास पहचान करने में कम अनुभवयह ऐप रंग, आकार, व्यवहार (जैसे कि वह ज़मीन पर था, पानी में था, पेड़ पर बैठा था, उड़ रहा था, आदि), भौगोलिक स्थान और तिथि के बारे में सरल प्रश्न पूछता है। इस जानकारी का उपयोग करके, यह अपने ज्ञान भंडार से डेटा का मिलान करता है और उपयोगकर्ता को संभावित प्रजातियों का एक समूह देता है ताकि उपयोगकर्ता सबसे उपयुक्त प्रजाति का चयन कर सके।
मर्लिन में ऑफ़लाइन उपयोग और क्षेत्रीय पैकेज
कम कवरेज वाले क्षेत्रों में यात्रा करने वालों के लिए मर्लिन बर्ड आईडी का एक आकर्षण इसकी क्षमता है। आंशिक रूप से ऑफ़लाइन कार्य करता हैयह ऐप आपको भौगोलिक क्षेत्रों के अनुसार व्यवस्थित क्षेत्रीय पक्षी संग्रह डाउनलोड करने की सुविधा देता है, जिसमें प्रत्येक क्षेत्र में पाई जाने वाली सामान्य प्रजातियों के बारे में तथ्य पत्रक, सोनोग्राम, वितरण मानचित्र और ध्वनियां शामिल हैं।
इन पैकेजों की बदौलत, एप्लिकेशन के कई संसाधनों का उपयोग किया जा सकता है। ग्रामीण या पर्वतीय वातावरण इसके लिए लगातार इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती। यह न केवल पैदल यात्रियों और शौकिया पक्षी प्रेमियों के लिए व्यावहारिक है, बल्कि निगरानी कार्यक्रमों में शोधकर्ताओं और स्वयंसेवकों के लिए भी उपयोगी है जो दूरदराज के क्षेत्रों में गणना करते हैं जहां मोबाइल कवरेज अविश्वसनीय या न के बराबर है।
मर्लिन, पक्षियों के लिए बने विशाल वैश्विक नागरिक विज्ञान मंच ईबर्ड के साथ पूरी तरह से एकीकृत है। ईबर्ड के भीतर एक मोड भी उपलब्ध है। पहचान प्रश्नोत्तरी Avefy की तरह, यह उपयोगकर्ताओं को ध्वनि और चित्र दोनों के साथ अभ्यास करने की अनुमति देता है। इस मामले में, उपयोगकर्ता पारिस्थितिकी तंत्र के प्रकारों के बजाय विशिष्ट तिथियों और स्थानों के आधार पर चुनौतियों को अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे उन्हें उन संदर्भों में पहचान कौशल को प्रशिक्षित करने में मदद मिलती है जो उनके फील्ड ट्रिप के दौरान सामने आने वाले संदर्भों के समान होते हैं।
iNaturalist, Google Lens और iPhone विज़ुअल सर्च
हालांकि इस लेख का मुख्य विषय पक्षियों का गीत है, लेकिन अन्य उपकरणों का उल्लेख करना भी उचित है जो विशेष रूप से पक्षियों पर केंद्रित नहीं हैं, लेकिन उन पर निर्भर करते हैं। प्रजातियों को पहचानने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता छवियों पर आधारित। iNaturalist, Google Lens और iPhone Visual Search इस बात के अच्छे उदाहरण हैं कि कैसे AI किसी भी जिज्ञासु व्यक्ति के लिए एक प्रकार का "पॉकेट जीवविज्ञानी" बन गया है।
iNaturalist की शुरुआत कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में एक अकादमिक परियोजना के रूप में हुई थी और आज यह एक संयुक्त पहल है। कैलिफोर्निया एकेडमी ऑफ साइंसेज और नेशनल ज्योग्राफिक सोसाइटीइसका उपयोग करना बहुत आसान है: आप जिस पौधे, जानवर या कवक की पहचान करना चाहते हैं, उसकी एक तस्वीर लें और उसे ऐप पर अपलोड करें। फिर सिस्टम कुछ ही सेकंड में स्वचालित रूप से सुझाव देता है। संभावित प्रजातियाँ लाखों प्रेक्षणों के साथ प्रशिक्षित कंप्यूटर विज़न मॉडल पर आधारित।
iNaturalist की सबसे बड़ी ताकत इसके वैश्विक उपयोगकर्ता और विशेषज्ञ समुदाय में निहित है, जो मदद करते हैं पहचान को सही और परिष्कृत करेंप्रत्येक अवलोकन को भौगोलिक संदर्भ और तिथि के साथ दर्ज किया जाता है, जिससे लगभग वास्तविक समय में एक विशाल जैव विविधता मानचित्र तैयार होता है। यह सारी जानकारी जीबीआईएफ (ग्लोबल बायोडायवर्सिटी इंफॉर्मेशन सिस्टम) जैसे वैज्ञानिक डेटाबेस के साथ साझा की जाती है, जिससे यह परियोजना संरक्षण और वैश्विक परिवर्तन अध्ययनों के लिए एक अमूल्य डेटा स्रोत बन जाती है।
iPhone के विज़ुअल सर्च के मामले में, Apple ने AI को सीधे ऑपरेटिंग सिस्टम में एकीकृत किया है। फ़ोटो खोलते समय, यदि सिस्टम किसी पहचानने योग्य तत्व (पौधा, जानवर, स्मारक, कलाकृति) का पता लगाता है, तो सूचना बटन के बगल में एक विशेष आइकन दिखाई देता है। इसे टैप करने से उपयोगकर्ता को... प्रजाति के बारे में बुनियादी जानकारीसमान छवियां और बाहरी लिंक। इस प्रकार की पहचान काफी हद तक डिवाइस पर ही की जाती है, जिसमें आधुनिक चिप्स की कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाया जाता है।
एंड्रॉइड इकोसिस्टम में Google Lens भी लगभग ऐसा ही काम करता है। इसे एक स्टैंडअलोन एप्लिकेशन के रूप में या कई फोन पर कैमरा ऐप के माध्यम से इस्तेमाल किया जा सकता है। Lens छवियों का विश्लेषण करता है, पहचाने गए ऑब्जेक्ट्स की तुलना विज़ुअल डेटाबेस से करता है, और संभावनाएँ निर्धारित करें प्रत्येक संभावित परिणाम के लिए। उदाहरण के लिए, यदि एआई को लगता है कि किसी कुत्ते के जर्मन शेफर्ड होने की संभावना 95% और कॉर्गि होने की संभावना 5% है, तो वह केवल पहला विकल्प ही दिखाएगा, क्योंकि यही सबसे अधिक संभावित है। पौधों और जानवरों के मामले में, नाम सुझाने के अलावा, यह अधिक जानकारी के लिए गूगल पर त्वरित खोज करने का सुझाव भी देता है।
90.000 से अधिक व्याख्या किए गए गीतों वाला एक वैश्विक डेटाबेस
उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के बिना स्वचालित गीत पहचान में गुणात्मक छलांग संभव नहीं होगी। इस संदर्भ में, हाल ही में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि प्रकाशित हुई है... विस्तृत व्याख्या सहित पक्षी गीतों का पहला वैश्विक डेटाबेसयह शोध कैटालोनिया के वन विज्ञान और प्रौद्योगिकी केंद्र (सीटीएफसी) के नेतृत्व में किया गया था और इसे जर्नल इकोलॉजी में प्रकाशित एक डेटा पेपर में वर्णित किया गया है।
यह डेटाबेस उन रिकॉर्डिंग को एक साथ लाता है जो विश्वभर में 72 स्थानइसमें 1.100 से अधिक विभिन्न प्रजातियाँ शामिल हैं। मुख्य बात केवल डेटा की मात्रा ही नहीं है, बल्कि यह तथ्य भी है कि प्रत्येक फ़ाइल में, स्थानीय पक्षीविज्ञान विशेषज्ञों ने प्रत्येक प्रजाति के गाने के सटीक क्षण को मैन्युअल रूप से चिह्नित किया है, जिससे कुल मिलाकर 90.000 से अधिक टैग किए गए स्वर प्राप्त होते हैं। विवरण का यह स्तर अमूल्य सामग्री प्रदान करता है। एल्गोरिदम को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करें ध्वनिक पहचान।
यह डेटासेट ओपन एक्सेस है और ज़ेनोडो प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है, जिससे दुनिया भर की शोध टीमों के लिए इसका उपयोग करना आसान हो जाता है। BirdNET जैसे मौजूदा उपकरणों में सुधार करें इस डेटाबेस का उपयोग नए मॉडल विकसित करने के लिए किया जा सकता है, विशेष रूप से उन प्रजातियों या क्षेत्रों के लिए जिनका अब तक प्रतिनिधित्व कम रहा है। वास्तव में, इस डेटाबेस का उपयोग पहले ही वैश्विक स्तर पर बर्डनेट के प्रदर्शन और इष्टतम निष्पादन मापदंडों का मूल्यांकन करने के लिए किया जा चुका है, जिससे विभिन्न संदर्भों में इसके व्यवहार को परिष्कृत करने में मदद मिली है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और जैव विविधता निगरानी
क्षेत्रीय अवलोकन, विशाल खुले डेटाबेस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संयोजन हमारे सोचने के तरीके को बदल रहा है। जैव विविधता की निगरानी करता हैजलवायु परिवर्तन और पारिस्थितिकी तंत्र के रूपांतरण की तीव्र गति के संदर्भ में, प्रजातियों की उपस्थिति को स्वचालित रूप से रिकॉर्ड करने और विश्लेषण करने में सक्षम प्रणालियों का होना विज्ञान और पर्यावरण प्रबंधन के लिए एक बहुत बड़ा लाभ है।
स्वचालित प्रणालियाँ पक्षीविज्ञानियों का स्थान नहीं ले सकतीं, लेकिन वे ऐसा कर सकती हैं अपनी अवलोकन क्षमता को बढ़ाएँकिसी क्षेत्र में वितरित स्वायत्त रिकॉर्डरों के एक समूह का विश्लेषण बर्डनेट जैसे एल्गोरिदम या वैश्विक डेटाबेस से प्राप्त अन्य मॉडलों के साथ किया जाता है, जिससे निरंतर समय श्रृंखला तैयार की जा सकती है जिसमें यह पता चलता है कि कौन सी प्रजातियां मौजूद हैं, वर्ष के किस समय और किस सापेक्ष आवृत्ति के साथ।
इस प्रकार की जानकारी शीघ्र निदान के लिए आवश्यक है। जनसंख्या में परिवर्तनवितरण क्षेत्रों में बदलाव या आक्रामक प्रजातियों के आगमन जैसी स्थितियों में भी इसका उपयोग किया जा सकता है। इसके अलावा, डेटा और मॉडल की खुली और पुनरुत्पादनीय प्रकृति अधिक पारदर्शी विज्ञान को बढ़ावा देती है, जहां अन्य टीमें परिणामों को सत्यापित कर सकती हैं, सुधारों का प्रस्ताव दे सकती हैं और उपकरणों को नई वास्तविकताओं के अनुरूप ढाल सकती हैं।
जैसे-जैसे ये प्रौद्योगिकियां अधिक स्थापित होती जाएंगी और मोबाइल अनुप्रयोगों और सुलभ प्लेटफार्मों में बेहतर ढंग से एकीकृत होती जाएंगी, हम पक्षियों के गीतों की पहचान करने वाले कारगर उपकरणों में वृद्धि देखने की उम्मीद कर सकते हैं। ऑफलाइन मोड में यह लगातार बेहतर होता जा रहा हैमॉडल और डेटा पैकेज को सीधे डिवाइस पर डाउनलोड करके। मुख्य बात यह होगी कि सटीकता और मॉडल तथा स्थानीय डेटाबेस के आकार के बीच संतुलन बनाए रखा जाए, साथ ही रिमोट सर्वर की शक्ति और वर्तमान मोबाइल उपकरणों की कंप्यूटिंग क्षमता दोनों का लाभ उठाया जाए।
सभी संकेत यही बताते हैं कि आने वाले वर्षों में, जंगल के बीच में किसी पक्षी का गाना सुनकर कुछ ही सेकंड में यह निर्धारित कर पाना कि वह किस प्रजाति का है, वह भी उच्च विश्वसनीयता के साथ और बिना किसी निगरानी के, आम बात हो जाएगी। यह सब बर्डनेट, मर्लिन, एवेफी, आईनेचुरलिस्ट जैसी परियोजनाओं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को ऊर्जा प्रदान करने वाले गीतों के नए वैश्विक डेटाबेस के एकीकरण के कारण संभव होगा। इस जानकारी को साझा करें ताकि अधिक से अधिक लोग इस विषय के बारे में जान सकें।.
