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आईआईटी-मद्रास और हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने ‘कॉम्बएसजीपीओ’ (कंबाइंड सिक्योरिटी गेम पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन) नाम से एक नया मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है जो वन्यजीवों को अवैध शिकार से बचाने में मदद कर सकता है।

मैंना रक्षा के लिए बोली वन्य जीवन भारत और दुनिया भर के शिकारियों से, भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, मद्रास और हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने ‘कॉम्बएसजीपीओ’ (संयुक्त सुरक्षा गेम नीति अनुकूलन) नामक एक उपन्यास मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम विकसित किया है।

यह एमएल एल्गोरिदम आईआईटी मद्रास में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर बलरामन रवींद्रन के नेतृत्व में एक अध्ययन के बाद विकसित किया गया था, जो प्रोफेसर मिलिंद तांबे के शोध के सहयोग से संस्थान के रॉबर्ट बॉश सेंटर फॉर डेटा साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रमुख भी हैं। समूह- टीमकोर- हार्वर्ड विश्वविद्यालय में। (उपरोक्त छवि सौजन्य फेसबुक/अख्तमर टूर)

अपने सहकर्मी-समीक्षित पेपर में उन्होंने ‘अनिश्चितता के साथ सिग्नलिंग गेम्स में एकीकृत आवंटन और गश्त के लिए सुदृढीकरण सीखना’ शीर्षक से सह-लेखन किया, लेखकों ने नोट किया, “CombSGPO एक अंतर्निहित पशु घनत्व के ज्ञान और कुछ निश्चित मान्यताओं पर निर्भर करता है शिकारियों द्वारा ज्ञान, जैसे कि शिकारी को गश्त के चरण में प्रारंभिक आवंटन का पता होना। यदि एक शिकारी को हर समय रक्षक का स्थान पता है, तो वह रेंजरों से बचने में सक्षम हो सकता है, और रक्षक के लिए एक बेहतर रणनीति केवल उच्च-मूल्य (डी) लक्ष्यों की रक्षा करना हो सकती है।

वे आगे कहते हैं, “हम यह भी मानते हैं कि शिकारियों को पता है कि सिग्नलिंग का मतलब है कि रेंजर अवैध शिकार को रोकने के लिए प्रतिक्रिया दे रहे हैं। वास्तविक दुनिया में, यह संभव है कि शिकारियों को पता नहीं होगा कि यह मामला है और उन्हें इससे भी बदतर डर हो सकता है, जैसे कि ड्रोन का हथियारबंद होना। जानवरों पर सिग्नलिंग का प्रतिकूल प्रभाव भी पड़ सकता है. इसलिए कोई भी तैनाती पारदर्शिता और स्थानीय हितधारकों के साथ सहयोग के साथ की जानी चाहिए, खासकर पारंपरिक रूप से हाशिए पर रहने वाले समुदायों में। इस स्थानीय संदर्भ के आधार पर, अन्य हस्तक्षेप बेहतर हो सकते हैं, या शायद रणनीतिक सिग्नलिंग और कॉम्बएसजीपीओ के साथ उपयोग किए जा सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने पाया कि वन रेंजरों और ड्रोन का संयुक्त और समन्वित उपयोग वन्यजीवों को अवैध शिकार से बचाने का एक अच्छा तरीका है। चूंकि संसाधन (रेंजर्स और ड्रोन) सीमित हैं, शोधकर्ताओं ने यह एल्गोरिदम विकसित किया है जो उपलब्ध संसाधनों के साथ वन्यजीवों की रक्षा के लिए एक अच्छी रणनीति प्रदान करता है। लेखकों का दावा है, “यह नया एल्गोरिदम अत्यधिक कुशल रणनीतियाँ प्रदान करता है जो समान उद्देश्य के लिए बनाई गई पिछली रणनीतियों की तुलना में अधिक स्केलेबल हैं।”

इस तरह के शोध की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हुए, प्रोफेसर बलरामन रवींद्रन ने कहा, “यह कार्य वन्यजीव अवैध शिकार, अवैध कटाई और अवैध मछली पकड़ने जैसी अवैध गतिविधियों को रोकने के लिए हरित सुरक्षा डोमेन में रणनीतिक संसाधन आवंटन और गश्त करने की आवश्यकता से प्रेरित था। जिन संसाधनों पर हम विचार करते हैं वे मानव गश्ती दल (वन रेंजर) और निगरानी ड्रोन हैं, जिन पर जानवरों और शिकारियों के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्टर लगे होते हैं और वे रणनीतिक सिग्नलिंग कर सकते हैं और एक दूसरे के साथ-साथ मानव गश्तीकर्ताओं के साथ संवाद कर सकते हैं।

यह विकसित एल्गोरिदम शोधकर्ताओं द्वारा बनाए गए गेम थ्योरी-आधारित मॉडल का उपयोग करता है। अनभिज्ञ लोगों के लिए, इन्वेस्टोपेडिया के अनुसार, “गेम थ्योरी प्रतिस्पर्धी खिलाड़ियों के बीच सामाजिक स्थितियों की कल्पना करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा है।” वन्यजीव संरक्षण के संदर्भ में, गेम थ्योरी उन क्षेत्रों की भविष्यवाणी करने में मदद करती है जहां अवैध शिकार हो सकता है। ये भविष्यवाणियाँ पहले की शिकार की घटनाओं और शिकारियों और रक्षकों के बीच बातचीत पर आधारित हैं।

अवैध शिकार को रोकने में वन रक्षकों की सहायता करना
प्रतीकात्मक छवि: ये एल्गोरिदम वर्दीधारी गार्डों को घने जंगलों में गश्त करने में मदद कर सकते हैं।

इस परियोजना के बारे में विस्तार से बताते हुए, अध्ययन के पहले लेखक और आरबीसीडीएसएआई के पोस्ट-बैकलॉरिएट फेलो, अरविंद वेणुगोपाल ने कहा। आईआईटी मद्रासने कहा, “डिफेंडर (फॉरेस्ट रेंजर्स और ड्रोन) और हमलावरों (शिकारियों) के बीच इस तरह के ‘शिकार खेल’ का अनुकरण करने के लिए हम जिस गेम मॉडल और संसाधनों का उपयोग करते हैं, वह व्यापक रूप से अध्ययन किए गए ‘स्टैकेलबर्ग सिक्योरिटी गेम मॉडल’ पर आधारित है और उन ड्रोनों से जुड़े हैं जिन्हें एयर शेफर्ड (एक फाउंडेशन जो अफ्रीका में हाथी और गैंडे के अवैध शिकार को रोकने के लिए ड्रोन तैनात करता है) द्वारा पहले ही तैनात किया जा चुका है।

शोधकर्ताओं ने शिकारियों के लिए एक व्यवहार मॉडल के साथ कंप्यूटर सिमुलेशन में इस एल्गोरिदम का परीक्षण किया, जिससे प्रत्येक शिकारी उन क्षेत्रों की ओर बढ़ गया जहां जानवरों को खोजने की उच्च संभावना है, लेकिन रक्षक एजेंटों (ड्रोन और रेंजर्स) से भी दूर चले गए।

“हम वर्तमान में नमूना दक्षता में सुधार जैसे वास्तविक दुनिया की तैनाती के लिए आवश्यक अतिरिक्त कदमों की दिशा में काम कर रहे हैं। इस एल्गोरिदम का इस्तेमाल फिलहाल भारत में नहीं किया गया है. हालाँकि, हम अंततः इसे वास्तविक दुनिया में अवैध शिकार से निपटने के लिए इस्तेमाल होते देखना चाहेंगे,” अरविंद कहते हैं, बेहतर भारत.

इस तरह के एल्गोरिदम के संभावित प्रभाव के बारे में विस्तार से बताते हुए, वह कहते हैं, “वन रेंजरों को अक्सर सीमित संसाधनों के साथ जंगल के विशाल क्षेत्रों में गश्त करनी पड़ती है। वर्तमान में, निगरानी ड्रोन मौजूद हैं जो जंगलों में मनुष्यों, जानवरों आदि का पता लगाने जैसी गतिविधियों के लिए वस्तु का पता लगाने का कार्य भी कर सकते हैं। हमारा एल्गोरिदम ड्रोन और रेंजरों को जोड़ता है और इस टीम को रणनीतिक संसाधन आवंटन, गश्त और संचार करने के लिए प्रशिक्षित करता है। हमारा मानना ​​है कि इससे अवैध शिकार से निपटने के लिए अधिक कुशल और प्रभावी रणनीति तैयार होगी।”

वर्ल्ड वाइड फंड फॉर नेचर (डब्ल्यूडब्ल्यूएफ) के अनुसार, वन्यजीव व्यापार निवास स्थान के विनाश के बाद प्रजातियों के अस्तित्व के लिए दूसरा सबसे बड़ा प्रत्यक्ष खतरा है। जबकि कई संगठन और नियामक प्राधिकरण अवैध शिकार की घटनाओं पर अंकुश लगाने की कोशिश कर रहे हैं, ऐसा लगता है कि शिकारी हमेशा गश्त करने वालों से एक कदम आगे रहते हैं।

सुरक्षा, खोज और बचाव और कृषि के लिए हवाई मानचित्रण जैसे डोमेन में अनुप्रयोग के लिए इस शोध का विस्तार करने के लिए, टीम कम से कम डेटा के साथ सीखने के लिए नमूना-कुशल मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण सीखने की कोशिश कर रही है क्योंकि डेटा संग्रह महंगा है वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में।

(विनायक हेगड़े द्वारा संपादित)

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