आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमें प्लास्टिक के महासागरों को साफ करने में मदद करेगा

एक नए विश्वविद्यालय एआई मॉडल ने अभूतपूर्व सटीकता के साथ समुद्र में तैरते प्लास्टिक के मलबे को पहचानना सीख लिया है

एआई और महासागर स्वास्थ्य: गहन शिक्षा हमें समुद्र से प्लास्टिक हटाने में मदद कर सकती है
एक नया एआई मॉडल अभूतपूर्व सटीकता के साथ समुद्र में तैरते प्लास्टिक के मलबे को पहचानना सीख रहा है (फोटो: एनवाटो)

प्रत्येक 60 सेकंड, भार ले जाने वाले एक ट्रक के बराबर प्लास्टिक अपशिष्ट महासागरों में समाप्त होता है। छोटे द्वीप और मलबे के डरावने पहाड़ जो नदियों, लैंडफिल और समुद्र तटों से शुरू होकर खुले समुद्र तक पहुंचते हैं समुद्र में घूमना, पानी की सतह पर हजारों किलोमीटर की यात्रा करते हुए।

हालाँकि, कोई भी ठीक से नहीं जानता कि समुद्र में बिखरा हुआ प्लास्टिक की भारी मात्रा कहाँ समाप्त होती है, और न ही वे अपनी यात्रा के दौरान कैसे आगे बढ़ते हैं।

Le उपग्रह अवलोकन इससे हम समुद्र में तैरते प्लास्टिक के मलबे की पहचान कर सकते हैं, लेकिन मलबे को पकड़ने के लिए हमें अधिक सटीक विश्लेषण और अधिक सटीक संकेतों की आवश्यकता है।

इसलिए ईपीएफएल और वैगनिंगन यूनिवर्सिटी की एक शोध टीम ने एक नया मॉडल विकसित किया है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जो आपको बेकार द्वीपों को अधिक तेज़ी से और कुशलता से पहचानने की अनुमति देता है।

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एआई उपग्रह चित्रों से प्लास्टिक कचरे का पता लगा सकता है
उत्तरी वेनेज़ुएला की 2003 की एक उपग्रह छवि, जिसे ESA ने मीडियम रेजोल्यूशन इमेजिंग स्पेक्ट्रोमीटर या MERIS से लिया था (फोटो: ESA 2003)

समुद्र में प्लास्टिक के द्वीपों का पता लगाने के लिए उपग्रह चित्र

एल 'प्लास्टिक प्रदूषण è हमारे महासागरों के लिए एक गंभीर समस्याऔर आने वाले वर्षों में इसका और बदतर होना तय है, अगर हमने तुरंत इसका कोई समाधान नहीं खोजा अपशिष्ट समस्या. अगले दशक की वैश्विक अर्थव्यवस्था को इसकी आवश्यकता होगी अधिक से अधिक प्लास्टिक का उत्पादन करें, जिसका हम अभी तक टिकाऊ तरीके से निपटान करने में सक्षम नहीं हैं।

आज भी, वह सब कुछ जो पुनर्नवीनीकरण नहीं किया जाता (या) के माध्यम से उच्च वर्धित मूल्य वाले उत्पादों में परिवर्तित किया गया upcycling) दुनिया भर की नदियों और झीलों के पानी में समाप्त होता है और अनिवार्य रूप से पहुंचता है महासागर के. यहां, कई मामलों में, प्लास्टिक का मलबा एकत्र हो जाता है लकड़ी, समुद्री शैवाल और अन्य प्राकृतिक सामग्री और तैरते हुए कचरे के बड़े द्वीपों में सिमटना शुरू कर देते हैं।

इस अर्थ में, उपग्रह चित्र उन कुछ उपकरणों में से एक हैं जो वैज्ञानिकों को ट्रैक करने की अनुमति देते हैं समुद्र में मलबे का मार्ग और यह समझने के लिए कि वे कैसे चलते हैं। जैसे उपग्रहों का सटीक पता लगाना ईएसए प्रहरी-2 वे हर 2-5 दिनों में दुनिया भर के तटीय क्षेत्रों की तस्वीरें खींचते हैं, और हमें पहचानने और पता लगाने की अनुमति देते हैं मलबे के बड़े ढेर जो पृथ्वी के महासागरों में घूमते हैं।

यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के लिए "प्लास्टिक समुद्री कूड़े की रिमोट सेंसिंग" का अभ्यास नया नहीं है: दर्जनों परियोजनाएं हैं जिनका उद्देश्य उपग्रहों की क्षमताओं में सुधार करना है समुद्री मलबे की पहचान और मात्रा निर्धारित करना उन्हें समुद्र से निकालने के लिए.

वैगनिंगेन विश्वविद्यालय और लॉज़ेन के संघीय पॉलिटेक्निक के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया नया अध्ययन समुद्र में फैले कचरे पर नज़र रखने के महान वैज्ञानिक मिशन में कालानुक्रमिक क्रम में नवीनतम योगदान है।

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समुद्री प्लास्टिक को पकड़ने के लिए सैटेलाइट इमेजरी और एआई
ईएसए का सेंटिनल-2 मिशन हर 2-5 दिनों में दुनिया भर के तटीय क्षेत्रों की विस्तृत छवियां प्रदान करता है, जिसका उपयोग प्लास्टिक द्वीपों को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है (फोटो: ईएसए)

यहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो पानी में सारा मलबा ढूंढ लेता है

नया अध्ययन, हाल ही में सेल आईसाइंस में प्रकाशित, महासागरों के आसपास तैर रहे प्लास्टिक के मलबे की पहचान करने में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है।

वैगनिंगन विश्वविद्यालय एवं अनुसंधान के शोधकर्ता औरEPFL ने एक एआई-आधारित डिटेक्टर विकसित किया है समुद्री मलबे की उपस्थिति की संभावना का अनुमान लगाता है उपग्रह चित्रों में, और जो दुनिया के समुद्रों से प्लास्टिक को व्यवस्थित रूप से पहचानने और हटाने में मदद कर सकता है।

यह सब 2 में ईएसए द्वारा लॉन्च किए गए पृथ्वी अवलोकन मिशन, सेंटिनल -2015 के उपग्रह चित्रों से शुरू होता है। कॉपरनिकस कार्यक्रम, जो समुद्र में मलबे की खोज के लिए सबसे सटीक स्रोतों में से एक हैं।

सेंटिनल-2 छवियां वैज्ञानिकों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं, और वे पेश करते हैं बहुत विस्तृत स्नैपशॉट दुनिया भर के तटीय क्षेत्रों और महासागरों की।

हालाँकि, उस विशाल मात्रा में डेटा का अध्ययन करने के लिए, स्वचालित विश्लेषण पर भरोसा करना आवश्यक है, जिसे मॉडलिंग मॉडल के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ले आओ गहरे तंत्रिका नेटवर्क.

वह इसे समझाता है मार्क रुसवर्म, वैगनिंगेन विश्वविद्यालय में सहायक प्रोफेसर और ईपीएफएल के पूर्व शोधकर्ता: "ये मॉडल समुद्र विज्ञानियों और रिमोट सेंसिंग विशेषज्ञों द्वारा प्रदान किए गए उदाहरणों से सीखते हैं, जिन्होंने दुनिया भर के स्थानों पर उपग्रह चित्रों में समुद्री मलबे के कई हजार उदाहरणों की पहचान की है।". "इस तरह", रुसवुर्म जारी रखता है,"उन्होंने प्लास्टिक के मलबे को पहचानने के लिए मॉडल को 'प्रशिक्षित' किया".

नया डिटेक्टर समुद्री मलबे की मौजूदगी की संभावना का अनुमान लगा सकता है प्रत्येक पिक्सेल का विश्लेषण किया गया सेंटिनल-2 उपग्रह इमेजरी की। ऐसा करने के लिए, शोधकर्ताओं ने उपलब्ध डेटा द्वारा दी गई संभावनाओं का सर्वोत्तम उपयोग किया, जो अभी भी इस विशिष्ट क्षेत्र में बहुत सीमित है।

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महासागरों में प्लास्टिक: एआई अपना काम कर सकता है
शोधकर्ताओं द्वारा विकसित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपग्रह चित्रों का विश्लेषण करके समुद्र में कचरे के ढेर की उपस्थिति का अनुमान लगा सकता है (फोटो: एनवाटो)

समुद्र में प्लास्टिक की यात्रा का अनुसरण करने के लिए एक "दोहरी दृष्टि"।

समुद्री मलबे का पता लगाना आसान बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक डिज़ाइन तैयार किया कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम जो उपग्रह चित्रों में दिखाई देने वाली वस्तुओं पर विशेषज्ञों के मैनुअल एनोटेशन को "हुक" करता है और इसलिए समुद्र विज्ञानियों को मॉडल को बहुत अधिक मात्रा में डेटा प्रदान करने की अनुमति देता है।

भविष्यवाणी करने के लिए वैज्ञानिक एआई मॉडल का प्रशिक्षण ले रहे हैं समुद्र में मलबे का स्थान, निषेधात्मक मौसम की स्थिति में भी।

जैसा कि रुस्वर्म बताते हैं, "डिटेक्टर अधिक चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में भी सटीक रहता है, उदाहरण के लिए जब बादल छाए रहते हैं और वायुमंडलीय धुंध मौजूदा मॉडलों के लिए समुद्री मलबे की सटीक पहचान करना मुश्किल बना देती है".

वायुमंडलीय परिस्थितियों के कठिन होने पर भी प्लास्टिक की पहचान करना मौलिक महत्व का है, क्योंकि प्लास्टिक को अक्सर खुले पानी में खींच लिया जाता है बारिश और बाढ़.

सेंटिनल-2 अवलोकनों को इसके साथ एकीकृत किया गया है प्लैनेटस्कोप छवियां, कई सौ छोटे क्यूबसैट का एक समूह जो हर दिन के रिज़ॉल्यूशन के साथ पृथ्वी को स्कैन करता है 3-7 मिलियन पिक्सेल.

"प्लैनेटस्कोप के दैनिक अधिग्रहणों के साथ साप्ताहिक सेंटिनल-2 का संयोजन निरंतर दैनिक निगरानी के अंतर को पाट सकता है“, रसवर्म ने समझाया।

"इसके अलावा, प्लैनेटस्कोप और सेंटिनल-2 कभी-कभी कुछ ही मिनटों के अंतर पर, एक ही दिन में समुद्री मलबे के एक ही क्षेत्र को पकड़ लेते हैं। दो स्थानों पर एक ही वस्तु के इस दोहरे दृश्य से पानी पर हवा और समुद्री धाराओं के कारण बहाव की दिशा का पता चलता है। इस जानकारी का उपयोग जोखिम आकलन मॉडल को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है समुद्री मलबे का बहाव".

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