आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपने ध्वनियों के माध्यम से डॉल्फ़िन की प्रजातियों की पहचान करता है

डॉल्फ़िन द्वारा उत्सर्जित ध्वनियों को समुद्री जैव विविधता के संरक्षण और निगरानी के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण में बदला जा सकता है। साओ पाउलो विश्वविद्यालय (USP) से संबद्ध ओशनोग्राफिक इंस्टीट्यूट (IO) के शोधकर्ताओं ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एल्गोरिथम बनाया है जो उनकी सीटी की आवाज़ों के आधार पर दक्षिण-पश्चिम अटलांटिक की छह डॉल्फ़िन प्रजातियों में अंतर कर सकता है।

Ocean and Coastal Research पत्रिका में प्रकाशित यह अध्ययन समुद्री जीवन की निगरानी में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतीक है। विकसित तकनीक में दुर्गम स्थानों पर जलीय स्तनधारी आबादी की निगरानी में सुधार करने की भी क्षमता है।

इस मॉडल के निर्माण के लिए, वैज्ञानिकों ने साओ पाउलो के तटीय क्षेत्रों, फर्नांडो डी नोरोन्हा द्वीपसमूह और दक्षिणी साओ पाउलो तट पर स्थित कैनानेइया ज्वारनदमुख से एकत्र किए गए लगभग 1,800 ध्वनि रिकॉर्डिंग की जांच की।

रिकॉर्डिंग में विभिन्न प्रजातियों की ध्वनियाँ शामिल थीं, जैसे कि कॉमन डॉल्फ़िन (Delphinus delphis), ओरका (Orcinus orca), अटलांटिक स्पॉटेड डॉल्फ़िन (Stenella frontalis), नोज्ड डॉल्फ़िन (Tursiops truncatus), रोटेटिंग डॉल्फ़िन (Stenella longirostris) और ग्रे डॉल्फ़िन (Sotalia guianensis)।

एल्गोरिथम ने प्रजातियों की पहचान में 55% सटीकता हासिल की। शोधकर्ता इस परिणाम को बहुत आशाजनक मानते हैं, क्योंकि यह इन जानवरों की ध्वनिक पहचान को स्वचालित करने की दिशा में एक प्रारंभिक कदम है।

सबसे अधिक सफलता कॉमन डॉल्फ़िन में देखी गई, जिसमें 73.6% थी, इसके बाद ग्रे डॉल्फ़िन ने 65% और अटलांटिक स्पॉटेड डॉल्फ़िन ने 55% दर्ज किया।

ध्वनिक पहचान की संभावनाएं और चुनौतियाँ

लेख के पहले लेखक, जीवविज्ञानी डियोगो डी. बारसेलोज के अनुसार, प्रशिक्षण प्रक्रिया में उपयोग किए जाने वाले नमूनों और रिकॉर्डिंग की मात्रा बढ़ाकर सिस्टम की सटीकता को बढ़ाया जा सकता है। उन्होंने USP जर्नल को बताया कि प्रत्येक प्रजाति के लिए जितने अधिक डेटा उपलब्ध होंगे, सिस्टम की विभिन्न ध्वनि पैटर्न के बीच अंतर करने की क्षमता उतनी ही अधिक होगी।

बारसेलोज ने इस बात पर जोर दिया कि ये ध्वनिक भिन्नताएं विभिन्न वातावरणों के अनुकूलन से जुड़ी हो सकती हैं, जैसे भोजन की उपलब्धता, शिकारियों की उपस्थिति और मानवीय गतिविधियों के प्रभाव। कुछ स्थानों पर, सह-अस्तित्व वाली प्रजातियाँ एक-दूसरे की ध्वनियों को अवशोषित भी कर सकती हैं, जिससे शुद्ध रूप से ध्वनिक पहचान अधिक जटिल हो जाती है।

इस कारण से, यह आवश्यक है कि एल्गोरिथम को कई क्षेत्रों से एकत्र की गई रिकॉर्डिंग के साथ प्रशिक्षित किया जाए। इस प्रकार, ध्वनिक पुस्तकालय निगरानी की सटीकता बढ़ाने और दक्षिण-पश्चिम अटलांटिक के व्हेल और डॉल्फ़िन के बारे में ज्ञान का विस्तार करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन जाता है।

टीम ने रैंडम फ़ॉरेस्ट एल्गोरिथम पर आधारित AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ध्वनिक पुस्तकालय में एकत्रित डेटा का उपयोग किया। यह सिस्टम 'निर्णय वृक्षों' के समूह के रूप में कार्य करता है; प्रत्येक पेड़ गायन की विशिष्ट विशेषताओं, जैसे अवधि, आवृत्ति, मॉड्यूलेशन और सीटी के विचरण का मूल्यांकन करता है, और इन जानकारियों का उपयोग करके प्रजाति को वर्गीकृत करता है। बाद में, एल्गोरिथम सभी पेड़ों के उत्तरों को समेकित करता है, सबसे अधिक बार आने वाले वर्गीकरण का चयन करता है। इस प्रकार, मॉडल प्रत्येक प्रजाति के विशिष्ट ध्वनिक पैटर्न को पहचानना सीखता है और केवल उनकी ध्वनियाँ सुनकर व्हेल को स्वचालित रूप से पहचान सकता है।

IO के जलीय स्तनपायी संरक्षण जीव विज्ञान प्रयोगशाला के समन्वयक और काम के दूसरे लेखक प्रोफेसर मार्कोस सैंटोस ने उल्लेख किया कि USP में शिक्षक के पद पर संभालने के बाद उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग शुरू किया। इस साझेदारी ने विशेष उपकरणों के आयात और साओ पाउलो राज्य अनुसंधान सहायता फाउंडेशन (Fapesp) से संसाधन जुटाने को संभव बनाया ताकि साओ पाउलो तट पर व्हेल और डॉल्फ़िन की ध्वनिकी पर एक अभिनव अध्ययन किया जा सके।

परियोजना का समापन साओ पाउलो तट के व्हेल और डॉल्फ़िन के एक ध्वनिक पुस्तकालय के निर्माण के साथ हुआ। बारसेलोज इस क्षेत्र में अकादमिक शोध विकसित करने वाले प्रयोगशाला के पहले शोधकर्ता थे, जिन्होंने समुद्री जैव विविधता की ध्वनिक निगरानी में प्रगति में योगदान दिया।

बायोएकॉस्टिक्स की मौलिक भूमिका

सैंटोस ने इस बात पर जोर दिया कि बायोएकॉस्टिक्स इन प्रजातियों की निगरानी में एक केंद्रीय भूमिका निभाता है। उन्होंने भविष्यवाणी की कि भविष्य में, तट के किनारे इन स्तनधारियों की उपस्थिति की निगरानी के लिए जहाजों का उपयोग करना आवश्यक नहीं होगा; केवल ध्वनिकी ही एक विशिष्ट क्षेत्र में प्रजातियों की पहचान और व्यक्तियों की गिनती करने की अनुमति देगी। हालांकि, इसे साकार करने के लिए, मौजूदा ध्वनिक पुस्तकालय का विस्तार करना अनिवार्य है।

प्रोफेसर ने जोड़ा: 'हालांकि, इसके लिए हमें उस ध्वनिक पुस्तकालय को और विकसित करने की आवश्यकता होगी जिसे हमने पहले ही बनाया है, ताकि इस निगरानी के तरीके को मजबूत किया जा सके, जिसका उपयोग पहले से ही कुछ देशों में किया जाता है।' उन्होंने निष्कर्ष निकाला: 'हमने पहला कदम उठाया है। यदि हम आगे नहीं बढ़े, तो यह प्रयास व्यर्थ होगा। हमें कम से कम पांच वर्षों तक उन्हीं तरीकों को लागू करना जारी रखना होगा।'

USP द्वारा बनाई गई प्रणाली का एक बड़ा लाभ निरंतर निगरानी करने की क्षमता है, बिना जानवरों के प्राकृतिक व्यवहार में हस्तक्षेप किए। दृश्य अवलोकनों के विपरीत, जो अच्छे मौसम और प्रकाश की स्थिति पर निर्भर करते हैं, AI से लैस ध्वनिक सेंसर रात में या कम दिखाई देने वाले पानी में भी लगातार काम कर सकते हैं।

यह निरंतर निगरानी चारे, प्रजनन और व्हेल के आवागमन के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्रों का पता लगाने में मदद करती है, साथ ही यह मूल्यांकन करने की भी अनुमति देती है कि पर्यावरणीय परिवर्तन और मानवीय गतिविधियाँ इन आबादी को कैसे प्रभावित करती हैं। चूंकि डॉल्फ़िन और व्हेल खाद्य श्रृंखला में शीर्ष पर हैं, इसलिए उन्हें समुद्री पारिस्थितिक तंत्रों के स्वास्थ्य के महत्वपूर्ण संकेतक माना जाता है।

बारसेलोज के लिए, परिणाम समुद्री जीवों की निगरानी के साधन के रूप में AI की क्षमता को साबित करते हैं, विशेष रूप से दक्षिण-पश्चिम अटलांटिक के क्षेत्रों में, जहां इन प्रजातियों की उपस्थिति और व्यवहार पर डेटा की कमी है। यह प्रणाली संरक्षण इकाइयों के प्रबंधकों की भी सहायता कर सकती है, प्रजातियों की उपस्थिति, सबसे अधिक बार आने वाले क्षेत्रों और उनके दिखने की मौसमीता के बारे में लगातार डेटा प्रदान करके।

उन्होंने कहा कि 'यह निगरानी हमें बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकती है कि व्हेल पर्यावरण का उपयोग कैसे करती हैं और समुद्री पारिस्थितिक तंत्रों पर मानवीय गतिविधियों के प्रभावों को कम करने के लिए सार्वजनिक नीतियों, संरक्षण उपायों और विनियमों का समर्थन करने के लिए जानकारी उत्पन्न कर सकती है।' ध्वनिक निगरानी का उपयोग मानव कार्रवाई के जानवरों पर पड़ने वाले प्रभावों का आकलन करने के लिए भी किया जाता है। गायन की आवृत्ति, कुछ स्थानों पर कब्जा या प्रजातियों के व्यवहार में परिवर्तन समुद्री यातायात, मछली पकड़ने और समुद्री वातावरण में अन्य हस्तक्षेपों से उत्पन्न प्रभावों का संकेत दे सकते हैं।

शोध का अगला चरण साओ पाउलो राज्य के उत्तरी तट के क्षेत्रों, जिसमें साओ सेबास्टियन नहर और एंचीटा द्वीप के पास के पानी शामिल हैं, में एल्गोरिथम का परीक्षण करना होगा, जिसका उद्देश्य सिस्टम को परिष्कृत करना और समुद्री जैव विविधता संरक्षण कार्यक्रमों में इसके उपयोग का विस्तार करना है।