भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (IIT) मद्रास और हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने ‘CombSGPO’ (संयुक्त सुरक्षा खेल नीति अनुकूलन) नामक एक उपन्यास मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है जो वन्यजीवों को अवैध शिकार से बचाने में मदद कर सकता है।
एल्गोरिथ्म संसाधन आवंटन को संभालने और उपलब्ध संसाधनों की सीमा की पहचान के बाद गश्त की रणनीति बनाकर काम करता है। इस कार्य के लिए, यह संरक्षित क्षेत्र में जानवरों की आबादी पर डेटा का उपयोग करता है और मानता है कि शिकारियों को विभिन्न स्थलों पर की जा रही गश्त के बारे में पता है।
यह विकसित एल्गोरिथम शोधकर्ताओं द्वारा बनाए गए गेम थ्योरी-आधारित मॉडल का उपयोग करता है। 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 से संबंधित है जहां अवैध शिकार हो सकता है। ये भविष्यवाणियां पहले की अवैध शिकार की घटनाओं और शिकारियों और रक्षकों के बीच बातचीत पर आधारित हैं।
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संस्थानों का दावा है कि यह नया एल्गोरिदम अत्यधिक कुशल रणनीतियां प्रदान करता है जो एक ही उद्देश्य के लिए बनाई गई पहले की तुलना में अधिक मापनीय हैं।
प्रोफेसर बलरामन रवींद्रन, माइंडट्री फैकल्टी फेलो और प्रोफेसर, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी मद्रास, और रॉबर्ट बॉश सेंटर फॉर डेटा साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (आरबीसीडीएसएआई), आईआईटी मद्रास के प्रमुख ने प्रो मिलिंद तांबे के रिसर्च ग्रुप – टीमकोर के साथ सहयोग किया। – इस अध्ययन को करने के लिए अमेरिका के हार्वर्ड विश्वविद्यालय में।
काम की सहकर्मी-समीक्षा की गई है और स्वायत्त एजेंटों और मल्टी-एजेंट सिस्टम पर 20 वें अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में अच्छी तरह से प्राप्त किया गया था।
इस तरह के अनुसंधान की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हुए, प्रोफेसर बलरामन रवींद्रन, प्रमुख, रॉबर्ट बॉश सेंटर फॉर डेटा साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (RBCDSAI), IIT मद्रास ने कहा, “यह काम रणनीतिक संसाधन आवंटन और हरित सुरक्षा में गश्त करने की आवश्यकता से प्रेरित था। वन्यजीव अवैध शिकार, अवैध कटाई और अवैध मछली पकड़ने जैसी अवैध गतिविधियों को रोकने के लिए डोमेन। 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 रणनीतिक संकेत कर सकते हैं और एक दूसरे के साथ-साथ मानव गश्ती दल के साथ संवाद कर सकते हैं।
इस परियोजना के बारे में विस्तार से बताते हुए, अध्ययन के पहले लेखक अरविंद वेणुगोपाल और पोस्ट-बैकलॉरिएट फेलो, आरबीसीडीएसएआई, आईआईटी मद्रास ने कहा, “गेम मॉडल और जिस तरह के संसाधनों का उपयोग हम डिफेंडर के बीच इस तरह के ‘अवैध खेल’ का अनुकरण करने के लिए करते हैं। (फॉरेस्ट रेंजर्स और ड्रोन) और हमलावर (शिकारी) व्यापक रूप से अध्ययन किए गए ‘स्टैकेलबर्ग सिक्योरिटी गेम मॉडल’ पर आधारित हैं और ड्रोन से जुड़े हुए हैं जो पहले से ही एयर शेफर्ड द्वारा तैनात किए गए हैं (एक फाउंडेशन जो हाथी और राइनो अवैध शिकार को रोकने के लिए ड्रोन तैनात करता है। अफ्रीका)।
वर्ल्ड वाइड फंड फॉर नेचर (WWF) के अनुसार, वन्यजीव व्यापार निवास स्थान के विनाश के बाद प्रजातियों के अस्तित्व के लिए दूसरा सबसे बड़ा सीधा खतरा है। जबकि कई संगठन और नियामक प्राधिकरण अवैध शिकार की घटनाओं पर अंकुश लगाने की कोशिश कर रहे हैं, ऐसा लगता है कि शिकारियों को हमेशा गश्त करने वालों से एक कदम आगे रहना पड़ता है। दो प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के इस सहयोगात्मक शोध कार्य से अवैध शिकार की घटनाओं को रोकने में मदद मिलेगी।
सुरक्षा, खोज और बचाव और कृषि के लिए हवाई मानचित्रण जैसे क्षेत्रों में आवेदन के लिए इस शोध का विस्तार करने के लिए, टीम कम से कम डेटा के साथ सीखने के लिए नमूना-कुशल बहु-एजेंट सुदृढ़ीकरण सीखने की कोशिश कर रही है क्योंकि डेटा संग्रह महंगा है एक वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में।
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