स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका: व्यक्तिगत उपचार, निदान संबंधी सहायता और पशुओं की गतिविधियों का पूर्वानुमान – चित्र: Xpert.Digital
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से शरीर और ब्रह्मांड में परिवर्तन: एल्गोरिदम हृदय दोषों को कैसे ठीक करते हैं और व्हेल की गिनती कैसे करते हैं
स्वास्थ्य सेवा और प्रजाति संरक्षण में एक प्रमुख तकनीक के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: एक क्रांतिकारी बदलाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अब केवल विज्ञान कथाओं की फिल्मों का एक चर्चित शब्द नहीं रह गया है, बल्कि यह एक ऐसी वास्तविकता है जो अनगिनत तरीकों से हमारे जीवन में व्याप्त है। विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा और प्रजाति संरक्षण के क्षेत्र में, एआई अपार संभावनाओं को उजागर कर रहा है, पारंपरिक पद्धतियों में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है और बिल्कुल नए रास्ते खोल रहा है। हम एक ऐसे युग के आरंभ में हैं जिसमें एआई न केवल एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य करता है, बल्कि नवाचार और प्रगति के लिए एक प्रेरक शक्ति के रूप में भी कार्य करता है। यह रिपोर्ट इस बात पर प्रकाश डालती है कि एआई पहले से ही तीन प्रमुख क्षेत्रों - एट्रियल फाइब्रिलेशन के व्यक्तिगत उपचार, डिजिटल पैथोलॉजी में एआई-सहायता प्राप्त निदान और समुद्री पारिस्थितिक तंत्रों की रक्षा के लिए पशुओं की गतिविधियों की भविष्यवाणी - में महत्वपूर्ण बदलाव ला रहा है और भविष्य में इससे भी बड़े परिवर्तन का वादा करता है।.
के लिए उपयुक्त:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से एट्रियल फाइब्रिलेशन का व्यक्तिगत उपचार: कार्डियोलॉजी में एक क्रांतिकारी बदलाव
एट्रियल फिब्रिलेशन, जो हृदय ताल का सबसे आम और निरंतर विकार है, दुनिया भर में लाखों लोगों को प्रभावित करता है और स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों पर भारी बोझ डालता है। इस जटिल स्थिति का उपचार अक्सर चुनौतीपूर्ण होता है, क्योंकि इसका स्वरूप प्रत्येक रोगी में काफी भिन्न हो सकता है। यहीं पर एआई की भूमिका आती है, जो व्यक्तिगत उपचार पद्धतियों की ओर एक मौलिक बदलाव को संभव बनाती है।.
एआई-अनुकूलित एब्लेशन प्रक्रियाएं: सटीकता और प्रभावशीलता एक नए स्तर पर
कैथेटर एब्लेशन एक विशेष रूप से आशाजनक क्षेत्र है, जो एट्रियल फाइब्रिलेशन के उपचार के लिए एक न्यूनतम इनवेसिव प्रक्रिया है। इस विधि में हृदय के उन रोगग्रस्त ऊतकों को चुनिंदा रूप से नष्ट किया जाता है जो अतालता का कारण बनते हैं। परंपरागत रूप से, एब्लेशन अक्सर एक मानकीकृत, शारीरिक रचना पर आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके किया जाता था। हालांकि, इंटरवेंशनल कार्डियोलॉजी में एक मील का पत्थर साबित हुए TAILORED-AF परीक्षण ने यह प्रदर्शित किया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) इस प्रक्रिया की सटीकता और प्रभावशीलता में उल्लेखनीय सुधार कर सकती है।.
इस यादृच्छिक, नियंत्रित परीक्षण में, कुछ चुनिंदा रोगियों पर वोल्टा एएफ-एक्सप्लोरर™ नामक एआई-आधारित तकनीक का प्रयोग किया गया। इस प्रणाली ने प्रक्रिया के दौरान वास्तविक समय में प्रति सेकंड 5,000 से अधिक डेटा बिंदुओं का विश्लेषण किया और स्थानिक-कालिक रूप से बिखरे हुए इलेक्ट्रोग्राम की पहचान की—जो हृदय की मांसपेशियों के रोगग्रस्त क्षेत्रों को दर्शाने वाले विद्युत संकेतों का एक जटिल पैटर्न है। पारंपरिक विधियों से एब्लेशन कराने वाले नियंत्रण समूह की तुलना में, एआई-सहायता प्राप्त समूह ने प्रभावशाली परिणाम दिखाए। 12 महीनों के बाद, एआई समूह के 88% रोगी अतालता से मुक्त थे, जबकि नियंत्रण समूह में यह आंकड़ा केवल 70% था। इसके अलावा, एआई समूह में तीव्र पुनरावृत्ति काफी कम हुई (15% बनाम 66%)। ये परिणाम दर्शाते हैं कि एआई एब्लेशन के दौरान ऑपरेशन के समय भारी मात्रा में डेटा संसाधित करने में सक्षम है, जिससे अधिक सटीक और व्यक्तिगत उपचार संभव हो पाता है।.
"एब्लेशन" शब्द लैटिन भाषा से आया है और इसका अर्थ है "हटाना" या "निकालना"। चिकित्सा में, यह ऊतक को लक्षित रूप से हटाने या नष्ट करने की प्रक्रिया को दर्शाता है। हृदय अतालता के उपचार हेतु कैथेटर एब्लेशन के अलावा, इसके कई अन्य अनुप्रयोग भी हैं, जैसे ट्यूमर एब्लेशन, जिसमें गर्मी, ठंड या अन्य विधियों का उपयोग करके ट्यूमर ऊतक को नष्ट किया जाता है, या एंडोमेट्रियल एब्लेशन, जिसका उपयोग कुछ स्त्री रोग संबंधी स्थितियों के उपचार में किया जाता है। कैथेटर एब्लेशन ने हाल के वर्षों में एट्रियल फाइब्रिलेशन के उपचार के सबसे महत्वपूर्ण विकल्पों में से एक के रूप में अपनी पहचान बनाई है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की सहायता से की जाने वाली प्रक्रियाओं के कारण अब यह और भी अधिक प्रभावी और सुरक्षित होता जा रहा है।.
उपचार की सफलता के लिए पूर्वानुमान मॉडल: जोखिम प्रोफाइल और व्यक्तिगत पूर्वानुमान
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की सहायता से एट्रियल फाइब्रिलेशन के उपचार के क्षेत्र में एक और आशाजनक दृष्टिकोण भविष्यसूचक मॉडल का विकास है। लीपज़िग हार्ट सेंटर के नेतृत्व में ACCELERATE परियोजना, मशीन लर्निंग मॉडल पर काम कर रही है जो 12-लीड ईसीजी डेटा के आधार पर व्यक्तिगत जोखिम प्रोफाइल बना सकते हैं। ये मॉडल केवल एब्लेशन के बाद एट्रियल फाइब्रिलेशन की पुनरावृत्ति की भविष्यवाणी करने से कहीं अधिक क्षमता रखते हैं। वे बाएं एट्रियम के फाइब्रोटिक रीमॉडलिंग का भी पता लगाने में सक्षम हैं - यह बाएं एट्रियम की एक ऐसी प्रक्रिया है जो न केवल एट्रियल फाइब्रिलेशन के विकास को बढ़ावा देती है बल्कि स्ट्रोक के जोखिम को भी काफी बढ़ा देती है। अध्ययनों से पता चलता है कि बाएं एट्रियम के रीमॉडलिंग से स्ट्रोक का जोखिम 3.2 गुना तक बढ़ सकता है।.
इन मॉडलों की पूर्वानुमान सटीकता को अधिकतम करने के लिए, 2021 तक 100,000 से अधिक एब्लेशन के रजिस्ट्री डेटा को एकीकृत किया गया है। परिणाम प्रभावशाली हैं: ये मॉडल हृदय के तथाकथित निम्न-वोल्टेज क्षेत्रों, यानी कम विद्युत गतिविधि वाले क्षेत्रों, जो अक्सर फाइब्रोटिक ऊतक से संबंधित होते हैं, के लिए 89% की पूर्वानुमान सटीकता प्राप्त करते हैं। नैदानिक अभ्यास में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक जोखिम स्कोर की तुलना में, एआई-आधारित मॉडल उनसे 23% बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसका अर्थ है कि एआई उन रोगियों की पहचान करने में सक्षम है जिन्हें बार-बार एट्रियल फाइब्रिलेशन या स्ट्रोक होने का विशेष रूप से उच्च जोखिम है, जिससे व्यक्तिगत उपचार योजना बनाना संभव हो जाता है। भविष्य में, ऐसे पूर्वानुमान मॉडल चिकित्सकों को प्रत्येक रोगी के लिए सर्वोत्तम उपचार रणनीति चुनने में मदद कर सकते हैं और इस प्रकार उपचार की सफलता को अधिकतम कर सकते हैं।.
पल्स्ड-फील्ड एब्लेशन (पीएफए): एब्लेशन तकनीक की अगली पीढ़ी
मौजूदा एब्लेशन तकनीकों को बेहतर बनाने के साथ-साथ, एआई पूरी तरह से नई विधियों के विकास को भी गति दे रहा है। इसका एक उदाहरण पल्स्ड-फील्ड एब्लेशन (पीएफए) है, जो एक अभिनव तकनीक है और हृदय की मांसपेशियों की कोशिकाओं को चुनिंदा रूप से नष्ट करने के लिए विद्युत स्पंदनों का उपयोग करती है। गर्मी या ठंड पर आधारित पारंपरिक एब्लेशन विधियों के विपरीत, पीएफए अतिसूक्ष्म, उच्च आवृत्ति वाले विद्युत क्षेत्रों का उपयोग करता है। इसके परिणामस्वरूप हृदय की मांसपेशियों की कोशिकाओं का अत्यधिक लक्षित परिगलन होता है, जबकि आसपास के ऊतकों, जैसे कि अन्नप्रणाली या फ्रेनिक तंत्रिका को कोई नुकसान नहीं पहुंचता।.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एट्रियल फाइब्रिलेशन (PFA) में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो वास्तविक समय में ऊतक की मोटाई के अनुसार नाड़ी की गति को समायोजित करता है। इससे अधिकतम सुरक्षा के साथ इष्टतम एब्लेशन प्रभाव सुनिश्चित होता है। जर्मन हार्ट सेंटर बर्लिन (DHZC) में किए गए प्रारंभिक अध्ययनों में आशाजनक परिणाम सामने आए हैं। उदाहरण के लिए, पारंपरिक एब्लेशन विधियों की तुलना में PFA का उपयोग करके प्रक्रिया का समय 40% तक कम हो गया। साथ ही, इस प्रक्रिया ने उच्च स्तर की सुरक्षा प्रदर्शित की, विशेष रूप से ग्रासनली और फ्रेनिक तंत्रिका की सुरक्षा के संबंध में, जो कभी-कभी पारंपरिक एब्लेशन प्रक्रियाओं के दौरान क्षतिग्रस्त हो सकती हैं। इसलिए, PFA एट्रियल फाइब्रिलेशन एब्लेशन को न केवल अधिक कुशल बल्कि सुरक्षित भी बना सकता है, और उपचार को रोगियों के लिए अधिक आरामदायक बना सकता है।.
डिजिटल पैथोलॉजी और डायग्नोस्टिक सपोर्ट में एआई: निदान की सेवा में सटीकता और गति
रोगविज्ञान, यानी बीमारियों का अध्ययन, चिकित्सा निदान में केंद्रीय भूमिका निभाता है। परंपरागत रूप से, रोग संबंधी निदान ऊतक नमूनों की सूक्ष्मदर्शी जांच पर आधारित होता है। यह प्रक्रिया समय लेने वाली, व्यक्तिपरक होती है और इसमें मानवीय थकान और परिवर्तनशीलता का प्रभाव पड़ सकता है। डिजिटल रोगविज्ञान, यानी ऊतक खंडों का डिजिटलीकरण और कंप्यूटर-सहायता प्राप्त विश्लेषण विधियों का उपयोग, इस क्षेत्र में एक क्रांति लाने का वादा करता है। डिजिटल रोगविज्ञान का पूर्ण उपयोग करने और निदान को एक नए स्तर पर ले जाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण कारक है।.
स्वचालित ट्यूमर पहचान: डीप लर्निंग की मदद से कैंसर कोशिकाओं की पहचान करना
डिजिटल पैथोलॉजी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक प्रमुख अनुप्रयोग स्वचालित ट्यूमर पहचान है। फ्राउनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक सर्किट्स ने डीप लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो डिजिटाइज्ड ऊतक नमूनों में घातक कोशिका समूहों की पहचान आश्चर्यजनक सटीकता के साथ कर सकते हैं। इन एल्गोरिदम की संवेदनशीलता 97% है, जिसका अर्थ है कि वे 97% मामलों में ट्यूमर कोशिकाओं का सही पता लगाते हैं।.
ट्रांसफर लर्निंग (ट्रांसफर लर्निंग) का उपयोग करते हुए, जो एक कार्य से दूसरे कार्य में ज्ञान स्थानांतरित करने की मशीन लर्निंग विधि है, इस सिस्टम को 250,000 हिस्टोपैथोलॉजिकल छवियों के विशाल डेटाबेस पर प्रशिक्षित किया गया था। इससे सिस्टम न केवल ट्यूमर कोशिकाओं को पहचानने में सक्षम होता है, बल्कि स्तन कैंसर के सबसे सामान्य रूप, डक्टल कार्सिनोमा के 32 उपप्रकारों के बीच अंतर करने में भी सक्षम होता है। उपचार योजना के लिए यह विस्तृत उपवर्गीकरण अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, एआई पैथोलॉजी में निदान के समय को 65% तक कम कर सकता है, जिससे तेजी से निदान हो सकता है और इस प्रकार रोगियों के लिए उपचार की शीघ्र शुरुआत हो सकती है। एआई का उपयोग करके स्वचालित ट्यूमर का पता लगाने से पैथोलॉजिकल निदान की दक्षता और सटीकता में उल्लेखनीय सुधार हो सकता है, साथ ही पैथोलॉजिस्टों का कार्यभार भी कम हो सकता है।.
नियमित विकृति विज्ञान में तंत्रिका नेटवर्क: अनदेखी सूक्ष्म मेटास्टेसिस का पता लगाना
पैथोलॉजी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सफल उपयोग का एक और उदाहरण आइसेन्सिया कंपनी का काम है, जो कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का उपयोग करती है। ये विशेषीकृत न्यूरल नेटवर्क छवियों में पैटर्न पहचानने में विशेष रूप से कुशल हैं और डिजिटल पैथोलॉजी में इनका उपयोग, उदाहरण के लिए, कोलन कैंसर में माइक्रोवैस्कुलर आक्रमण की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। माइक्रोवैस्कुलर आक्रमण, यानी ट्यूमर कोशिकाओं का सबसे छोटी रक्त वाहिकाओं में प्रवेश, कोलोरेक्टल कैंसर में एक महत्वपूर्ण रोगसूचक कारक है और मेटास्टेसिस के जोखिम के बारे में जानकारी प्रदान करता है।.
1,200 नमूनों के सत्यापन अध्ययन में, ऐसेंसिया की एआई ने अनुभवी रोग विशेषज्ञों के आकलन के साथ 94% तक सटीक मिलान दिखाया। इससे पता चलता है कि एआई सूक्ष्म संवहनी आक्रमणों का पता लगाने में मानव विशेषज्ञों के समान सटीकता स्तर की सक्षम है। उल्लेखनीय रूप से, इस अध्ययन में एआई ने प्रारंभिक आकलन के दौरान छूट गए 12% अतिरिक्त सूक्ष्म मेटास्टेसिस का भी पता लगाया। यह मानव दृष्टि से छूट जाने वाले सूक्ष्म पैटर्न और विवरणों को पहचानने की एआई की क्षमता को रेखांकित करता है। इसलिए, नियमित रोगविज्ञान में सीएनएन का उपयोग निदान की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि कोई भी महत्वपूर्ण जानकारी छूट न जाए।.
SATURN: दुर्लभ बीमारियों का एआई-आधारित निदान – निदान संबंधी जटिलताओं का अंत
दुर्लभ बीमारियाँ स्वास्थ्य सेवा प्रणाली के लिए विशेष चुनौतियाँ पेश करती हैं। अक्सर, दुर्लभ बीमारी से पीड़ित रोगियों को सही निदान मिलने में वर्षों लग जाते हैं। निदान की ये लंबी और जटिल प्रक्रियाएँ प्रभावित व्यक्तियों और उनके परिवारों के लिए बेहद तनावपूर्ण होती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता निदान प्रक्रिया को गति देकर और उसमें सुधार करके इसमें महत्वपूर्ण योगदान दे सकती है।.
स्मार्ट फिजिशियन पोर्टल SATURN एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधारित प्रणाली का उदाहरण है जो लक्षणों की सूची से विभेदक निदान उत्पन्न करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) को ज्ञान ग्राफ़ के साथ जोड़ती है। NLP, AI को प्राकृतिक भाषा को समझने और संसाधित करने में सक्षम बनाती है, जबकि ज्ञान ग्राफ़ चिकित्सा संबंधी जानकारी और संबंधों को एक संरचित प्रारूप में प्रस्तुत करते हैं। परियोजना के पायलट चरण में, SATURN का परीक्षण दुर्लभ चयापचय विकारों के निदान के लिए किया गया था। इस प्रणाली ने गौचर रोग के 78% और म्यूकोपॉलीसेकेरिडोसिस के 84% मामलों की सही पहचान की। गलत वर्गीकरण दर केवल 6.3% थी।.
SATURN का एक विशेष लाभ SE-ATLAS से इसका जुड़ाव है, जो दुर्लभ बीमारियों के लिए विशेष उपचार केंद्रों की निर्देशिका है। इससे सिस्टम न केवल निदान में सहायता करता है, बल्कि उपयुक्त विशेषज्ञों और केंद्रों का सीधा सुझाव भी देता है। इससे सही निदान और उपचार में लगने वाला समय काफी कम हो सकता है। अध्ययनों से पता चलता है कि SATURN औसत निदान समय को 7.2 वर्ष से घटाकर 1.8 वर्ष कर सकता है। SATURN जैसे AI-आधारित निदान सहायता प्रणालियों में दुर्लभ बीमारियों से पीड़ित रोगियों की देखभाल में मौलिक सुधार करने और उन्हें अनावश्यक पीड़ा से बचाने की क्षमता है।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) समर्थित उपग्रह विश्लेषण का उपयोग करके व्हेल की गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाना: 21वीं सदी में प्रजाति संरक्षण
स्वास्थ्य सेवा के साथ-साथ प्रजाति संरक्षण में भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की भूमिका लगातार महत्वपूर्ण होती जा रही है। लुप्तप्राय पशु प्रजातियों की निगरानी और संरक्षण जैव विविधता के संरक्षण के लिए अत्यंत आवश्यक है। पशुओं के अवलोकन के पारंपरिक तरीके अक्सर समय लेने वाले, महंगे और बड़े क्षेत्रों को कवर करने में मुश्किल होते हैं। एआई समर्थित उपग्रह विश्लेषण और ध्वनिक निगरानी से पशुओं की गतिविधियों को कुशलतापूर्वक और व्यापक रूप से रिकॉर्ड करने की नई संभावनाएं खुलती हैं, जिससे प्रजाति संरक्षण अधिक प्रभावी बनता है।.
अंतरिक्ष व्हेल: समुद्री विशालकाय जीवों के लिए डीप लर्निंग - अंतरिक्ष से व्हेल की गिनती
बायोकंसल्ट एसएच द्वारा विकसित स्पेसव्हेल प्रणाली, समुद्री विशालकाय जीवों की निगरानी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और उपग्रह प्रौद्योगिकी के संयोजन का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। स्पेसव्हेल, मैक्सार टेक्नोलॉजीज द्वारा प्रदान की गई 30 सेंटीमीटर की अत्यंत उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली उपग्रह छवियों का विश्लेषण सीएनएन और रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल के एक समूह का उपयोग करके करता है। इन एआई मॉडलों को उपग्रह छवियों में व्हेल का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।.
ऑकलैंड खाड़ी में, जो दक्षिणी राइट व्हेल (Eubalaena australis) का एक महत्वपूर्ण आवास है, SPACEWHALE को सफलतापूर्वक स्थापित किया गया। इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने क्षेत्र में मौजूद 94% व्हेलों का पता लगाया। अनुभवी समुद्री जीवविज्ञानियों द्वारा मैन्युअल सत्यापन ने सिस्टम की 98.7% की उच्च सटीकता की पुष्टि की। SPACEWHALE पारंपरिक हवाई गणनाओं की तुलना में व्हेल सर्वेक्षण की लागत को 70% तक कम कर देता है। इसके अलावा, यह विधि पहली बार खुले महासागर में बड़े पैमाने पर जनसंख्या सर्वेक्षण को सक्षम बनाती है, ऐसे क्षेत्र जहां पारंपरिक तरीकों से पहुंचना मुश्किल है। SPACEWHALE यह दर्शाता है कि कैसे AI-संचालित उपग्रह विश्लेषण अधिक सटीक, लागत प्रभावी और व्यापक निगरानी क्षमता प्रदान करके प्रजाति संरक्षण में क्रांति ला सकता है।.
ध्वनिक निगरानी और पर्यावास मॉडलिंग: व्हेल की आवाज़ सुनना और उनके प्रवास मार्गों का पूर्वानुमान लगाना
उपग्रह चित्रों के माध्यम से दृश्य निगरानी के अलावा, ध्वनिक निगरानी भी प्रजातियों के संरक्षण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। कैलिफ़ोर्निया के तट पर स्थित व्हेलसेफ परियोजना, हाइड्रोफ़ोन डेटा (पानी के नीचे के माइक्रोफ़ोन) को एआई-आधारित एलएसटीएम (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) नेटवर्क के साथ जोड़कर नीली व्हेल की उपस्थिति का वास्तविक समय में पूर्वानुमान लगाती है। एलएसटीएम नेटवर्क एक विशेष प्रकार का न्यूरल नेटवर्क है जो डेटा में समय के साथ होने वाले संबंधों को पहचानने में माहिर होता है।.
ध्वनिक डेटा के अलावा, व्हेलसेफ मॉडल समुद्री तापमान, क्लोरोफिल ए सांद्रता (शैवाल प्रस्फुटन और इस प्रकार भोजन की उपलब्धता का संकेतक) और जहाज यातायात डेटा जैसे पर्यावरणीय कारकों पर भी विचार करते हैं। इन विविध डेटा स्रोतों को मिलाकर, ये मॉडल नीली व्हेल के प्रवास मार्गों की भविष्यवाणी करने में 89% की प्रभावशाली सटीकता दर प्राप्त करते हैं। व्हेलसेफ का एक प्रमुख उद्देश्य जहाजों की टक्करों को कम करना है, जो व्हेल के लिए मुख्य खतरों में से एक है। संवेदनशील क्षेत्रों में प्रवेश करने वाले जहाजों को स्वचालित चेतावनी देने से सांता बारबरा चैनल में टक्करों की दर में पहले ही 42% की कमी आई है। व्हेलसेफ दर्शाता है कि कैसे एआई-संचालित ध्वनिक निगरानी और पर्यावास मॉडलिंग व्हेल और अन्य समुद्री जीवों की बेहतर सुरक्षा और मानव-वन्यजीव संघर्ष को कम करने में योगदान दे सकते हैं।.
संचार संकेतों का वास्तविक समय में पता लगाना: स्पर्म व्हेल की भाषा को समझना
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) समर्थित प्रजाति संरक्षण के क्षेत्र में एक विशेष रूप से आकर्षक और दूरदर्शी परियोजना है व्हेल अनुवाद पहल (CETI)। CETI का उद्देश्य शुक्राणु व्हेलों के संचार को समझना है। शुक्राणु व्हेल अपनी जटिल क्लिक ध्वनियों के लिए जानी जाती हैं, जिन्हें "कोडा" कहा जाता है, जिनका उपयोग वे एक-दूसरे से संवाद करने के लिए करती हैं। CETI परियोजना ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल का उपयोग करके 100,000 घंटे से अधिक के शुक्राणु व्हेल क्लिक का विश्लेषण करती है। ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल एक अत्याधुनिक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो हाल के वर्षों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में विशेष रूप से शक्तिशाली साबित हुआ है।.
कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग (तुलनात्मक शिक्षण) के माध्यम से, जो एक मशीन लर्निंग विधि है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) समान और असमान डेटा बिंदुओं के बीच अंतर करना सीखती है, सीईटीआई की एआई संदर्भ-विशिष्ट कोडों को पहचानती है। इन कोडों का उपयोग, उदाहरण के लिए, गोता लगाने या बच्चों के पालन-पोषण में समन्वय स्थापित करने के लिए किया जाता है। प्रारंभिक परिणामों से पता चलता है कि शुक्राणु व्हेल के संचार में आवर्ती पांच-तत्व अनुक्रमों वाला एक वाक्यविन्यास होता है। ये निष्कर्ष सचेतन संचार के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं, जिसका अर्थ है कि शुक्राणु व्हेल एक-दूसरे के साथ सचेतन और उद्देश्यपूर्ण ढंग से संवाद करने में सक्षम हैं। सीईटीआई एक महत्वाकांक्षी परियोजना है जो न केवल व्हेल संचार की हमारी समझ में क्रांति ला सकती है, बल्कि इन आकर्षक जीवों की आवश्यकताओं और व्यवहारों को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम बनाकर प्रजाति संरक्षण के नए रास्ते भी खोल सकती है।.
बेहतर भविष्य के लिए प्रमुख प्रौद्योगिकी
इस रिपोर्ट में दिए गए उदाहरण स्पष्ट रूप से दर्शाते हैं कि स्वास्थ्य सेवा और प्रजाति संरक्षण में एआई का एकीकरण पहले से ही क्रांतिकारी प्रभाव डाल रहा है। कार्डियोलॉजी में, एआई अधिक सटीक और व्यक्तिगत एब्लेशन प्रक्रियाओं को सक्षम बनाता है; पैथोलॉजी में, यह ट्यूमर निदान को गति देता है और उसमें सुधार करता है; और प्रजाति संरक्षण में, यह समुद्री प्रजातियों की निगरानी में क्रांति ला रहा है और जटिल पशु व्यवहार की गहरी समझ प्रदान कर रहा है। लेकिन यह तो बस शुरुआत है।.
क्वांटम मशीन लर्निंग जैसे भविष्य के क्षेत्र, जो क्वांटम कंप्यूटरों की अपार गणना शक्ति का उपयोग कर सकते हैं, अतालता की भविष्यवाणी और अन्य चिकित्सा क्षेत्रों में और भी महत्वपूर्ण प्रगति का वादा करते हैं। प्रजाति संरक्षण में, झुंड बुद्धिमत्ता पर आधारित प्रणालियाँ जो कीटों या पक्षियों के झुंड के सामूहिक व्यवहार की नकल करती हैं, व्हेल की ट्रैकिंग और संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र के संरक्षण के लिए उपयोग की जा सकती हैं। हालांकि, एआई-संचालित नवाचारों की पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए, चिकित्सा, कंप्यूटर विज्ञान, पारिस्थितिकी और कई अन्य विषयों के बीच घनिष्ठ अंतःविषयक सहयोग आवश्यक है। ज्ञान और विशेषज्ञता के आदान-प्रदान के माध्यम से ही हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग जिम्मेदारी से और लोगों और पर्यावरण दोनों के लाभ के लिए किया जाए। भविष्य बुद्धिमान है - आइए इसे मिलकर आकार दें।.
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