প্রধান টেকওয়ে
- আফ্রিকার নীল নদের অববাহিকায় অতিরিক্ত মাছ ধরা কমাতে গবেষকরা AI ব্যবহার করছেন।
- এই প্রকল্পটি শিল্পের বিস্তৃত পরিসরে স্থায়িত্ব উন্নত করার জন্য AI ব্যবহার করার একটি বৃহত্তর প্রচেষ্টার অংশ৷
-
কিন্তু একজন বিশেষজ্ঞ বলেছেন যে AI হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি এবং অন্যান্য সংস্থান তার নিজস্ব সমস্যা তৈরি করতে পারে৷
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) বিশ্বের দ্রুত হ্রাস পাচ্ছে ভোজ্য সামুদ্রিক প্রজাতির সরবরাহ রক্ষা করার জন্য অতিরিক্ত মাছ ধরা প্রতিরোধে সহায়তা করছে।
একটি নতুন প্রকল্প আফ্রিকার নীল নদ অববাহিকায় মাছের প্রজাতি সনাক্তকরণ এবং পরিমাপ উন্নত করতে AI ব্যবহার করে। সফ্টওয়্যারটি বিজ্ঞানীদের মাছের জনসংখ্যার ঘনত্ব মানুষের পর্যবেক্ষকদের চেয়ে দ্রুত বুঝতে সাহায্য করতে পারে। এটি শিল্পের বিস্তৃত পরিসরে স্থায়িত্ব উন্নত করার জন্য AI ব্যবহার করার একটি বৃহত্তর প্রচেষ্টার অংশ৷
"এআই সম্পর্কে প্রতিশ্রুতিশীল বিষয় হল যে এটি এখন আমাদের এমন কাজগুলি করতে দেয় যা সময়সাপেক্ষ বা অসম্ভব জটিল হতে পারে ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে, যথেষ্ট বেশি গতি এবং দক্ষতা সহ," অ্যান্ড্রু ডানকেলম্যান, প্রভাব এবং অন্তর্দৃষ্টির প্রধান Google.org, সার্চ জায়ান্টের দাতব্য হাত, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে লাইফওয়্যারকে জানিয়েছে৷
কিছু মাছির
জাতিসংঘের খাদ্য ও কৃষি সংস্থা মাছের মজুদ নিরীক্ষণকারী AI প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেস উন্নত করার জন্য কাজ করছে। মাছের প্রজাতি সম্পর্কে আরও তথ্য পাওয়া প্রজাতি এবং তাদের অবস্থান শনাক্ত করতে এবং যেকোনো পরিবর্তন চিনতে অ্যালগরিদম তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে৷
জাতিসংঘ অনুমান করে যে সমস্ত মাছের মজুদের এক-তৃতীয়াংশ এখন অত্যধিক মাছে ভরা এবং আর টেকসই নয়। মাছের মজুদ নিরাপদ রাখতে সাহায্য করার জন্য, ফ্লোরিডা বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা মৎস্যজীবীরা বিপন্ন প্রজাতির মাছ ধরছেন না তা নিশ্চিত করতে AI ব্যবহার করছেন। AI মডেলগুলি বিপন্ন প্রজাতির অবস্থানগুলি অনুমান করে যেখানে মৎস্যচাষ চলে, যা বাণিজ্যিক জেলেদের সেই অঞ্চলগুলিতে মাছ ধরা এড়াতে সাহায্য করে৷
"এআই আমাদের সমস্ত সমস্যার জন্য সিলভার বুলেট নয়," অ্যাপ্লিকেশনটি তৈরি করা বিজ্ঞানী জাচারি সাইডার্স সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে বলেছেন। "আমাদের আমাদের মনের সামনে রাখতে হবে যে আমরা একটি AI সিস্টেমকে যে সিদ্ধান্তগুলি নেওয়ার অনুমতি দিই তা মাছ ধরার শিল্পের পাশাপাশি অপরিবর্তনীয় প্রজাতির জীবিকার জন্য বাস্তব পরিণতি বহন করে।"
AI দেখে রাখে
এটি কেবল মাছ নয় যে পরিবেশের ক্ষেত্রে এআই নজর রাখছে। ক্লাইমেট TRACE, বিশ্বের কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম গ্রিনহাউস গ্যাস (GHG) পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্ম, নির্গমন কোথা থেকে আসছে তা সনাক্ত করতে সাহায্য করছে এবং ডিকার্বনাইজেশন প্রচেষ্টা কোথায় ফোকাস করা উচিত তা চিহ্নিত করছে৷
এছাড়াও রয়েছে Restor.eco, একটি ওপেন ডেটা রিস্টোরেশন প্ল্যাটফর্ম যা Google Earth-এ হোস্ট করা হয়েছে। এটি বৈজ্ঞানিক ডেটা এবং উচ্চ-রেজোলিউশন স্যাটেলাইট ইমেজ প্রদান করে যাতে গবেষকরা পৃথিবীর যেকোনো স্থানের পুনরুদ্ধারের সম্ভাবনা বিশ্লেষণ করতে পারেন। মূলত, প্রোগ্রামটি ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য জমির মানচিত্র তৈরি করতে পারে যেখানে গাছ প্রাকৃতিকভাবে বেড়ে উঠতে পারে।
ডাঙ্কেলম্যান বলেছেন যে Google খুঁজে পেয়েছে যে প্রোগ্রামগুলি AI এর সাথে দ্রুত তাদের লক্ষ্য অর্জন করে। তিনি ব্লুকন্ডুইটের ক্ষেত্রে উল্লেখ করেছেন, একটি সংস্থা যা ফ্লিন্ট, মিশিগান, জল সংকট থেকে বেরিয়ে এসেছে। গ্রুপটি একটি মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে যা বাড়ির বয়স, আশেপাশের এবং পরিচিত সীসা পরিষেবা লাইনগুলি সম্পর্কে ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে যে কোনও বাড়িতে সীসা পাইপ দিয়ে পরিষেবা দেওয়া হচ্ছে কিনা৷
"অতীতে, এটি জানার একমাত্র উপায় হল শারীরিকভাবে প্রতিটি সাইটে [এ] খনন করা এবং সীসা পাইপের জন্য পরিদর্শন করা, যা ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ," ডানকেলম্যান বলেছিলেন। "মেশিন লার্নিং প্রবর্তনের মাধ্যমে, ব্লুকন্ডুইট এখন দ্রুত বৃহত্তর নির্ভুলতার সাথে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে কোনও বাড়িতে সীসা লাইনের সাথে পরিসেবা করা হয়েছে, যা জনস্বাস্থ্য এবং সরকারী সংস্থান উভয়ের উপর যথেষ্ট প্রভাব ফেলে এমন নীতিগত সিদ্ধান্তগুলি চালাতে পারে৷"
কিন্তু সবাই একমত নয় যে বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি AI এর মাধ্যমে গ্রহের সমস্যার সমাধান করতে পারে। এরিক নস্ট, ইউনিভার্সিটি অফ গেল্ফ-এর একজন সহকারী অধ্যাপক যিনি গবেষণা করেন কীভাবে ডেটা প্রযুক্তি পরিবেশগত শাসনকে অবহিত করে, বলেছেন সাম্প্রতিক গবেষণাগুলি এআই হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি এবং অন্যান্য সংস্থানগুলির পরিমাণ নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করেছে৷
"আমি সন্দেহ করি যে অনেক গবেষকের কাছে এআই-ভিত্তিক ফলাফলগুলিকে প্রকৃত নীতি বা সিদ্ধান্তে অনুবাদ করা কঠিন হবে যদি সেই AI নীতি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের মাথায় রেখে তৈরি করা না হয়, বিশেষ করে ব্যাখ্যা করার চ্যালেঞ্জগুলির আলোকে কিভাবে একটি AI তার ফলাফলে পৌঁছায়," তিনি লাইফওয়্যারকে একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছিলেন৷
AI আমাদের সমস্ত সমস্যার রূপালী বুলেট নয়।
টেকসইতার জন্য এআই এখনও তার শৈশবকালে, ডানকেলম্যান স্বীকার করেছেন। ক্ষেত্রটিতে এখনও যথেষ্ট ডেটা সেট এবং অগ্রগতি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় মডেলের অভাব রয়েছে৷
"উদাহরণস্বরূপ, আমরা সকলেই জানি যে পৃথিবীতে নির্গমন ঘটছে, কিন্তু আমরা সত্যিই জানি না যে তারা কোথা থেকে আসে," ডানকেলম্যান যোগ করেছেন। "আমাদের কাছে যা আছে তা হল নির্গতকারীরা নিজেরাই বলে যে তারা করছে, যা অসম্পূর্ণ।"
