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नासा के नए एआई को सहारा में मिले लाखों पेड़

शुष्क और अर्ध-शुष्क क्षेत्रों में उगने वाले पेड़ों के स्थान और आकार के मानचित्रण की एक नई विधि भूमि पर कार्बन भंडारण के अधिक सटीक वैश्विक माप के लिए आधार तैयार कर रही है।

हाल के एक अध्ययन के अनुसार, जो विस्तृत उपग्रह इमेजरी के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ती है, वास्तव में बहुत दूर हैं अधिक पश्चिम अफ्रीकी सहारा रेगिस्तान में पेड़ आपकी अपेक्षा से अधिक हैं।

यह सब नासा (निश्चित रूप से और कौन है) के लिए धन्यवाद है, जिसने हाल ही में पृथ्वी के पेड़ों के मानचित्रण की एक क्रांतिकारी नई विधि का अनावरण किया है जो आने वाले वर्षों में ग्रह के स्वास्थ्य के बारे में हमारी समझ को नाटकीय रूप से बदलने के लिए तैयार है।

यद्यपि हमारे ग्रह के वृक्षारोपण खातों को सटीक रखने के प्रयास हाल ही में तेजी से ऊपर की ओर प्रक्षेपवक्र पर रहे हैं, लेकिन वे हमारे सीमित ज्ञान में योगदान करने में इतने सफल नहीं रहे हैं कि वहां कितने पेड़ हैं वास्तव में कर रहे हैं.

ऐसा इसलिए है क्योंकि युद्ध, स्वामित्व या भूगोल के कारण पृथ्वी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा दुर्गम रहता है। जबकि इस तरह के डेटा एकत्र करने के लिए उपग्रह इमेजरी सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला उपकरण है, ऐसे पेड़ जो अंतरिक्ष से अपेक्षाकृत आसान नहीं होते हैं (जैसे कि जंगलों में) अक्सर अनदेखी की जाती है।

यहां बदलने के लिए शोधकर्ताओं का एक समूह है जिसके सामने मार्टिन ब्रांट, कोपेनहेगन विश्वविद्यालय में भूगोल के सहायक प्रोफेसर, जिन्होंने नासा के साथ सहयोग किया गोडार्ड स्पेस सेंटर.

उन्हें पहुंच प्रदान की गई DigitalGlobeके उपग्रह कैमरे जो पहले केवल व्यावसायिक संस्थाओं के लिए उपलब्ध थे। जब शुष्क और अर्ध-शुष्क स्थानों में उपयोग किया जाता है, तो ये कैमरे अलग-अलग पेड़ों को बनाने और उनके मुकुट के आकार को मापने के लिए पर्याप्त उच्च रिज़ॉल्यूशन की छवियों को कैप्चर करते हैं। यह 2009 के वैश्विक अनुमान की तुलना में भविष्य में बहुत अधिक सटीक तस्वीर का वादा करता है, जिसमें 400bn पेड़ और 3tn सिर्फ हैं छह साल बाद (कम से कम कहने के लिए एक बड़ी छलांग)।

अधिक परिष्कृत निगरानी संसाधनों के साथ-साथ दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटरों में से एक का उपयोग करके सहारा के एक बड़े क्षेत्र में हर पेड़ की गणना करना (एक प्रक्रिया जिसमें मात्र घंटे लगते हैं), यह विधि अधिक सटीक वैश्विक माप के लिए आधार तैयार कर रही है। भूमि पर कार्बन का भंडारण।

हालांकि इस क्षेत्र में पहले से कम या कोई पेड़ नहीं होने के रूप में पंजीकृत किया गया था और अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिकों की अपेक्षाएं मामूली थीं, परिणाम सुखद आश्चर्यजनक थे।

मोटे तौर पर सहारा का 10% 'जहां कोई भी कई पेड़ों को खोजने की उम्मीद नहीं करेगा' वास्तव में 'काफी सौ मिलियन' था जैसा कि ब्रांट ने कहा था। यह पहली बार है जब किसी ने इस आकार के सूखे क्षेत्र में पेड़ों की गिनती की है।

"अब तक, ज्यादातर लोगों ने सोचा था कि वस्तुतः कोई भी अस्तित्व में नहीं है," वे आगे कहते हैं। 'हमने अकेले रेगिस्तान में करोड़ों पेड़ गिने। ऐसा करना इस तकनीक के बिना संभव नहीं होता। दरअसल, मुझे लगता है कि यह एक नए वैज्ञानिक युग की शुरुआत का प्रतीक है।'

ताकि कंप्यूटर 'सीख' सके कि किस आकार और छाया से पेड़ों की उपस्थिति का संकेत मिलता है, टीम ने मैन्युअल रूप से उनमें से लगभग 90,000 को इलाके की एक विस्तृत श्रृंखला में चिह्नित किया। इसने उन्हें 3 मीटर वर्ग किमी क्षेत्र में कम से कम 1.3 वर्ग मीटर के मुकुट के आकार वाले हर पेड़ की गिनती करने में सक्षम बनाया।

सहारा में, वे मानव बस्तियों के आसपास समूहबद्ध होने की प्रवृत्ति रखते थे और कुल मिलाकर, उन्होंने अधिक का पता लगाया 1.8 एक अरब. प्रभावशाली है ना?

ब्रांट कहते हैं, 'अधिकांश नक्शे इन क्षेत्रों को मूल रूप से खाली दिखाते हैं। 'लेकिन वे नहीं हैं। हमारा आकलन वैश्विक स्तर पर जंगलों के बाहर पेड़ों की निगरानी करने और क्षरण, जलवायु परिवर्तन और गरीबी को कम करने में उनकी भूमिका का पता लगाने का एक तरीका सुझाता है।'

ब्रांट को यह भी उम्मीद है कि वाणिज्यिक उपग्रहों द्वारा पेश की जाने वाली उच्च रिज़ॉल्यूशन तकनीक आने वाले वर्षों में व्यापक रूप से उपलब्ध हो जाएगी, जिससे वनों की कटाई के आंकड़ों का आकलन पारदर्शी बनाने में मदद मिलेगी। उन्होंने कहा, 'जब वैश्विक स्तर पर परिवर्तनों का दस्तावेजीकरण करने और अंततः वैश्विक जलवायु लक्ष्यों की दिशा में योगदान करने की बात आती है, तो इस तकनीक में काफी संभावनाएं हैं। 'अगला कदम अफ्रीका में बहुत बड़े क्षेत्र में गिनती का विस्तार करना है।'

इस प्रारंभिक लक्ष्य के आगे वनों की सीमाओं से परे उगने वाले पेड़ों का एक अधिक व्यापक वैश्विक डेटाबेस बनाने के लिए टीम के प्रयासों का विस्तार है। अभी के लिए, मैं कहूंगा कि यह बहुत अच्छी बात है कि वे इस प्रकार के लाभकारी एआई को विकसित करने के लिए इतने प्रेरित हैं क्योंकि, काफी स्पष्ट रूप से, हमारा ग्रह इस पर निर्भर करता है।

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