अवैध शिकार का मुकाबला करने के लिए एल्गोरिदम

नवनीत कुमार गुप्ता

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मद्रास और हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक विकसित किया है ‘CombSGPO’ नामक उपन्यास मशीन लर्निंग एल्गोरिथम (संयुक्त सुरक्षा खेल नीति अनुकूलन) जो वन्यजीवों को अवैध शिकार से बचाने में मदद कर सकता है। यह संरक्षित क्षेत्र में जानवरों की आबादी पर डेटा का उपयोग करता है, यह मानता है कि शिकारियों को इसके बारे में पता है विभिन्न स्थलों पर की जा रही पेट्रोलिंग और गश्त करने वाले ड्रोन व वन रेंजरों की रणनीति, इसलिए शोधकर्ताओं ने पाया कि वन रेंजरों और ड्रोन का संयुक्त और समन्वित उपयोग एक था वन्यजीवों को अवैध शिकार से बचाने का अच्छा तरीका।

चूंकि संसाधन (रेंजर्स और ड्रोन) सीमित हैं, शोधकर्ताओं ने इस एल्गोरिथम को विकसित किया जो वन्यजीवों की सुरक्षा के लिए एक अच्छी रणनीति प्रदान करता है उपलब्ध संसाधन। यह नया एल्गोरिथम अत्यधिक कुशल रणनीतियाँ प्रदान करता है जो अधिक हैं एक ही उद्देश्य के लिए बनाए गए पहले वाले की तुलना में स्केलेबल। एल्गोरिथ्म संसाधन आवंटन को संभालने और सीमा के बाद गश्त की रणनीति बनाकर काम करता है उपलब्ध संसाधनों की पहचान कर ली गई है। इस कार्य के लिए, यह जानवरों की आबादी के डेटा का उपयोग करता है संरक्षित क्षेत्र में और यह मानता है कि शिकारियों को यहां की जा रही गश्त के बारे में जानकारी है विभिन्न साइटें।

प्रो. बलरामन रवींद्रन, माइंडट्री फैकल्टी फेलो और प्रोफेसर, कंप्यूटर विभाग विज्ञान और इंजीनियरिंग, IIT मद्रास, और रॉबर्ट बॉश सेंटर फॉर डेटा साइंस के प्रमुख और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (RBCDSAI), IIT मद्रास, ने प्रो. मिलिंद तांबे के साथ सहयोग किया इस अध्ययन को अंजाम देने के लिए हार्वर्ड यूनिवर्सिटी, यू.एस. में रिसर्च ग्रुप-टीमकोर। काम की सहकर्मी समीक्षा की गई है और 20 वें अंतर्राष्ट्रीय में अच्छी तरह से प्राप्त किया गया था स्वायत्त एजेंटों और बहु-एजेंट प्रणालियों पर सम्मेलन।

इसे में देखा जा सकता है निम्नलिखित लिंक – https://dl.acm.org/doi/10.5555/3463952.3464108 इस तरह के शोध की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हुए, प्रो. बलरामन रवींद्रन, प्रमुख, रॉबर्ट बॉश सेंटर फॉर डेटा साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (RBCDSAI), IIT मद्रास ने कहा, “The कार्य रणनीतिक संसाधन आवंटन और हरे रंग में गश्त करने की आवश्यकता से प्रेरित था वन्यजीव अवैध शिकार, अवैध कटाई और जैसी अवैध गतिविधियों को रोकने के लिए सुरक्षा डोमेन अवैध मछली पकड़ना। जिन संसाधनों पर हम विचार करते हैं वे हैं मानव गश्ती दल (वन रेंजर) और निगरानी ड्रोन, जिसमें जानवरों और शिकारियों के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्टर लगे होते हैं और प्रदर्शन कर सकते हैं रणनीतिक संकेत और एक दूसरे के साथ-साथ मानव गश्ती दल के साथ संवाद। ”

यह विकसित एल्गोरिथम शोधकर्ताओं द्वारा बनाए गए गेम थ्योरी-आधारित मॉडल का उपयोग करता है। (खेल सिद्धांत प्रतिस्पर्धा के बीच सामाजिक स्थितियों की कल्पना करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा है खिलाड़ी।) वन्यजीव संरक्षण के संदर्भ में, गेम थ्योरी क्षेत्रों की भविष्यवाणी करने से संबंधित हैजहां अवैध शिकार हो सकता है। ये भविष्यवाणियां पहले की अवैध शिकार की घटनाओं पर आधारित हैं और शिकारियों और रक्षकों के बीच बातचीत।

इस परियोजना पर विस्तार से, श्री अरविंद वेणुगोपाल, अध्ययन के पहले लेखक, और एक पोस्ट- बैकलौरीएट फेलो, आरबीसीडीएसएआई, आईआईटी मद्रास ने कहा, “खेल मॉडल और तरह का संसाधनों का उपयोग हम रक्षक (वन रेंजरों और .) के बीच ऐसे ‘अवैध शिकार खेल’ का अनुकरण करने के लिए करते हैं ड्रोन) और हमलावर (शिकारी) व्यापक रूप से अध्ययन किए गए ‘स्टैकेलबर्ग सिक्योरिटी गेम’ पर आधारित हैं मॉडल’ और ड्रोन से जुड़े हुए हैं जिन्हें पहले ही एयर शेफर्ड (एक फाउंडेशन .) द्वारा तैनात किया जा चुका है जो अफ्रीका में हाथी और गैंडे के अवैध शिकार को रोकने के लिए ड्रोन तैनात करता है)।

वर्ल्ड वाइड फंड फॉर नेचर (डब्ल्यूडब्ल्यूएफ) के अनुसार, वन्यजीव व्यापार दूसरा सबसे बड़ा प्रत्यक्ष है आवास विनाश के बाद प्रजातियों के अस्तित्व के लिए खतरा। जबकि कई संगठन और नियामक प्राधिकरण अवैध शिकार की घटनाओं पर अंकुश लगाने की कोशिश कर रहे हैं, ऐसा लगता है कि शिकारियों के पास है हमेशा गश्त करने वालों से एक कदम आगे रहे। यह सहयोगी शोध कार्य दो अवैध शिकार की घटनाओं को रोकने में सम्मानित विश्वविद्यालय मदद करेंगे। सुरक्षा, खोज और बचाव और हवाई जैसे डोमेन में आवेदन के लिए इस शोध का विस्तार करना दूसरों के बीच कृषि के लिए मानचित्रण, टीम नमूना-कुशल बहु-एजेंट प्रदर्शन करने की कोशिश कर रही है कम से कम डेटा के साथ सीखने के लिए सुदृढीकरण सीखना क्योंकि डेटा संग्रह एक में महंगा है वास्तविक दुनिया परिदृश्य।

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