गूगल ने "कहीं भी, कभी भी" पृथ्वी का मानचित्रण करने के लिए AI मॉडल लॉन्च किया

गूगल का दावा है कि समान AI मॉडलों की तुलना में अल्फाअर्थ में बेहतर सटीकता और डेटा घनत्व है, साथ ही प्रसंस्करण समय की बचत और ऊर्जा खपत में कमी भी है।

गूगल ने हाल ही में अल्फाअर्थ फाउंडेशन नामक एक बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल की घोषणा की है, जो वैश्विक स्तर पर भूमि और उथले पानी में होने वाले परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए उपग्रह चित्रों, रडार और मानचित्रों सहित खरबों अवलोकनों को संश्लेषित करके किसी भी स्थान और समय पर दुनिया का मानचित्रण कर सकता है।

28 जुलाई को एक प्रेस कॉन्फ्रेंस में, अनुसंधान इंजीनियर क्रिस्टोफर ब्राउन (गूगल डीपमाइंड, न्यूयॉर्क) ने कहा कि यह उपकरण वैज्ञानिकों को स्वच्छ ऊर्जा परियोजनाओं के लिए उपयुक्त स्थानों की पहचान करने, जलवायु परिवर्तन के पारिस्थितिक प्रभावों का अध्ययन करने, वनों की कटाई की निगरानी करने और कई अन्य अनुप्रयोगों में मदद कर सकता है।

मॉडल निर्माण, प्रारंभिक प्रयोगों और बेसलाइन डेटासेट (2017-2024) का विवरण देने वाला एक पेपर arXiv पर प्रकाशित किया गया है।

गूगल का दावा है कि समान AI मॉडलों की तुलना में अल्फाअर्थ में बेहतर सटीकता और डेटा घनत्व है, साथ ही प्रसंस्करण समय की बचत और ऊर्जा खपत में कमी भी है।

ऑस्ट्रेलिया के जेम्स कुक विश्वविद्यालय में संरक्षण जीवविज्ञानी निकोलस मरे ने कहा कि उनकी टीम आमतौर पर उपग्रह डेटा को संसाधित करने में "दसियों से सैकड़ों दिन" खर्च करती है, इससे पहले कि वे मानचित्र तैयार कर सकें - जैसे कि यह दर्शाना कि समय के साथ ज्वारीय आर्द्रभूमि कैसे बदल गई है - और उन्हें उम्मीद है कि अल्फाअर्थ इस प्रक्रिया को काफी तेज करने में मदद करेगा।

गूगल ने कहा कि अल्फाअर्थ का डेटा समय-समय पर अपडेट किया जाएगा और इसे अपने अर्थ इंजन प्लेटफॉर्म के माध्यम से पूरी तरह से संसाधित रूप में उपलब्ध कराया जाएगा - इसका क्लाउड कंप्यूटिंग सिस्टम जो पहले से ही कृषि , वनों की कटाई और मौसम पर कई डेटासेट को एकीकृत करता है।

अल्फाअर्थ इन डेटा स्रोतों को जोड़कर एक एकीकृत उत्पाद तैयार करेगा जिसका उपयोग करना उपयोगकर्ताओं के लिए आसान होगा।

प्रत्येक डेटा बिंदु को 10 मीटर वर्ग के रूप में पैक किया गया है, जो पृथ्वी की संपूर्ण भूमि और तटीय सतह को कवर करता है, जिससे अल्फाअर्थ को ग्रह के परिवर्तन की अधिक सुसंगत, विस्तृत और व्यापक तस्वीर बनाने में मदद मिलती है।

यह एआई मॉडल उपग्रह डेटा - जैसे रंग, बादल, भूभाग - को डिजिटल प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए पेड़ों के प्रकार, इमारतों या भूजल जैसी विशेषताओं की खोज करना आसान हो जाता है।

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के प्रोफ़ेसर सोलोमन ह्सियांग, जो मोसाइक्स नामक एक प्रतिद्वंद्वी एआई मॉडल के सह-संस्थापक हैं, ने कहा, "इस परियोजना का पैमाना अभूतपूर्व है। मैं विकास टीम के प्रयासों की सचमुच सराहना करता हूँ।"

हालांकि, उन्होंने यह भी कहा कि मौजूदा साहित्य अन्य मॉडलों की तुलना में अल्फाअर्थ की प्रभावशीलता का स्पष्ट मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त नहीं है और उन्होंने गूगल से अधिक प्रयोगात्मक डेटा जारी करने का आह्वान किया ताकि वैज्ञानिक समुदाय सत्यापन कर सके और विकास जारी रख सके।

गूगल का दावा है कि उसने वैज्ञानिकों को मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त जानकारी उपलब्ध करा दी है। हालाँकि, कई विशेषज्ञों का कहना है कि विशिष्ट क्षेत्रों में इस उपकरण को लागू करते समय इसकी सीमाओं की पुष्टि और पहचान करना अभी भी शोधकर्ताओं पर निर्भर करेगा।

(वियतनाम+)

स्रोत: https://www.vietnamplus.vn/google-ra-mat-mo-hinh-ai-lap-ban-do-trai-dat-moi-noi-moi-luc-post1053406.vnp