AI और भारत के जंगलों की आवाज़: UPSC परीक्षा के लिए महत्वपूर्ण विज्ञान एवं तकनीक अपडेट

10 Aug AI और भारत के जंगलों की आवाज़: UPSC परीक्षा के लिए महत्वपूर्ण विज्ञान एवं तकनीक अपडेट

✎ भारत का पहला ओपन-एक्सेस, क्राउडसोर्स्ड पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान डेटासेट AI को भारतीय जैव विविधता की निगरानी में सुधार करने में सक्षम बनाएगा, जिससे पारंपरिक सर्वेक्षणों की सीमाओं को दूर किया जा सकेगा।

विषय प्रासंगिकता — यह टॉपिक कहाँ आता है

• GS Paper III — पर्यावरण और पारिस्थितिकी  |  GS Paper III — विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी
• Prelims: पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान (Ecoacoustics), जैव विविधता निगरानी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), डीप लर्निंग मॉडल, ओपन-एक्सेस डेटासेट, भारतीय पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान नेटवर्क (IEN)
• Essay: पर्यावरण संरक्षण में प्रौद्योगिकी का योगदान, भारत में जैव विविधता संरक्षण की चुनौतियाँ और समाधान

त्वरित पुनरावृत्ति: भारत का पहला ओपन-एक्सेस, क्राउडसोर्स्ड पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान डेटासेट AI को भारतीय जैव विविधता की निगरानी में सुधार करने में सक्षम बनाएगा, जिससे पारंपरिक सर्वेक्षणों की सीमाओं को दूर किया जा सकेगा।

यह खबर चर्चा में क्यों?

वैज्ञानिकों और पर्यावरणविदों के एक समूह ने भारत का पहला ओपन-एक्सेस, क्राउडसोर्स्ड पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान डेटासेट (ecoacoustic dataset) जारी किया है। इस डेटासेट में भारत के 25 राज्यों और केंद्र शासित प्रदेशों से 518 प्रजातियों की 5,815 मिनट की वन्यजीव ध्वनियाँ शामिल हैं। यह पहल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडलों को भारत की विशिष्ट जैव विविधता को बेहतर ढंग से पहचानने और निगरानी करने में मदद करेगी, क्योंकि अब तक ऐसे मॉडल मुख्य रूप से वैश्विक उत्तर (Global North) के डेटा पर प्रशिक्षित थे, जो उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में प्रभावी नहीं थे।

पृष्ठभूमि

• पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान (Ecoacoustics) पर्यावरण का अध्ययन करने के लिए ध्वनि रिकॉर्डिंग का उपयोग करता है, जिसमें विभिन्न प्रजातियों की उपस्थिति, उनके व्यवहार और पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य का आकलन किया जाता है।
• पारंपरिक जैव विविधता सर्वेक्षण, जैसे कि बिंदु गणना (point count), अक्सर घने जंगलों में कई प्रजातियों को देखने में विफल रहते हैं, जिससे डेटा अधूरा रह जाता है।
• ध्वनि रिकॉर्डिंग समय और स्थान में एक पारिस्थितिकी तंत्र की स्थिति का एक सटीक ‘टाइम कैप्सूल’ प्रदान कर सकती है, जिससे मानवीय कान द्वारा न सुनी जा सकने वाली आवृत्तियों पर भी प्रजातियों का पता लगाया जा सकता है।
• AI और डीप लर्निंग मॉडल, जैसे कि BirdNET, ध्वनि रिकॉर्डिंग से प्रजातियों की स्वचालित पहचान को सरल बनाते हैं, जिससे मैन्युअल विश्लेषण का कठिन कार्य कम हो जाता है।
• भारत में अब तक, पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान रिकॉर्डिंग बिखरे हुए संग्रहों में मौजूद थीं, जिससे वैज्ञानिकों के लिए एक साझा संसाधन का अभाव था।
• वैश्विक उत्तर से प्राप्त डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल भारतीय पारिस्थितिकी तंत्रों के अद्वितीय ध्वनि-परिदृश्य (soundscape) के कारण यहाँ की प्रजातियों को पहचानने में अक्षम थे।

पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान (Ecoacoustics) क्या है?

• पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान (Ecoacoustics) विज्ञान की वह शाखा है जो किसी विशेष वातावरण में ध्वनियों का अध्ययन करती है, जिसमें जैविक (जैसे जानवरों की आवाज़), भू-वैज्ञानिक (जैसे हवा या पानी की आवाज़) और मानवजनित (जैसे मानव निर्मित शोर) सभी प्रकार की ध्वनियाँ शामिल होती हैं।
• इसका मुख्य उद्देश्य ध्वनि के माध्यम से पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य, जैव विविधता और उसमें होने वाले परिवर्तनों की निगरानी करना है।
• यह गैर-आक्रामक विधि है, जिसमें रिकॉर्डर को पेड़ों पर या अन्य स्थानों पर रखकर लंबे समय तक डेटा एकत्र किया जा सकता है, जिससे वन्यजीवों को परेशान किए बिना जानकारी प्राप्त होती है।
• पारिस्थितिक ध्वनि-विज्ञान का उपयोग आवासों में समय के साथ होने वाले परिवर्तनों को ट्रैक करने, संरक्षण प्रयासों की प्रभावशीलता का आकलन करने और अवैध गतिविधियों जैसे पेड़ काटने या शिकार का पता लगाने के लिए किया जाता है।
• यह विधि उन प्रजातियों का पता लगाने में विशेष रूप से उपयोगी है जो देखने में मुश्किल होती हैं, रात में सक्रिय होती हैं, या घने वनस्पति में छिपी रहती हैं।
• भारत का नया ओपन-एक्सेस डेटासेट वैज्ञानिकों को भारतीय वन्यजीवों के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित AI मॉडल विकसित करने में मदद करेगा, जिससे देश में जैव विविधता निगरानी में क्रांति आएगी।

मुख्य विशेषताएँ

महत्व

पर्यावरण एवं जैव विविधता

• यह डेटासेट भारत की समृद्ध जैव विविधता को समझने और उसकी निगरानी करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
• ध्वनि के माध्यम से प्रजातियों की पहचान करने से घने जंगलों में भी वन्यजीवों की उपस्थिति का सटीक आकलन संभव होगा।
• यह पारिस्थितिक तंत्रों में समय के साथ होने वाले परिवर्तनों, जैसे कि संरक्षण प्रयासों या वनों की कटाई के प्रभावों का अध्ययन करने में सहायक होगा।

विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी

• AI और मशीन लर्निंग मॉडल को भारतीय संदर्भ के लिए प्रशिक्षित करने हेतु आवश्यक डेटा प्रदान करेगा, जिससे इन तकनीकों की सटीकता बढ़ेगी।
• यह इकोएकॉस्टिक्स (Ecoacoustics) के क्षेत्र में अनुसंधान को बढ़ावा देगा और वैज्ञानिकों को नए उपकरण प्रदान करेगा।
• ओपन-एक्सेस और क्राउडसोर्सिंग मॉडल वैज्ञानिक डेटा संग्रह में सामुदायिक भागीदारी और पारदर्शिता को प्रोत्साहित करेगा।

सामाजिक प्रभाव

• यह परियोजना वन्यजीव संरक्षण में नागरिकों की भागीदारी को बढ़ावा देती है।
• यह छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए एक मूल्यवान संसाधन के रूप में कार्य करेगा।
• स्थानीय समुदायों को अपने आसपास के पर्यावरण को बेहतर ढंग से समझने और उसकी रक्षा करने में मदद मिलेगी।

चुनौतियाँ

1. डेटा की कमी और पूर्वाग्रह

• वैश्विक उत्तर (Global North) से प्राप्त डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल भारतीय पारिस्थितिक तंत्रों में खराब प्रदर्शन करते हैं।
• भारतीय वन्यजीव ध्वनियों का एक व्यापक और विविध डेटासेट पहले उपलब्ध नहीं था।

यूपीएससी लिंक: पर्यावरण संरक्षण, विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी

2. प्रजातियों की पहचान की जटिलता

• विभिन्न प्रजातियों की ध्वनियों को मैन्युअल रूप से पहचानना एक समय लेने वाला और श्रमसाध्य कार्य है।
• मानव कान सभी आवृत्तियों और सूक्ष्म ध्वनियों को नहीं सुन सकते हैं।

यूपीएससी लिंक: जैव विविधता, पारिस्थितिकी

3. तकनीकी बुनियादी ढाँचा

• दूरदराज के क्षेत्रों में ध्वनि रिकॉर्डिंग उपकरण स्थापित करना और डेटा एकत्र करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
• बड़े डेटासेट को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी, अवसंरचना

4. सामुदायिक भागीदारी और प्रशिक्षण

• स्वयंसेवकों को ध्वनि रिकॉर्डिंग और प्रजातियों की पहचान के लिए प्रशिक्षित करना आवश्यक है।
• डेटा की गुणवत्ता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए मानकीकृत प्रोटोकॉल का पालन करना महत्वपूर्ण है।

यूपीएससी लिंक: शासन, सामाजिक विकास

चुनौतियाँ — यूपीएससी दृष्टिकोण

आगे की राह

• राष्ट्रीय स्तर पर इकोएकॉस्टिक डेटा संग्रह नेटवर्क का विस्तार करना, जिसमें अधिक राज्य और केंद्र शासित प्रदेश शामिल हों।
• AI और मशीन लर्निंग मॉडल को भारतीय वन्यजीव ध्वनियों के विशिष्ट पैटर्न को पहचानने के लिए और अधिक परिष्कृत करना।
• स्कूलों और कॉलेजों में पर्यावरण शिक्षा के हिस्से के रूप में इकोएकॉस्टिक्स और नागरिक विज्ञान (Citizen Science) को बढ़ावा देना।
• जैव विविधता हॉटस्पॉट और लुप्तप्राय प्रजातियों के आवासों पर विशेष ध्यान केंद्रित करते हुए गहन ध्वनि निगरानी कार्यक्रम शुरू करना।
• वन्यजीव संरक्षण और पर्यावरण मंत्रालय के साथ सहयोग कर इस डेटासेट को नीति निर्माण और प्रबंधन निर्णयों में एकीकृत करना।
• अंतर्राष्ट्रीय अनुसंधान संगठनों और डेटासेट के साथ सहयोग कर वैश्विक जैव विविधता निगरानी प्रयासों में योगदान देना।
• डेटासेट को नियमित रूप से अद्यतन (update) करना और नई प्रजातियों तथा भौगोलिक क्षेत्रों को इसमें शामिल करना।
• ध्वनि प्रदूषण (Noise Pollution) के प्रभावों का अध्ययन करने के लिए इकोएकॉस्टिक डेटा का उपयोग करना।

यूपीएससी मूल्य-संवर्धन

प्रारंभिक अभ्यास प्रश्न

Q1. निम्नलिखित कथनों पर विचार कीजिए:
1. भारत का पहला ओपन-एक्सेस, क्राउडसोर्स्ड इकोअकॉस्टिक डेटासेट 518 प्रजातियों के ध्वनि रिकॉर्डिंग को शामिल करता है।
2. यह डेटासेट भारत के सभी 28 राज्यों और 8 केंद्र शासित प्रदेशों से ध्वनि रिकॉर्डिंग एकत्र करता है।
3. इकोअकॉस्टिक्स का उपयोग केवल पक्षियों की पहचान के लिए किया जाता है और यह अन्य वन्यजीवों के लिए प्रभावी नहीं है।
उपर्युक्त कथनों में से कितने सही हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. केवल तीन
4. कोई नहीं

उत्तर: केवल एक — कथन 1 सही है क्योंकि डेटासेट में 518 प्रजातियों की ध्वनि रिकॉर्डिंग शामिल है। कथन 2 गलत है क्योंकि डेटासेट 25 राज्यों और केंद्र शासित प्रदेशों से रिकॉर्डिंग एकत्र करता है, न कि सभी 28 राज्यों और 8 केंद्र शासित प्रदेशों से। कथन 3 गलत है क्योंकि इकोअकॉस्टिक्स का उपयोग पक्षियों, कीड़ों, मेंढकों, चमगादड़ों, सरीसृपों और समुद्री जानवरों सहित विभिन्न वन्यजीवों की पहचान के लिए किया जाता है।

Q2. पारिस्थितिक ध्वनिकी (Ecoacoustics) के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन-सा कथन सबसे सटीक रूप से इसके महत्व का वर्णन करता है?

1. यह केवल मानव कान द्वारा सुनी जा सकने वाली ध्वनियों का अध्ययन करता है।
2. यह किसी पारिस्थितिकी तंत्र में प्रजातियों की उपस्थिति और स्वास्थ्य की निगरानी के लिए ध्वनि रिकॉर्डिंग का उपयोग करता है।
3. यह केवल शहरी क्षेत्रों में ध्वनि प्रदूषण के स्तर का विश्लेषण करता है।
4. यह विशेष रूप से समुद्री जानवरों के संचार पैटर्न का अध्ययन करता है।

उत्तर: यह किसी पारिस्थितिकी तंत्र में प्रजातियों की उपस्थिति और स्वास्थ्य की निगरानी के लिए ध्वनि रिकॉर्डिंग का उपयोग करता है। — पारिस्थितिक ध्वनिकी किसी पारिस्थितिकी तंत्र में प्रजातियों की उपस्थिति, व्यवहार और स्वास्थ्य की निगरानी के लिए ध्वनि रिकॉर्डिंग का उपयोग करने का वैज्ञानिक अध्ययन है। यह मानव कान से परे आवृत्तियों को भी कैप्चर कर सकता है।

मुख्य अभ्यास प्रश्न

✍ पारिस्थितिक ध्वनिकी (Ecoacoustics) क्या है और भारत में जैव विविधता निगरानी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के साथ इसके अनुप्रयोगों पर चर्चा कीजिए। वन्यजीव संरक्षण के लिए इस उभरती हुई तकनीक की क्षमता का भी मूल्यांकन कीजिए। (15 Marks)

रूपरेखा: मॉडल-उत्तर संरचना:
1. **परिचय:** पारिस्थितिक ध्वनिकी (Ecoacoustics) को परिभाषित करें – यह कैसे ध्वनि रिकॉर्डिंग का उपयोग करके पारिस्थितिकी तंत्र का अध्ययन करता है।
2. **भारत में अनुप्रयोग:**
* हाल ही में विकसित भारत के पहले ओपन-एक्सेस, क्राउडसोर्स्ड इकोअकॉस्टिक डेटासेट का उल्लेख करें।
* यह डेटासेट कैसे भारतीय वन्यजीवों की पहचान में AI मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करेगा।
* पारंपरिक दृश्य-आधारित सर्वेक्षणों की सीमाओं पर प्रकाश डालें और ध्वनि रिकॉर्डिंग कैसे अधिक व्यापक डेटा प्रदान करती है (जैसे, घने जंगल, मानव कान से परे आवृत्तियाँ)।
* प्रजातियों की पहचान (जैसे पक्षी, कीड़े, मेंढक, बाघ की आवाज़) और उनके व्यवहार का अध्ययन।
3. **AI की भूमिका:**
* डीप लर्निंग मॉडल (जैसे BirdNET, Perch) कैसे मैन्युअल विश्लेषण के कठिन कार्य को सरल बनाते हैं।
* AI-आधारित मॉडल के लिए भारत-विशिष्ट डेटा की आवश्यकता, क्योंकि ‘ग्लोबल नॉर्थ’ के डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में खराब प्रदर्शन करते हैं।
* गैर-आक्रामक निगरानी के लाभ।
4. **वन्यजीव संरक्षण के लिए क्षमता:**
* आवास परिवर्तनों (वन कटाई, संरक्षण प्रयासों) की निगरानी।
* लुप्तप्राय प्रजातियों की उपस्थिति और संख्या का पता लगाना।
* जलवायु परिवर्तन के प्रभावों का आकलन।
* नागरिक विज्ञान (Crowdsourcing) और सामुदायिक भागीदारी को बढ़ावा देना।
* नीति-निर्माण और संरक्षण रणनीतियों के लिए साक्ष्य-आधारित डेटा प्रदान करना।
5. **निष्कर्ष:** भारत में जैव विविधता संरक्षण और पारिस्थितिकी तंत्र स्वास्थ्य के लिए इस तकनीक के भविष्य की संभावनाओं को संक्षेप में प्रस्तुत करें।

स्रोत: The Indian Express

शैक्षिक उद्देश्य हेतु AanyaAi द्वारा जनित।

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