मशीन-लर्निंग से टाइगर और लेपर्ड की पहचान होगी आसान, वेस्ट सैंपल से मिली सटीक रिपोर्ट
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चर्चा में क्यों
शोधकर्ताओं ने कचरे के नमूनों से बाघ और तेंदुए की प्रजातियों की पहचान करने के लिए मशीन-लर्निंग (Machine-learning) का उपयोग किया और इस पर एक अध्ययन 'जर्नल ऑफ केमिकल इकोलॉजी' (Journal of Chemical Ecology) में प्रकाशित किया।
पृष्ठभूमि
नेशनल सेंटर फॉर बायोलॉजिकल साइंसेज, अहमदाबाद यूनिवर्सिटी और डेनिश एकेडमी ऑफ टेक्निकल साइंसेज की एक टीम ने मूत्र के नमूनों के लिए 79% और स्कैट (scat) नमूनों के लिए 75% सटीकता हासिल की है। इस अध्ययन में प्रजातियों और शारीरिक विशेषताओं की पहचान करने के लिए वालेंटाइल ऑर्गेनिक कंपाउंड्स (volatile organic compounds) का विश्लेषण किया गया।
प्रीलिम्स के लिए तथ्य
- विज्ञान-तकनीकटाइगर और लेपर्ड के वेस्ट (waste) में मौजूद वोलाटाइल ऑर्गेनिक कंपाउंड्स (volatile organic compounds) का विश्लेषण करने के लिए मशीन-लर्निंग का उपयोग किया गया।
- तथ्यइस अध्ययन में यूरिन सैंपल्स (urine samples) के लिए 79% और स्कैट सैंपल्स (scat samples) के लिए 75% सटीकता (accuracy) हासिल की गई।
- संस्थाइस रिसर्च में नेशनल सेंटर फॉर बायोलॉजिकल साइंसेज (National Centre for Biological Sciences), अहमदाबाद यूनिवर्सिटी और डेनिश एकेडमी ऑफ टेक्निकल साइंसेज (Danish Academy of Technical Sciences) शामिल थे।
मेन्स के लिए
प्रश्न: भारत में वन्यजीव संरक्षण और लुप्तप्राय प्रजातियों की निगरानी में मशीन लर्निंग और रासायनिक विश्लेषण किस प्रकार सहायक हो सकते हैं, इस पर चर्चा कीजिए।
उत्तर के आयाम
- डेटा-आधारित संरक्षण: दुर्लभ शिकारियों की नॉन-इनवेसिव मॉनिटरिंग के लिए वोलाटाइल ऑर्गेनिक कंपाउंड्स का इस्तेमाल
- तकनीकी एकीकरण: घने आवासों में पारंपरिक फिजिकल ट्रैकिंग की सीमाओं को दूर करने के लिए AI का इस्तेमाल
मुख्य शब्द: मशीन लर्निंग · वोलाटाइल ऑर्गेनिक कंपाउंड्स · वन्यजीव संरक्षण · नॉन-इनवेसिव मॉनिटरिंग · बायोडायवर्सिटी टेक
पर्यावरण एवं पारिस्थितिकी पर और नोट्स
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यह नोट सत्यधीश के समाचार फ़ीड से स्वचालित रूप से तैयार किया गया है और यूपीएससी सीएसई पाठ्यक्रम से जुड़ा है। उत्तर में उपयोग करने से पहले तथ्यों का मूल रिपोर्ट या पीआईबी से मिलान करें।