कल्पना कीजिए कि आप घने जंगल से गुजर रहे हैं या दूरदराज के द्वीप पर जाल जांच रहे हैं, और अचानक रहस्यमयी पैरों के निशान मिलते हैं जो किसी भी छिपे हुए आक्रमणकारी के हो सकते हैं। वर्षों से, कीट नियंत्रक एक चूहे को दूसरे से अलग करने में संघर्ष करते रहे हैं, जिससे प्रयास व्यर्थ हो जाते हैं और संसाधन बर्बाद होते हैं। लेकिन अगर एक साधारण स्याही पैड और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का थोड़ा सा स्पर्श कोड तोड़ सके? न्यूजीलैंड के वैज्ञानिकों का क्रांतिकारी शोध पेश है जो स्याही वाले पैरों के निशानों का विश्लेषण करके मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहा है, पैसिफिक चूहा और शिप चूहा जैसे दुर्गम कीटों की लगभग पूर्ण सटीकता से पहचान हासिल कर रहा है। यह विज्ञान कथा नहीं, बल्कि वैश्विक जैव सुरक्षा के लिए गेम-चेंजर है, और यह अभी हो रहा है।
आक्रामक चूहों की छिपी चुनौती
दुनिया भर के पारिस्थितिक तंत्रों में आक्रामक कृंतक, विशेष रूप से चूहे, तबाही मचाते हैं। न्यूजीलैंड में ही, पैसिफिक चूहा (रैटस एक्सुलांस) और शिप चूहा (रैटस रैटस) जैसी प्रजातियां देशी पक्षियों, बीजों और कीटों को नष्ट कर देती हैं, जैव विविधता और कृषि को खतरे में डालती हैं। पारंपरिक निगरानी ट्रैकिंग टनलों पर निर्भर करती है, जो कम-तकनीकी सेटअप हैं जहां जानवर स्याही पैड पर कदम रखते हैं और कागज कार्डों पर निशान छोड़ते हैं। ये “स्याही वाले पैरों के निशान” सस्ते और गैर-आक्रामक हैं, लेकिन समस्या यह है: दोनों चूहा प्रजातियां लगभग समान दिखती हैं, यहां तक कि विशेषज्ञों को भी। गलत पहचान का मतलब गलत चारा या जाल लगाना हो सकता है, जिससे कीट वापस आ जाते हैं और फैलते हैं।
अब प्रवेश करें मशीन लर्निंग में, जो स्वास्थ्य से लेकर स्व-चालित कारों तक क्षेत्रों को बदल रही एआई शक्ति। न्यूजीलैंड के मानााकी व्हेनुआ लैंडकेयर रिसर्च के शोधकर्ताओं ने सोचा: क्या ज्यामितीय विशेषताओं पर प्रशिक्षित एल्गोरिदम उन सूक्ष्म अंतरों को पकड़ सकते हैं जो मनुष्य चूक जाते हैं? उनका उत्तर, जुलाई 2025 में पेस्ट मैनेजमेंट साइंस में प्रकाशित, जोरदार हां है, जिसमें मॉडल फ्रंट पैरों के निशानों के लिए 99% सटीकता हासिल कर रहे हैं।
यह कैसे काम करता है: स्याही से अंतर्दृष्टि तक
विधि सरल लेकिन तकनीकी रूप से परिष्कृत है। वैज्ञानिकों ने मानक ट्रैकिंग टनलों का उपयोग करके हजारों पैरों के निशान एकत्र किए। पैसिफिक चूहों के लिए, उन्होंने उन तटवर्ती द्वीपों से कार्ड स्रोत किए जहां केवल यह छोटी प्रजाति घूमती है। शिप चूहा के निशान द्वीपों और मुख्यभूमि साइटों दोनों से आए, साथ ही नियंत्रित लैब कैप्चर से स्थिरता के लिए। प्रत्येक निशान को उच्च रिज़ॉल्यूशन (600 डीपीआई) पर स्कैन किया गया, फिर ओपनसीवी जैसे पायथन टूल्स से साफ किया गया, स्मज और अप्रासंगिक चिह्न हटाए गए।
अगला, जादू: ज्यामितीय विश्लेषण। सॉफ्टवेयर प्रमुख विशेषताओं को मापता है, जैसे इंटरडिजिटल त्रिभुज का क्षेत्र (अंगुलियों के बीच जगह), पैड आकार, अंगुली दूरी और कोण। ये मेट्रिक्स प्रत्येक प्रजाति के लिए अद्वितीय “फिंगरप्रिंट प्रोफाइल” बनाते हैं। फ्रंट और हिंद पैर अलग-अलग वर्गीकृत किए जाते हैं, साथ ही बाएं और दाएं, आकार संकेतों के आधार पर।
डेटा के 75% पर दो मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित किए गए, बाकी पर परीक्षण, दस-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन के साथ विश्वसनीयता के लिए:
- लीनियर डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (एलडीए): एक सांख्यिकीय क्लासिक जो विशेषताओं के रैखिक संयोजनों को ढूंढता है कक्षाओं को अलग करने के लिए। यह कम अनिश्चितता के साथ उत्कृष्ट रहा, फ्रंट प्रिंट्स के लिए केवल 4% को “शायद” वर्गीकृत करते हुए (पोस्टीरियर प्रोबेबिलिटी 90% से कम)।
- एक्सट्रीम ग्रेडिएंट बूस्टिंग (एक्सजीबूस्ट): एक बूस्टेड ट्री एल्गोरिदम जो जटिल इंटरैक्शंस को संभालता है। यह एलडीए की सटीकता से मेल खाता रहा लेकिन हिंद पैरों के लिए अधिक अनिश्चितताएं चिह्नित कीं (22% तक)।
कुंजी चर? फ्रंट पैरों के लिए, यह केंद्रीय पैड क्षेत्र और अंगुली दूरी के बारे में है। हिंद पैर इंटरडिजिटल पैड आकार और टो पैड 4 की स्थिति पर निर्भर करते हैं। मॉडल न केवल अनुमान लगाते हैं, वे विश्वास स्कोर आउटपुट करते हैं, कठिन मामलों को चिह्नित करते हुए जैसे किशोर शिप चूहे जो वयस्क पैसिफिक की नकल करते हैं।
आश्चर्यजनक परिणाम: 99% सटीकता और वास्तविक दुनिया की जीतें
संख्याएं बहुत कुछ कहती हैं। फ्रंट पैर मॉडल ने 99% सटीकता हासिल की, जबकि हिंद पैर 94% पर पहुंचे। कुल मिलाकर, दोनों एल्गोरिदम ने 90% से अधिक सटीकता हासिल की, जो मानव पर्यवेक्षकों से कहीं आगे है जो समान प्रजातियों पर 30% तक गलती करते हैं। यहां तक कि मिश्रित क्षेत्रों से “अज्ञात” निशानों पर, यह पैसिफिक चूहों की भविष्यवाणी करता है जहां वे दुर्लभ हैं, लक्षित जांच को प्रेरित करता है।
लेकिन यह पूर्ण नहीं है। जनसंख्या विविधताएं (जैसे द्वीप बनाम मुख्यभूमि शिप चूहे) ने इंट्रा-प्रजाति सटीकता को 50-70% तक कम कर दिया, और किशोर जोखिम पैदा करते हैं। फिर भी, अध्ययन उद्धृत करता है: “पैरों के निशान मॉडल चूहा प्रजातियों को अलग करने के लिए विश्वसनीय उपकरण प्रदान करते हैं,” सर्दियों में संग्रह की सिफारिश करते हुए युवा कीटों से बचने के लिए।
क्यों महत्वपूर्ण: जैव सुरक्षा और स्थिरता को बढ़ावा
यह तकनीक केवल शैक्षणिक नहीं, बल्कि कीट प्रबंधन के लिए जीवनरेखा है। न्यूजीलैंड के शिकारी-मुक्त 2050 लक्ष्य में, सटीक निगरानी चूहा-मुक्त द्वीपों पर आक्रमणों का जल्दी पता लगाती है, प्रजाति-विशिष्ट उपकरणों से त्वरित उन्मूलन सक्षम बनाती है जैसे जेनेटिक विष। वैश्विक रूप से, यह अन्य कृंतकों या यहां तक कि कीटों पर स्केल होता है, लागत कम करता है और पर्यावरणीय हानि से व्यापक-उद्देश्य वाले जहरों से।
किसान भी लाभान्वित होते हैं: सटीक आईडी का मतलब कम रासायनिक उपयोग, स्वस्थ मिट्टी और संरक्षित फसलें। कल्पना कीजिए ड्रोन या ऐप्स जो वास्तविक समय अलर्ट के लिए इसे एकीकृत करते हैं, कीट नियंत्रण को भविष्यवाणी युद्ध में बदल देते हैं।
भविष्य: कीट युद्धों में एआई के अगले कदम
जैसे-जैसे मशीन लर्निंग विकसित होती है, वीडियो-ट्रैक किए गए कीटों के लिए कंप्यूटर विजन हाइब्रिड या सत्यापित डेटा साझाकरण के लिए ब्लॉकचेन की अपेक्षा करें। आईयूसीएन जैसे संगठनों के साथ सहयोग इसे विश्व स्तर पर मानकीकृत कर सकते हैं। एक बात स्पष्ट है: स्याही वाले पैरों के निशान प्लस एआई छायाओं को रहस्यमय बना रहे हैं, एक निशान एक समय में।
जानिए कैसे मशीन लर्निंग स्याही वाले पैरों के निशानों का विश्लेषण करके आक्रामक चूहों की 99% सटीकता से पहचान करता है, जो कीट प्रबंधन और जैव सुरक्षा को बदल रहा है। इस नवीन तकनीक के पीछे की विज्ञान सीखें प्रभावी चूहा नियंत्रण के लिए।
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- मूल शोध पत्र: कांग्रेसनल आक्रामक रैटस प्रजातियों की पहचान सुधारने के लिए पैरों के निशानों का भेदभाव (पीएमसी – मुफ्त पूर्ण पाठ)
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- व्यापक संदर्भ: न्यूजीलैंड डिपार्टमेंट ऑफ कंजर्वेशन – कृंतक नियंत्रण
