यह तकनीक शार्क के पृष्ठीय पंखों का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करती है, जो प्रत्येक शार्क के लिए अद्वितीय होते हैं। सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए, शोधकर्ता बेन ह्यूजेस और टिलो बर्गहार्ट ने 240 तस्वीरों के एक डेटा सेट का उपयोग किया। हालाँकि यह अपेक्षाकृत कम मात्रा में डेटा जैसा लग सकता है, लेकिन यह 81 प्रतिशत की सटीकता के साथ काम करता है।
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यह पहली बार नहीं है कि समुद्री जानवरों पर नज़र रखने के लिए ऐसी तकनीक लागू की गई है। कुछ साल पहले, फ्लोरिडा के सेंट पीटर्सबर्ग में एकर्ड कॉलेज के शोधकर्ताओं ने डॉल्फ़िन की पहचान करने के लिए कंप्यूटर विज़न और सिग्नल प्रोसेसिंग तकनीकों का उपयोग किया था उनकी अंतिम रूपरेखा के आधार पर.
उस परियोजना के विपरीत, ह्यूजेस और बर्गहार्ट के काम ने शार्क के पृष्ठीय पंख के एक विशेष खंड की अनूठी आकृति के साथ पंख की रूपरेखा को अपने मुख्य मीट्रिक के रूप में बदलने का विकल्प चुना।
ह्यूजेस ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, "फिन कंटूर के हिस्सों का उपयोग करने के पीछे का विचार व्यक्तिगत पहचान को मजबूत बनाना है।" “वह मजबूती पंखों के आकार में स्थानीय परिवर्तनों की अनुमति देती है, उदाहरण के लिए समय के साथ क्षति के कारण भी जलरेखा अवरोधन के रूप में - जिसका अर्थ है कि जब पंख का हिस्सा देखा नहीं जा सकता क्योंकि यह नीचे है जलरेखा तकनीकी दृष्टिकोण से यह फिन कंटूर पहचान त्रुटियों के लिए भी मजबूत है, जो छवियों से फिन कंटूर को स्वचालित रूप से निकालने के परिणामस्वरूप हो सकता है।
अतीत में, शार्क पर नज़र रखने वाले शोधकर्ता कुछ असाधारण व्यवहार को उजागर करने में सक्षम रहे हैं। उदाहरण के लिए, 2005 में व्हाइट शार्क ट्रस्ट के शोधकर्ताओं ने पाया कि निकोल नाम की एक बड़ी सफेद शार्क नौ महीने की अवधि में दक्षिण अफ्रीका से ऑस्ट्रेलिया तक तैरकर वापस आई। शार्क की बेहतर निगरानी के लिए एआई का उपयोग करने की क्षमता से उम्मीद है कि इस तरह के और अधिक आकर्षक व्यवहार सामने आएंगे।
“इस फिनप्रिंटिंग पहचान प्रणाली का उद्देश्य एक ऑनलाइन अंतर्राष्ट्रीय डेटाबेस बनाना है जो होगा पहले दुनिया भर के सफेद शार्क वैज्ञानिकों के लिए सुलभ, और फिर, दूसरे चरण में, इसे खोलें गैर-वैज्ञानिक,'' माइकल शॉलसेव अवर सीज़ फाउंडेशन के सीईओ ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “[शार्क की पहचान के लिए] डेटाबेस को मैन्युअल रूप से और दृश्य रूप से प्रबंधित करना असंभव हो गया है, जो स्वचालित पहचान के बिना, सैकड़ों हजारों छवियां और हजारों व्यक्ति शामिल हैं प्रणाली। प्रौद्योगिकी अब बहुत प्रभावी पहचान और डेटाबेस प्रबंधन उपकरण की अनुमति देती है जो शोधकर्ताओं के जीवन को अधिक कुशल और प्रभावी बनाएगी।
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