वन्यजीव संरक्षण तकनीक के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति के रूप में, माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं का उपयोग अफ्रीका के संकटग्रस्त जिराफों को विलुप्त होने से बचाने के लिए किया है।
कंपनी की AI for Good लैब ने हाल ही में GIRAFFE (Generalized Image-based Re-Identification using AI for Fauna Feature Extraction) नामक एक अभिनव ओपन-सोर्स टूल पेश किया है, जिसे वाइल्ड नेचर इंस्टीट्यूट के साथ दस वर्षों की साझेदारी में विकसित किया गया है। यह तकनीक कंप्यूटर विजन का उपयोग कर प्रत्येक जिराफ की विशिष्ट धब्बेदार आकृतियों के आधार पर उनकी पहचान करती है—यह विशेषता पहली बार 1956 में कनाडाई वैज्ञानिक डॉ. ऐनी इनिस डैग द्वारा दर्ज की गई थी।
इस पहल की तात्कालिकता स्पष्ट है: तंजानिया में जिराफों की आबादी पिछले 30 वर्षों में 50% से अधिक घट चुकी है, जिसमें वयस्क मादाओं को विशेष रूप से शिकारी निशाना बनाते हैं। पारंपरिक निगरानी विधियों में शोधकर्ताओं को हजारों तस्वीरों की painstaking तुलना करनी पड़ती थी, जिससे प्रत्येक जिराफ की पहचान और ट्रैकिंग में अत्यधिक मानवीय श्रम लगता था।
GIRAFFE इस प्रक्रिया को पूरी तरह बदल देता है। यह कैमरा ट्रैप और ड्रोन फुटेज से प्राप्त छवियों का स्वतः विश्लेषण करता है और 90% से अधिक सटीकता के साथ पहचान करता है—सर्वोत्तम परिस्थितियों में यह सटीकता 99% तक पहुंच जाती है। यह प्रणाली एक व्यापक डेटाबेस तैयार करती है, जिससे संरक्षणकर्ता वास्तविक समय में जिराफों की जीवित रहने की दर, प्रवास मार्ग और प्रजनन पैटर्न की निगरानी कर सकते हैं।
"पैटर्न मैचिंग सॉफ्टवेयर और कंप्यूटर विजन ने अब हमें हजारों जिराफों की ट्रैकिंग की सुविधा दी है," वाइल्ड नेचर इंस्टीट्यूट के डेरेक ली और मोनिका बॉन्ड बताते हैं। "हम हर जिराफ की तस्वीर लेते हैं और उन्हें पैटर्न रिकग्निशन सॉफ्टवेयर में डालते हैं, जो हमारे सभी डेटा का आधार बनता है। इससे हम समझ सकते हैं कि वे कहां अच्छा कर रहे हैं, और यदि नहीं कर रहे हैं तो क्यों—और हम प्रभावी संरक्षण उपाय विकसित कर सकते हैं।"
जो कार्य पहले संरक्षण टीमों को कई दिन लगते थे, अब वह कुछ ही मिनटों में हो जाता है। एक सर्वेक्षण में 1,500 से अधिक छवियां आ सकती हैं, जिन्हें GIRAFFE तेज़ी और सटीकता से प्रोसेस करता है, जिससे शोधकर्ता डेटा प्रोसेसिंग के बजाय वास्तविक संरक्षण कार्य पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
महत्वपूर्ण बात यह है कि GIRAFFE की संरचना केवल जिराफों तक सीमित नहीं है—इसे किसी भी ऐसी प्रजाति के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिनकी दृश्य पहचान विशिष्ट हो, जैसे ज़ेब्रा, बाघ या व्हेल शार्क। माइक्रोसॉफ्ट ने इस टूल को ओपन-सोर्स बनाकर और GitHub पर उपलब्ध कराकर यह सुनिश्चित किया है कि दुनियाभर के संरक्षण संगठन अपनी आवश्यकताओं के अनुसार इस तकनीक को लागू और अनुकूलित कर सकें।
यह परियोजना दर्शाती है कि एआई कैसे पर्यावरणीय चुनौतियों का समाधान कर सकता है, और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामाजिक प्रभावों को लेकर उठ रही चिंताओं के बीच एक सशक्त सकारात्मक उदाहरण प्रस्तुत करता है। माइक्रोसॉफ्ट की AI for Good लैब के चीफ डेटा साइंटिस्ट जुआन लाविस्टा फेर्रेस कहते हैं, "हम उत्साहित हैं कि ओपन-सोर्स GIRAFFE परियोजना दुनियाभर के शोधकर्ताओं और संगठनों को वन्यजीव संरक्षण के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करने में मदद कर सकती है।"