डीप लर्निंग ने अमेज़न वनाग्नि पहचान की सटीकता को 93% तक बढ़ाया

Universidade Federal do Amazonas-आधारित शोध टीम ने एक आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) मॉडल विकसित किया है जो उपग्रह इमेजरी और डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके अमेज़न वर्षावन में वनाग्नि का उच्च सफलता दर के साथ पता लगाता है।

“वनाग्नि का पता लगाना और उसका जवाब देना इन महत्वपूर्ण पारिस्थितिक तंत्रों के नाजुक पारिस्थितिक संतुलन को संरक्षित करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, और इस अमेज़न क्षेत्र का भविष्य निर्णायक तेज़ कार्रवाई पर निर्भर करता है।”

– प्रमुख लेखक प्रोफेसर सिंटिया एलेउटेरियो, Universidade Federal do Amazonas के

जबकि आज अमेज़न में निगरानी अभी भी वास्तविक समय डेटा के साथ प्रदान की जाती है, इसकी रिज़ॉल्यूशन मध्यम है, और छोटे आग के प्रकोप या दूरस्थ क्षेत्रों में विवरण का पता लगाने की क्षमता सीमित है।

इसलिए, मॉडल स्वचालित रूप से वनाग्नि का पता लगाने के लिए एक शक्तिशाली समाधान प्रस्तुत करता है, जिससे उनके विनाशकारी प्रभावों को कम करने में आवश्यक समय में उल्लेखनीय कमी आती है।

प्रकाशित in the International Journal of Remote Sensing, अध्ययन के निष्कर्ष बताते हैं कि मॉडल को अमेज़न वर्षावन की छवियों (जिनमें वनाग्नि हैं और जिनमें नहीं) पर प्रशिक्षित करने पर सफलता दर 93% तक पहुंची। सह-लेखक प्रोफेसर कार्लोस मेंडेस के अनुसार:

“CNN मॉडल एक मूल्यवान जोड़ के रूप में कार्य कर सकता है, जिससे विशिष्ट क्षेत्रों में अधिक विस्तृत विश्लेषण संभव हो सके। वर्तमान सेंसरों की व्यापक समयिक कवरेज को हमारे मॉडल की स्थानिक सटीकता के साथ मिलाकर, हम महत्वपूर्ण पर्यावरण संरक्षण क्षेत्रों में वनाग्नि निगरानी को काफी हद तक सुधार सकते हैं।”

अध्ययन ने नोट किया कि उपग्रह छवियों और एआई का एकीकरण वनाग्नि द्वारा उत्पन्न बढ़ती चुनौतियों का सक्रिय समाधान प्रस्तुत करता है, साथ ही रिमोट सेंसिंग और डीप लर्निंग के क्षेत्र में योगदान देता है।

यह तकनीक विशेष रूप से प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों को सुदृढ़ करने और वनाग्नि प्रतिक्रिया रणनीतियों को सुधारने की संभावना प्रदान करती है, जिससे अमेज़न जैसे महत्वपूर्ण पारिस्थितिक तंत्रों के संरक्षण में सहायता मिलती है। मौजूदा निगरानी प्रणालियों में एकीकरण आसानी से 1 से 3 वर्ष ले सकता है, जो आगे की वैधता और तैनाती प्रयासों पर निर्भर करता है। लेकिन चलिए इस नई तकनीक द्वारा विश्व को प्रदान किए गए प्रगतियों को गहराई से देखते हैं।

पृथ्वी की फेफड़े गंभीर खतरे का सामना कर रहे हैं

अमेज़न वर्षावन एक वैश्विक रूप से महत्वपूर्ण संपत्ति है, जिसमें कई मिलियन पक्षी, कीट, पौधे और अन्य जीवित रूप शामिल हैं। यह दुनिया का सबसे समृद्ध और विविध जैविक भंडार है।

दुनिया भर के लोग इस वर्षावन पर केवल भोजन, पानी, लकड़ी और दवाओं के लिए ही नहीं, बल्कि इसमें संग्रहीत 150-200 अरब टन कार्बन के साथ जलवायु को स्थिर करने में भी निर्भर करते हैं।

अमेज़न वर्षावन ब्राज़ील पर एक मजबूत सामाजिक-पर्यावरणीय और आर्थिक प्रभाव डालता है, जो इस दक्षिण अमेरिकी देश के कुल क्षेत्रफल का लगभग 40% बनाता है। ब्राज़ील के अलावा, यह वर्षावन अन्य आठ दक्षिण अमेरिकी देशों में फैला हुआ है।

जैव विविधता संरक्षण और वैश्विक जलवायु नियमन में इसकी प्रमुख भूमिका को देखते हुए, अमेज़न वर्षावन का पारिस्थितिक महत्व अत्यधिक है।

हालांकि, यह तीव्र वनों की कटाई, अस्थिर भूमि उपयोग प्रथाओं और वनाग्नि के निकटतम खतरे के रूप में एक बढ़ते संकट का सामना कर रहा है।

पिछले आधे शताब्दी में, तापमान में वृद्धि ने इस क्षेत्र में सूखे की तीव्रता को बढ़ा दिया है। चीजें और अधिक बढ़ेंगी, अधिकांश मॉडल 21वीं सदी में अमेज़न वर्षावन में शुष्क मौसम की तीव्रता में वृद्धि की भविष्यवाणी कर रहे हैं। 

यह वृद्धि विकिरण बलों और एयरोसोल उत्पादन में कमी के कारण होती है, जिससे समुद्र सतह तापमान (SST) में असामान्य परिवर्तन होते हैं, और अमेज़न क्षेत्र में वर्षा की मात्रा में उतार-चढ़ाव आता है।

यदि यह नया जलवायु विन्यास पुष्टि हो जाता है, तो अध्ययन ने नोट किया कि वर्षावन एक बढ़ा हुआ प्रणाली बन सकता है जो वनाग्नि के प्रति संवेदनशील हो। यह पृथ्वी के फेफड़ों को बढ़ते वनाग्नि की संख्या के कारण एक बढ़ते खतरे के सामने उजागर करता है। 

इन आगों के पर्यावरणीय प्रभाव केवल क्षेत्रीय सीमाओं तक सीमित नहीं हैं; वे वैश्विक जलवायु पैटर्न और जैव विविधता को भी प्रभावित करते हैं। यह अमेज़न में वनाग्नि का पता लगाने और प्रतिक्रिया देने को महत्वपूर्ण बनाता है। 

इस पर्यावरणीय संकट की निगरानी और समाधान के लिए, उपग्रह इमेजरी के माध्यम से रिमोट सेंसिंग एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभरा है, जो इस महत्वपूर्ण पारिस्थितिक तंत्र के नाजुक संतुलन को संरक्षित करने में मदद करता है।

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तीव्र होते वनाग्नि का गंभीर प्रभाव

राष्ट्रीय अंतरिक्ष अनुसंधान संस्थान (INPE) के टेराब्रासिलिस वेब प्लेटफ़ॉर्म के डेटा के आधार पर, 1999 से 2023 तक जनवरी से जून के बीच वनाग्नि की संख्या कम रही। हालांकि, जुलाई से नवंबर के बीच घटनाओं की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि हुई, फिर दिसंबर में घट गई।

1999 से 2001 के बीच पूरे वर्ष में वनाग्नि की घटनाओं की संख्या कम थी। 2002 से वनाग्नि की तीव्रता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई, जो 2005 में स्थानीय अधिकतम पर पहुंची। 

यह कमी 2011 तक बनी रही, जब संख्या में निरंतर वृद्धि शुरू हुई, और यह बढ़ती प्रवृत्ति अभी भी जारी है। पिछले पाँच वर्षों में सबसे अधिक वनाग्नि की घटनाएँ हुईं। 2023 में, अमेज़न में 98,639 वनाग्नि हुए।

अमेज़न वर्षावन ब्राज़ील के बायोम में वनाग्नि का एक महत्वपूर्ण हिस्सा (आधा से अधिक) भी बनता है।

अमेज़न के अलावा, ब्राज़ील में अन्य पारिस्थितिक तंत्र जैसे कि सेराडो, जो सभी वनाग्नि का 26.70% है, साथ ही कातिंगा, अटलांटिक फॉरेस्ट, पैंटानल, और पाम्पास, जिनमें अंतिम दो 2023 में सबसे कम प्रभावित हुए।

इनमें से प्रत्येक पारिस्थितिक तंत्र की अपनी अनूठी प्रजाति विविधता और विशेषताएँ हैं। ये बायोम जलवायु परिवर्तन को कम करने, कार्बन सिंक के रूप में कार्य करने और लुप्तप्राय प्रजातियों की सुरक्षा में महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, वनाग्नि इन सभी पारिस्थितिक तंत्रों को महत्वपूर्ण क्षति पहुँचा रहे हैं। 

स्थान के अनुसार, अमेज़न राज्य में सबसे अधिक वनाग्नि की एकाग्रता लाब्रिया, अपुई, और नोवो अरिपुयाना नगरपालिकाओं में पाई गई, जहाँ सबसे अधिक घटनाएँ दर्ज हुईं।

वनाग्नि अत्यंत हानिकारक होते हैं और कई पहलुओं पर विनाशकारी परिणाम डालते हैं। 

सबसे पहले, यह वनस्पति को नष्ट करता है, जिससे मूल प्रजातियों का अपरिवर्तनीय विनाश हो सकता है। इन वनस्पतियों में से कुछ के अद्वितीय औषधीय गुण होते हैं और वे केवल अमेज़न क्षेत्र में पाए जाते हैं।

वनाग्नि मिट्टी की उर्वरता को भी नुकसान पहुंचाते हैं, जिससे वह बंजर हो जाती है और प्रभावित क्षेत्रों की प्राकृतिक पुनरुद्धार में बाधा आती है। इसके अलावा, वनाग्नि द्वारा उत्पन्न वनों की कटाई ने जल प्रवाह को बढ़ाया, जिससे नदियों का स्तर बढ़ गया। यह वनस्पति आवरण में कमी के कारण है, जो मिट्टी में जल प्रवेश को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है, जिससे वाष्पोत्सर्जन दर घटती है।

फिर जीव-जंतुओं और वनस्पतियों का नुकसान भी समान रूप से चिंताजनक है। वनाग्नि महत्वपूर्ण आवासों को नष्ट करते हैं, जिससे स्थानीय खाद्य श्रृंखला में उल्लेखनीय असंतुलन उत्पन्न होता है। 

वायुमंडल में तीव्र CO2 उत्सर्जन भी ग्रीनहाउस प्रभाव और वैश्विक तापमान को बढ़ाता है। यह वैश्विक जलवायु चुनौतियों को तीव्र करता है और अमेज़न वर्षावन में बड़े आगों को और अधिक बार होने का कारण बनता है।

स्वचालित वनाग्नि पहचान के लिए डीप लर्निंग का उपयोग

समस्या का समाधान करने के लिए, अध्ययन ने एक नई तकनीक, कॉन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), का उपयोग करके क्षेत्र में वनाग्नि को वर्गीकृत किया। 

CNN छवि विश्लेषण और दृश्य पैटर्न पहचान के लिए अनुकूलित एक विशेष उपसमुच्चय है, जो कंप्यूटर विज़न में एक शक्तिशाली उपकरण बन गया है। 

उदाहरण के तौर पर, CNN मॉडल का उपयोग COVID-19 को वर्गीकृत और निदान करने के लिए किया गया था। इसके अलावा, इसका उपयोग छाती के एक्स-रे छवियों से निमोनिया का पता लगाने, बुद्धिमान कचरा पहचान और पुनर्चक्रण, उच्च ऊर्जा भौतिकी में टकराव विश्लेषण, और स्टेम सेल छवियों में कोशिका प्रकार की पहचान के लिए किया गया है।

यह ब्राज़ीलियन अमेज़न में लैंडसैट डेटा का उपयोग करके वनों की कटाई के परिवर्तन का पता लगाने, वनाग्नि पहचान, और अनमैनड एरियल वाहन (UAV) छवियों में वनाग्नि धुएँ का पता लगाने के लिए भी उपयोग किया जा रहा है।

CNN डीप लर्निंग का उपयोग करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग का एक उपसमुच्चय है, जो एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो नए और बढ़ते डेटा के संपर्क में आने पर समय के साथ बेहतर होते जाते हैं।

इस अध्ययन के लिए, शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN) एल्गोरिदम का लाभ उठाया, जो मानव मस्तिष्क के कार्य करने के तरीके की नकल करता है और कंप्यूटेशनल मॉडलों को जटिल पैटर्न को समझने और उन चुनौतियों को हल करने में सक्षम बनाता है जो मानव समझ से परे हो सकती हैं। 

यह कई परतों को क्रमिक रूप से जोड़ता है ताकि ज्ञान को समाहित किया जा सके और प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान बड़े डेटासेट के साथ काम किया जा सके। 

यह तकनीकी संगति सांख्यिकीय प्रक्रियाओं का उपयोग करती है ताकि मशीनें अनुभवात्मक सीखने के माध्यम से वनाग्नि जैसी चीज़ों की पहचान जैसे कार्य कर सकें। 

डीप लर्निंग तकनीकों की बड़ी संभावनाओं का उपयोग करके, नेटवर्क स्वचालित रूप से वनाग्नि का पता लगाने के लिए एक शक्तिशाली समाधान प्रदान करता है। स्वचालित पहचान वनाग्नि के विनाशकारी प्रभावों को कम करने के लिए समय पर प्रतिक्रिया की अनुमति देती है। 

हालिया अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क को विस्तारित करके CNN पर ध्यान केंद्रित किया, जिसे विशेष रूप से पाइथन लाइब्रेरीज़ TensorFlow और Keras के माध्यम से उपयोग किया गया, जो छवियों से फीचर निकालने के लिए कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मॉडल प्रकार है। 

लक्ष्य यह रहा है कि लैंडसैट 8 और लैंडसैट 9 उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके अमेज़न क्षेत्र में वनाग्नि का पता लगाने के लिए CNN को लागू किया जाए।

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उन्नत और स्थानीयकृत दृष्टिकोण से वनाग्नि पहचान

टीम ने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लैंडसैट 8 और लैंडसैट 9 उपग्रहों से प्राप्त छवियों का उपयोग किया। 

इन उपग्रहों में उन्नत उपकरण हैं जो विभिन्न स्पेक्ट्रल बैंड में छवियां कैप्चर करते हैं, जो वनाग्नि की पहचान और वर्गीकरण के लिए आवश्यक हैं। इन उपग्रहों की मल्टीस्पेक्ट्रल और थर्मल क्षमताएं तापमान विसंगतियों की पहचान और वनस्पति प्रकारों तथा जलाए गए क्षेत्रों के बीच अंतर करने में सक्षम बनाती हैं।

इन दोनों उपग्रहों में ऑपरेशनल लैंड इमेजर (OLI) है, जो दृश्यमान, निकट-इन्फ्रारेड (NIR) और शॉर्टवेव इन्फ्रारेड (SWIR) बैंड में छवियां कैप्चर करता है, जो वनस्पति परिवर्तन का पता लगाने में महत्वपूर्ण है।

जलाए गए क्षेत्रों में NIR में परावर्तन कम होता है, जबकि स्वस्थ वनस्पति में परावर्तन अधिक होता है। शॉर्टवेव इन्फ्रारेड (SWIR) बैंड मिट्टी और वनस्पति में नमी का पता लगाने में मदद करते हैं, जिससे आग से प्रभावित क्षेत्रों की पहचान संभव होती है।

इन दोनों उपग्रहों में थर्मल इन्फ्रारेड सेंसर (TIRS) भी है, जो दो थर्मल इन्फ्रारेड बैंड में काम करता है और गर्मी स्रोतों और सतह तापमान पर मूल्यवान डेटा प्रदान करता है। TIRS की स्थानिक रिज़ॉल्यूशन 100 मीटर है, जबकि OLI बैंड की स्थानिक रिज़ॉल्यूशन 30 मीटर है। इस प्रकार, वे वनाग्नि निगरानी के लिए सबसे प्रासंगिक हैं और वनस्पति स्वास्थ्य के अधिक विस्तृत मानचित्रण की अनुमति देते हैं।

टीम ने EarthExplorer से प्राप्त 200 नवीनतम छवियों के डेटासेट का उपयोग करके CNN को प्रशिक्षित किया, जिनमें अमेज़न वर्षावन में वनाग्नि दिखाए गए थे। समान संख्या में बिना वनाग्नि वाली छवियों का भी उपयोग किया गया ताकि संतुलित सीखने का दृष्टिकोण सुनिश्चित हो सके। 

डेटासेट छोटा होने के बावजूद, यह CNN को प्रशिक्षण चरण में 93% सटीकता प्राप्त करने के लिए पर्याप्त था। जब इसे 40 ऐसी छवियों पर परीक्षण किया गया जो प्रशिक्षण में शामिल नहीं थीं, तो मॉडल ने 24 में से 23 वनाग्नि वाली छवियों और सभी 16 बिना वनाग्नि वाली छवियों को सही ढंग से वर्गीकृत किया।

यह अत्यधिक संतोषजनक प्रदर्शन स्तर मॉडल की मजबूती और सामान्यीकरण क्षमताओं को प्रदर्शित करता है।

टीम ने कहा कि यह दृष्टिकोण वनाग्नि पहचान के लिए बड़ी संभावनाएं दर्शाता है और इसे मॉडरेट रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग स्पेक्ट्रोरेडियोमीटर (MODIS) और विज़िबल इन्फ्रारेड इमेजिंग रेडियोमीटर सूट (VIIRS) जैसे स्थापित बड़े पैमाने के निगरानी प्रणालियों के पूरक के रूप में उपयोग किया जा सकता है, जो ब्राज़ील में व्यापक, निरंतर वनाग्नि पहचान के लिए व्यापक रूप से उपयोग होते हैं।

एक अतिरिक्त उपकरण के रूप में, CNN को MODIS और VIIRS के साथ उपयोग करके प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों को सुदृढ़ किया जा सकता है और वनाग्नि प्रतिक्रिया रणनीतियों को बेहतर बनाया जा सकता है।

शोधकर्ताओं ने आगे कहा कि यह कार्यप्रणाली अमेज़न पारिस्थितिकी तंत्र से परे अन्य क्षेत्रों में उपयोग की संभावनाओं के साथ है। यह वास्तव में सक्षम अधिकारियों को ऐसे घटनाओं से लड़ने और उनका प्रबंधन करने में मदद कर सकती है, अध्ययन ने कहा, “वनाग्नि पहचान के लिए एक उन्नत और अधिक स्थानीयकृत दृष्टिकोण प्रदान करती है।”

शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया कि CNN को वनों की कटाई की निगरानी और नियंत्रण में भी खोजा जा सकता है। उनका अगला कदम प्रशिक्षण छवियों की संख्या बढ़ाना है ताकि “एक अधिक मजबूत मॉडल” प्राप्त किया जा सके।

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नवोन्मेषी कंपनी

Palantir Technologies Inc.

अपनी एआई-चालित भू-स्थानिक विश्लेषण और आपदा प्रतिक्रिया समाधान के साथ, Palantir पर्यावरणीय निगरानी और वनाग्नि पहचान में एक मजबूत खिलाड़ी का प्रतिनिधित्व करता है।

2003 में एलेक्स कार्प, पीटर थिएल, स्टीफन कोहेन और जो लोंसडेल द्वारा स्थापित, Palantir गॉथम, फाउंड्री, अपोलो और AIP (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म) के माध्यम से सॉफ़्टवेयर प्रदान करता है। $186.6 बिलियन के मार्केट कैप के साथ, Palantir के शेयर वर्तमान में $81.25 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 5.28% की वृद्धि के साथ। इसका EPS (TTM) 0.19 और P/E (TTM) 421.05 है।

फ़रवरी की शुरुआत में कंपनी ने अपने Q4 2024 वित्तीय परिणामों की घोषणा की, जिसमें $828 मिलियन की राजस्व रिपोर्ट की गई, जो YoY में 36% और QoQ में 14% बढ़ी। ग्राहक संख्या भी YoY में 43% और QoQ में 13% बढ़ी।

Palantir की US राजस्व $558 मिलियन थी, जो YoY में 52% और QoQ में 12% बढ़ी, जिसमें US वाणिज्यिक राजस्व $214 मिलियन था, जो US सरकारी राजस्व $343 मिलियन से अधिक बढ़ा।

इस अवधि के दौरान, कंपनी ने कम से कम $10 मिलियन के 32 सौदे, कम से कम $5 मिलियन के 58 सौदे, और कम से कम $1 मिलियन के 129 सौदे बंद किए। इसने US वाणिज्यिक कुल अनुबंध मूल्य (“TCV”) का रिकॉर्ड $803 मिलियन भी बंद किया, जबकि US वाणिज्यिक शेष सौदा मूल्य (“RDV”) $1.79 बिलियन था।

Palantir ने संचालन से $460 मिलियन नकद और $79 मिलियन GAAP शुद्ध आय की रिपोर्ट की, जबकि इसका GAAP प्रति शेयर आय $0.03 और समायोजित EPS $0.14 था। कंपनी ने वर्ष का अंत $5.2 बिलियन नकद, नकद समकक्ष और अल्पकालिक US ट्रेजरी सिक्योरिटीज़ के साथ किया।

पूरे 2024 में, Palantir की राजस्व $2.87 बिलियन, US राजस्व $1.90 बिलियन, और संचालन से नकद $1.15 बिलियन था। अब, Q1 2025 के लिए, कंपनी अपेक्षा करती है कि राजस्व $858 से $862 मिलियन के बीच होगा और पूर्ण वर्ष 2025 के लिए समायोजित मुक्त नकदी प्रवाह $1.5 से $1.7 बिलियन के बीच होगा।

“हमारे व्यावसायिक परिणाम लगातार आश्चर्यजनक रहे हैं, जो एआई क्रांति के केंद्र में हमारी गहरी स्थिति को दर्शाते हैं। बड़े भाषा मॉडलों के वस्तुकरण के संबंध में हमारे शुरुआती अंतर्दृष्टि सिद्धांत से तथ्य में बदल गई हैं।”

– CEO कार्प

हालिया विकासों के संबंध में, इस महीने की शुरुआत में, Palantir ने US सेना को अपने पहले दो एआई-सक्षम सिस्टम की तैनाती की घोषणा की। Palantir USG CTO आकाश जैन ने इसे US सेना के लिए एक “लीपफ़्रॉग मोमेंट” कहा। कंपनी ने एक साल पहले $178 मिलियन का अनुबंध जीत लिया था, जो रक्षा दिग्गज RTX Corporation (RTX ) , को हराकर, जो Palantir के लिए एक प्रमुख मील का पत्थर है, जो डेटा विश्लेषण सेवाओं के लिए जाना जाता है।

यह समझौता 10 टार्गेटिंग एक्सेस नोड सिस्टम (TITAN) के लिए है जो एआई का उपयोग करके अंतरिक्ष सेंसरों से डेटा एकत्र करते हैं ताकि सैनिकों को बेहतर स्ट्राइक टार्गेटिंग और सटीकता प्राप्त हो सके। एक मोबाइल ग्राउंड स्टेशन के रूप में कार्य करते हुए, ये सिस्टम सैनिकों की युद्ध रणनीति को आगे बढ़ाते हैं। Palantir ने L3Harris (LHX ), Northrop Grumman (NOC ), और Anduril Industries के साथ मिलकर कुछ क्षमताओं को विकसित किया।

इस सप्ताह, Palantir ने अपने एआई इवेंट में भाग लेने वाले नए ग्राहकों की सूची साझा की, जिसमें Walgreens , Heineken, Ripcord, और RaceTrac सहित अन्य को अपने नवीनतम ग्राहकों के रूप में उजागर किया। 

इसने Archer Aviation (ACHR ) के साथ साझेदारी भी की है ताकि अगली पीढ़ी की एयरोस्पेस तकनीकों के भविष्य के लिए एआई बुनियाद बनाई जा सके और अपने विमान निर्माण क्षमताओं को स्केल किया जा सके। योजना है कि AIP और Foundry का उपयोग करके एआई द्वारा सॉफ़्टवेयर विकसित किया जाए ताकि एयर ट्रैफ़िक कंट्रोल, मार्ग योजना और मूवमेंट कंट्रोल जैसी एयरोस्पेस प्रणालियों को आगे बढ़ाया जा सके।

“Palantir की Archer के साथ साझेदारी उड़ान के भविष्य को पुनः परिभाषित कर रही है, इसे न केवल अधिक कुशल बल्कि अधिक सुलभ बना रही है,” कार्प ने कहा, यह जोड़ते हुए कि यह एकीकरण “कुशलता, सुरक्षा और स्थिरता में एक परिवर्तनकारी छलांग के लिए मंच तैयार करता है।”

Palantir Technologies Inc. पर नवीनतम

निष्कर्ष

अमेज़न, अपनी समृद्ध जैव विविधता और विस्तृत संसाधनों के साथ, वैश्विक आर्थिक परिदृश्य में योगदान देता है। इसलिए, इन क्षेत्रों का संरक्षण और सतत प्रबंधन न केवल ब्राज़ील के लिए लाभकारी है बल्कि हमारे पूरे ग्रह के स्वास्थ्य के लिए भी महत्वपूर्ण है।

हालांकि, अमेज़न वर्षावन को वनाग्नि के खतरे का सामना करना पड़ रहा है, जो उसकी स्थिरता के लिए एक गंभीर चुनौती पेश करता है। इसका मतलब है कि इस क्षेत्र का भविष्य निर्णायक, तेज़ कार्रवाई पर निर्भर करता है। 

यहाँ, डीप लर्निंग-आधारित वनाग्नि पहचान मॉडल इस संकट को संबोधित करने में एक प्रमुख प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। 93% सटीकता दर हासिल करके, मॉडल प्रारंभिक पहचान और तेज़ प्रतिक्रिया के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है, जो विनाशकारी पर्यावरणीय क्षति को रोकने और अमेज़न वर्षावन के दीर्घकालिक स्वास्थ्य और स्थिरता को बनाए रखने में मदद कर सकता है।