विदेश की खबरें | युद्धकालीन विनाश पर नजर रखना सीख रही हैं मशीनें

बार्सिलोना, 27 अप्रैल (360इंफो) उपग्रह तस्वीरों का एक नया स्वचालित विश्लेषण मानवीय सहायता के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हुए संघर्ष क्षेत्रों में इमारतों के विनाश की सीमा को प्रकट कर सकता है।

हाल के हफ्तों में यूक्रेन से जो चौंकाने वाली तस्वीरें सामने आई हैं, उनमें से एक है गोलाबारी में नागरिकों के जीवन की बर्बादी। टूटे हुए भवन, उनके सामान- माइक्रोवेव, जूते, कुशन आदि- सड़कों पर बिखरा कीचड़, मलबे का ढेर।

युद्ध के दौरान इमारतों को नष्ट करना हिंसा का एक रूप है जो विशेष रूप से नागरिकों के लिए हानिकारक है। आक्रमणकारियों द्वारा आबादी को विस्थापित करने की रणनीति के रूप में इसका उपयोग किया जाता है, यह जीवन के नुकसान से परे जबरदस्त मानवीय पीड़ा के लिए जिम्मेदार है। रेड क्रॉस ने चेतावनी दी है कि बड़े पैमाने पर शहरी विनाश का स्वास्थ्य पर नाटकीय प्रभाव पड़ता है, क्योंकि इसमें अक्सर पानी और बिजली की आपूर्ति को निशाना बनाने के साथ ही अस्पतालों को नष्ट करना शामिल होता है।

युद्ध क्षेत्रों में विनाश पर विश्वसनीय और अद्यतन आंकड़ा मानवीय राहत प्रयासों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह मानवाधिकारों की निगरानी, पुनर्निर्माण की पहल और मीडिया रिपोर्टिंग के साथ-साथ शोधकर्ताओं द्वारा हिंसक संघर्ष के अध्ययन के लिहाज से भी अहम है।

जैसे-जैसे उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह तस्वीरें अधिक आसानी से उपलब्ध हो रही हैं, छवियों की निगरानी साप्ताहिक या दैनिक रूप से इमारतों के विनाश के लिए की जा सकती है। साथ ही, मशीन लर्निंग में हालिया प्रगति ने इन तस्वीरों से जानकारी निकालने के लिए परिष्कृत उपकरण प्रदान किए हैं।

हाल के अनुसंधान ने एक ऐसे उपकरण का प्रदर्शन किया है जो गोलाबारी से नष्ट हुई इमारतों की पहचान करने के लिए स्वचालित रूप से उपग्रह से प्राप्त तस्वीरों का विश्लेषण करता है। यह विधि मौजूदा अत्याधुनिक कंप्यूटर-दृष्टि विधियों को इमारतों पर नष्ट या ठीक होने के विवरण को और बेहतर बनाने की एक नई रणनीति के साथ जोड़ती है। प्रसंस्करण के एक अतिरिक्त चरण के बाद यह वर्गीकरण करने वाले के प्रदर्शन को बेहतर बनाती है।

इस तरह के कार्य के लिए मानक दृष्टिकोण कुछ ऐसा है जिसे कुंडलीकृत संजाल तंत्र (सीएनएन) के रूप में जाना जाता है। इनसे बड़े पैमाने पर दृश्य छवि वर्गीकरण में अभूतपूर्व सफलता हासिल हुई है, जिसमें सटीकता दर इंसानों को पछाड़ रही है।

नई पद्धति ने सीएनएन को उपग्रह चित्रों में तोपखाने और बमबारी से विनाश की विशेषताओं को खोजने के लिए प्रशिक्षित किया - उदाहरण के लिए, ढह गई इमारतों से मलबा या बम क्रेटर (बम के धमाके से होने वाला गड्ढा) की उपस्थिति। शोधकर्ताओं ने अलेप्पो सहित छह सीरियाई शहरों पर अवधारणा का परीक्षण किया, जिसे 2012-16 के गृह युद्ध के दौरान काफी नुकसान हुआ था।

यहां तक कि भारी बमबारी वाले शहरों में, बरकरार इमारतों की तुलना में नष्ट इमारतों का प्रतिशत कम है। इसका मतलब यह है कि थोड़ी सी भी गलती का नतीजा अस्वीकार्य झूठी-सकारात्मक भविष्यवाणी होगी। इससे मिला आंकड़ा सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए बेकार साबित होगा।

भारी बमबारी वाले अलेप्पो में, आबादी वाले क्षेत्रों की सभी छवियों में से केवल 2.8 प्रतिशत में एक इमारत थी जिसे सितंबर 2016 में ‘यूएन ऑपरेशनल सैटेलाइट एप्लीकेशन प्रोग्राम’ (यूएनओएसएटी) द्वारा नष्ट के रूप में वर्गीकृत किया गया था।

कंप्यूटर के प्रशिक्षण डेटासेट का विस्तार करने के लिए, अनुसंधान में समय-समय पर ली गई छवियों की एक श्रृंखला का उपयोग किया गया। इससे त्रुटि दर में कमी आई, हालांकि इसने वनस्पति या गैर-युद्ध से संबंधित भवन विध्वंस में मौसमी परिवर्तन के कारण उपजी जटिलताओं को बढ़ाया। इसके बाद शोधकर्ताओं ने अन्य बमबारी वाले सीरियाई शहरों की छवियों पर अच्छे परिणामों के साथ उपकरण का परीक्षण किया।

संयुक्त राष्ट्र, विश्व बैंक और एमनेस्टी इंटरनेशनल जैसे संगठन वर्तमान में नुकसान-आकलन मामले के अध्ययन के लिए उपग्रह छवियों को वर्गीकृत करने के लिए मनुष्यों का उपयोग करते हैं। हिंसक संघर्ष का अध्ययन करने वाले शिक्षाविद अक्सर समाचार संगठनों पर भरोसा करते हैं, जो स्वयं प्रत्यक्षदर्शी के बयानों पर भरोसा करते हैं। ये सभी विधियां धीमी हैं और पूर्वाग्रह के अधीन हैं।

उपग्रह तस्वीरों के साथ उपयोग के लिए एक स्वचालित भवन-क्षति वर्गीकरण, जिसमें असंतुलित नमूनों में झूठी सकारात्मकता की दर कम है और वास्तविक समय के करीब जमीन पर विनाश पर नजर करने की अनुमति देता है, इसलिए अंतरराष्ट्रीय समुदाय और अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए अत्यंत मूल्यवान हो सकता है। शोधकर्ताओं का आकलन है कि सीरियाई शहरों से मिली छवियों की इंसानों द्वारा छंटाई व वर्गीकरण की लागत 200,000 अमरीकी डॉलर होगी।

ऐसा उपकरण इंसानों के साथ भी काम कर सकता है। मानव वर्गीकरण के लिए सबसे उल्लेखनीय छवियों को रेखांकित करने के लिये बड़ी संख्या में तस्वीरों को पहले इस तंत्र से गुजाकर उनकी छंटाई की जा सकती है। मनुष्यों द्वारा अधिक प्रशिक्षण और जांच से भी कंप्यूटर की भविष्यवाणियों में सुधार हो सकता है।

संघर्ष की निगरानी से सशस्त्र हिंसा में कमी आती है, जिससे पता चलता है कि निगरानी उपकरण अधिक शांति के लिए एक माध्यम हो सकता है। हालांकि, कभी-कभी वास्तविकता इसके उलट भी रही है : हिंसा बढ़ी, क्योंकि कोई देख रहा था।

इमारत के विनाश का उपयोग क्योंकि अक्सर लोगों के बड़े पैमाने पर विस्थापन के लिए किया जाता है, अत्याचारों और विनाश के बारे में जानकारी से हमलावरों को आबादी को विस्थापित करने में मदद मिल सकती है। अगर हमलावरों को इन अत्याचारों की निगरानी से जुड़े नतीजों का डर नहीं है, तो निगरानी की वजह से हिंसा बढ़ भी सकती है। ऐसी स्थिति में गुप्त निगरानी का इस्तेमाल किया जा सकता है।

जैसे-जैसे उपग्रह छवियों की गुणवत्ता और रिज़ॉल्यूशन में सुधार होता है, संघर्ष के समय में इमारत के विनाश को स्वचालित रूप से प्रकट करने के लिए एक कंप्यूटर निगरानी उपकरण की विश्वसनीयता में वृद्धि की उम्मीद की जा सकती है। कम लागत वाली, स्वचालित निगरानी शहरी विनाश के दीर्घकालिक, सुरक्षित मूल्यांकन और युद्ध में शहरों के निर्दोष नागरिकों पर इसके प्रभाव के आकलन की संभावना प्रदान करती है।

360इंफो.ओआरजी

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