Automated acoustic classifiers provide insights into calling patterns of cicadas in tropical Australia
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डीप-लर्निंग मॉडल BirdNET उष्णकटिबंधीय ऑस्ट्रेलिया में पांच सियाका (cicada) प्रजातियों का पता लगाने और उनकी निगरानी करने को प्रभावी ढंग से स्वचालित कर सकता है, जो उच्च सटीकता प्राप्त करता है और 15 महीने की अवधि में उनके पुकारने के पैटर्न के बारे में पारिस्थितिक रूप से सुसंगत अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों के विशाल, धूप से सराबोर परिदृश्यों में, हवा अक्सर कीटों की आवाज़ों से गूँजती रहती है। इनमें सबसे तेज़ और निरंतर गूँजने वाले जीव सिंकाडा (cicadas) हैं, जो कुछ ही महीनों के लिए गाने के लिए बाहर निकलने से पहले वर्षों तक ज़मीन के नीचे बिताते हैं। वैज्ञानिकों के लिए, इन कीटों को सुनना केवल एक श्रवण अनुभव नहीं है; यह एक पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य को समझने का एक महत्वपूर्ण तरीका है। कीट प्रकृति में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जैसे परागणकर्ता, भोजन के स्रोत और पुनर्चक्रणकर्ता के रूप में, फिर भी उनकी आबादी दुनिया भर में घट रही है। उन्हें बचाने के लिए, शोधकर्ताओं को यह जानना आवश्यक है कि वे कहाँ हैं, कब सक्रिय हैं, और उनकी संख्या कितनी है। पारंपरिक रूप से, इन जीवों को गिनना एक धीमा और श्रमसाध्य कार्य रहा है। वैज्ञानिकों को झाड़ियों के बीच पैदल चलना पड़ता था, ध्यान से सुनना पड़ता था, और प्रत्येक प्रजाति को उसके गीत से मैन्युअल रूप से पहचानना पड़ता था, जो एक ऐसी प्रक्रिया है जिसे बड़े पैमाने पर लागू करना कठिन है और जिसमें चूक होने की संभावना अधिक होती है। हालाँकि, एक नया उपकरण इस खेल को बदल रहा है: स्वचालित श्रवण उपकरण जो दिन-रात ध्वनि-दृश्य (soundscape) को रिकॉर्ड करते हैं, जिन्हें ऐसे कंप्यूटर प्रोग्रामों के साथ जोड़ा गया है जो विशिष्ट कीटों की पुकार को पहचानना सीख सकते हैं, जिससे बड़े पैमाने पर जैव विविधता की निगरानी करने का एक तरीका मिलता है।
ऑस्ट्रेलिया के उत्तरी क्वींसलैंड के उष्णकटिबंधीय सवाना में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस तकनीक का परीक्षण किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या एक कंप्यूटर प्रोग्राम, जिसे मूल रूप से पक्षियों के गीतों को पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया था, को पांच अलग-अलग सिंकाडा प्रजातियों की पुकारों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। इन कीटों में, जिनमें लेसर ब्लैडर (lesser bladder), ईस्टर्न रैटलर (eastern rattler), कोरोबोरी सिकाडा (corroboree cicada), नॉर्दर्न डबल-ड्रमर (northern double-drummer), और फेरी डस्ट स्क्वॉकर (fairy dust squawker) शामिल हैं, एक जटिल ध्वनिक वातावरण में रहते हैं जो हवा, बारिश और अन्य जानवरों के गीतों से भरा होता है। शोधकर्ताओं ने इस क्षेत्र में अठारह रिकॉर्डिंग स्टेशन स्थापित किए, जिन्होंने पंद्रह महीनों तक निरंतर ध्वनि कैप्चर की। इसके परिणामस्वरूप लगभग चौबीस हजार घंटों की रिकॉर्डिंग वाला एक विशाल ऑडियो पुस्तकालय तैयार हुआ। इस टेप के हर मिनट को सुनने के बजाय, टीम ने रिकॉर्डिंग को स्कैन करने के लिए एक डीप-लर्निंग सिस्टम का उपयोग किया। उन्होंने कंप्यूटर को कुछ स्पष्ट उदाहरण पुकारों का उपयोग करके सिखाया कि प्रत्येक पाँच सिंकाडा प्रजातियों की आवाज़ कैसी होती है, और फिर सिस्टम को हजारों घंटों की फील्ड रिकॉर्डिंग में मिलान खोजने के लिए छोड़ दिया।
परिणामों ने दिखाया कि कंप्यूटर इस काम में उल्लेखनीय रूप से अच्छा था। सिस्टम ने उच्च सटीकता के साथ सभी पांच सिंकाडा प्रजातियों की पुकारों की पहचान सफलतापूर्वक की, और उन्हें पृष्ठभूमि के शोर और अन्य कीटों के गीतों से अलग किया। शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रोग्राम वास्तविक सिकाडा कॉल और गलत अलार्म के बीच अंतर करने में विश्वसनीय था, भले ही ध्वनियाँ आपस में मिली हुई हों। इस सफलता का अर्थ था कि अब वे डेटा को देखकर यह देख सकते थे कि ये कीट वास्तव में कब और कहाँ गा रहे थे। उन्होंने पाया कि प्रत्येक प्रजाति का अपना अनूठा कार्यक्रम था। ईस्टर्न रैटलर और कोरोबोरी सिकाडा दिन के समय सक्रिय थे, जिसमें ईस्टर्न रैटलर मध्य-सुबह में एक तेज़ कोरस (chorus) बनाने की ओर बढ़ता है और कोरोबोरी सिकाडा सुबह जल्दी से लेकर शाम तक लगातार गाता रहता है। नॉर्दर्न डबल-ड्रमर का पैटर्न अधिक जटिल था, जो सुबह गाता है, फिर एक ब्रेक लेता है, और फिर दोपहर और शाम को फिर से गाता है। इसके विपरीत, लेसर ब्लैडर सिकाडा मुख्य रूप से एक शाम का गायक था, जो सूर्यास्त के समय पुकारता था, जबकि फेरी डस्ट स्क्वॉकर दिन के दौरान सक्रिय था लेकिन गोधूलि बेला से पहले रुक जाता था।
शायद सबसे आश्चर्यजनक खोज यह थी कि खराब मौसम होने पर इन कीटों का व्यवहार कैसा रहता है। जबकि अक्सर यह माना जाता है कि बारिश होने पर कीट गाना बंद कर देते हैं, स्वचालित डिटेक्टरों ने दिखाया कि ये सिकाडा हल्की, मध्यम और भारी बारिश के दौरान भी पुकारते रहे। वास्तव में, शोधकर्ताओं ने नोट किया कि बारिश तीव्र होने पर कोरस कभी-कभी और भी तेज़ होता प्रतीत होता था। यह सुझाव देता है कि इन कीटों को सुनने के लिए बारिश से बचना वैज्ञानिकों को गतिविधि के एक महत्वपूर्ण हिस्से को मिस करने का कारण बन सकता है। अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि सिकाडा एक-दूसरे के साथ गाने के समय का सख्ती से परहेज नहीं करते हैं, भले ही उनके गीत आपस में टकरा रहे हों। भ्रम से बचने के लिए बारी-बारी से गाने के बजाय, वे अपनी आवाज़ के पिच और संरचना के अंतर पर निर्भर करते हैं ताकि उन्हें सुना जा सके। यह खोज इस विचार को चुनौती देती है कि कीट हमेशा हस्तक्षेप से बचने के लिए अपने गायन के समय को अलग रखते हैं, बल्कि यह दिखाती है कि वे ध्वनिक स्थान को प्रभावी ढंग से साझा कर सकते हैं।
यह सिद्ध करके कि स्वचालित प्रणालियाँ जंगली जीवन में इन कीटों को सटीक रूप से ट्रैक कर सकती हैं, यह अध्ययन जैव विविधता की निगरानी करने का एक शक्तिशाली नया तरीका प्रदान करता है। उपयोग की गई विधि कुशल थी, जिसमें पारंपरिक सर्वेक्षणों की तुलना में बहुत कम मानव समय की आवश्यकता थी, जबकि लंबे समय तक कीट जीवन की विस्तृत तस्वीर प्रदान की गई। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह तकनीक उष्णकटिबंधीय सवाना की जटिल ध्वनियों में भी अच्छी तरह से काम करती है, जहाँ कई अलग-अलग प्रजातियाँ एक साथ गाती हैं। यह दृष्टिकोण वैज्ञानिकों को उस स्तर पर डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है जो पहले असंभव था, जिससे कीट आबादी में हो रहे परिवर्तनों के बारे में स्पष्ट समझ विकसित करने में मदद मिलती है। जैसे-जैसे दुनिया कीट विविधता के नुकसान का सामना कर रही है, जंगल को सुनने और उसके गायकों को स्वचालित रूप से गिनने के लिए एक उपकरण होना, इन आवश्यक जीवों और उनके द्वारा समर्थित पारिस्थितिकी तंत्रों पर नज़र रखने का एक महत्वपूर्ण तरीका प्रदान करता है।
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