Automated species identification
સ્વચાલિત પ્રજાતિ ઓળખ એ વર્ગીકરણશાસ્ત્રીઓની કુશળતાને ડિજિટલ ટેકનોલોજી અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ દ્વારા ઇકોલોજિસ્ટ્સ, પેરાટેક્સોનોમિસ્ટ્સ અને અન્ય લોકો માટે ઉપલબ્ધ કરાવવાની એક પદ્ધતિ છે. આજે, મોટાભાગની સ્વચાલિત ઓળખ પ્રણાલીઓ ઓળખ માટે પ્રજાતિઓ દર્શાવતી છબીઓ પર આધાર રાખે છે. પ્રજાતિઓની ચોક્કસ રીતે ઓળખાયેલી છબીઓના આધારે, વર્ગીકરણ કરનારને તાલીમ આપવામાં આવે છે. એકવાર પૂરતી માત્રામાં તાલીમ માહિતીના સંપર્કમાં આવ્યા પછી, આ વર્ગીકરણકર્તા અગાઉ ન જોયેલી છબીઓ પર પ્રશિક્ષિત પ્રજાતિઓને ઓળખી શકે છે. પરિચય જંતુઓ (વ્યક્તિઓ) અને/અથવા જૂથો (દા. ત., પ્રજાતિઓ, સંઘો, પાત્રો) જેવી જૈવિક વસ્તુઓની સ્વચાલિત ઓળખ સદીઓથી પ્રણાલીવાદીઓમાં એક સ્વપ્ન રહી છે. કેટલીક પ્રથમ બહુવિધ બાયોમેટ્રિક પદ્ધતિઓનો ધ્યેય જૂથ ભેદભાવ અને આંતર-જૂથ લાક્ષણિકતાની બારમાસી સમસ્યાનું સમાધાન કરવાનો હતો. 1950 અને 60 ના દાયકામાં ખૂબ પ્રારંભિક કાર્ય હોવા છતાં, સંપૂર્ણ સ્વચાલિત પદાર્થ જૈવિક ઓળખ માટે વ્યવહારુ પ્રણાલીઓની રચના અને અમલીકરણમાં પ્રગતિ નિરાશાજનક રીતે ધીમી સાબિત થઈ છે. તાજેતરમાં 2004 માં ડેન જેનઝેને નવા પ્રેક્ષકો માટે સ્વપ્નને અપડેટ કર્યુંઃ સ્પેસશીપ લેન્ડ્સ. તે બહાર નીકળે છે. તે તેની આસપાસ નિર્દેશ કરે છે. તે કહે છે 'મૈત્રીપૂર્ણ-બિન-મૈત્રીપૂર્ણ-ખાદ્ય-ઝેરી-સલામત-ખતરનાક-જીવંત-નિર્જીવ'. આગામી સ્વીપ પર તે કહે છે કે ક્વેર્ક્સ ઓલિયોઇડ્સ-હોમો સેપિયન્સ-સ્પોન્ડિયાસ મોમ્બિન-સોલનમ નિગ્રામ-ક્રોટલસ ડ્યુરિસસ-મોર્ફો પેલીઇડ્સ '-સર્પિન્ટાઇન'. અડધી સદી પહેલાં નવમા ધોરણમાં વિજ્ઞાન સાહિત્ય વાંચ્યા પછીથી આ મારા મગજમાં રહ્યું છે. આ ક્લાસિક સમસ્યાના પ્રજાતિ ઓળખ સમસ્યા જેનઝેનના પસંદગીના ઉકેલમાં તેમના ડીએનએમાંથી પ્રજાતિઓને ઓળખવા માટે મશીનો બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે. જો કે, કોમ્પ્યુટર આર્કિટેક્ચરમાં તાજેતરના વિકાસ તેમજ સોફ્ટવેર ડિઝાઇનમાં નવીનતાઓએ જેન્ઝેનની દ્રષ્ટિને સાકાર કરવા માટે જરૂરી સાધનોને પ્રણાલીગત અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન સમુદાયના હાથમાં ઘણા વર્ષોથી નહીં, પરંતુ હવે; અને માત્ર ડીએનએ બારકોડ બનાવવા માટે જ નહીં, પણ ડિજિટલ છબીઓ પર આધારિત ઓળખ માટે પણ મૂક્યા છે. 2004માં પ્રકાશિત થયેલા એક સર્વેક્ષણમાં આ સમયે શા માટે સ્વચાલિત પ્રજાતિઓની ઓળખનો વ્યાપક ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો ન હતો અને તે ભવિષ્ય માટે એક વાસ્તવિક વિકલ્પ હશે કે કેમ તેનો અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો હતો. લેખકોએ શોધી કાઢ્યું હતું કે "અભ્યાસોની એક નાની પરંતુ વધતી જતી સંખ્યા મોર્ફોલોજિકલ પાત્રો પર આધારિત સ્વચાલિત પ્રજાતિ ઓળખ પ્રણાલીઓ વિકસાવવા માંગતી હતી". કોશિકાઓ, પરાગ, પાંખો અને જનનેન્દ્રિયો જેવી પ્રજાતિઓના માળખાનું વિશ્લેષણ કરતા 20 અભ્યાસોની ઝાંખી, 1 થી 72 પ્રજાતિઓ સાથેના તાલીમ સમૂહો પર 40 ટકા અને 100% વચ્ચે ઓળખની સફળતાનો દર દર્શાવે છે. જો કે, તેઓએ આ પ્રણાલીઓ સાથે ચાર મૂળભૂત સમસ્યાઓ પણ ઓળખી હતીઃ (1) તાલીમ સમૂહો-ખૂબ નાના હતા (પ્રજાતિ દીઠ 5-10 નમૂનાઓ) અને ખાસ કરીને દુર્લભ પ્રજાતિઓ માટે તેમનું વિસ્તરણ મુશ્કેલ હોઈ શકે છે, (2) ઓળખમાં ભૂલો-તેમને નિયંત્રિત કરવા અને પદ્ધતિસર શોધવા માટે પૂરતો અભ્યાસ કરવામાં આવતો નથી, (3) સ્કેલિંગ-અભ્યાસો માત્ર થોડી સંખ્યામાં પ્રજાતિઓ (<200 પ્રજાતિઓ) ને ધ્યાનમાં લે છે, અને (4) નવીન પ્રજાતિઓ-પ્રણાલીઓ જે પ્રજાતિઓ માટે તેમને તાલીમ આપવામાં આવી છે તેના સુધી મર્યાદિત છે અને કોઈપણ નવીન નિરીક્ષણને જાણીતી પ્રજાતિઓમાંથી એક તરીકે વર્ગીકૃત કરશે. 2017 માં પ્રકાશિત થયેલ એક સર્વેક્ષણ છેલ્લા દાયકામાં (2005-2015) સ્વયંસંચાલિત વનસ્પતિ પ્રજાતિઓની ઓળખ તરફની પ્રગતિ અને તારણોની પદ્ધતિસર સરખામણી કરે છે અને ચર્ચા કરે છે. આ સમયની અંદર 120 પ્રાથમિક અભ્યાસો ઉચ્ચ ગુણવત્તાવાળા સ્થળોએ પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યા છે, મુખ્યત્વે કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનની પૃષ્ઠભૂમિ ધરાવતા લેખકો દ્વારા. આ અભ્યાસો કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ અભિગમોની સંપત્તિ સૂચવે છે, એટલે કે, લાક્ષણિક માહિતી તેમજ વર્ગીકરણ પદ્ધતિઓને જાળવી રાખીને પિક્સેલ-આધારિત છબી ડેટાની ઉચ્ચ-પરિમાણીયતા ઘટાડવાની સુવિધાઓ. આમાંના મોટાભાગના અભ્યાસો ઓળખ માટે પાંદડાઓનું વિશ્લેષણ કરે છે, જ્યારે માત્ર 13 અભ્યાસો ફૂલ આધારિત ઓળખ માટેની પદ્ધતિઓ સૂચવે છે. આનું કારણ એ છે કે પાંદડા સરળતાથી એકત્રિત કરી શકાય છે અને છબી બનાવી શકાય છે અને વર્ષના મોટાભાગના સમય માટે ઉપલબ્ધ હોય છે. સૂચિત લક્ષણો સામાન્ય પદાર્થની લાક્ષણિકતાઓને મેળવે છે, એટલે કે, આકાર, રચના અને રંગ તેમજ પર્ણ-વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ, એટલે કે, વેનેશન અને માર્જિન. મોટાભાગના અભ્યાસો હજુ પણ મૂલ્યાંકન માટે ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરે છે જેમાં 250 થી વધુ પ્રજાતિઓ નથી. જો કે, આ સંબંધમાં પ્રગતિ થઈ છે, એક અભ્યાસ> 2k સાથે ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરે છે અને બીજો> 20k પ્રજાતિઓ સાથે. 2022માં વિકસાવવામાં આવેલી પ્રણાલીએ દર્શાવ્યું હતું કે સ્વચાલિત ઓળખ ચોકસાઈ પ્રાપ્ત કરે છે જે ઇલેક્ટ્રોનિક ટ્રેપનો ઉપયોગ કરીને સ્વચાલિત જંતુ દેખરેખ પ્રણાલીમાં ઉપયોગમાં લેવા માટે પૂરતી ઊંચી છે. કેટલીક સો છબીઓ પર વર્ગીકરણકારોને તાલીમ આપીને તે ફળ-માખીઓને યોગ્ય રીતે ઓળખી કાઢે છે, અને તેનો ઉપયોગ પ્રજાતિઓના આક્રમણ અથવા જંતુના પ્રકોપને શોધવાના હેતુથી સતત દેખરેખ માટે થઈ શકે છે. આ પ્રણાલીની સફળતામાં ઘણા પાસાઓ ફાળો આપે છે. મુખ્યત્વે, ઇ-ટ્રેપનો ઉપયોગ પ્રમાણભૂત સેટિંગ પ્રદાન કરે છે, જેનો અર્થ એ છે કે તેઓ વિવિધ દેશો અને પ્રદેશોમાં તૈનાત હોવા છતાં, કદ દૃશ્ય કોણ અને પ્રકાશની દ્રષ્ટિએ દ્રશ્ય પરિવર્તનશીલતા નિયંત્રિત થાય છે. આ સૂચવે છે કે સ્વયંસંચાલિત જંતુ ઓળખ માટે મુક્ત-દર્શન પ્રણાલીઓ કરતાં જાળ-આધારિત પ્રણાલીઓ વિકસાવવી સરળ હોઈ શકે છે. એવા નિષ્ણાતોની અછત છે કે જેઓ જૈવવિવિધતાને ઓળખી શકે, જેમની જાળવણી વૈશ્વિક ચિંતાનો વિષય બની ગયો છે. 1993 માં પેલિયોન્ટોલોજીમાં આ સમસ્યા પર ટિપ્પણી કરતી વખતે, રોજર કેસ્લરે સ્વીકાર્યુંઃ ". આપણી પાસે વ્યવસ્થિત પેલિયોન્ટોલોજિસ્ટ્સની અછત છે જેમની પાસે સજીવોના મોટા જૂથનું સિનોપ્ટિક જ્ઞાન છે. આગામી સદીના પેલિયોન્ટોલોજિસ્ટ્સને વર્ગીકરણની સમસ્યાઓ સાથે લાંબા સમય સુધી વ્યવહાર કરવાની લક્ઝરી હોવાની શક્યતા નથી. પેલિયોન્ટોલોજીએ સિસ્ટેમેટિસ્ટ્સની સહાય વિના તેના ઉત્સાહના સ્તરને જાળવી રાખવું પડશે, જેમણે તેની સફળતામાં ઘણું યોગદાન આપ્યું છે. "આ કુશળતાની ઉણપ તે વ્યાપારી ઉદ્યોગોમાં એટલી જ ઊંડાણપૂર્વક ઘટાડો કરે છે જે સચોટ ઓળખ (દા. ત., કૃષિ, બાયોસ્ટ્રેટિગ્રાફી) પર આધાર રાખે છે કારણ કે તે શુદ્ધ અને લાગુ સંશોધન કાર્યક્રમો (દા. ત., સંરક્ષણ, જૈવિક સમુદ્રશાસ્ત્ર, આબોહવાશાસ્ત્ર, ઇકોલોજી) ની વિશાળ શ્રેણીમાં કરે છે. તે પણ સામાન્ય રીતે, અનૌપચારિક હોવા છતાં, સ્વીકારવામાં આવે છે કે તમામ સજીવ જૂથોનું તકનીકી, વર્ગીકરણ સાહિત્ય અસંગત અને ખોટી ઓળખના ઉદાહરણોથી ભરેલું છે. આ વિવિધ પરિબળોને કારણે છે, જેમાં વર્ગીકરણશાસ્ત્રીઓ અપૂરતી રીતે પ્રશિક્ષિત અને ઓળખ કરવામાં કુશળ છે (દા. ત., સમાન જૂથો વચ્ચેની સીમાઓને ઓળખવામાં અંગૂઠાના વિવિધ નિયમોનો ઉપયોગ કરીને), અપૂરતી વિગતવાર મૂળ જૂથ વર્ણન અને/અથવા ચિત્રો, વર્તમાન મોનોગ્રાફ્સ અને સારી રીતે ક્યુરેટેડ સંગ્રહોની અપૂરતી પહોંચ અને, અલબત્ત, જૂથ વિભાવનાઓ અંગે જુદા જુદા મંતવ્યો ધરાવતા વર્ગીકરણશાસ્ત્રીઓ. સાથીઓની સમીક્ષા ફક્ત આ ક્ષેત્રમાં કામ કરવાની અથવા ચૂક કરવાની સૌથી સ્પષ્ટ ભૂલોને દૂર કરે છે, અને પછી જ જ્યારે કોઈ લેખક પ્રશ્નમાં રહેલા નમૂનાઓની પર્યાપ્ત રજૂઆત (દા. ત., ચિત્રો, રેકોર્ડિંગ્સ અને જનીન ક્રમ) પ્રદાન કરે છે. સ્વચાલિત ઓળખ પ્રણાલીઓના વધુ વિકાસ અને ઉપયોગથી પ્રણાલીશાસ્ત્રને પણ ઘણો ફાયદો થશે. કર્મચારીઓ અને સંસાધનો બંનેને આકર્ષવા માટે, પ્રણાલીઓએ પોતાને "મોટા, સંકલિત, આંતરરાષ્ટ્રીય વૈજ્ઞાનિક સાહસ" માં રૂપાંતરિત કરવું જોઈએ. ઘણા લોકોએ ઇન્ટરનેટના ઉપયોગને ઓળખાવ્યો છે-ખાસ કરીને વર્લ્ડ વાઇડ વેબ દ્વારા-માધ્યમ તરીકે જેના દ્વારા આ પરિવર્તન કરી શકાય છે. મોર્ફોલોજિકલ ડેટા, ઓડિયો ક્લિપ્સ, વિડિયો ફાઇલો વગેરેને ઍક્સેસ કરવા માટે વર્ચ્યુઅલ, જેનબેંક જેવી સિસ્ટમની સ્થાપના યોગ્ય દિશામાં એક નોંધપાત્ર પગલું હશે, અવલોકન માહિતી અને/અથવા ટેક્સ્ટ-આધારિત વર્ણનોની સુધારેલી ઍક્સેસ એકલા વર્ગીકરણ અવરોધ અથવા ઓછી ઓળખ પ્રજનનક્ષમતાના મુદ્દાઓને સફળતાપૂર્વક સંબોધશે નહીં. તેના બદલે, ગુણાત્મક માપદંડના આધારે નિર્ણાયક નિર્ણયો લેવા સાથે સંકળાયેલી અનિવાર્ય વ્યક્તિલક્ષીતા ઘટાડવી જોઈએ અથવા, ઓછામાં ઓછું, વધુ ઔપચારિક વિશ્લેષણાત્મક સંદર્ભમાં સમાવિષ્ટ હોવી જોઈએ. યોગ્ય રીતે રચાયેલ, લવચીક અને મજબૂત, સ્વચાલિત ઓળખ પ્રણાલીઓ, વિતરિત કમ્પ્યુટિંગ આર્કિટેક્ચરની આસપાસ ગોઠવાયેલી અને તાલીમ સમૂહ ડેટા (દા. ત., છબીઓ અને જનીન સિક્વન્સ) ના અધિકૃત રીતે ઓળખાયેલા સંગ્રહોને સંદર્ભિત, સૈદ્ધાંતિક રીતે, તમામ પ્રણાલીવાદીઓને ઇલેક્ટ્રોનિક ડેટા આર્કાઇવ્સ અને સામાન્ય ટેક્સાની નિયમિત ઓળખને નિયંત્રિત કરવા માટે જરૂરી વિશ્લેષણાત્મક સાધનોની ઍક્સેસ પ્રદાન કરી શકે છે. યોગ્ય રીતે રચાયેલ સિસ્ટમો પણ ઓળખી શકે છે કે જ્યારે તેમના અલ્ગોરિધમ્સ વિશ્વસનીય ઓળખ કરી શકતા નથી અને તે છબીને નિષ્ણાતને સંદર્ભિત કરે છે (જેનું સરનામું અન્ય ડેટાબેઝમાંથી ઍક્સેસ કરી શકાય છે). આવી પ્રણાલીઓમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિના ઘટકોનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે અને તેથી તેનો જેટલો વધુ ઉપયોગ કરવામાં આવે તેટલો તેનો પ્રભાવ સુધરે છે. એકવાર પ્રજાતિના મોર્ફોલોજિકલ (અથવા મોલેક્યુલર) નમૂનાઓ વિકસાવવામાં આવે અને સચોટ હોવાનું દર્શાવવામાં આવે, ત્યારે આ નમૂનાઓને તે નક્કી કરવા માટે પૂછી શકાય છે કે વિવિધતા અને વિવિધતા મર્યાદાના અવલોકન કરેલ પેટર્નના કયા પાસાઓનો ઉપયોગ ઓળખ પ્રાપ્ત કરવા માટે કરવામાં આવી રહ્યો છે, આમ નવા અને (સંભવિત) વધુ વિશ્વસનીય વર્ગીકરણ પાત્રોની શોધ માટેનો માર્ગ ખોલે છે. આઈનેચરલિસ્ટ એ વૈશ્વિક નાગરિક વિજ્ઞાન પ્રોજેક્ટ અને પ્રકૃતિવાદીઓનું સામાજિક નેટવર્ક છે જે બ્રાઉઝર અથવા મોબાઇલ એપ્લિકેશન્સ દ્વારા છોડ, પ્રાણીઓ અને અન્ય જીવંત પ્રાણીઓની માનવ અને સ્વચાલિત ઓળખ બંનેનો સમાવેશ કરે છે. Pl@ntNet એ એક વૈશ્વિક નાગરિક વિજ્ઞાન પ્રોજેક્ટ છે જે મશીન-લર્નિંગ લીફ સ્નેપ પર આધારિત ફોટોગ્રાફ્સ દ્વારા છોડની ઓળખ માટે એક એપ્લિકેશન અને વેબસાઇટ પ્રદાન કરે છે, જે સ્મિથસોનિયન સંસ્થા દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી એક આઇઓએસ એપ્લિકેશન છે જે પાંદડાના ફોટોગ્રાફ્સમાંથી ઉત્તર અમેરિકન વૃક્ષની પ્રજાતિઓને ઓળખવા માટે વિઝ્યુઅલ રેકગ્નિશન સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરે છે. ગૂગલ ફોટોઝ આપમેળે ફોટોગ્રાફ્સમાં વિવિધ પ્રજાતિઓને ઓળખી શકે છે. Plant.id એ ફ્લાવરચેકર કંપની દ્વારા બનાવવામાં આવેલી વેબ એપ્લિકેશન અને API છે જે ફ્લાવરચેકર મોબાઇલ એપ્લિકેશનમાંથી ફોટા પર પ્રશિક્ષિત ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. ટાંકવામાં આવેલા સંદર્ભો પણ જુઓ બાહ્ય કડીઓ અહીં પ્રજાતિ ઓળખ પ્રણાલીઓના મુખ્ય પૃષ્ઠોની કેટલીક કડીઓ છે. એસ. પી. આઈ. ડી. એ. અને ડી. એ. આઈ. એસ. વાય. પ્રણાલી અનિવાર્યપણે સામાન્ય છે અને પ્રસ્તુત કોઈપણ છબી સામગ્રીને વર્ગીકૃત કરવામાં સક્ષમ છે. એ. બી. આઈ. એસ. અને ડ્રોવિંગ 'પ્રણાલી પટલની પાંખોવાળા જંતુઓ સુધી મર્યાદિત છે કારણ કે તેઓ પાંખના વેનેશન પર આધારિત પાત્રોના ચોક્કસ સમૂહ સાથે મેળ ખાતા કામ કરે છે. એસ. પી. આઈ. ડી. એ. સિસ્ટમ એ. બી. આઈ. એસ. ડેઇઝી ડ્રોવિંગ લીફ સ્નેપ <આઇ. ડી. 1> પ્રજાતિઓ સ્વચાલિત ઓળખ અને ડેટા કેપ્ચર તુલનાત્મક શરીરરચના કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિની બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ એપ્લિકેશન્સ