Automated species identification
خودکار انواع کی شناخت ڈیجیٹل ٹیکنالوجی اور مصنوعی ذہانت کے ذریعے ماہرین ماحولیات، پیراٹیکسانومسٹس اور دیگر کے لیے ٹیکسونومسٹس کی مہارت کو دستیاب کرانے کا ایک طریقہ ہے۔ آج، زیادہ تر خودکار شناختی نظام شناخت کے لیے انواع کی عکاسی کرنے والی تصاویر پر انحصار کرتے ہیں۔ کسی نوع کی درست طور پر شناخت شدہ تصاویر کی بنیاد پر، درجہ بندی کرنے والے کو تربیت دی جاتی ہے۔ ایک بار کافی مقدار میں تربیتی اعداد و شمار کے سامنے آنے کے بعد، یہ درجہ بندی کرنے والا پہلے نظر نہ آنے والی تصاویر پر تربیت یافتہ انواع کی شناخت کر سکتا ہے۔ کیڑوں (افراد) اور/یا گروہوں (مثال کے طور پر، پرجاتیوں، گروہوں، کرداروں) جیسی حیاتیاتی اشیاء کی خودکار شناخت صدیوں سے نظام سازوں کے درمیان ایک خواب رہا ہے۔ پہلے کثیر متغیر بائیو میٹرک طریقوں میں سے کچھ کا مقصد گروپ امتیازی سلوک اور بین گروپ خصوصیت کے بارہماسی مسئلے کو حل کرنا تھا۔ 1950 اور 60 کی دہائی میں بہت ابتدائی کام کے باوجود، مکمل طور پر خودکار آبجیکٹ حیاتیاتی شناخت کے لیے عملی نظاموں کو ڈیزائن کرنے اور ان پر عمل درآمد کرنے میں پیش رفت مایوس کن طور پر سست ثابت ہوئی ہے۔ حال ہی میں 2004 میں ڈین جینزن نے نئے سامعین کے لیے خواب کو اپ ڈیٹ کیا: خلائی جہاز کی لینڈنگ۔ وہ باہر نکلتا ہے۔ وہ اس کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ اس میں کہا گیا ہے کہ 'دوستانہ-غیر دوستانہ-خوردنی-زہریلا-محفوظ-خطرناک-زندہ-بے جان'۔ اگلی جھاڑو پر یہ کہتا ہے کہ کویرکس اولیوائڈز-ہومو سیپینز-اسپونڈیاس مومبین-سولانم نگرم-کروٹلس ڈوریسس-مورفو پیلائڈز-سرپینٹائن۔ نصف صدی قبل نویں جماعت میں سائنس فکشن پڑھنے کے بعد سے یہ میرے ذہن میں رہا ہے۔ پرجاتیوں کی شناخت کے مسئلے جینزن کا اس کلاسک مسئلے کا ترجیحی حل ان کے ڈی این اے سے پرجاتیوں کی شناخت کے لیے مشینیں بنانا تھا۔ تاہم، کمپیوٹر آرکیٹیکچرز میں حالیہ پیشرفتوں کے ساتھ ساتھ سافٹ ویئر ڈیزائن میں اختراعات نے جینزن کے وژن کو حاصل کرنے کے لیے درکار ٹولز کو سسٹمیٹکس اور کمپیوٹر سائنس کمیونٹی کے ہاتھوں میں کئی سالوں میں نہیں، بلکہ اب ؛ اور نہ صرف ڈی این اے بارکوڈز بنانے کے لیے، بلکہ ڈیجیٹل امیجز پر مبنی شناخت کے لیے بھی رکھا ہے۔ 2004 میں شائع ہونے والا ایک سروے اس بات کا مطالعہ کرتا ہے کہ اس وقت خودکار پرجاتیوں کی شناخت کو بڑے پیمانے پر کیوں استعمال نہیں کیا گیا تھا اور کیا یہ مستقبل کے لیے ایک حقیقت پسندانہ آپشن ہوگا۔ مصنفین نے پایا کہ "مطالعات کی ایک چھوٹی لیکن بڑھتی ہوئی تعداد نے مورفولوجیکل کرداروں کی بنیاد پر خودکار انواع کی شناخت کے نظام کو تیار کرنے کی کوشش کی۔" پرجاتیوں کے ڈھانچوں کا تجزیہ کرنے والے 20 مطالعات کا جائزہ، جیسے خلیات، جرگ، پنکھ، اور جننانگ، 1 سے 72 پرجاتیوں کے ساتھ تربیتی سیٹوں پر شناخت کی کامیابی کی شرح 40 ٪ اور 100% کے درمیان ظاہر کرتا ہے۔ تاہم، انہوں نے ان نظاموں کے ساتھ چار بنیادی مسائل کی بھی نشاندہی کی: (1) تربیتی سیٹ-بہت چھوٹے تھے (5-10 نمونے فی نوع) اور ان کی توسیع خاص طور پر نایاب انواع کے لیے مشکل ہو سکتی ہے، (2) شناخت میں غلطیاں-ان کو سنبھالنے اور نظامیات کو تلاش کرنے کے لیے کافی مطالعہ نہیں کیا جاتا ہے، (3) اسکیلنگ-مطالعات صرف انواع کی چھوٹی تعداد (<200 انواع) پر غور کرتے ہیں، اور (4) نئی انواع-نظام ان انواع تک محدود ہیں جن کے لیے انہیں تربیت دی گئی ہے اور وہ کسی بھی نئے مشاہدے کو معروف انواع میں سے ایک کے طور پر درجہ بندی کریں گے۔ 2017 میں شائع ہونے والا ایک سروے منظم طریقے سے پچھلی دہائی (2005-2015) کے اندر خودکار پودوں کی انواع کی شناخت کی طرف پیشرفت اور نتائج کا موازنہ اور تبادلہ خیال کرتا ہے۔ اس وقت کے اندر 120 بنیادی مطالعات اعلی معیار کے مقامات پر شائع کیے گئے ہیں، بنیادی طور پر کمپیوٹر سائنس کے پس منظر والے مصنفین کے ذریعے۔ یہ مطالعات کمپیوٹر وژن کے طریقوں کی دولت کی تجویز کرتے ہیں، یعنی خصوصیات جو خصوصیت کی معلومات کے ساتھ ساتھ درجہ بندی کے طریقوں کو محفوظ رکھتے ہوئے پکسل پر مبنی تصویری ڈیٹا کی اعلی جہتی کو کم کرتی ہیں۔ ان مطالعات کی اکثریت شناخت کے لیے پتوں کا تجزیہ کرتی ہے، جبکہ صرف 13 مطالعات پھولوں پر مبنی شناخت کے طریقوں کی تجویز کرتے ہیں۔ اس کی وجوہات یہ ہیں کہ پتوں کو آسانی سے جمع کیا جا سکتا ہے اور تصویر کشی کی جا سکتی ہے اور یہ سال کے بیشتر حصے میں دستیاب ہوتے ہیں۔ مجوزہ خصوصیات عام آبجیکٹ کی خصوصیت، یعنی شکل، ساخت، اور رنگ کے ساتھ ساتھ پتی کی مخصوص خصوصیات، یعنی وینشن اور مارجن پر قبضہ کرتی ہیں۔ زیادہ تر مطالعات اب بھی تشخیص کے لیے ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہیں جن میں 250 سے زیادہ انواع شامل نہیں ہیں۔ تاہم، اس سلسلے میں پیش رفت ہوئی ہے، ایک مطالعہ> 2k کے ساتھ ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتا ہے اور دوسرا> 20k پرجاتیوں کے ساتھ۔ 2022 میں تیار کردہ ایک نظام سے پتہ چلتا ہے کہ خودکار شناخت ایسی درستگی حاصل کرتی ہے جو الیکٹرانک ٹریپس کا استعمال کرتے ہوئے خودکار کیڑوں کی نگرانی کے نظام میں استعمال ہونے کے لیے کافی زیادہ ہے۔ چند سو تصاویر پر درجہ بندی کرنے والوں کو تربیت دے کر اس نے پھلوں کی مکھیوں کی صحیح شناخت کی، اور اسے مسلسل نگرانی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس کا مقصد انواع کے حملے یا کیڑوں کے پھیلنے کا پتہ لگانا ہے۔ اس نظام کی کامیابی میں کئی پہلو حصہ ڈالتے ہیں۔ بنیادی طور پر، ای-ٹریپس کا استعمال ایک معیاری ترتیب فراہم کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اگرچہ وہ مختلف ممالک اور خطوں میں تعینات ہیں، لیکن سائز کے دیکھنے کے زاویے اور روشنی کے لحاظ سے بصری تغیر کو کنٹرول کیا جاتا ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ خودکار کیڑوں کی شناخت کے لیے فری ویو سسٹم کے مقابلے میں ٹریپ پر مبنی سسٹم تیار کرنا آسان ہو سکتا ہے۔ ایسے ماہرین کی کمی ہے جو حیاتیاتی تنوع کی شناخت کر سکیں جن کا تحفظ عالمی تشویش کا باعث بن چکا ہے۔ 1993 میں پیلیوونٹولوجی میں اس مسئلے پر تبصرہ کرتے ہوئے، راجر کیسلر نے تسلیم کیا: "... ہمارے پاس منظم پیلیوونٹولوجسٹ ختم ہو رہے ہیں جن کے پاس حیاتیات کے ایک بڑے گروپ کے بارے میں مطابقت پذیر علم ہے۔ اگلی صدی کے پیلیوونٹولوجسٹوں کے پاس ٹیکسونومک مسائل سے تفصیل سے نمٹنے کی عیش و عشرت کا امکان نہیں ہے۔ پیلیوونٹولوجی کو سسٹمیٹسٹس کی مدد کے بغیر اپنے جوش و خروش کی سطح کو برقرار رکھنا ہوگا، جنہوں نے اس کی کامیابی میں بہت زیادہ حصہ ڈالا ہے۔ "یہ مہارت کی کمی ان تجارتی صنعتوں میں اتنی ہی گہرائی تک پہنچتی ہے جو درست شناختوں (مثال کے طور پر زراعت، بائیوسٹریگرافی) پر انحصار کرتی ہیں جیسا کہ یہ خالص اور قابل اطلاق تحقیقی پروگراموں (مثال کے طور پر تحفظ، حیاتیاتی سمندریہ نگاری، آب و ہوا، ماحولیات) کی ایک وسیع رینج میں ہوتا ہے۔ یہ بھی عام طور پر، اگرچہ غیر رسمی طور پر، تسلیم کیا جاتا ہے کہ تمام جاندار گروہوں کا تکنیکی، درجہ بندی ادب متضاد اور غلط شناخت کی مثالوں سے بھرا ہوا ہے۔ یہ مختلف عوامل کی وجہ سے ہے، بشمول درجہ بندی کے ماہرین شناخت کرنے میں ناکافی تربیت یافتہ اور ہنر مند ہیں (مثال کے طور پر، اسی طرح کے گروپوں کے درمیان حدود کو پہچاننے میں انگوٹھے کے مختلف اصولوں کا استعمال کرتے ہوئے)، ناکافی تفصیلی اصل گروپ کی وضاحت اور/یا عکاسی، موجودہ مونوگراف اور اچھی طرح سے کیوریٹڈ مجموعوں تک ناکافی رسائی اور، یقینا، درجہ بندی کے ماہرین گروپ کے تصورات کے بارے میں مختلف رائے رکھتے ہیں۔ ہم مرتبہ کا جائزہ صرف اس علاقے میں کمیشن یا چھوٹ کی سب سے واضح غلطیوں کو ختم کرتا ہے، اور پھر صرف اس صورت میں جب کوئی مصنف زیر بحث نمونوں کی مناسب نمائندگی (مثال کے طور پر، عکاسی، ریکارڈنگ، اور جین کی ترتیب) فراہم کرتا ہے۔ نظامیات کو بھی خودکار شناختی نظام کی مزید ترقی اور استعمال سے بہت کچھ حاصل کرنا ہے۔ اہلکاروں اور وسائل دونوں کو راغب کرنے کے لیے، نظامیات کو خود کو ایک "بڑے، مربوط، بین الاقوامی سائنسی ادارے" میں تبدیل کرنا چاہیے۔ بہت سے لوگوں نے انٹرنیٹ کے استعمال کی نشاندہی کی ہے-خاص طور پر ورلڈ وائڈ ویب کے ذریعے-جس کے ذریعے یہ تبدیلی کی جا سکتی ہے۔ اگرچہ مورفولوجیکل ڈیٹا، آڈیو کلپس، ویڈیو فائلوں وغیرہ تک رسائی کے لیے ورچوئل، جین بینک جیسا نظام قائم کرنا صحیح سمت میں ایک اہم قدم ہوگا، لیکن مشاہداتی معلومات اور/یا متن پر مبنی وضاحتوں تک بہتر رسائی سے ہی درجہ بندی کی رکاوٹ یا کم شناخت کی تولید کے مسائل کو کامیابی کے ساتھ حل نہیں کیا جا سکے گا۔ اس کے بجائے، کوالٹی معیار کی بنیاد پر اہم فیصلے کرنے سے وابستہ ناگزیر ساپیکشیت کو کم کیا جانا چاہیے یا، کم از کم، زیادہ رسمی تجزیاتی سیاق و سباق میں سرایت کیا جانا چاہیے۔ مناسب طریقے سے ڈیزائن کردہ، لچکدار، اور مضبوط، خودکار شناختی نظام، تقسیم شدہ کمپیوٹنگ آرکیٹیکچرز کے ارد گرد منظم اور تربیتی سیٹ ڈیٹا (جیسے، تصاویر، اور جین کے سلسلے) کے مستند طور پر شناخت شدہ مجموعوں کا حوالہ دیتے ہوئے، اصولی طور پر، تمام نظام سازوں کو الیکٹرانک ڈیٹا آرکائیوز تک رسائی فراہم کر سکتے ہیں اور عام ٹیکسوں کی معمول کی شناخت کو سنبھالنے کے لیے ضروری تجزیاتی اوزار۔ مناسب طریقے سے ڈیزائن کیے گئے نظام یہ بھی پہچان سکتے ہیں کہ ان کے الگورتھم کب قابل اعتماد شناخت نہیں کر سکتے اور اس تصویر کو کسی ماہر کے پاس بھیج سکتے ہیں (جس کے پتے تک کسی دوسرے ڈیٹا بیس سے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے)۔ اس طرح کے نظاموں میں مصنوعی ذہانت کے عناصر بھی شامل ہو سکتے ہیں اور اس لیے ان کا جتنا زیادہ استعمال کیا جائے ان کی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ ایک بار جب کسی نوع کے مورفولوجیکل (یا سالماتی) ماڈل تیار کیے جاتے ہیں اور درست ہونے کا مظاہرہ کیا جاتا ہے، تو ان ماڈلز سے اس بات کا تعین کرنے کے لیے پوچھا جا سکتا ہے کہ شناخت حاصل کرنے کے لیے تغیر اور تغیر کی حدود کے مشاہدہ شدہ نمونوں کے کون سے پہلوؤں کا استعمال کیا جا رہا ہے، اس طرح نئے اور (ممکنہ طور پر) زیادہ قابل اعتماد درجہ بندی حروف کی دریافت کی راہ کھل جاتی ہے۔ iNaturalist ایک عالمی شہری سائنس پروجیکٹ اور ماہرین فطرت کا سماجی نیٹ ورک ہے جو براؤزر یا موبائل ایپس کے ذریعے پودوں، جانوروں اور دیگر زندہ مخلوقات کی انسانی اور خودکار شناخت دونوں کو شامل کرتا ہے۔ Pl@ntNet ایک عالمی شہری سائنس کا منصوبہ ہے جو تصاویر کے ذریعے پودوں کی شناخت کے لیے ایک ایپ اور ویب سائٹ فراہم کرتا ہے، مشین لرننگ لیف سنیپ پر مبنی ایک آئی او ایس ایپ ہے جسے سمتھسونین انسٹی ٹیوشن نے تیار کیا ہے جو پتوں کی تصاویر سے شمالی امریکہ کے درختوں کی انواع کی شناخت کے لیے بصری شناخت سافٹ ویئر کا استعمال کرتا ہے۔ گوگل فوٹوز خود بخود تصاویر میں مختلف انواع کی شناخت کر سکتی ہے۔ Plant.id ایک ویب ایپلی کیشن اور API ہے جسے فلاور چیکر کمپنی نے بنایا ہے جو فلاور چیکر موبائل ایپ سے تصاویر پر تربیت یافتہ نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے۔ حوالہ جات حوالہ شدہ بیرونی لنکس بھی دیکھیں یہاں پرجاتیوں کی شناخت کے نظام کے ہوم پیجز کے کچھ لنکس ہیں۔ ایس پی آئی ڈی اے اور ڈی اے آئی ایس وائی سسٹم بنیادی طور پر عام ہیں اور پیش کردہ کسی بھی تصویری مواد کی درجہ بندی کرنے کے قابل ہیں۔ اے بی آئی ایس اور ڈرا ونگ کا نظام جھلی والے پروں والے کیڑوں تک محدود ہے کیونکہ وہ پروں کے وینشن کی بنیاد پر حروف کے ایک مخصوص سیٹ سے میل کھا کر کام کرتے ہیں۔ ایس پی آئی ڈی اے سسٹم اے بی آئی ایس ڈے ڈرائنگ لیف سنیپ Pl@ntNet انواع خودکار شناخت اور ڈیٹا کیپچر تقابلی اناٹومی بائیو انفارمیٹکس کمپیوٹر وژن کی ایپلی کیشنز