यूनिवर्सिटैट ओबर्टा डी कैटालुन्या (यूओसी) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एस्बेस्टस का पता लगाने के लिए एक नई प्रणाली का डिजाइन और परीक्षण किया है, जिसे नियामक आवश्यकताओं के बावजूद अभी तक इमारतों की छतों से नहीं हटाया गया है।
डिटेक्टए के साथ साझेदारी में विकसित सॉफ्टवेयर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, गहन शिक्षण और कंप्यूटर विज़न विधियों को लागू करता हैहवाई तस्वीरें, आरजीबी छवियों का उपयोग करना, जो सबसे आम और किफायती प्रकार हैं।
यह एक समान प्रणाली बनाने के पिछले प्रयासों की तुलना में एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का प्रतिनिधित्व करता है, जिसके लिए मल्टीबैंड छवियों की आवश्यकता होती है जो अधिक जटिल और प्राप्त करने में कठिन होती हैं।
इस अधिक स्केलेबल परियोजना की सफलता से इस अत्यधिक जहरीली निर्माण सामग्री को हटाने की अधिक व्यवस्थित और प्रभावी ढंग से निगरानी की जा सकेगी।
"इन्फ्रारेड या हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग विधियों के विपरीत, आरजीबी छवियों के साथ एआई को प्रशिक्षित करने का हमारा निर्णय यह सुनिश्चित करता है कि पद्धति बहुमुखी और अनुकूलनीय है। यूरोप और दुनिया भर के कई अन्य देशों में इस प्रकार की हवाई इमेजिंग बहुत उच्च रिज़ॉल्यूशन में स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है," जेवियर बोर्गे ने बतायाहोल्थोफ़र, इंटरनेट इंटरडिसिप्लिनरी इंस्टीट्यूट (आईएन3) में कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स ग्रुप (सीओएसआईएन3) के प्रमुख शोधकर्ता।
बोर्गे होल्थोफ़र इस शोध का नेतृत्व कर रहे हैं, ईहेल्थ सेंटर के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फॉर ह्यूमन वेल-बीइंग ग्रुप (एआईडब्ल्यूईएल) के शोधकर्ता और यूओसी के कंप्यूटर विज्ञान, मल्टीमीडिया और दूरसंचार संकाय के सदस्य एगाटा लापेड्रिज़ा के साथ मिलकर।
उनकाअनुसंधानमें प्रकाशित किया गया हैरिमोट सेंसिंग.यूओसी के डॉक्टरेट छात्र डेविड उमरज़ादेह, एडोनिस गोंजालेज-गोडॉय, क्रिस्टीना बस्टोस और केविन मार्टिन फर्नांडीज ने भी डिटेक्टा के संस्थापकों, कार्ल्स स्कॉटो और सेसर सांचेज़ के साथ मिलकर इस परियोजना में योगदान दिया।
शोधकर्ताओं ने कैटेलोनिया के कार्टोग्राफिक और जियोलॉजिकल इंस्टीट्यूट द्वारा रखी गई हजारों तस्वीरों का उपयोग करके गहन शिक्षण प्रणाली को प्रशिक्षित किया, एआई टूल को सिखाया कि किस छत में एस्बेस्टस होता है और किसमें नहीं।कुल मिलाकर, 2,244 छवियों का उपयोग किया गया (एस्बेस्टस के लिए 1,168 सकारात्मक और 1,076 नकारात्मक) - 80% का उपयोग सिस्टम को प्रशिक्षित करने और मान्य करने के लिए किया गया था, शेष छवियां अंतिम परीक्षण के लिए आरक्षित थीं।
सॉफ्टवेयर अब छतों के रंग, बनावट और संरचना के साथ-साथ इमारतों के आसपास के क्षेत्र जैसे विभिन्न पैटर्न का आकलन करके यह निर्धारित करने में सक्षम है कि नई छवियों में एस्बेस्टस मौजूद है या नहीं।
यह परियोजना शहरी, औद्योगिक, तटीय और में उपयोगी होगीग्रामीण इलाकों.कायदे से, नगर पालिकाओं को अप्रैल 2023 तक एस्बेस्टस युक्त इमारतों का सर्वेक्षण करना चाहिए था, लेकिन उनमें से सभी ने अभी तक ऐसा नहीं किया है।
हाइपरस्पेक्ट्रल तस्वीरें एस्बेस्टस का पता लगाना आसान बनाती हैं, क्योंकि उनमें जानकारी की कई परतें होती हैं, लेकिन उनकी सीमित उपलब्धता और उन्हें प्राप्त करने की उच्च लागत के कारण, वे एक कुशल पता लगाने की विधि विकसित करने के लिए आदर्श नहीं हैं।
यूओसी शोधकर्ताओं द्वारा विकसित प्रणाली आरजीबी छवियों का उपयोग करने वाली पहली प्रणाली है, जिसे विमान से लिया जा सकता है और आमतौर पर कई देशों की कार्टोग्राफिक सेवाओं द्वारा उपयोग किया जाता है।
"हालांकि इन छवियों में कम जानकारी है, हमने प्रशिक्षण द्वारा तुलनीय परिणाम प्राप्त किए हैंगहन शिक्षासिस्टम अच्छी तरह से, 80% से अधिक की सफलता दर के साथ," CoSIN3 शोधकर्ता ने समझाया।
दो दशकों से अधिक समय तक प्रतिबंधित
निर्माण में इसके उपयोग पर प्रतिबंध लगने के 20 से अधिक वर्षों के बाद, एस्बेस्टस एक प्रमुख सार्वजनिक स्वास्थ्य समस्या बनी हुई है।अनुमान है कि, अकेले कैटेलोनिया में, 4 मिलियन टन से अधिक एस्बेस्टस फाइबर सीमेंट अभी भी मौजूद है।
विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार यह वैश्विक स्तर पर प्रति वर्ष 100,000 से अधिक मौतों का कारण बनता है, मुख्य रूप से फेफड़ों के कैंसर से, लेकिन फुफ्फुस ट्यूमर और फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस सहित अन्य स्थितियों से भी।सार्वजनिक भवनों से एस्बेस्टस हटाने का कानूनी लक्ष्य 2028 है और निजी भवनों के लिए लक्ष्य 2032 है।
इस तकनीकी समाधान का विकास एस्बेस्टस के खिलाफ लड़ाई में प्रमुख मुद्दों में से एक से निपटने में योगदान देगा: अधिकारी कैसे पहचान सकते हैं कि किस छत में एस्बेस्टस है, ताकि इसे योग्य, मान्यता प्राप्त पेशेवरों द्वारा हटाया जा सके।
होल्थोफ़र ने कहा, "अभी भी वहां मौजूद एस्बेस्टस का पता लगाने के लिए कोई प्रोटोकॉल या प्रभावी प्रणाली नहीं है, क्योंकि जमीन पर लोगों का उपयोग करके आविष्कार करना महंगा और समय लेने वाला है।"
अब उनकी टीम एआई सिस्टम प्रशिक्षण आधार का विस्तार करने पर विचार कर रही है ताकि इसे शहरी और औद्योगिक स्थानों की तरह ग्रामीण परिवेश में भी प्रभावी बनाया जा सके, जहां यह थोड़ा अधिक विश्वसनीय है क्योंकि सिस्टम को इन क्षेत्रों से अधिक डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया था।और इसलिए भीअदहग्रामीण परिस्थितियों में घिसाव और संरक्षण अलग-अलग होता है, और यह वनस्पति की परतों से ढका हो सकता है।
अधिक जानकारी:डेविड उमरज़ादेह एट अल, हवाई आरजीबी छवियों में फाइबर-सीमेंट छतों की व्याख्या योग्य स्वचालित जांच,रिमोट सेंसिंग(2024)।डीओआई: 10.3390/आरएस16081342
उद्धरण:नया एआई उपकरण छतों में एस्बेस्टस का कुशलतापूर्वक पता लगाता है ताकि इसे हटाया जा सके (2024, 2 मई)2 मई 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-05-ai-tool-efficiently-asbestos-roofs.html से
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