Automated species identification
স্বয়ংক্রিয় প্রজাতি সনাক্তকরণ হল ডিজিটাল প্রযুক্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে বাস্তুতন্ত্রবিদ, প্যারাট্যাক্সোনমিস্ট এবং অন্যদের কাছে ট্যাক্সোনমিস্টদের দক্ষতা উপলব্ধ করার একটি পদ্ধতি। বর্তমানে, বেশিরভাগ স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ ব্যবস্থা সনাক্তকরণের জন্য প্রজাতির চিত্রের উপর নির্ভর করে। একটি প্রজাতির সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত চিত্রের উপর ভিত্তি করে, একজন শ্রেণীবিভাগকারীকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। একবার পর্যাপ্ত পরিমাণে প্রশিক্ষণের তথ্যের সংস্পর্শে এলে, এই শ্রেণীবিভাগটি পূর্বে অদৃশ্য চিত্রগুলিতে প্রশিক্ষিত প্রজাতিগুলি সনাক্ত করতে পারে। পোকামাকড় (ব্যক্তি) এবং/অথবা গোষ্ঠী (যেমন, প্রজাতি, গিল্ড, চরিত্র) এর মতো জৈবিক বস্তুর স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ বহু শতাব্দী ধরে পদ্ধতিবিদদের মধ্যে একটি স্বপ্ন ছিল। প্রথম মাল্টিভ্যারিয়েট বায়োমেট্রিক পদ্ধতির কয়েকটি লক্ষ্য ছিল গোষ্ঠী বৈষম্য এবং আন্তঃগোষ্ঠী বৈশিষ্ট্যের বহুবর্ষজীবী সমস্যার সমাধান করা। 1950 এবং 60-এর দশকে অনেক প্রাথমিক কাজ সত্ত্বেও, সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় বস্তু জৈবিক সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহারিক ব্যবস্থার নকশা এবং বাস্তবায়নের অগ্রগতি হতাশাজনকভাবে ধীর প্রমাণিত হয়েছে। সম্প্রতি 2004 সালে ড্যান জ্যানজেন নতুন দর্শকদের জন্য স্বপ্নটি আপডেট করেছেনঃ স্পেসশিপ অবতরণ। সে বেরিয়ে যায়। সে চারদিকে ইঙ্গিত করে। এটি বলে 'বন্ধুত্বপূর্ণ-অ-বন্ধুত্বপূর্ণ-ভোজ্য-বিষাক্ত-নিরাপদ-বিপজ্জনক-জীবিত-নির্জীব'। পরবর্তী সুইপে এটি বলে কোয়ারকাস অলিওইডস-হোমো সেপিয়েন্স-স্পন্ডিয়াস মম্বিন-সোলানাম নিগ্রাম-ক্রোটালাস ডুরিসাস-মরফো পিলেইডস '-সর্প'। অর্ধ শতাব্দী আগে নবম শ্রেণিতে বিজ্ঞান কল্পকাহিনী পড়ার পর থেকে এটি আমার মাথায় রয়েছে। এই ক্লাসিক সমস্যার জন্য জ্যানজেনের পছন্দের সমাধানটি ছিল তাদের ডিএনএ থেকে প্রজাতি সনাক্ত করার জন্য মেশিন তৈরি করা। যাইহোক, কম্পিউটার স্থাপত্যের সাম্প্রতিক উন্নয়ন, পাশাপাশি সফ্টওয়্যার ডিজাইনের উদ্ভাবনগুলি, জ্যানজেনের দৃষ্টিভঙ্গি উপলব্ধি করার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি পদ্ধতিগত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের হাতে কয়েক বছর পরে নয়, এখন; এবং কেবল ডিএনএ বারকোড তৈরির জন্য নয়, ডিজিটাল চিত্রের উপর ভিত্তি করে সনাক্তকরণের জন্যও। 2004 সালে প্রকাশিত একটি সমীক্ষায় এই সময়ে কেন স্বয়ংক্রিয় প্রজাতি সনাক্তকরণ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়নি এবং এটি ভবিষ্যতের জন্য একটি বাস্তবসম্মত বিকল্প হবে কিনা তা নিয়ে গবেষণা করা হয়েছে। লেখকরা দেখেছেন যে "একটি ছোট কিন্তু ক্রমবর্ধমান সংখ্যক গবেষণা রূপতাত্ত্বিক চরিত্রের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় প্রজাতি সনাক্তকরণ ব্যবস্থা বিকাশের চেষ্টা করেছিল"। কোষ, পরাগ, ডানা এবং যৌনাঙ্গের মতো প্রজাতির কাঠামো বিশ্লেষণ করে 20টি গবেষণার একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ 1 থেকে 72 প্রজাতির প্রশিক্ষণ সেটগুলিতে 40 শতাংশ থেকে 100%-এর মধ্যে সনাক্তকরণ সাফল্যের হার দেখায়। যাইহোক, তারা এই ব্যবস্থাগুলির সাথে চারটি মৌলিক সমস্যাও চিহ্নিত করেছেঃ (1) প্রশিক্ষণ সেট-খুব ছোট ছিল (প্রতি প্রজাতির নমুনা) এবং বিশেষত বিরল প্রজাতির জন্য তাদের সম্প্রসারণ কঠিন হতে পারে, (2) সনাক্তকরণে ত্রুটি-এগুলি পরিচালনা এবং পদ্ধতিগত সন্ধানের জন্য পর্যাপ্ত অধ্যয়ন করা হয় না, (3) স্কেলিং-অধ্যয়নগুলি কেবলমাত্র অল্প সংখ্যক প্রজাতি (<200 প্রজাতি) বিবেচনা করে এবং (4) নতুন প্রজাতি-সিস্টেমগুলি তাদের জন্য প্রশিক্ষিত প্রজাতির মধ্যে সীমাবদ্ধ এবং যে কোনও নতুন পর্যবেক্ষণকে পরিচিত প্রজাতির মধ্যে একটি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করবে। 2017 সালে প্রকাশিত একটি সমীক্ষায় গত দশকের মধ্যে স্বয়ংক্রিয় উদ্ভিদ প্রজাতি সনাক্তকরণের অগ্রগতি এবং ফলাফলগুলি পদ্ধতিগতভাবে তুলনা এবং আলোচনা করা হয়েছে (2005-2015)। এই সময়ের মধ্যে 120টি প্রাথমিক গবেষণা উচ্চমানের স্থানে প্রকাশিত হয়েছে, প্রধানত কম্পিউটার বিজ্ঞানের পটভূমির লেখকদের দ্বারা। এই গবেষণাগুলি কম্পিউটার দৃষ্টি পদ্ধতির একটি সম্পদের প্রস্তাব দেয়, অর্থাৎ, বৈশিষ্ট্যগত তথ্যের পাশাপাশি শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতিগুলি সংরক্ষণ করার সময় পিক্সেল-ভিত্তিক চিত্র ডেটার উচ্চ-মাত্রিকতা হ্রাস করার বৈশিষ্ট্যগুলি। এই গবেষণার অধিকাংশই সনাক্তকরণের জন্য পাতা বিশ্লেষণ করে, যেখানে মাত্র 13টি গবেষণায় ফুল-ভিত্তিক সনাক্তকরণের পদ্ধতির প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে। এর কারণ হল যে পাতাগুলি সহজেই সংগ্রহ করা যায় এবং ছবি তোলা যায় এবং বছরের বেশিরভাগ সময় পাওয়া যায়। প্রস্তাবিত বৈশিষ্ট্যগুলি সাধারণ বস্তুর বৈশিষ্ট্য, অর্থাৎ আকৃতি, গঠন এবং রঙের পাশাপাশি পাতার নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য, অর্থাৎ ভেনেশন এবং মার্জিন ধারণ করে। বেশিরভাগ গবেষণায় এখনও মূল্যায়নের জন্য ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়েছে যার মধ্যে 250 টিরও বেশি প্রজাতি নেই। যাইহোক, এই ক্ষেত্রে অগ্রগতি রয়েছে, একটি গবেষণায়> 2k এবং অন্যটিতে> 20k প্রজাতির একটি ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়েছে। 2022 সালে বিকশিত একটি পদ্ধতি দেখায় যে স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ নির্ভুলতা অর্জন করে যা বৈদ্যুতিন ফাঁদ ব্যবহার করে একটি স্বয়ংক্রিয় পোকামাকড় নজরদারি ব্যবস্থায় ব্যবহারের জন্য যথেষ্ট বেশি। কয়েকশো ছবিতে শ্রেণীবিভাগকারীদের প্রশিক্ষণ দিয়ে এটি সঠিকভাবে ফল-মাছি চিহ্নিত করে এবং প্রজাতির আক্রমণ বা কীটপতঙ্গের প্রাদুর্ভাব সনাক্ত করার লক্ষ্যে অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এই ব্যবস্থার সাফল্যে বিভিন্ন দিক অবদান রাখে। প্রাথমিকভাবে, ই-ট্র্যাপ ব্যবহার একটি মানসম্মত সেটিং প্রদান করে, যার অর্থ হল যে যদিও এগুলি বিভিন্ন দেশ এবং অঞ্চলে মোতায়েন করা হয়, আকারের ভিউ অ্যাঙ্গেল এবং আলোকসজ্জার ক্ষেত্রে চাক্ষুষ পরিবর্তনশীলতা নিয়ন্ত্রিত হয়। এর থেকে বোঝা যায় যে স্বয়ংক্রিয় কীটপতঙ্গ শনাক্তকরণের জন্য মুক্ত-দর্শন ব্যবস্থার তুলনায় ফাঁদ-ভিত্তিক ব্যবস্থাগুলি বিকাশ করা সহজ হতে পারে। এমন বিশেষজ্ঞদের অভাব রয়েছে যারা জীববৈচিত্র্যকে চিহ্নিত করতে পারে যার সংরক্ষণ বিশ্বব্যাপী উদ্বেগের বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে। 1993 সালে প্যালিওন্টোলজিতে এই সমস্যা নিয়ে মন্তব্য করতে গিয়ে রজার কেসলার স্বীকার করেনঃ ". আমাদের নিয়মতান্ত্রিক প্যালিওন্টোলজিস্টদের অভাব রয়েছে যাদের জীবের একটি বড় গোষ্ঠী সম্পর্কে সিনোপটিক জ্ঞানের কাছাকাছি কিছু নেই। পরবর্তী শতাব্দীর প্যালিওন্টোলজিস্টদের ট্যাক্সোনমিক সমস্যাগুলির সাথে দীর্ঘ সময় ধরে মোকাবিলা করার বিলাসিতা হওয়ার সম্ভাবনা নেই। প্যালিওন্টোলজিকে সিস্টেমেটিস্টদের সহায়তা ছাড়া তার উত্তেজনার মাত্রা বজায় রাখতে হবে, যারা এর সাফল্যে এত অবদান রেখেছে। এই দক্ষতার ঘাটতি সেইসব বাণিজ্যিক শিল্পগুলিকে গভীরভাবে প্রভাবিত করে যা সঠিক শনাক্তকরণের উপর নির্ভর করে (যেমন, কৃষি, বায়োস্ট্র্যাটিগ্রাফি) যেমন এটি বিশুদ্ধ এবং প্রয়োগকৃত গবেষণা কর্মসূচির (যেমন, সংরক্ষণ, জৈবিক সমুদ্রবিদ্যা, জলবায়ুবিদ্যা, বাস্তুতন্ত্র) বিস্তৃত পরিসরে করে। এটি সাধারণত, যদিও অনানুষ্ঠানিকভাবে, স্বীকৃত যে সমস্ত জীব গোষ্ঠীর প্রযুক্তিগত, শ্রেণীবিন্যাস সাহিত্য অসঙ্গতিপূর্ণ এবং ভুল সনাক্তকরণের উদাহরণে ভরা। এটি বিভিন্ন কারণের কারণে হয়, যার মধ্যে ট্যাক্সোনমিস্টরা অপর্যাপ্তভাবে প্রশিক্ষিত এবং সনাক্তকরণে দক্ষ (যেমন, অনুরূপ গোষ্ঠীগুলির মধ্যে সীমানা সনাক্ত করতে বিভিন্ন নিয়ম-থাম্ব ব্যবহার করে), অপর্যাপ্ত বিশদ মূল গোষ্ঠী বিবরণ এবং/অথবা চিত্র, বর্তমান মনোগ্রাফ এবং সু-কিউরেটেড সংগ্রহে অপর্যাপ্ত প্রবেশাধিকার এবং অবশ্যই, ট্যাক্সোনমিস্টদের গোষ্ঠী ধারণাগুলি সম্পর্কে ভিন্ন মতামত রয়েছে। পিয়ার রিভিউ শুধুমাত্র এই ক্ষেত্রে কমিশন বা বাদ দেওয়ার সবচেয়ে সুস্পষ্ট ত্রুটিগুলি নিরাময় করে এবং তারপরে কেবল তখনই যখন কোনও লেখক প্রশ্নযুক্ত নমুনাগুলির পর্যাপ্ত উপস্থাপনা (যেমন, চিত্র, রেকর্ডিং এবং জিন সিকোয়েন্স) সরবরাহ করেন। স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ ব্যবস্থার আরও উন্নয়ন এবং ব্যবহার থেকে পদ্ধতিবিদ্যারও অনেক লাভ রয়েছে। কর্মী এবং সম্পদ উভয়কেই আকৃষ্ট করার জন্য, পদ্ধতিগতভাবে নিজেকে একটি "বড়, সমন্বিত, আন্তর্জাতিক বৈজ্ঞানিক উদ্যোগে" রূপান্তরিত করতে হবে। অনেকে ইন্টারনেটের ব্যবহারকে চিহ্নিত করেছেন-বিশেষ করে ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েবের মাধ্যমে-যার মাধ্যমে এই রূপান্তর করা যেতে পারে। রূপতাত্ত্বিক তথ্য, অডিও ক্লিপ, ভিডিও ফাইল ইত্যাদি অ্যাক্সেস করার জন্য একটি ভার্চুয়াল, জেনব্যাঙ্কের মতো ব্যবস্থা প্রতিষ্ঠা করা সঠিক দিকের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হবে, পর্যবেক্ষণমূলক তথ্য এবং/অথবা পাঠ্য-ভিত্তিক বর্ণনায় উন্নত অ্যাক্সেস কেবল ট্যাক্সোনমিক বাধা বা কম সনাক্তকরণ পুনরুত্পাদনযোগ্যতার সমস্যাগুলিকে সফলভাবে সমাধান করবে না। পরিবর্তে, গুণগত মানদণ্ডের ভিত্তিতে সমালোচনামূলক সিদ্ধান্ত নেওয়ার সাথে যুক্ত অনিবার্য বিষয়গততা অবশ্যই হ্রাস করতে হবে বা খুব কমপক্ষে আরও আনুষ্ঠানিকভাবে বিশ্লেষণাত্মক প্রেক্ষাপটে এম্বেড করতে হবে। যথাযথভাবে পরিকল্পিত, নমনীয় এবং শক্তিশালী, স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ ব্যবস্থা, বিতরণকৃত কম্পিউটিং স্থাপত্যের চারপাশে সংগঠিত এবং প্রশিক্ষণ সেট ডেটা (যেমন, চিত্র এবং জিন সিকোয়েন্স) এর কর্তৃত্বপূর্ণভাবে চিহ্নিত সংগ্রহের উল্লেখ করা, নীতিগতভাবে, সমস্ত পদ্ধতিবিদদের বৈদ্যুতিন ডেটা সংরক্ষণাগারগুলিতে অ্যাক্সেস এবং সাধারণ ট্যাক্সার নিয়মিত সনাক্তকরণ পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জাম সরবরাহ করতে পারে। সঠিকভাবে ডিজাইন করা সিস্টেমগুলিও সনাক্ত করতে পারে যখন তাদের অ্যালগরিদমগুলি নির্ভরযোগ্য সনাক্তকরণ করতে পারে না এবং সেই চিত্রটি কোনও বিশেষজ্ঞের কাছে পাঠাতে পারে (যার ঠিকানা অন্য ডাটাবেস থেকে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে)। এই ধরনের ব্যবস্থাগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপাদানগুলিও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এবং তাই এগুলি যত বেশি ব্যবহার করা হয় তাদের কার্যকারিতা উন্নত করে। একবার কোনও প্রজাতির রূপতাত্ত্বিক (বা আণবিক) মডেলগুলি তৈরি হয়ে গেলে এবং সঠিক বলে প্রদর্শিত হলে, এই মডেলগুলিকে সনাক্তকরণ অর্জনের জন্য বিভিন্নতা এবং বৈচিত্র্যের সীমার পর্যবেক্ষিত নিদর্শনগুলির কোন দিকগুলি ব্যবহার করা হচ্ছে তা নির্ধারণ করার জন্য জিজ্ঞাসা করা যেতে পারে, এইভাবে নতুন এবং (সম্ভাব্য) আরও নির্ভরযোগ্য ট্যাক্সোনমিক অক্ষরগুলির আবিষ্কারের পথ উন্মুক্ত করে। প্রকৃতিবিদ একটি বৈশ্বিক নাগরিক বিজ্ঞান প্রকল্প এবং প্রকৃতিবিদদের সামাজিক নেটওয়ার্ক যা ব্রাউজার বা মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে উদ্ভিদ, প্রাণী এবং অন্যান্য জীবন্ত প্রাণীর মানব এবং স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ উভয়কেই অন্তর্ভুক্ত করে। Pl@ntNet একটি বৈশ্বিক নাগরিক বিজ্ঞান প্রকল্প যা মেশিন-লার্নিং লিফ স্ন্যাপের উপর ভিত্তি করে ফটোগ্রাফের মাধ্যমে উদ্ভিদ সনাক্তকরণের জন্য একটি অ্যাপ এবং একটি ওয়েবসাইট সরবরাহ করে, এটি স্মিথসোনিয়ান ইনস্টিটিউশন দ্বারা তৈরি একটি আইওএস অ্যাপ যা পাতার ফটোগ্রাফ থেকে উত্তর আমেরিকার গাছের প্রজাতি সনাক্ত করতে ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে। গুগল ফটোগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফটোগ্রাফগুলিতে বিভিন্ন প্রজাতি সনাক্ত করতে পারে। Plant.id হল ফ্লাওয়ারচেকার কোম্পানি দ্বারা তৈরি একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন এবং এপিআই যা ফ্লাওয়ারচেকার মোবাইল অ্যাপ থেকে ফটোতে প্রশিক্ষিত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। আরও দেখুন উদ্ধৃত রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক এখানে প্রজাতি সনাক্তকরণ ব্যবস্থার হোম পেজের কিছু লিঙ্ক রয়েছে। এস. পি. আই. ডি. এ এবং ডি. এ. আই. এস. ওয়াই পদ্ধতি মূলত সাধারণ এবং উপস্থাপিত যে কোনও চিত্র উপাদানকে শ্রেণীবদ্ধ করতে সক্ষম। এ. বি. আই. এস এবং 'ড্রয়িং' পদ্ধতিটি ঝিল্লিযুক্ত ডানা সহ পোকামাকড়ের মধ্যে সীমাবদ্ধ কারণ তারা ডানা ভেনেশন-এর উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট চরিত্রের সেটের সাথে মিলে কাজ করে। এস. পি. আই. ডি. এ সিস্টেম এ. বি. আই. এস. ডেইজি ড্রয়িং লিফস্ন্যাপ <আই. ডি. 1> প্রজাতি স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ এবং তথ্য ক্যাপচার তুলনামূলক শারীরস্থান জৈব তথ্যবিজ্ঞান কম্পিউটার দৃষ্টিশক্তির প্রয়োগ