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डाइनैमिक वर्ल्ड जैसे रिमोट सेंसिंग डेटासेट बनाते समय, एआई के लिए ज़िम्मेदारी के सिद्धांतों को लागू करना

1. शुरू करने से पहले

डाइनैमिक वर्ल्ड, ज़मीन के इस्तेमाल से जुड़ा एक ग्लोबल डेटासेट (एलयूएलसी) है. इसे करीब-करीब रीयल टाइम में अपडेट किया जाता है. यह 10 मीटर का रिज़ॉल्यूशन देता है, क्योंकि इसमें यूरोपियन स्पेस एजेंसी (ईएसए) और कॉपरनिकस प्रोग्राम ने सेंटिनल-2 तारामंडल का इस्तेमाल किया है. इससे, हर दो से पांच दिनों में पृथ्वी की सतह की अपडेट की गई वैश्विक तस्वीर तैयार होती है. इसे डीप लर्निंग मॉडल, Vertex AI और Earth Engine की मदद से बनाया गया है, जो जियोस्पेशल विश्लेषण का प्लैटफ़ॉर्म है. इससे वैज्ञानिकों, शोधकर्ताओं, और डेवलपर को पृथ्वी की सतह पर बदलावों का पता लगाने, रुझानों का पता लगाने और अंतरों को मापने में मदद मिलती है.

Earth Engine एक ऐसा टूल है जिसका इस्तेमाल पर्यावरण और समाज के फ़ायदे के लिए, ग्रहों की प्रक्रियाओं से जुड़ी वैज्ञानिक जानकारी को बढ़ाने के लिए किया जाता है. Google Cloud की झलक में इसका व्यावसायिक इस्तेमाल करने से पता चलता है कि इसका मुख्य मकसद, पर्यावरण और जलवायु परिवर्तन से जुड़ी गंभीर समस्याओं को समझना और उनसे निपटना है. जैसे, जंगलों की कटाई, जल प्रबंधन, और ज़मीन का ईको-फ़्रेंडली इस्तेमाल.

इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग से मिले डेटासेट, जैसे कि डाइनैमिक वर्ल्ड में, ज़िम्मेदारी के साथ अपनाए जाने वाले तरीके लागू किए जाते हैं.

आप इन चीज़ों के बारे में जानेंगे

रिमोट सेंसिंग वाले ऐप्लिकेशन में, ज़िम्मेदारी के साथ एआई के इस्तेमाल को कैसे लागू करें.
अंतरिक्ष और समय के हिसाब से, डाइनैमिक वर्ल्ड के अनुमानों को विज़ुअल तरीके से कैसे समझें.
नैतिक तौर पर तय किए गए नतीजों और सामाजिक असर के बारे में कैसे बताया जाए.

आपको इनकी ज़रूरत होगी

Earth Engine ऐप्लिकेशन को नेविगेट करने के तरीके की जानकारी.
Google Chrome, जो Earth Engine ऐप्लिकेशन के साथ सबसे अच्छी तरह काम करता है.

2. डाइनैमिक वर्ल्ड अर्थ इंजन ऐप्लिकेशन खोलें

डाइनैमिक वर्ल्ड डेटासेट में हर पिक्सल के हिसाब से, नौ एलयूएलसी क्लास के अनुमान शामिल हैं. इस बारे में टेबल में बताया गया है. भूमि उपयोग से यह पता चलता है कि मनुष्य पृथ्वी का उपयोग कैसे करता है, जबकि भूमिगत उपयोग से पृथ्वी की सतह पर मौजूद भौतिक सामग्री के बारे में पता चलता है.

एलयूएलसी का टाइप	जानकारी
पानी	स्थायी और सीज़नल जल स्रोत
पेड़	मुख्य और दूसरे जंगल, और बड़े पैमाने पर लगाए गए पेड़-पौधे
घास	प्राकृतिक घास के मैदान, मवेशियों के चरागाह, और पार्क
बाढ़ से प्रभावित पेड़-पौधे	मैंग्रोव और बाढ़ से प्रभावित अन्य पारिस्थितिक तंत्र
फसल	लाइन की फ़सलें और धान की फ़सलें
झाड़ी और स्क्रब	यहां बहुत छोटे-छोटे पौधे हैं, जिनमें घनी झाड़ियां होती हैं
निर्मित क्षेत्र	कम और ज़्यादा सघनता वाली इमारतें, सड़कें, और शहर में खुली जगह
बिना मैदान वाला मैदान	रेगिस्तान और उभरी हुई चट्टान
बर्फ़ और बर्फ़बारी	स्थायी और सीज़न के हिसाब से बर्फ़ से ढका हुआ कवर

इस डेटासेट में मौजूद इमेज में 10 बैंड शामिल हैं: एलएलसी की नौ क्लास में से हर के लिए अनुमानित प्रॉबबिलिटी वाले नौ बैंड. साथ ही, एक क्लास लेबल बैंड है जो सबसे ज़्यादा अनुमानित प्रॉबबिलिटी वाली क्लास के बारे में बताता है. इन अलग-अलग प्रॉपर्टी की मदद से, उपयोगकर्ता एक से ज़्यादा समय का विश्लेषण कर सकते हैं. साथ ही, अपनी ज़रूरत के हिसाब से कस्टम प्रॉडक्ट बना सकते हैं.

ध्यान दें: डाइनैमिक वर्ल्ड में अनुमानों का इस्तेमाल एक समीक्षा के बाद किया गया. इसमें, सुरक्षा, वैज्ञानिक सख्ती, निष्पक्षता, संभावित गलत इस्तेमाल, सामाजिक फ़ायदे, और इस मामले में Google के एआई से जुड़े सिद्धांतों के मुताबिक आकलन किया गया. अगर लागू हो, तो मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में चेकपॉइंट सेट अप किए जा सकते हैं. इससे यह आकलन किया जा सकता है कि आपने जो तकनीकी फ़ैसले लिए हैं वे आपके संगठन के मिशन स्टेटमेंट, मूल्यों या एथिकल चार्टर के हिसाब से कैसे सही हैं.

डाइनैमिक वर्ल्ड अर्थ इंजन ऐप्लिकेशन खोलने के लिए:

अपने ब्राउज़र में कोई दूसरा टैब खोलें,
डाइनैमिक वर्ल्ड पर जाएं.

मैप में, हाई ज़ूम लेवल पर पहाड़ी शेड के साथ Top1 मोड मोज़ेक दिखाया गया है.

समय के साथ क्लास की प्रॉबबिलिटी दिखाने वाला चार्ट देखने के लिए, मैप पर क्लिक करें.
किसी अनुमान और उसकी सेंटिनल-2 इमेज को लोड करने के लिए, चार्ट में किसी डेटापॉइंट पर क्लिक करें.
लेयर पैनल में, लेयर और विज़िबिलिटी को अडजस्ट करें.

3. ब्राज़ील में डाइनैमिक वर्ल्ड के अनुमान देखें

डाइनैमिक वर्ल्ड में, एलयूएलसी के सभी नौ क्लास के अनुमान शामिल होते हैं. साथ ही, हर पिक्सल के लिए एक Top1 लेबल दिखता है. असल दुनिया में किसी भी स्पेशल रिज़ॉल्यूशन पर एलयूएलसी की कई क्लास शामिल हैं. इस सेक्शन में, स्पेस और समय के हिसाब से अनुमान लगाए गए हैं.

ब्राज़ील में डाइनैमिक वर्ल्ड के अनुमान देखने के लिए:

अपने ब्राउज़र में, डाइनैमिक वर्ल्ड EE ऐप्लिकेशन पर जाएं.
जगह खोजें फ़ील्ड में, Sete de Setembro, Brazil डालें.

आपको डाइनैमिक वर्ल्ड का कंप्यूट डेटा दिखेगा. यह डेटा, ब्राज़ील के रॉन्डोनिया के सेते दे सेतेंब्रो इलाके में रहने वाले पैटर सुरुई लोगों के स्थानीय इलाकों का है.

डाइनैमिक वर्ल्ड पैनल में, शुरू होने की तारीख फ़ील्ड में 2016-01-01 डालें. इसके बाद, खत्म होने की तारीख फ़ील्ड में 2022-01-01 डालें. इसके बाद, अपडेट करें पर क्लिक करें.

मैप को लोड होने में कुछ मिनट लग सकते हैं, क्योंकि यह रीयल टाइम में कंप्यूट करता है.

रीयल टाइम में चार्ट जनरेट करने के लिए, मैप पर कहीं भी क्लिक करें.

तेज़ी से जवाब पाने के लिए, ज़ूम इन करें.

उस चार्ट की जांच करें जिसमें क्लास की संभावनाएं y ऐक्सिस पर और समय, x ऐक्सिस पर है.

इस उदाहरण में, 1 जनवरी, 2016 से 27 जुलाई, 2017 के बीच Top1 क्लास का अनुमान, पेड़ों से जुड़ा है. यह अनुमान, 0.684 से 0.755 की संभावना से अलग है. 5 सितंबर, 2017 को सेंटिनल-2 के अगले सीन का सीन कैप्चर होने तक, डेटा को कहीं से भी कैप्चर नहीं किया जा सका. इसके बाद, सिग्नल में और ज़्यादा शोर हो गया था.

चार्ट को बड़ा करने के लिए पर क्लिक करें.

ध्यान दें: अगर मशीन लर्निंग (एमएल) से मिले डेटासेट को ज़िम्मेदारी के साथ जनरेट करना हो, तो इस बात की योजना बनाएं कि डेटासेट को अनचाहे और नुकसान पहुंचाने वाले इस्तेमाल के लिए कैसे इस्तेमाल किया जाए. इस तरह के सवाल पूछें, "क्या कुछ लोगों, बाज़ार, इलाकों, उपयोगकर्ताओं के ग्रुप या लोगों के इस डेटासेट के इस्तेमाल की तुलना में, इस डेटासेट के इस्तेमाल से नकारात्मक नतीजों का ज़्यादा खतरा है?".

4. बधाई हो

आपने मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके बनाए गए डेटासेट, जैसे कि डाइनैमिक वर्ल्ड में, रिस्पॉन्सिबल एआई के सिद्धांतों को लागू करने का तरीका सीखा.