సముద్రం అడుగున ఉన్న పర్యావరణ వ్యవస్థలను రక్షించడానికి బ్రెజిలియన్ మోడల్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ని ఉపయోగిస్తుంది

బ్రెజిలియన్ తీరంలో చమురు మరియు వాయువు అన్వేషణ, ముఖ్యంగా ఉప్పు ముందు ప్రాంతంలో, గణనీయమైన పర్యావరణ ప్రమాదాలను కలిగి ఉంటుంది. సముద్రపు అడుగుభాగంలో పైప్‌లైన్‌లు మరియు పరికరాలను అమర్చడం సున్నితమైన పర్యావరణ వ్యవస్థలను ప్రభావితం చేస్తుంది. అత్యంత ప్రభావితమైన వాటిలో ఒకటి సున్నపు ఆల్గే. ప్రధాన ప్రమాదం దాని దృఢమైన నిర్మాణానికి భౌతిక నష్టం. ఈ కారపేస్ కార్బన్ నిల్వ వంటి సముద్రపు రసాయన ప్రక్రియలలో పాత్ర పోషించడంతో పాటు అనేక జాతులకు ఆవాసంగా పనిచేస్తుంది. అవి చాలా సున్నితమైనవి మరియు సముద్ర పర్యావరణ వ్యవస్థను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తాయి కాబట్టి, అవి పర్యావరణ సూచికలుగా పనిచేస్తాయి.

అందువల్ల, ఈ జాతులు ఉన్న ప్రాంతాల్లో వెలికితీత కార్యకలాపాలను పరిమితం చేసే నియమాలు ఉన్నాయి, కానీ దీనిని గుర్తించడం సాధారణ పని కాదు. పచ్చగా ఉన్నప్పటికీ, సముద్రం యొక్క లోతు వాటిని కేవలం కనిపించదు. ప్రభావాలను తగ్గించడానికి ఈ స్థానాలను గుర్తించడం అవసరం. ఈ పర్యవేక్షణను మెరుగుపరచడానికి, PUC-Rioలోని ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ విభాగానికి చెందిన మా బృందం ఒక ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేసింది.

చమురు మరియు వాయువు వెలికితీత కోసం ఒక సాధారణ సబ్‌సీ ఇన్‌స్టాలేషన్‌కు ఉదాహరణ. గమనించిన వివిధ పరికరాలు మరియు పైప్‌లైన్‌లు సున్నపురాయి ఆల్గే పర్యావరణ వ్యవస్థపై ప్రభావం చూపుతాయి.రచయితల అసలు కథనం నుండి తీసిన చిత్రం.

సున్నపు ఆల్గేపై పర్యవేక్షణ కార్యకలాపాల సమయంలో రిమోట్‌గా పనిచేసే వాహనం యొక్క ప్రాతినిధ్యం. డైవ్ సమయంలో, వాహనం నీటి అడుగున పరికరాల నిర్వహణలో సహాయం చేయడం వంటి పర్యావరణ పర్యవేక్షణకు మించిన అదనపు పనులను కలిగి ఉందని గమనించడం ముఖ్యం.

సున్నపురాయి ఆల్గే పర్యావరణ వ్యవస్థను ప్రభావితం చేసే సబ్‌సీ ఆయిల్ మరియు గ్యాస్ వెలికితీతలో ఉపయోగించే సాధారణ భాగాలు: (A ) పైప్‌లైన్, ( B ) ఫ్లాంజ్ మరియు ( C ) పైప్‌లైన్ బోయ్.రచయితల అసలు కథనం నుండి తీసుకోబడిన చిత్రాలు.

పర్యవేక్షణ ఇబ్బందులు

నేడు, ఈ పర్యవేక్షణ సముద్రగర్భంలోని చిత్రాలను సంగ్రహించే రిమోట్‌గా పనిచేసే వాహనాల సహాయంతో చేయబడుతుంది. జాతులను గుర్తించడానికి మరియు కాలక్రమేణా ఆల్గే పంపిణీని మ్యాప్ చేయడానికి లోతైన అభ్యాస నమూనాల మద్దతుతో ఈ చిత్రాలు విశ్లేషించబడతాయి. కొత్త ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను ఎక్కడ ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి మరియు తదుపరి పర్యావరణ ప్రభావాలను అంచనా వేయాలి అనే నిర్ణయాలకు ఈ డేటా సహాయపడుతుంది.

ఈ టాస్క్ యొక్క ప్రధాన సవాళ్లలో ఒకటి ఈ చిత్రాలు చాలా ధ్వనించే నమూనాలు. తప్పుగా లేబుల్ చేయబడే ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు మేము ఉపయోగించే పదం ఇది. యంత్ర శిక్షణలో ఉపయోగించే డేటా సెట్‌లో లోపాలతో కూడిన సమాచారం ఉన్నప్పుడు, ఇది లోతైన అభ్యాస నమూనాల పటిష్టతను తీవ్రంగా రాజీ చేస్తుంది. వాస్తవ ప్రపంచ డేటాలో ఇది ఒక సాధారణ సవాలు.

సున్నపు ఆల్గే విషయంలో, శబ్దం ప్రధానంగా నిపుణులు కానివారు లేదా అధిక పని చేసే నిపుణులు చేసిన గమనికల నుండి పుడుతుంది. శబ్దం యొక్క ఇతర సాధారణ మూలాలలో ఆటోమేటెడ్ వెబ్ ప్రశ్నలు మరియు సహకార లేబులింగ్ ద్వారా ప్రవేశపెట్టబడిన లోపాలు ఉన్నాయి. కొన్ని ప్రత్యేకించి సవాలు చేసే వర్గీకరణ పనులను ఎదుర్కొన్నప్పుడు నిపుణులు కూడా తప్పు లేబుల్‌లను ఉత్పత్తి చేయగలరు.

మునుపటి నాయిస్ అప్రోచ్‌లు

ఈ సమస్యతో వ్యవహరించడానికి అత్యంత విస్తృతంగా అనుసరించబడిన వ్యూహాలలో ఒకటి చిన్న నష్ట విధానం. సరిగ్గా లేబుల్ చేయబడిన నమూనాలు తక్కువ శిక్షణ నష్టాలకు దారితీస్తాయని ఇది ఊహిస్తుంది. అధిక నష్టాలతో ఉన్న నమూనాలు ధ్వనించేవిగా పరిగణించబడతాయి మరియు శిక్షణ ప్రక్రియ నుండి విస్మరించబడతాయి. ఎందుకంటే అవి తప్పుగా లేబుల్ చేయబడే అవకాశం ఎక్కువగా ఉంటుందని భావించబడుతుంది.

ఈ విధానం ఆధారంగా మోడల్‌లను మెరుగుపరచడానికి మేము ఇటీవల విస్మరించిన నమూనా రికవరీని ఒక పద్ధతిగా జోడించాము. ఈ నిర్మాణం విస్మరించబడిన నమూనాలను తిరిగి పొందడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. శిక్షణా సెట్‌కి తిరిగి వెళ్లడాన్ని సులభతరం చేయడానికి వారికి మరింత సౌకర్యవంతమైన లేబుల్‌లు (సూడో-లేబుల్‌లు) కేటాయించబడ్డాయి. అదే పనిలో, మేము సహకార బోధనా నమూనాతో కలిపి ఒక నమూనాను కూడా ప్రతిపాదిస్తాము. దీనిలో, లేబుల్‌లలో శబ్దానికి వ్యతిరేకంగా పటిష్టతను మెరుగుపరచడానికి రెండు నెట్‌వర్క్‌లు సమాచారాన్ని మార్పిడి చేస్తాయి.

ఈ చికిత్స ఆశాజనక ఫలితాలను చూపించినప్పటికీ, చివరికి ధ్వనించే నమూనాలు సరిగ్గా గుర్తించబడతాయని ఇది ఇప్పటికీ ఊహిస్తుంది. అయితే, ఈ ఊహ ఆచరణలో చాలా అరుదుగా కలుస్తుంది. నాయిస్ ఫిల్టరింగ్ మరియు సూడో-లేబులింగ్ దశలు రెండూ ఎర్రర్‌లకు గురయ్యే అవకాశం ఉంది. అన్నింటికంటే, ఈ రకమైన నమూనాతో ఇది స్వాభావిక సమస్య.

ఒక కొత్త మోడల్

విశ్లేషణ యొక్క విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడానికి, స్ప్రింగర్ నేచర్ గ్రూప్ నుండి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫర్ కంప్యూటేషనల్ సైన్స్ అండ్ ఇంజనీరింగ్ జర్నల్‌లో ఇటీవల ప్రచురించబడిన కొత్త విధానాన్ని మేము ప్రతిపాదించాము. మానవ లేబుల్‌లపై ప్రత్యేకంగా ఆధారపడకుండా, డేటా నుండి నేరుగా నమూనాలను తెలుసుకోవడానికి సిస్టమ్‌ను అనుమతించే స్వీయ-పర్యవేక్షించే అభ్యాస పద్ధతులను మేము పొందుపరుస్తాము. ప్రత్యేకించి, మేము కాంట్రాస్టివ్ లెర్నింగ్ అని పిలుస్తాము, ఇది చిత్రాల మధ్య సారూప్యతలు మరియు తేడాలను బాగా గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. ఆచరణలో, ఇది డేటాలో అనిశ్చితి ఉన్నప్పుడు కూడా నమూనాలను గుర్తించే సామర్థ్యాన్ని సిస్టమ్‌ని చేస్తుంది.

అదనంగా, మోడల్ విశ్వసనీయ స్థాయికి అనుగుణంగా లేబుల్‌లకు వేర్వేరు బరువులను కేటాయించే యంత్రాంగాన్ని మేము జోడించాము. అప్పుడు అది సరిగ్గా లేబుల్ చేయబడిన మరింత సులభంగా వర్గీకరించబడిన చిత్రాలను వేరు చేస్తుంది. లోపాలు ఎక్కువగా ఉండే అవకాశం ఉన్న ఉదాహరణలు జాగ్రత్తగా పరిగణించబడతాయి.

మేము ఈ ప్రాంతంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించే డేటాబేస్‌లతో పరీక్షలను నిర్వహించాము. మోడల్ పనితీరు కొలమానాలలో 3% వరకు మెరుగుదల చూపింది. సున్నపు ఆల్గే యొక్క నిర్దిష్ట సందర్భంలో, మేము 1.6% పెరుగుదలను సాధించాము. ఫలితం నిరాడంబరంగా అనిపించవచ్చు, కానీ చాలా ఖచ్చితత్వం అవసరమయ్యే పర్యావరణ అనువర్తనాల్లో ఇది పెద్ద వ్యత్యాసాన్ని కలిగిస్తుంది.

ఇప్పటికే దరఖాస్తులో ఉంది

కొత్త మోడల్ ఇప్పటికే బ్రెజిలియన్ తీరంలో సముద్ర ప్రాంతాల పర్యవేక్షణలో చేర్చబడింది, వేగవంతమైన మరియు మరింత వివరణాత్మక విశ్లేషణలను అనుమతిస్తుంది. ఈ పర్యావరణ వ్యవస్థల పరిణామాన్ని మరింత ఖచ్చితంగా పర్యవేక్షించడం మరియు పర్యావరణ క్షీణత సంకేతాలను గుర్తించడం సులభతరం చేస్తుంది.

విద్యాసంబంధమైన సందర్భంలో, కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు వారు శిక్షణ పొందిన డేటా నాణ్యత ద్వారా తీవ్రంగా ప్రభావితమవుతాయని మా అధ్యయనం బలపరుస్తుంది. ఈ లోపాలను ఎదుర్కోవడం అనేది ఫీల్డ్‌లో, ముఖ్యంగా వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో అతిపెద్ద ప్రస్తుత సవాళ్లలో ఒకటిగా కొనసాగుతోంది.

ప్రతికూల పరిస్థితులలో కూడా నేర్చుకోగల కొత్త, పెరుగుతున్న బలమైన పద్ధతుల యొక్క స్థిరమైన అభివృద్ధి ఈ సాంకేతికతలను ఉపయోగించడాన్ని విస్తరించడానికి చాలా ముఖ్యం. లేబులింగ్ ఎర్రర్‌లకు తక్కువ సెన్సిటివ్‌గా ఉండే మోడల్‌లు మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ అవసరాన్ని వివిధ సందర్భాల్లో వాటిని స్వీకరించడాన్ని సులభతరం చేయవచ్చు. ఆరోగ్య సంరక్షణ నుండి వ్యవసాయం వరకు, అసంపూర్ణ పరిస్థితులలో తరచుగా పెద్ద మొత్తంలో డేటా సేకరించబడుతుంది. మేము సంక్లిష్టమైన మరియు అసంపూర్ణ డేటాను వివరించే విధానాన్ని మెరుగుపరచడం ద్వారా, కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క కొత్త అనువర్తనాలకు మార్గం సుగమం చేయాలని మేము లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాము. సముద్రగర్భం వంటి వాతావరణాల్లో కూడా నేరుగా పరిశీలించడం ఇప్పటికీ సవాలుగా ఉంది.

Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco Petrobras కోసం కన్సల్టెన్సీని అందజేస్తుంది. ఇది పెట్రోబ్రాస్ నుండి ఫైనాన్సింగ్ పొందుతుంది.

Manoela Kohler PUC-Rioలో పరిశోధకురాలు మరియు కంపెనీతో ఉద్యోగ సంబంధం లేకుండా పెట్రోబ్రాస్ భాగస్వామ్యంతో నిర్వహించబడుతున్న విద్యా పరిశోధన ప్రాజెక్టులలో పాల్గొంటారు. దాని పరిశోధన కార్యకలాపాలలో కొంత భాగం పెట్రోబ్రాస్ నుండి నిధులు పొందుతుంది.

Vitor Sousa ఈ కథనం యొక్క ప్రచురణ నుండి ప్రయోజనం పొందగల ఏ కంపెనీ లేదా సంస్థ నుండి సంప్రదింపులు, పని, స్వంత వాటాలు లేదా నిధులను స్వీకరించరు మరియు అతని విద్యాసంబంధమైన స్థితికి మించి ఎటువంటి సంబంధిత సంబంధాలను వెల్లడించలేదు.