উদ্ভিদবিদরা বলছেন, এআই গুরুত্বপূর্ণ উদ্ভিদের ‘বিলুপ্তির বিরুদ্ধে রেস’ জিততে সাহায্য করতে পারে গাছপালা

AI এবং ডিজিটাইজেশনের উত্থান “বিলুপ্তির বিরুদ্ধে রেস” এর একটি টার্নিং পয়েন্ট হতে পারে উদ্ভিদবিদরা অত্যাবশ্যক উদ্ভিদগুলিকে বিলুপ্ত হওয়ার আগে সনাক্ত এবং সংরক্ষণ করার চেষ্টা করছেন, একটি প্রধানের মতে রিপোর্ট রয়্যাল বোটানিক গার্ডেন, কেউ থেকে।

নতুন প্রযুক্তি বিজ্ঞানীদের ট্র্যাক করতে সক্ষম করছে যে কীভাবে ফুল ফোটার সময় সারা বিশ্বে কয়েক সপ্তাহের মধ্যে পরিবর্তিত হয়েছে, দ্রুত নতুন নমুনা শনাক্ত করতে পারে এবং এমনকি 180 বছর বয়সী ছত্রাকের নমুনা থেকে গুরুত্বপূর্ণ জেনেটিক ডেটা পেতে পারে, সম্ভাব্য একটি “জিনোমিক গোল্ডমাইন” খুলতে পারে। ডিজিটাইজেশন এবং লক্ষ লক্ষ নমুনার অনলাইন অ্যাক্সেস যা এখন পর্যন্ত শুধুমাত্র আর্কাইভে অ্যাক্সেসযোগ্য ছিল তাও নতুন অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করছে, বিশেষ করে বিশ্ব দক্ষিণে।

গাছপালা এবং ছত্রাক পৃথিবীর সমস্ত জীবনকে নিয়ন্ত্রণ করে, খাদ্য ও ওষুধ সরবরাহ করে, কার্বন সংরক্ষণ করে এবং জলবায়ু নিয়ন্ত্রণ করে। যাইহোক, মূল্যায়ন করা 70,000 উদ্ভিদ প্রজাতির প্রায় 40% বিলুপ্তির ঝুঁকিতে রয়েছে, যখন আরও 330,000 এখনও বিশ্লেষণ করা হয়নি। আরও 100,000 উদ্ভিদের প্রজাতি এখনও বিজ্ঞানীদের দ্বারা নামকরণ করা আছে বলে মনে করা হয়।

RBG Kew-এর বিজ্ঞানের নির্বাহী পরিচালক অধ্যাপক আলেকজান্দ্রে আন্তোনেলি বলেন, প্রতি বছর প্রায় 2,000 নতুন উদ্ভিদের প্রজাতি রেকর্ড করা হয় কিন্তু এটি “সবমাত্র ভূপৃষ্ঠে আঁচড় দেয়”।

এর অর্থ সম্ভাব্য নতুন ওষুধ এবং টেকসই ফসল আবিষ্কৃত হওয়ার আগেই বিলুপ্ত হয়ে যাচ্ছে।

ছত্রাকের জন্য পরিস্থিতি আরও কঠিন, আনুমানিক 2m প্রজাতির 90% এখনও বিজ্ঞানের কাছে অজানা এবং 1% এরও কম পরিচিত প্রজাতি বিলুপ্তির ঝুঁকির জন্য মূল্যায়ন করা হয়েছে।

“যদিও পৃথিবীর সমস্ত জীবনকে নথিভুক্ত করা এবং রক্ষা করা কঠিন চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে, ডিজিটাইজেশন এবং সহগামী প্রযুক্তি আমাকে ক্রমবর্ধমান আশাবাদী করে তোলে যে আমরা সফল হব,” আন্তোনেলি বলেছেন।

এআই শিখতে পারে কীভাবে চ্যালেঞ্জিং উদ্ভিদ শনাক্ত করতে হয়, যেমন সেজেস এবং পিট শ্যাওলা যার স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যগুলি মাইক্রোস্কোপিক, অর্থাৎ নতুন বা দুর্বল প্রজাতিগুলিকে দ্রুত চিহ্নিত করা যায়। “এই AI মডেলগুলি কখনও কখনও বিশেষজ্ঞদের চেয়ে ভাল সনাক্ত করতে পারে – এটি অবিশ্বাস্যভাবে উত্তেজনাপূর্ণ,” তিনি বলেছিলেন।

উদ্ভিদ ও ছত্রাকের নমুনাগুলির চিত্র এবং সংগ্রহের ডেটা ডিজিটাইজ করা আন্তর্জাতিক সহযোগিতার গতি বাড়ায় এবং মাদাগাস্কারের মতো জীববৈচিত্র্যের হটস্পটগুলিতে গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু খুব কমই অ্যাক্সেস করা সংগ্রহগুলি খুলতে পারে।

কেউ মাদাগাস্কারের একজন সিনিয়র উদ্ভিদবিদ ল্যান্ডি রাজাওভেলোনা বলেছেন: ‘মাদাগাস্কার বিশ্বের সবচেয়ে অসাধারণ জীববৈচিত্র্যের হটস্পটগুলির মধ্যে একটি। ডিজিটাইজ করার মাধ্যমে (37,000 ভৌত নমুনা), আমরা আজকের জীববৈচিত্র্যের অমূল্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে শতবর্ষব্যাপী জ্ঞানের ভান্ডার উন্মোচন করেছি।”

RBG Kew এখন আছে এর সমস্ত নমুনা 7.4m ডিজিটাইজ করা হয়েছেচার্লস ডারউইন দ্বারা সংগৃহীত সহ, এবং এগুলি অনলাইনে বিনামূল্যে পাওয়া যায়৷ চার বছরের প্রোগ্রামে প্রতিদিন 20,000টি উচ্চ-রেজোলিউশন ছবি তোলার বিষয়টি শীর্ষে ছিল। মোট, আছে 145m ডিজিটাল নমুনা এখন বিশ্বব্যাপী অনলাইন, তবে এটি হার্বেরিয়ামে ধারণ করা মোটের 16% এরও কম, যা “বোঝার ক্ষেত্রে বিশাল অন্ধ দাগ” রেখে গেছে, বিজ্ঞানীরা বলেছেন।

প্রতিবেদনে একটি AI মডেল ব্যবহার করে একটি বিশ্বব্যাপী অধ্যয়নের বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ফুলগুলি চিহ্নিত করার জন্য প্রশিক্ষিত হয়েছে যা 8m ডিজিটাইজড নমুনা বিশ্লেষণ করেছে। এটি প্রকাশ করেছে যে জলবায়ু সংকটের কারণে গত শতাব্দীতে এক দশকে গড়ে 2.5 দিন ফুল ফোটানো হয়েছে। বৃষ্টিপাতের ধরণ পরিবর্তনের সাথে সাথে ক্রমবর্ধমান তাপমাত্রার অর্থ হল কিছু ফুল পরে আসে এবং কিছু আগে আসে।

এটি গাছপালা এবং পরাগায়নকারী এবং বছরের নির্দিষ্ট সময়ে তাদের উপর নির্ভরশীল অন্যান্য প্রাণীর মধ্যে প্রাচীন সম্পর্ককে মারাত্মকভাবে ব্যাহত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, হার্বেরিয়াম নমুনা ব্যবহার করে একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে প্রায় ভারতের পশ্চিমঘাটের ৮০% কিন্ডাল গাছযা কাঠের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, একই সময়ে ফুলের জন্য ব্যবহৃত হয়। 1990 সাল নাগাদ তা অর্ধেকেরও কম হয়ে যায়।

নতুন প্রযুক্তিও ছত্রাক থেকে জেনেটিক রহস্য উন্মোচন করছে, বিজ্ঞানীরা এখন অনেক পুরানো নমুনা থেকে উচ্চ-মানের জিনোম তৈরি করতে সক্ষম, কিছু 180 বছর পর্যন্ত পুরানো। গবেষকরা বলেছেন যে অগ্রগতি ঐতিহাসিক ছত্রাকের নমুনাগুলিকে নতুন ওষুধ এবং রোগের প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাসের জন্য একটি “জিনোমিক গোল্ডমাইন” করে তোলে। পেনিসিলিন এবং স্ট্যাটিন ছত্রাক থেকে উদ্ভূত হয়েছিল।

“ছত্রাক খুব সুবিধাবাদী এবং তারা তাপ এবং আর্দ্রতা পছন্দ করে,” বলেছেন ডাঃ এসথার গায়া, RGB Kew এর সিনিয়র রিসার্চ লিডার। “কিছু মানব রোগজীবাণু উষ্ণ স্থান থেকে ছড়িয়ে পড়ছে বলে মনে হচ্ছে নাতিশীতোষ্ণ অঞ্চলে গরম ঋতু দীর্ঘ হয়।”

শক্তির ভারী ব্যবহার নিয়ে উদ্বেগ রয়েছে এবং wAI ডেটাসেন্টার দ্বারা aterরিপোর্টের লেখকদের দ্বারা স্বীকৃত। দ্য গার্ডিয়ান মে মাসে রিপোর্ট করেছে যে ডেটাসেন্টার এখন 6% বিদ্যুৎ খরচ করে যুক্তরাজ্য এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে। OpenAI এর বস, স্যাম অল্টম্যান, ফেব্রুয়ারিতে বলেছিলেন: “একজন মানুষকে প্রশিক্ষণ দিতেও অনেক শক্তি লাগে।”

40 টি দেশে 400 জন বিজ্ঞানী দ্বারা উত্পাদিত এই প্রতিবেদনে সতর্ক করা হয়েছে যে ডিজিটাইজেশন এবং AI ব্যবহার করা বিদ্যমান পক্ষপাত ও বৈষম্যকে প্রসারিত করতে পারে যদি না অন্তর্নিহিত ডেটা প্রসারিত এবং উন্নত হয়। এটি প্রযুক্তি সংস্থা এবং পরিবেশ সংস্থাগুলির মধ্যে অংশীদারিত্বের জন্য এবং সরকার এবং তহবিলকারীদের উদ্ভিদ এবং ছত্রাক সংগ্রহে বিনিয়োগের জন্য আহ্বান জানিয়েছে।