आप उन्हें AI को प्रशिक्षित करने में मदद कर सकते हैं

न्यूयॉर्क शहर बहुत जोर से है, जैसा कि आप एक ऐसी जगह से अनुमान लगा सकते हैं जिसकी प्रमुख पौराणिक कथाओं का कहना है कि यह कभी नहीं सोता है। या आप पहले से जानते होंगे कि वहाँ रहते थे और किसी तरह एक क्लैंगिंग जैकहैमर या एक निरंतर कार अलार्म से तीन से अधिक ब्लॉकों को भटकाने में कामयाब नहीं हुए। यह इतनी जोर से है कि 2014 में, एक नगर परिषद ने झंडे वाले क्षेत्रों के लिए डिज़ाइन किए गए एक बिल को लिखा , जिसमें लगातार 65 डेसिबल से ऊपर शोर का स्तर देखा गया था; उस स्तर के बारे में, जिसे आपको एक विशिष्ट बातचीत पर ले जाने के लिए अपनी आवाज उठानी पड़ेगी - और लगातार उन लोगों के लिए एक वास्तविक स्वास्थ्य मुद्दे को पेश करने के लिए पर्याप्त होगा जो लगातार भोजन के अधीन थे।

इस सभी शोर की सटीक प्रकृति को बेहतर ढंग से समझने की कोशिश करने के लिए, NYU की साउंड ऑफ न्यूयॉर्क सिटी परियोजना के साथ शोधकर्ता नागरिक वैज्ञानिकों द्वारा सिखाए गए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को रोजगार की उम्मीद कर रहे हैं। SONYC ने पिछले दो वर्षों में शहर के आसपास ऑडियो डेटा रिकॉर्ड करने में खर्च किया है, विशेष रूप से निर्माण स्थलों और अन्य उच्च-मात्रा वाले क्षेत्रों के पास। विश्वविद्यालय के अनुसार, उन्होंने लगभग 30 वर्षों के न्यू यॉर्क के शाब्दिक ध्वनियों को एकत्र किया है।

अब, SONYC नागरिकों को अपनी नई वेबसाइट पर लॉग इन करने और उस ध्वनि के स्निपेट्स की पहचान करने के लिए न्यूयॉर्क के अपेक्षाकृत शांत रेंडरिंग में हिस्सेदारी के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को समझने में मदद करने के लिए पूछ रहा है कि वह क्या सुन रहा है। सभी सामग्री के माध्यम से स्थानांतरण करना शोधकर्ताओं के लिए "एक असंभव कार्य" होगा, NYU के संगीत और ऑडियो प्रयोगशाला में पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता मार्क कार्टराईट ने मुझे बताया।

"वहाँ बस पर्याप्त संसाधन उपलब्ध नहीं हैं लोगों को मैन्युअल रूप से इस सभी डेटा कोडिंग," वे कहते हैं। “इसे कंप्यूटर स्क्रीन पर 24 घंटे एक दिन, सात दिनों में बैठे सैकड़ों लोगों की आवश्यकता होगी। मशीन सुनने वाले मॉडल ध्वनि डेटा के रीमिक्स को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने में मदद करेंगे, जो ध्वनि डेटा पर बड़े पैमाने पर विश्लेषण शुरू करने और समय के साथ शोर के पैटर्न का निर्धारण करने के लिए हमारे लिए महत्वपूर्ण होगा। "

यह बदले में, टीम को न्यूयॉर्क के "एअरल मैप्स" बनाने में मदद करेगा, जिसका उपयोग यह समझने के लिए किया जा सकता है कि वास्तव में, पड़ोस को शोर बनाने के लिए जिम्मेदार है। कभी-कभी यह स्पष्ट होगा- निर्माण स्थल-कभी-कभी, कम। SONYC नोट करता है कि 311 कॉल्स के सर्वेक्षण, शोर की शिकायतों को जीवन की चिंता का एक प्रमुख गुण बताते हैं और 70 मिलियन अमेरिकी उन जगहों पर रहते हैं जो ईपीए द्वारा स्वस्थ माने जाने की तुलना में उच्च शोर स्तरों के संपर्क में हैं। वे न्यूयॉर्क में प्राथमिक चिंताओं के रूप में नींद में व्यवधान, उच्च रक्तचाप, हृदय रोग और सुनवाई हानि की ओर इशारा करते हैं। "यह स्पष्ट है कि शोर शमन सार्वजनिक हित में है," कार्टराइट ने कहा।

उपयोगकर्ता एक नमूने को सुनेंगे और वे जो भी सुन रहे हैं उसका सर्वोत्तम विवरण चुनें। जब मैंने लॉग ऑन किया, तो मैंने सुना कि निश्चित रूप से एक "मोहिनी" पर क्लिक करें। लेखन के रूप में, लगभग 800 स्वयंसेवकों ने लगभग 13,000 शोर नमूनों को वर्गीकृत किया है, जो एक अच्छी शुरुआत की तरह लगता है। न्यूयॉर्क के निवासी और अन्य कोई भी जो दिलचस्पी रखते हैं वे यहां लॉग इन कर सकते हैं और न्यूयॉर्क के यादृच्छिक सड़क कोनों पर सुनना शुरू कर सकते हैं । (शोधकर्ताओं का कहना है कि डेटा को सभी अज्ञात कर दिया गया है।)

"यह ज्ञान हमें समय के साथ शोर के पैटर्न और इसके कारणों की पहचान करने में मदद करेगा, जिसका उपयोग न्यूयॉर्क शहर के निवासियों और नीति निर्माताओं द्वारा शहर में ध्वनि प्रदूषण में सुधार करने के लिए किया जा सकता है," कार्टराइट कहते हैं। "यदि हम ध्वनि स्रोतों और स्तरों पर स्वचालित प्रतिक्रिया भेज सकते हैं, तो एक निर्माण स्थल के प्रबंधक, हम उन लोगों को सशक्त बनाने के लिए कार्रवाई कर सकते हैं जो उनके शोर के पदचिह्न को कम करने और शोर कोड का पालन करने के लिए।" शहर के शोर निरीक्षकों, ताकि वे उल्लंघन का बेहतर पता लगा सकें और जब वे हो रहे हों। "मौजूदा प्रौद्योगिकियां आक्रामक स्रोतों के प्रभाव को अलग करने में असमर्थ हैं," कार्टराइट मुझे बताता है।

आखिरकार, उन्हें उम्मीद है कि मॉडल "स्कूलों, ट्रैफिक मार्गों, पार्कों और बहुत कुछ के बारे में शहरी नियोजन को सूचित करके हमारे भविष्य के शहरों को बेहतर बनाने में मदद करेगा।"

कुछ लोगों ने चिंता व्यक्त की है कि मशीन लर्निंग नागरिक विज्ञान पर मुहर लगाएगा, लेकिन यह दो का अनोखा उदाहरण है और एआई का एक ठोस उदाहरण सार्वजनिक लाभ के लिए तैनात किया गया है। मैंने इसे ऐरल एआई वाक्य के साथ समाप्त करने पर विचार किया - हम मशीन लर्निंग स्पेस में शामिल थे, परिणाम के लिए सभी कान होने चाहिए - लेकिन जल्दी से इसके बारे में बेहतर सोचा। इसके बजाय, मैं सिर्फ यह कहूंगा कि मशीन सीखने से थोड़ी मदद के साथ, जो शहर कभी नहीं सोता है वह अंत में मौन की आवाज़ का आनंद ले सकता है।