मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल की संभावनाओं का पता लगाने के लिए DARPA ने US जियोलॉजिकल सर्वे (USGS) के साथ साझेदारी की है और महत्वपूर्ण खनिज मूल्यांकन में तेजी लाने के लिए तकनीकें। लक्ष्य प्रक्रिया में महत्वपूर्ण कदमों को स्वचालित करके देश के महत्वपूर्ण खनिज संसाधनों के मूल्यांकन में तेजी लाना है।
आकलन मौजूदा घरेलू खानों से संभावित खनिज स्रोतों की मात्रा निर्धारित कर सकता है - चाहे ऐतिहासिक हो या सक्रिय - और आर्थिक और पर्यावरणीय रूप से व्यवहार्य संसाधन विकास के अवसरों की पहचान करने में मदद करता है।
यहां चुनौती है: महत्वपूर्ण खनिजों की सूची में वर्तमान में 50 खनिज शामिल हैं और वर्तमान आकलन श्रम गहन हैं। पारंपरिक तकनीकों का उपयोग करते हुए, सभी 50 महत्वपूर्ण खनिजों का आकलन वर्तमान आपूर्ति श्रृंखला की जरूरतों को पूरा करने के लिए बहुत धीमी गति से आगे बढ़ेगा।
DARPA ने USGS, MITER और NASA की जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी के सहयोग से क्रिटिकल मिनरल असेसमेंट प्रतियोगिता के लिए AI लॉन्च किया। यह प्रतियोगिता स्कैन किए गए या रेखापुंज मानचित्रों से स्वचालित रूप से सुविधाओं को निकालने और भू-संदर्भित करने के लिए अभिनव समाधान मांगती है।
प्रतियोगिता में निम्नलिखित दो स्वतंत्र चुनौतियां शामिल होंगी:
मैप जियोफेरेंसिंग चैलेंज: ऑटोमेटेड मैप जियोरेफरेंसिंग एक मुश्किल काम है क्योंकि ज्यादातर यूएसजीएस मैप्स डिजीटल नहीं होते हैं, और ये कई ऐतिहासिक कोऑर्डिनेट प्रोजेक्शन सिस्टम में हो सकते हैं। इसके अलावा, स्कैन किए गए मानचित्रों पर सुविधाओं की गुणवत्ता, संरेखण के लिए नियंत्रण बिंदुओं की पहचान के लिए महत्वपूर्ण, बहुत भिन्न हो सकती है। प्रतिभागियों को प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए विभिन्न प्रकार के 1,000 या अधिक मानचित्रों का डेटासेट प्राप्त होगा। इस चुनौती का लक्ष्य एक या एक से अधिक आधार मानचित्रों में ज्ञात स्थानों को संदर्भित करने वाले समन्वय बिंदुओं को फिट करके अज्ञात स्थान और समन्वय प्रणाली के मानचित्र को सटीक रूप से भौगोलिक स्थिति देना है।
मैप फ़ीचर एक्सट्रैक्शन चैलेंज: ऑटोमेटेड मैप फ़ीचर एक्सट्रैक्शन एक मुश्किल काम है क्योंकि मैप फ़ीचर्स (बहुभुज, पॉइंट्स, लाइन्स, टेक्स्ट) अक्सर ओवरलैप होते हैं और कभी-कभी बंद हो जाते हैं। विशेषताएं न केवल सभी आकृतियों और आकारों में आती हैं, बल्कि एक ही विशेषता प्रकार को विभिन्न मानचित्रों में विभिन्न प्रतीकों या पैटर्न का उपयोग करके चित्रित किया जा सकता है। यह एक एकल विशेषता जैसे कि खदान स्थान या खनिज संसाधन पथ के लिए एक सार्वभौमिक पहचानकर्ता बनाना चुनौतीपूर्ण बनाता है। प्रतिभागियों को एक प्रशिक्षण सेट प्रदान किया जाएगा जिसमें प्रत्येक लेजेंड आइटम के साथ लेबल और विशेषता (बिंदु, रेखा, या बहुभुज के रूप में) और मानचित्र में सुविधा के कवरेज को दर्शाने वाला एक बाइनरी पिक्सेल मानचित्र शामिल होगा। चुनौती का लक्ष्य मानचित्र में उन सभी विशेषताओं की पहचान करना है जो मानचित्र की किंवदंती में दिखाई देती हैं।
मानचित्र पर पहली चुनौती के लिए प्रतियोगिता पंजीकरण जिओरेफरेंसिंग 15 अगस्त को खुलती है; मैप फीचर निष्कर्षण पर दूसरी चुनौती के लिए पंजीकरण 5 सितंबर को खुलता है। दो चुनौतियों में से प्रत्येक के लिए, DARPA पहले पुरस्कार के लिए $10,000, दूसरे पुरस्कार के लिए $3,000, और अक्टूबर 1,000 में तीसरे पुरस्कार के लिए $2022 का पुरस्कार देगा।
ब्रायन वांग एक फ्यूचरिस्ट थॉट लीडर और एक लोकप्रिय साइंस ब्लॉगर हैं, जिनके प्रति माह 1 मिलियन पाठक हैं। उनके ब्लॉग Nextbigfuture.com को # 1 विज्ञान समाचार ब्लॉग का दर्जा दिया गया है। इसमें अंतरिक्ष, रोबोटिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मेडिसिन, एंटी-एजिंग बायोटेक्नोलॉजी और नैनो टेक्नोलॉजी सहित कई विघटनकारी तकनीक और रुझान शामिल हैं।
अत्याधुनिक तकनीकों की पहचान करने के लिए जाने जाने वाले, वह वर्तमान में एक स्टार्टअप के सह-संस्थापक हैं और उच्च संभावित प्रारंभिक चरण की कंपनियों के लिए धन उगाहने वाले हैं। वह गहन प्रौद्योगिकी निवेश के लिए आवंटन के लिए अनुसंधान प्रमुख और अंतरिक्ष एन्जिल्स में एक एंजेल निवेशक हैं।
निगमों में एक लगातार वक्ता, वह एक TEDx स्पीकर, एक सिंगुलैरिटी यूनिवर्सिटी स्पीकर और रेडियो और पॉडकास्ट के लिए कई साक्षात्कारों में अतिथि रहे हैं। वह सार्वजनिक रूप से बोलने और सलाह देने के लिए तैयार हैं।
