Google નકશા ઉપગ્રહ છબીના આધારે વિશ્વનું શેરી-બાય-સ્ટ્રીટ દૃશ્ય પ્રદાન કરે છે, અને મોઝેક પર પ્રક્રિયા કરવા માટે ચહેરાની ઓળખ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. આ અલ્ગોરિધમ્સ, જે ઊંડા શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે, આરોગ્યસંભાળ, સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અને સ્માર્ટ ગ્રીડ સિસ્ટમ્સ સહિતના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે, અને કાર્યક્ષમતા અને સચોટતા વધારવા માટે સંખ્યાત્મક વિશ્લેષણ તકનીકો સાથે જોડવામાં આવે છે.
Google Maps એ Google દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવતી એક મેપિંગ સેવા છે જે વિશ્વનું શેરી-બાય-સ્ટ્રીટ દૃશ્ય પ્રદાન કરે છે. આ સેવા સેટેલાઇટ ઇમેજરી પર આધારિત છે. આ ફોટા અનિવાર્યપણે શેરીમાં ચાલતા લોકોના ચહેરા દર્શાવે છે, જેણે ગોપનીયતાની ચિંતાઓ ઉભી કરી અને છેવટે તે બધાના મોઝેકીંગ તરફ દોરી ગયા. Google નકશા તેની શરૂઆતથી સતત વિકસિત થયું છે, અને હવે તે માત્ર રસ્તાઓ જ નહીં, પરંતુ ઇમારતોની અંદર, કુદરતી લેન્ડસ્કેપ્સ અને પાણીની અંદર પણ અન્વેષણ કરવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે. આનાથી વપરાશકર્તાઓ માટે જીવન ઘણું સરળ બન્યું છે, જેનાથી તેઓ ટ્રિપ્સનું આયોજન કરી શકે છે અથવા ચોક્કસ સ્થાનોનું અગાઉથી અન્વેષણ કરી શકે છે.
શું આ મનુષ્યો દ્વારા કરી શકાય છે? અલબત્ત, તે કરી શકે છે, પરંતુ પૃથ્વીના ભૂમિ સમૂહના 150 મિલિયન ચોરસ કિલોમીટરનો ટ્રેક રાખવો મુશ્કેલ છે. સોશિયલ મીડિયા પર પણ આવી જ સમસ્યા છે. જો તમે ક્યારેય Facebook પર છો, તો તમે કદાચ તમારા મિત્રોના ચહેરા સાથેના ફોટામાં ચોરસ વિન્ડો પૉપ અપ જોઈ હશે, જે તમને તેમને ટૅગ કરવા માટે સંકેત આપે છે. અલ્ગોરિધમ્સ જે આ સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કરે છે તેને ચહેરાની ઓળખ અલ્ગોરિધમ્સ કહેવામાં આવે છે. સામાન્ય રીતે, ફોટા અથવા વિડિયોમાં ઑબ્જેક્ટને ઓળખવા માટેના અલ્ગોરિધમ્સનો અભ્યાસ ફક્ત કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં જ નહીં, પણ મારા મુખ્ય, ઇલેક્ટ્રિકલ એન્જિનિયરિંગમાં પણ થાય છે.
ફેશિયલ રેકગ્નિશન એલ્ગોરિધમ્સની ઘણી જુદી જુદી પદ્ધતિઓ છે, પરંતુ સૌથી વધુ લોકપ્રિય પદ્ધતિ એ ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને મશીનને તાલીમ આપવાની છે. આ પદ્ધતિને ડીપ લર્નિંગ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. ડીપ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગની એક શાખા છે જે મોટા પ્રમાણમાં ડેટામાંથી પેટર્ન શીખવા માટે કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ચહેરાની ઓળખમાં, જો તમારી પાસે લોકોના ચહેરાના ફોટાઓનો મોટો સંગ્રહ હોય, તો આપેલ ફોટો તેની પાસેના ફોટા સાથે કેટલો સમાન છે તે નક્કી કરવા માટે કમ્પ્યુટર ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને તમને કહી શકે છે કે તેનો ચહેરો છે કે નહીં. નથી આનો ઉપયોગ તબીબી ઇમેજિંગમાં સમસ્યારૂપ શરીરના પેશીઓને ઓળખવા અથવા માનવ જેવા રોબોટ્સની આંખો પર લાગુ કરવા માટે થઈ શકે છે. તબીબી ક્ષેત્રે, ઉદાહરણ તરીકે, ડીપ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરતી ડાયગ્નોસ્ટિક સિસ્ટમ્સ રોગોની વહેલી શોધમાં નોંધપાત્ર યોગદાન આપી રહી છે, જેણે ઘણા દર્દીઓના જીવન બચાવવામાં મદદ કરી છે.
ડીપ લર્નિંગ જેવા અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ અન્ય ક્ષેત્રોમાં પણ મોટી ભૂમિકા ભજવી રહ્યા છે. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારને તેમની આસપાસના વાતાવરણને ઓળખવાની, વસ્તુઓનું વર્ગીકરણ કરવાની અને વાસ્તવિક સમયમાં પ્રતિક્રિયા કરવાની જરૂર છે. આ તે છે જ્યાં ઇમેજ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી, ફેશિયલ રેકગ્નિશન ટેક્નોલૉજી જેવી જ, રમતમાં આવે છે. રાહદારીઓ, વાહનો, રસ્તાના ચિહ્નો વગેરેને ઓળખવા અને તે મુજબ ડ્રાઇવિંગ પાથને સમાયોજિત કરવા માટે કમ્પ્યુટર્સ કેમેરામાંથી વાસ્તવિક સમયમાં છબીઓનું વિશ્લેષણ કરે છે. સ્વાયત્ત ડ્રાઇવિંગ ટેક્નોલોજીમાં એડવાન્સિસ ટ્રાફિક અકસ્માતોને ઘટાડવામાં, સરળ ટ્રાફિક ફ્લો અને ભવિષ્યના સ્માર્ટ સિટીઝમાં યોગદાન આપવામાં મદદ કરશે.
જો કે, જ્યારે ઑબ્જેક્ટ રેકગ્નિશન એલ્ગોરિધમ્સ વ્યવહારમાં મૂકવામાં આવે ત્યારે વિવિધ પ્રકારની સમસ્યાઓ ઊભી થાય છે. ફિલ્મ 'ધ ઈમિટેશન ગેમ'માં એલન ટ્યુરિંગ ડીકોડિંગ મશીન બનાવે છે, પરંતુ તે ચિંતિત છે કારણ કે એક દિવસમાં જે પરિણામ આવવા જોઈએ તે ઘણા દિવસો સુધી બહાર આવતું નથી. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, તે ધ્યાનમાં લેવું જરૂરી છે કે તે કેટલી સારી રીતે ઓળખે છે, તેમજ અલ્ગોરિધમની ઝડપ અને હાર્ડવેર પરનો બોજ. ડીપ લર્નિંગ જેવી ટેક્નોલોજીનું વ્યાપારીકરણ કરવા માટે આ સૌથી મોટો પડકાર છે.
હું ગણિતમાં સગીર સાથે વિદ્યુત ઇજનેરી મેજર છું અને મને સંખ્યાત્મક વિશ્લેષણના ક્ષેત્રમાં ખાસ રસ છે. આ ક્ષેત્ર અભ્યાસ કરે છે કે મોટી માત્રામાં સંખ્યાત્મક ડેટા સાથે કામ કરતી વખતે ચોક્કસ ચોકસાઈ સાથે સમસ્યાનો જવાબ આપવાની સૌથી ઝડપી રીત કેવી રીતે શોધવી. ગાણિતિક સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરીને, તેની સાથે વ્યવહાર કરવાની માહિતીનો જથ્થો મોટો છે, તેથી દરેક અર્થપૂર્ણ મૂલ્ય માત્ર મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને સંખ્યાત્મક રીતે રજૂ થાય છે. આમ, સૌથી સરળ સમસ્યા Ax=b ઉકેલવાની છે. આ વિશે વિચારવાનો સૌથી સરળ રસ્તો એ છે કે x મેળવવા માટે A ના વ્યસ્તને b વડે ગુણાકાર કરવો. જો કે, આને ઉકેલવા માટે કમ્પ્યુટરને જે સમય લાગશે તે ઘણો લાંબો હશે. હવામાનની આગાહી કરવા માટે લાખો હવામાન ચલોની જરૂર છે, અને આ રીતે ગણતરી કરવામાં બ્રહ્માંડની ઉંમર કરતાં વધુ સમય લાગશે, અસ્તિત્વમાં રહેલા સૌથી ઝડપી કમ્પ્યુટર્સ પર પણ. જો કે, અમે વાસ્તવમાં હવામાનની આગાહીઓ સાંભળીએ છીએ જે અન્ય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને વધુ કે ઓછા સચોટ હોય છે.
આંકડાકીય પૃથ્થકરણના ક્ષેત્રમાં બીજો મહત્વનો મુદ્દો સ્થિરતા છે. જો સંખ્યાત્મક અલ્ગોરિધમ કન્વર્જ ન થાય અથવા તેમાં મોટી ભૂલ હોય, તો પરિણામો નોંધપાત્ર રીતે વિકૃત થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, નાણાકીય મોડેલિંગમાં, ખોટી સંખ્યાત્મક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવાથી ભારે આર્થિક નુકસાન થઈ શકે છે. તેથી, સંખ્યાત્મક વિશ્લેષણ સંશોધકો સતત તેમના ગાણિતીક નિયમોની સ્થિરતા અને ચોકસાઈની ખાતરી કરવા માટે નવી પદ્ધતિઓ વિકસાવી રહ્યા છે.
જેમ જેમ ફોટા અને વિડિયોની ગુણવત્તા વધુ સારી અને સારી થતી જાય છે, તેમ તેમ કોમ્પ્યુટરને ઓબ્જેક્ટને ઓળખવા માટે જરૂરી ડેટાનો જથ્થો ઝડપથી વધી રહ્યો છે. તેથી, ગાણિતિક સાધનોને સમજવાની જરૂરિયાત ભવિષ્યમાં જ વધશે. વધુમાં, આ સંખ્યાત્મક વિશ્લેષણ તકનીકો આર્થિક આગાહી, જીનોમિક સંશોધન, એરોસ્પેસ એન્જિનિયરિંગ અને વધુ સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં આવશ્યક ભૂમિકા ભજવે છે. વધુમાં, નેનોટેકનોલોજી જેવા અદ્યતન વિજ્ઞાન વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બનશે કારણ કે તેમને નાના પાયે સચોટ ગણતરીઓની જરૂર પડે છે. અંતે, ખાતરી કરવી કે ડેટા સચોટ અને કાર્યક્ષમ બંને છે તે ભવિષ્યની તકનીકી પ્રગતિની ચાવી હશે. વિદ્યુત ઇજનેરી અને ગાણિતિક સાધનોનું કન્વર્જન્સ આ પ્રક્રિયામાં વધુને વધુ મહત્વની ભૂમિકા ભજવશે. ઉદાહરણ તરીકે, સ્માર્ટ ગ્રીડ સિસ્ટમો કાર્યક્ષમ ઉર્જા વિતરણને સક્ષમ કરવા માટે વાસ્તવિક સમયમાં ઉર્જા વપરાશનું નિરીક્ષણ કરે છે અને આગાહી કરે છે. આ માત્ર ઊર્જા બચતમાં જ નહીં પરંતુ પર્યાવરણીય સંરક્ષણમાં પણ નોંધપાત્ર યોગદાન આપી શકે છે. ભવિષ્યમાં આ ટેક્નોલોજીઓ આપણા રોજિંદા જીવનમાં કેવી રીતે બદલાવ લાવશે તે જોવા માટે અમે આતુર છીએ.
