चिरंतन घोष (Chirantan Ghosh) एक कंप्यूटर विज्ञान शोधकर्ता हैं जिनकी कंप्यूटर विज़न, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स में रुचि है। उन्होंने विभाग में प्रथम रैंक हासिल करने के बाद कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री पूरी की है। न्यू जर्सी इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी इन इंफॉर्मेशन सिस्टम्स में मास्टर डिग्री हासिल करने के दौरान उन्हें शोध कार्य में दिलचस्पी हुई। बाद में उन्होंने डेलावेयर विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान में एक और मास्टर प्रोग्राम में दाखिला लिया। शोध कार्य के प्रति उनके जुनून ने उन्हें सामाजिक भलाई के लिए जटिल पर्यावरणीय समस्याओं को हल करने के लिए प्रेरित किया।
डेलावेयर विश्वविद्यालय में अपनी दूसरी मास्टर डिग्री के दौरान Chirantan Ghosh ने अमेरिकी सरकार के नेशनल ओशनिक एंड एटमॉस्फेरिक एडमिनिस्ट्रेशन (एनओएए) द्वारा वित्त पोषित एक शोध परियोजना पर दो साल तक काम किया। इसमें किसानों को सचेत करने के लिए सतही अपवाह की घटना और इसके परिमाण की भविष्यवाणी करना शामिल है। सतही अपवाह तब होता है जब पोषक तत्व मुख्य रूप से भारी वर्षा के परिणामस्वरूप जल निकायों में बह जाते हैं। यह अर्थव्यवस्था और पर्यावरण दोनों के लिए हानिकारक है। कृषि क्षेत्रों से पोषक तत्वों की हानि के कारण इसका फसल उत्पादन और लाभ पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। यह पानी को भी प्रदूषित करता है, जिससे ग्रेट लेक्स क्षेत्र में हानिकारक अल्गल खिलता है और हाइपोक्सिया होता है। परिणामस्वरूप, प्रयास, लागत और आवश्यक समय को कम करके जल प्रदूषण को रोकने के लिए चेतावनी प्रणाली महत्वपूर्ण है।
NOAA द्वारा उपयोग किया जाने वाला वर्तमान भौतिकी-आधारित मॉडल अच्छा प्रदर्शन नहीं करता है। इसलिए चिरंतन घोष की शोध का लक्ष्य सतह अपवाह और जोखिम स्तर की भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रदर्शन में सुधार करना था। उनका अनुमान है कि यह शोध मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए गहन शिक्षण पर ध्यान केंद्रित करना जारी रखेगा।
चिरंतन की क्षमता और जिज्ञासा ने उन्हें संयुक्त राज्य अमेरिका की सरकार नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) द्वारा वित्तपोषित एक अन्य शोध परियोजना पर एक साल तक काम करने के लिए प्रेरित किया। इस परियोजना में, उन्होंने छोटे आरएनए कोशिकाओं को खंडित करने के लिए गहन शिक्षण-आधारित बहु-विभाजन का उपयोग किया। यह प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करता है, जो गलती और समय को कम करके सेल की दीवार को मैन्युअल रूप से विभाजित करने की जटिलता को कम करता है।
इस सभी शोध ने उन्हें लेह विश्वविद्यालय में पीएचडी के रूप में कंप्यूटर दृष्टि और गहन शिक्षा पर अतिरिक्त शोध करने के लिए प्रेरित किया है। उनकी संभावित शोध परियोजनाओं में से एक वीडियो या छवि सामग्री के रूप में उपलब्ध ऑनलाइन समाचारों की बहुतायत के बीच नकली समाचारों की पहचान करना होगा। यह इंटरनेट पर गलत सूचना के प्रसार को रोकने या नियंत्रित करने में मदद करेगा, साथ ही इससे होने वाले किसी भी नुकसान को रोकेगा। वह मानव और पशु चेहरे के विश्लेषण पर भी काम करेंगे।
Chirantan Ghosh की उद्यमशीलता की भावना के साथ उनकी शोध क्षमताओं ने उन्हें camai.us नामक एक स्टार्टअप शुरू करने पर विचार करने के लिए प्रेरित किया, जो अभी भी अपने शुरुआती चरण में है। Camai.us का उद्देश्य Google लेंस के समान किसी भी वस्तु की पहचान या पहचान की समस्या को हल करना है, लेकिन अधिक सटीकता के साथ और किसी भी कैमरा से लैस डिवाइस पर। camai.us क्या कर सकता है? यह किसी भी वस्तु की पहचान करने और उसके बारे में अधिक जानने में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति को विस्तृत जानकारी प्रदान करने में सक्षम है। यह इसी तरह की वस्तुओं का सुझाव भी दे सकता है। यह प्रदान की जाने वाली जानकारी का प्रकार वस्तु श्रेणी द्वारा निर्धारित किया जाएगा। उदाहरण के लिए, यदि यह एक खाद्य व्यंजन है, तो यह न केवल अपना नाम या सामग्री प्रदान करेगा, बल्कि यह उन निकटतम स्थानों का भी सुझाव देगा जहां यह पाया जा सकता है, साथ ही साथ कोई भी समीक्षा जो उपलब्ध है।
समाज के लिए चिरंतन की चिंता और महिलाओं की सुरक्षा ने उन्हें hap.ai नामक एक और संगठन स्थापित करने पर विचार करने के लिए प्रेरित किया। Hap.ai किसी भी खतरे का पता लगाने और उसकी पहचान करने के लिए कंप्यूटर विज़न और डीप लर्निंग-आधारित निगरानी विधियों का उपयोग करेगा और संबंधित संगठन और विषय को सतर्क करेगा। यह महिलाओं से जुड़ी अधिकांश चुनौतियों और सुरक्षा चिंताओं पर काबू पाने के साथ-साथ एक सुरक्षित और स्वस्थ समाज को बढ़ावा देने में मदद करेगा। यह स्कूल या विश्वविद्यालय परिसर या कार्यस्थल में महिलाओं के लिए एक सुरक्षित वातावरण तैयार करेगा। यह लोगों को पहचानने और ट्रैक करने, उनके कार्यों को पहचानने और संभावित खतरे का पता लगाने के लिए निगरानी कैमरे का उपयोग करेगा। यह किसी व्यक्ति के व्यवहार की निगरानी करेगा और कुछ भी असामान्य मिलने पर अलर्ट जारी करेगा। यह किसी व्यक्ति के व्यवहार की निगरानी करेगा और कुछ भी असामान्य पाए जाने पर अलर्ट भेजेगा। सड़कों पर, यह महिलाओं को यह समझने में भी मदद करेगा कि किन क्षेत्रों या सड़कों से बचना चाहिए और संभावित खतरे की स्थिति में उन्हें सुरक्षा के लिए मार्गदर्शन कर सकता है।
