നേട്ടങ്ങൾ:
- PyQGIS, മോഡൽ ഡിസൈനർ എന്നിവയ്ക്കൊപ്പം AI പിന്തുണയോടെ വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേഷൻ സജ്ജീകരിക്കാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
- ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പ്രോജക്റ്റിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സ്വകാര്യത, പകർപ്പവകാശം, ലൈസൻസ്, എഞ്ചിനീയർ ബാധ്യത പരിധി എന്നിവ നിയന്ത്രിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- AI- പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കിയതും എന്നാൽ സ്ഥിരീകരണ കേന്ദ്രീകൃതവുമായ ഒരു ജിയോമാറ്റിക്സ് പ്രോജക്റ്റ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിൽ നിന്ന് ഡെലിവറിയിലേക്ക്
മൊഡ്യൂൾ പരീക്ഷ
1. സർവേ എഞ്ചിനീയറിംഗിൽ AI ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ അപകടസാധ്യത നിർണ്ണയിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന തത്വം ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ്?
- എ) ഒരു ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ അപകടസാധ്യത, ആ ഔട്ട്പുട്ട് തെറ്റാണെങ്കിൽ അത് ഉണ്ടാക്കുന്ന ദോഷത്തിന് തുല്യമാണ്; അതനുസരിച്ച് മൂല്യനിർണ്ണയ സ്കെയിലുകൾ ✔
- B) ഒഴുക്കോടെയും ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയും എഴുതിയിരിക്കുന്നതിനാൽ AI ഔട്ട്പുട്ട് പൊതുവെ സുരക്ഷിതമാണ്
- സി) ഏറ്റവും നിലവിലുള്ള മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമില്ല
- ഡി) ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അധിക നിയന്ത്രണം ആവശ്യമില്ല
വിശദീകരണം: ഒരു ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ അപകടസാധ്യത, ആ ഔട്ട്പുട്ട് തെറ്റാണെങ്കിൽ അത് ഉണ്ടാക്കുന്ന ദോഷത്തിന് തുല്യമാണ്. ഒരു സാഹിത്യ സംഗ്രഹത്തിലെ ഒരു ചെറിയ പിശക് വലിയ തോതിൽ നിരുപദ്രവകരമാണെങ്കിലും, ഒരു കഡാസ്ട്രൽ അതിർത്തിയിലോ എലവേഷൻ മൂല്യത്തിലോ ഉള്ള ഒരു പിശക് സ്വത്ത് ലംഘനത്തിനും അനുചിതമായ നിർമ്മാണ പ്രയോഗത്തിനും സ്വത്ത് നാശത്തിനും ഇടയാക്കും; അതിനാൽ അപകടസാധ്യതയുള്ള പരിശോധനാ തീവ്രത സ്കെയിലുകൾ.
2. GNSS മെഷർമെൻ്റ് സെറ്റിൻ്റെ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണത്തിൽ AI- യ്ക്ക് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായും ഉചിതമായും ഏൽപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ചുമതല ഏതാണ്?
- എ) പോയിൻ്റ് കോർഡിനേറ്റുകളുടെ കൃത്യത അന്തിമമായി അംഗീകരിക്കുകയും രജിസ്ട്രേഷന് തയ്യാറാണെന്ന് പ്രഖ്യാപിക്കുകയും ചെയ്യുക
- ബി) അസംസ്കൃത നിരീക്ഷണ പട്ടികകൾ എഡിറ്റുചെയ്യുകയും സാധ്യമായ ഔട്ട്ലറുകൾ/പൊരുത്തക്കേടുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക ✔
- സി) അളക്കൽ തത്വങ്ങൾ നോക്കാതെ നേരിട്ട് ആപ്ലിക്കേഷൻ മൂല്യങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു
- ഡി) ക്ലോസിംഗ് പിശകുകളൊന്നും കണക്കാക്കാതെ ഫലം സാധുതയുള്ളതായി കണക്കാക്കുന്നു
വിശദീകരണം: ചിതറിക്കിടക്കുന്ന അസംസ്കൃത ഡാറ്റയും വ്യാഖ്യാനങ്ങളും സംഘടിപ്പിക്കുക, പൊരുത്തക്കേടുകളും ഔട്ട്ലറുകളും ഫ്ലാഗുചെയ്യുന്നത് പോലുള്ള എഞ്ചിനീയർക്ക് നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയുന്ന അനുബന്ധ ജോലികളാണ് AI-യുടെ ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ സംഭാവന. പോയിൻ്റ് കോർഡിനേറ്റിൻ്റെ കൃത്യതയുടെ അന്തിമ സ്വീകാര്യത, ക്ലോസിംഗ് പിശകുകളും അളക്കൽ തത്വങ്ങളും ഉൾപ്പെടെ, എഞ്ചിനീയറുടെ അംഗീകാരത്തോടെ തുടരുന്നു; 'പോയിൻ്റ് തികച്ചും ശരിയാണ്' എന്ന് AI പറയുന്നത് തെളിവല്ല.
3. കോർഡിനേറ്റ് ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ അഭ്യർത്ഥനയിൽ ഏത് വിവരങ്ങളാണ് AI-യോട് വ്യക്തമായി പറയേണ്ടത്?
- എ) പോയിൻ്റുകളുടെ പേരുകൾ മാത്രം
- ബി) ടാർഗെറ്റ് പ്രൊജക്ഷൻ്റെ പേര് മാത്രം, ഡാറ്റ അപ്രധാനമാണ്
- സി) ഉറവിടവും ലക്ഷ്യ കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റവും (ഡാറ്റം + പ്രൊജക്ഷൻ/ഇപിഎസ്ജി) ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ പാരാമീറ്ററുകളും ✔
- ഡി) അളക്കുന്ന വ്യക്തിയുടെ പേര്
വിശദീകരണം: സോഴ്സ് സിസ്റ്റം, ടാർഗെറ്റ് സിസ്റ്റം (ഡാറ്റം + പ്രൊജക്ഷൻ, ഉദാ. EPSG കോഡ്), ആവശ്യമായ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ പാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവ വ്യക്തമാക്കിയാൽ മാത്രമേ കോർഡിനേറ്റ് പരിവർത്തനത്തിന് അർത്ഥമുണ്ടാകൂ. 'ഇത് UTM-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക' എന്ന് പറഞ്ഞാൽ, ഏത് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഏത് ഡാറ്റയിലേക്കാണ് മാറ്റുന്നതെന്ന് വ്യക്തമല്ല, ഇത് മീറ്ററുകളുടെ ഡാറ്റാ ഷിഫ്റ്റിന് കാരണമായേക്കാം.
4. ഒരു പരിവർത്തനത്തിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രായോഗികമായ മാർഗ്ഗം ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ്?
- എ) ഔട്ട്പുട്ടിലെ ദശാംശ സ്ഥാനങ്ങളുടെ എണ്ണം നോക്കുന്നു
- ബി) മോഡൽ എത്ര വേഗത്തിൽ ഉത്തരം നൽകുന്നു എന്ന് നോക്കുന്നു
- C) ഫലം പരിശോധിക്കാതെ CAD-ലേക്ക് മാറ്റുന്നു
- ഡി) ഒരേ പരിവർത്തനത്തിലൂടെ അറിയാവുന്ന കോർഡിനേറ്റുകളുടെ കൺട്രോൾ പോയിൻ്റ് ഇടുകയും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മൂല്യവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു ✔
വിശദീകരണം: ഒരേ പരിവർത്തനത്തിലൂടെ അറിയപ്പെടുന്ന ഒന്നോ അതിലധികമോ കൺട്രോൾ പോയിൻ്റുകൾ കടന്നുപോകുകയും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന മൂല്യവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് പാരാമീറ്ററും ഡാറ്റയും പിശകുകൾ പെട്ടെന്ന് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. പതിനായിരക്കണക്കിന് മീറ്ററുകളുടെ വ്യവസ്ഥാപിത വ്യത്യാസം സാധാരണയായി തെറ്റായ ഡാറ്റ/പാരാമീറ്റർ ചിഹ്നമാണ്. ഔട്ട്പുട്ട് മിനുസമാർന്നതായി കാണപ്പെടുന്നത് കൃത്യതയുടെ തെളിവല്ല.
5. ജിഐഎസിലെ ശരിയായ ബഫറിനും ഏരിയ കണക്കുകൂട്ടലിനും ഏറ്റവും നിർണായകമായ മുൻവ്യവസ്ഥ എന്താണ്?
- എ) ലെയർ ഉചിതമായ മെട്രിക് (പ്രൊജക്ഷൻ) കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റത്തിലാണ് ✔
- ബി) പാളിയുടെ നിറം
- സി) ആട്രിബ്യൂട്ട് പട്ടികയിലെ നിര ക്രമം
- D) ലെയറിൻ്റെ ഫയൽ നാമം ചെറുതായിരിക്കണം
വിശദീകരണം: ഒരു മെട്രിക് (പ്രൊജക്റ്റഡ്) കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റത്തിൽ മാത്രമേ ദൂരവും പ്രദേശവും കണക്കാക്കുന്നത് അർത്ഥവത്താണ്. ഡിഗ്രി മീറ്റർ ആശയക്കുഴപ്പം കാരണം ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ കോർഡിനേറ്റുകളിലെ (ഡിഗ്രിയിലെ അക്ഷാംശം/രേഖാംശം) നേരിട്ടുള്ള ബഫറിംഗ് കൃത്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. അതിനാൽ, വിശകലനത്തിന് മുമ്പ് പാളി ഉചിതമായ പ്രൊജക്ഷനിൽ സ്ഥാപിക്കണം.
6. സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ ലാൻഡ് കവർ മാപ്പിൻ്റെ കൃത്യത അളക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന മാർഗം എന്താണ്?
- എ) ഭൂപടത്തിൻ്റെ നിറങ്ങൾ എത്രമാത്രം ഊർജ്ജസ്വലമാണെന്ന് നോക്കുന്നു
- ബി) സ്വതന്ത്ര ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂട്ട് സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പിശക് മാട്രിക്സ് സ്ഥാപിക്കുകയും മൊത്തത്തിലുള്ള കൃത്യത/കപ്പ കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുക ✔
- സി) ധാരാളം ക്ലാസുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു
- D) ചിത്രത്തിൻ്റെ മിഴിവ് നോക്കി കൃത്യത അനുമാനിക്കുക
വിവരണം: സ്വതന്ത്ര ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂട്ട് സാമ്പിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കൺഫ്യൂഷൻ മാട്രിക്സ് സ്ഥാപിച്ച് മൊത്തത്തിലുള്ള കൃത്യത, കപ്പ എന്നിവ പോലുള്ള മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് വർഗ്ഗീകരണ കൃത്യത വിലയിരുത്തുന്നത്. മാപ്പിൻ്റെ 'നല്ല രൂപഭാവം' അല്ലെങ്കിൽ ക്ലാസ് നിറങ്ങളുടെ സ്പഷ്ടത കൃത്യതയുടെ തെളിവല്ല.
7. ഫോട്ടോഗ്രാമെട്രിക് ഓർത്തോഫോട്ടോ, ഡിഎസ്എം ഉൽപ്പാദനം എന്നിവയിൽ സ്ഥാന കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ഘടകം എന്താണ്?
- എ) ധാരാളം ഫോട്ടോകൾ എടുക്കുക
- ബി) യുഎവി വിലയേറിയ മോഡലാണ്
- സി) കൃത്യമായി അളന്ന ഗ്രൗണ്ട് കൺട്രോൾ പോയിൻ്റുകളും സ്വതന്ത്ര നിയന്ത്രണ പോയിൻ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് കൃത്യത നിയന്ത്രണം ✔
- ഡി) ഒരു മേഘാവൃതമായ ദിവസത്തിൽ ഫ്ലൈറ്റ് നടത്തണം
വിവരണം: ഗ്രൗണ്ട് കൺട്രോൾ പോയിൻ്റുകൾ (GCP) ഫോട്ടോഗ്രാമെട്രിക് മോഡലിനെ യഥാർത്ഥ ലോക കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ച് സ്കെയിൽ/ലൊക്കേഷൻ കൃത്യത നിർണ്ണയിക്കുന്നു. കൂടാതെ, മോഡലിൽ പ്രവേശിക്കാത്ത സ്വതന്ത്ര നിയന്ത്രണ പോയിൻ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് RMSE കണക്കാക്കി കൃത്യത പരിശോധിക്കുന്നു. ചിത്രങ്ങളുടെ എണ്ണം കൂട്ടുകയോ UAV വിലയേറിയതാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് കൃത്യത ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല.
8. LiDAR പോയിൻ്റ് ക്ലൗഡിൽ നിന്ന് ഡിജിറ്റൽ ടെറൈൻ മോഡൽ (DTM) സൃഷ്ടിക്കാൻ നിർബന്ധിത ഘട്ടം ഏതാണ്?
- എ) എല്ലാ പോയിൻ്റുകളും ഒരു പ്രതലമാക്കി മാറ്റുന്നു
- ബി) ഉയർന്ന പോയിൻ്റുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുന്നു
- സി) സാന്ദ്രത മൂല്യങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു
- ഡി) ഗ്രൗണ്ട് ഫിൽട്ടറിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് നോൺ-ഗ്രൗണ്ട് (കെട്ടിടം, മരം) പോയിൻ്റുകൾ വേർതിരിക്കുക ✔
വിവരണം: DTM നഗ്നമായ ഭൂപ്രതലത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു; അതിനാൽ, കെട്ടിടങ്ങൾ, മരങ്ങൾ, വാഹനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ഗ്രൗണ്ട് അല്ലാത്ത പോയിൻ്റുകൾ വേർതിരിക്കേണ്ടതുണ്ട് (ഗ്രൗണ്ട് ഫിൽട്ടറിംഗ് / വർഗ്ഗീകരണം). ഈ ഘട്ടം ഒഴിവാക്കിയാൽ, മുകളിലെ പ്രതലം (DSM) ലഭിക്കും, DTM അല്ല. AI-ന് വർഗ്ഗീകരണം വേഗത്തിലാക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഫലം പ്രൊഫൈൽ ക്രോസ്-സെക്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സാധൂകരിക്കണം.
9. AI ഉപയോഗിച്ച് യാന്ത്രികമായി മാപ്പ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ഏറ്റവും സാധാരണവും അപകടകരവുമായ തെറ്റുകളിലൊന്ന് ഏതാണ്?
- എ) സ്കെയിൽ, ലെജൻഡ്, കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റം, കൃത്യത റേറ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ നിർബന്ധിത ഘടകങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുക ✔
- ബി) വളരെയധികം ചെക്ക്പോസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു
- സി) ലെയറുകൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നു
- ഡി) ഷീറ്റിലേക്ക് ഒരു ശീർഷകം ചേർക്കുന്നു
വിശദീകരണം: സ്വയമേവയുള്ള സിംബലൈസേഷനും ലേബലിംഗും വേഗത്തിലാണ്, എന്നാൽ സ്കെയിൽ, ലെജൻഡ്, നോർത്ത് ആരോ, കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റം, കൃത്യത കുറിപ്പ് തുടങ്ങിയ അവശ്യ കാർട്ടോഗ്രാഫിക് ഘടകങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, മാപ്പ് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതും ഔദ്യോഗികമായി ഉപയോഗശൂന്യവുമാകും. വിഷ്വൽ അപ്പീൽ ഈ അവശ്യ ഘടകങ്ങൾക്ക് പകരമാവില്ല.
10. കഡാസ്ട്രൽ, ലാൻഡ് രജിസ്ട്രി ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ AI ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ നില എന്തായിരിക്കണം?
- എ) ടൈറ്റിൽ ഡീഡിൽ നേരിട്ട് രേഖപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന നിർണ്ണായക ഡാറ്റയായി ഇത് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
- ബി) പ്രാഥമിക ചെക്ക്/ഡ്രാഫ്റ്റ് ആയി എടുത്തത്; അന്തിമ സാധുത അളക്കൽ, നിയമനിർമ്മാണം, അതോറിറ്റി അംഗീകാരം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു ✔
- സി) സ്വത്ത് തർക്കങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്ക് പരിഹരിക്കുക
- ഡി) യാതൊരു നിയന്ത്രണവുമില്ലാതെ ഇത് ഒരു ഔദ്യോഗിക രേഖയായി മാറുന്നു.
വിശദീകരണം: കഡാസ്ട്രൽ ബോർഡർ, ഏരിയ, ഉടമസ്ഥാവകാശ വിവരങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ട്; ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രിഫ്ലൈറ്റുകളും പൊരുത്തക്കേടുകളും സ്കാനുകളും ഡ്രാഫ്റ്റുകളും AI നിർമ്മിക്കുന്നു. അന്തിമ സാധുത അളക്കൽ, നിയമനിർമ്മാണം, അംഗീകൃത എഞ്ചിനീയർ/സ്ഥാപന അംഗീകാരം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. AI ഔട്ട്പുട്ട് 'ഫൈനൽ' ആയി പ്രഖ്യാപിക്കുന്നത് നിയമപരവും തൊഴിൽപരവുമായ അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
11. AI-നിർമ്മിത ജിയോപാണ്ടാസ്/പൈപ്രോജ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചെയ്യേണ്ട ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട പരിശോധന എന്താണ്?
- എ) കോഡ് നീളമുള്ളതിനാൽ അത് ശരിയാണെന്ന് കരുതുക
- ബി) പിഴവുകളില്ലാതെ പ്രവർത്തിച്ചാൽ മതിയെന്നു കരുതി
- സി) ചെറുതും അറിയപ്പെടുന്നതുമായ ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, CRS, റാങ്ക് ✔ എന്നിവ പരിശോധിക്കുക
- ഡി) വേരിയബിൾ പേരുകൾ നല്ലതായി അംഗീകരിക്കുന്നു
വിശദീകരണം: തയ്യാറാക്കിയ കോഡ് ഒരു ചെറിയ ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് റൺ ചെയ്യണം, അതിൻ്റെ ഫലം അറിയുകയും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടും റാങ്കും പരിശോധിക്കുകയും വേണം. പ്രത്യേകിച്ചും, CRS (കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റം) നിർവചനം ശരിയായി നൽകിയിട്ടുണ്ടോ എന്നത് ഒരു നിർണായക പിശകാണ്; തെറ്റായ CRS നിശബ്ദമായി മീറ്റർ ഡ്രിഫ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുന്നു. കോഡ് 'പ്രവർത്തിക്കുന്നു' എന്നതുകൊണ്ട് അത് ശരിയാണെന്ന് അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല.
12. ലൊക്കേഷൻ ഡാറ്റയും വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളും അടങ്ങുന്ന ഒരു കഡാസ്ട്രൽ/അഡ്രസ് ഡാറ്റാസെറ്റ് AI-ക്ക് നൽകുമ്പോൾ ശരിയായ സമീപനം എന്താണ്?
- എ) എല്ലാ യഥാർത്ഥ ഉടമയുടെയും ഐഡൻ്റിറ്റി വിവരങ്ങളും അയയ്ക്കുക
- ബി) സ്വകാര്യത അവഗണിക്കുക, കാരണം അത് പ്രയോജനകരമാണ്
- സി) ഒരു പൊതു ഫോറത്തിൽ ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുന്നു
- ഡി) വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ പ്രാതിനിധ്യ മൂല്യങ്ങൾ / അംഗീകൃത പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുകയോ ചെയ്യുക ✔
വിശദീകരണം: കോർപ്പറേറ്റ് നയവും നിയമനിർമ്മാണവും ലംഘിച്ചുകൊണ്ട് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ (ഉടമയുടെ പേര്, TR ഐഡി, സെൻസിറ്റീവ് ലൊക്കേഷൻ) അടങ്ങിയ ഡാറ്റ ഒരു ബാഹ്യ മോഡലിലേക്ക് അയയ്ക്കരുത്. ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കണം, സാമ്പിൾ/പ്രതിനിധി മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കണം, അല്ലെങ്കിൽ അംഗീകൃത/ഇൻ-ഹൗസ് എൻവയോൺമെൻ്റ് ഉപയോഗിക്കണം. 'എന്തായാലും ഉപകാരപ്രദം' എന്ന ന്യായീകരണം രഹസ്യാത്മകതയുടെ ബാധ്യത ഇല്ലാതാക്കുന്നില്ല.
13. ഭൂമി കവർ വർഗ്ഗീകരണത്തിൽ NDVI സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രധാന ഉദ്ദേശ്യം എന്താണ്?
- എ) ഇൻഫ്രാറെഡ്, റെഡ് ബാൻഡുകൾക്ക് സമീപമുള്ള സസ്യങ്ങളുടെ സാധ്യത/സാന്ദ്രത അളക്കൽ ✔
- ബി) ഭൂമിയുടെ ഉയരം മീറ്ററിൽ അളക്കുക
- സി) പാഴ്സൽ ഉടമയെ നിർണ്ണയിക്കുന്നു
- ഡി) കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റം രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നു
വിവരണം: NDVI (നോർമലൈസ്ഡ് ഡിഫറൻസ് വെജിറ്റേഷൻ ഇൻഡക്സ്) ഇൻഫ്രാറെഡ്, റെഡ് ബാൻഡുകളുടെ വ്യത്യാസം ഉപയോഗിച്ച് പച്ച സസ്യങ്ങളുടെ വീര്യം/സാന്ദ്രത അളക്കുന്നു. വെള്ളവും നഗ്നമായ നിലവും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ അടയാളമാണ് സസ്യങ്ങൾ. ഉയരം മാത്രം ഉടമസ്ഥാവകാശം അളക്കുകയോ നിർണ്ണയിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല.
14. സുരക്ഷാ നിർണായക ആപ്ലിക്കേഷനിലോ കഡാസ്ട്രൽ ജോലിയിലോ AI ഔട്ട്പുട്ടിൻ്റെ റോളിന് ഏറ്റവും കൃത്യമായ പ്രസ്താവന ഏതാണ്?
- A) AI ഔട്ട്പുട്ട് വേണ്ടത്ര ഒഴുക്കുള്ളതാണെങ്കിൽ, എഞ്ചിനീയർ അനുമതി ആവശ്യമില്ല
- B) AI ഒരു ആക്സിലറേറ്ററാണ്; യോഗ്യതയുള്ള എഞ്ചിനീയർ അംഗീകാരവും ഉത്തരവാദിത്തവും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല ✔
- സി) മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്ന കമ്പനിക്ക് ഉത്തരവാദിത്തം കൈമാറുന്നു
- ഡി) ഏറ്റവും ചെലവേറിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ അംഗീകാരം ആവശ്യമില്ല
പ്രസ്താവന: എൻജിനീയറിങ്, മാപ്പ് പ്രൊഡക്ഷൻ എന്നിവയിൽ, സുരക്ഷയും നിയമപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും ഉള്ള ജോലിയിൽ കഴിവുള്ള ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ നിയന്ത്രണവും അംഗീകാരവും AI ഔട്ട്പുട്ട് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല; ഇത് ഒരു ആക്സിലറേറ്ററും ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേറ്റിംഗ് ടൂളും മാത്രമാണ്. അന്തിമ ഉത്തരവാദിത്തവും ഒപ്പും അംഗീകൃത എഞ്ചിനീയർമാരിൽ തുടരും.