कार्बन उत्सर्जन का पता लगाना

यह क्या करता है

यह वेब ऐप्लिकेशन, बैकएंड प्रोग्रामिंग भाषा के तौर पर Go का इस्तेमाल करता है. इसे खास तौर पर Go GenAI SDK टूल के साथ काम करने के लिए चुना गया है. इससे मशीन लर्निंग मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने में मदद मिलती है. खास तौर पर, इमेज को मैनेज करने और उनका विश्लेषण करने में. इस ऐप्लिकेशन का मुख्य फ़ंक्शन, नासा की ग्लोबल इमेजरी ब्राउज़ सर्विस (जीआईबीएस) से ली गई सैटलाइट इमेज अपलोड करना है. ये इमेज, [नासा की EarthData वेबसाइट](https://www.earthdata.nasa.gov/eosdis/science-system-description/eosdis-components/gibs) पर उपलब्ध हैं. इन उपग्रह इमेज से, धरती की सतह का ज़्यादा रिज़ॉल्यूशन वाला और रीयल-टाइम के करीब विज़ुअल डेटा मिलता है. इससे, इन्हें पर्यावरण की निगरानी के कई कामों के लिए अहम बना दिया जाता है.
बैकएंड भाषा के तौर पर Go को चुनना एक रणनीतिक फ़ैसला है. Go, अपनी बेहतर परफ़ॉर्मेंस और आसानी के लिए जाना जाता है. यह एक साथ कई टास्क को मैनेज करने के लिए खास तौर पर बेहतर है. यह बड़ी इमेज फ़ाइलों को प्रोसेस करने और मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए ज़रूरी है. Go GenAI SDK टूल, इन इमेज को विश्लेषण के लिए एआई मॉडल को भेजने के लिए आसान इंटरफ़ेस उपलब्ध कराता है. इससे, इस प्रोसेस को और बेहतर बनाया जा सकता है. इस इंटिग्रेशन की मदद से, ऐप्लिकेशन में इमेज की पहचान करने और विश्लेषण करने से जुड़े मुश्किल काम किए जा सकते हैं. इन्हें शुरू से लागू करने के लिए, ज़्यादा संसाधनों की ज़रूरत होती है और यह काम मुश्किल होता है.