মেলবোর্ন, গ্রাসী বক্স গাম বনভূমি একসময় দক্ষিণ-পূর্ব অস্ট্রেলিয়ায় লক্ষ লক্ষ বর্গকিলোমিটার জুড়ে ছিল, কিন্তু আজ 5 শতাংশেরও কম রয়ে গেছে। বৃহৎ পুরাতন গাছ হারিয়ে যাওয়া অনেক প্রজাতির পাখি এবং অন্যান্য প্রাণীর জন্য একটি সংকট হয়ে দাঁড়িয়েছে যারা বাসস্থানের জন্য তাদের উপর নির্ভরশীল।
এই বাসস্থান প্রতিস্থাপন সহজ নয়. শতাব্দী প্রাচীন গাছ তৈরি করার কোন দ্রুত উপায় নেই।
আমরা একটি জিনিস করতে পারি তা হল কৃত্রিম কাঠামো তৈরি করা যা অবনতিপূর্ণ পরিবেশে বড় পুরানো গাছের বৈশিষ্ট্যগুলিকে অনুকরণ করে যেখানে গাছগুলি বাঁচতে পারে না বা খুব ছোট এবং ছোট। ক্যানবেরার মোলংলো অঞ্চলে এটি করার জন্য আমরা অস্ট্রেলিয়ান ক্যাপিটাল টেরিটরি পার্ক এবং সংরক্ষণ পরিষেবার সাথে কাজ করছি।এই কৃত্রিম কাঠামোগুলি তৈরি করার জন্য, আমাদের জানতে হবে কোন প্রাণীর দৃষ্টিকোণ থেকে ভাল বাসস্থান তৈরি করে। এবং এটি খুঁজে বের করার জন্য, আমরা AI এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার উপায়গুলি তৈরি করেছি যাতে অ-মানব স্টেকহোল্ডারদের অন্তর্ভুক্ত করা যায় - এই ক্ষেত্রে পাখি এবং গাছ - ডিজাইন প্রক্রিয়ায়। প্রকৃতপক্ষে, আমরা বড় পুরানো গাছগুলিকে প্রধান ডিজাইনার হিসাবে এবং পাখিদের তাদের কাজের বিচক্ষণ মূল্যায়নকারী হিসাবে তালিকাভুক্ত করেছি।
গাছ, পাখি আর বিদ্যুতের খুঁটি
মোলংলো একটি একসময়ের সমৃদ্ধ ইকোসিস্টেম হোস্ট করে যা এখন খণ্ডিত এবং ক্ষতিগ্রস্ত। বড় পুরাতন গাছ ক্রমশ বিরল।এই গাছগুলি, প্রায় 500 বছরেরও বেশি পুরানো, জটিল ছাউনি কাঠামো প্রদান করে যা পাখির বাসা বাঁধতে, চারার জন্য এবং রোস্টিং এর জন্য প্রয়োজনীয়। যেহেতু নগর উন্নয়নের প্রসার ঘটছে এবং পুরানো গাছ মারা যাচ্ছে, চ্যালেঞ্জ হচ্ছে এই দৈত্যদের রেখে যাওয়া শূন্যস্থান পূরণ করা।
পরিবর্তিত ইউটিলিটি খুঁটি এবং স্থানান্তরিত মৃত গাছ (বা ছিনতাই) এর আগে বিকল্প আবাসস্থল হিসেবে এই অঞ্চলে চালু করা হয়েছে। এই কাঠামোগুলি গুরুত্বপূর্ণ বাসস্থানের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করতে পারে যেমন উঁচু পার্চ, নেস্টিং বাক্স এবং বাকল যা রোপণ করা গাছের চারাগুলিতে ঘটে না। যাইহোক, এটি বোঝা খুব কঠিন যে একটি বড় পুরানো গাছের বৈশিষ্ট্যগুলি পাখিদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ - যা কৃত্রিম কাঠামোর মূল্যকে সীমিত করে।
চিত্রাবলী এবং অন্যান্য ডেটা যত্ন সহকারে বিশ্লেষণ করা আমাদের এই বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা এবং আমাদের সহযোগীরা দেখতে পেয়েছি যে পাখিরা বাসা বাঁধার জন্য ছোট অনুভূমিক শাখা পছন্দ করে।পাখিদের অধ্যয়ন থেকে, আমরা কিছু বৈশিষ্ট্যের জন্য তাদের পছন্দগুলি শিখতে পারি যা ইতিমধ্যে গাছ দ্বারা ডিজাইন করা হয়েছে। আমাদের পরবর্তী চ্যালেঞ্জ ছিল আরও ভালো বাসস্থান কাঠামো ডিজাইন করতে এই তথ্য ব্যবহার করা।
আমরা এমন একটি প্রক্রিয়া ব্যবহার করেছি যা ডেটা ক্যাপচার, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং এবং পুনরাবৃত্তিমূলক নকশা জড়িত। জটিল স্থানিক ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য এআই এবং মেশিন লার্নিং অপরিহার্য ছিল।
প্রথমে, আমরা প্রতিটি গাছকে তার পৃষ্ঠের প্রতিটি বর্গ সেন্টিমিটার থেকে লক্ষ লক্ষ লেজার রশ্মি প্রতিফলিত করে গাছের ছাউনিগুলিকে বিন্দুর মেঘ হিসাবে ক্যাপচার করে ম্যাপ করেছি। তারপরে আমরা অ্যালগরিদমগুলিকে চিহ্নিত করতে এবং পরিমাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন ওরিয়েন্টেশন, আকার এবং শাখাগুলির লিঙ্কিং ব্যবহার করি৷ এই বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য পাখির পছন্দ সম্পর্কে আরও ভাল বোঝা কৃত্রিম প্রতিস্থাপনের জন্য ডিজাইনগুলিকে জানাতে পারে।এরপরে, আমরা পাখির আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত মডেল তৈরি করেছি। এই মডেলগুলি অস্ট্রেলিয়ান ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটিতে ফিলিপ গিবন্সের নেতৃত্বে পাখির মিথস্ক্রিয়াগুলির দীর্ঘমেয়াদী পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছিল। পাখিরা কীভাবে কৃত্রিম শাখা ব্যবহার করতে পারে তা অনুকরণ করে, আমরা তাদের চাহিদাগুলি আরও ভালভাবে মেটাতে আমাদের নকশাগুলিকে পরিমার্জিত করতে পারি।
কৃত্রিম আবাসস্থল পুনর্নির্মাণ
বিভিন্ন ধরনের কৃত্রিম গাছের মুকুট তৈরি করতে আমরা আরও অ্যালগরিদম তৈরি করেছি। ফলস্বরূপ নকশাগুলি মানুষের চোখে গাছের সাথে কতটা সাদৃশ্যপূর্ণ তা বিচার করার পরিবর্তে, এই কাঠামোগুলি কীভাবে এভিয়ান বাসিন্দাদের পরিবেশন করতে পারে তা নির্ধারণ করতে আমরা আমাদের পাখির আচরণের মডেল ব্যবহার করেছি।আমাদের অতিরিক্ত লক্ষ্য ছিল হালকা ওজনের কাঠামো তৈরি করা যা ইনস্টল, পুনরায় কনফিগার এবং অপসারণ করা সহজ। আমাদের সিমুলেশনগুলি দেখিয়েছে যে, ইউটিলিটি খুঁটি এবং স্ন্যাগগুলির তুলনায়, এই কাঠামোগুলি বাসস্থানের উপযুক্ততাতে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি প্রদান করতে পারে।
মাঠে ফিরছেন
আমরা বর্তমানে আমাদের ডিজাইনের উপর ভিত্তি করে প্রোটোটাইপ তৈরি করছি, কিন্তু এই প্রক্রিয়ার চূড়ান্ত ধাপ হবে পাখিরা কী ভাবছে তা খুঁজে বের করার জন্য ফিল্ড টেস্টিং। পাখিরা তাদের সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়ার মাধ্যমে কৃত্রিম কাঠামোর বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। এই পরীক্ষাটি ডিজাইনগুলিকে আরও ভাল করতে সাহায্য করবে৷ডিজাইন প্রক্রিয়া, এমনকি পাখি এবং গাছের মতো অ-মানব স্টেকহোল্ডারদের জন্যও, বর্তমানে মানুষের দৃষ্টিভঙ্গি এবং দক্ষতার দ্বারা প্রভাবিত। আমাদের অনুসন্ধানগুলি দেখায় যে কীভাবে সৃজনশীল অবদান এবং রায়ের সুযোগ প্রসারিত করা নকশা প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করতে পারে। এই নকশা প্রক্রিয়ার ফলাফলগুলি টেকসইভাবে আশ্রয় বা অন্যান্য সংস্থান প্রদান করে "নিরবিচ্ছিন্ন পরিষেবার" রূপ নিতে পারে।
যদিও আমরা আরও ভাল কৃত্রিম কাঠামো তৈরির আশা করি, তবে এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বড় পুরানো গাছের কোনও সত্যিকারের বিকল্প নেই। আমাদের যে গাছগুলো আছে সেগুলোকেও সংরক্ষণ করতে হবে এবং ভবিষ্যতের জন্য আরো বেশি করে লাগাতে হবে।
নকশা জন্য বিস্তৃত প্রভাবআমরা ক্যানবেরায় ব্যবহার করেছি মানুষের চেয়ে বেশি ডিজাইনের নীতিগুলিরও বিস্তৃত প্রয়োগ রয়েছে৷ বিশ্বের অনেক পরিবেশ একই ধরনের চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। নকশা এবং পরিকল্পনার বর্তমান পদ্ধতির পুনর্বিবেচনা করে, আমরা অনেকগুলি বিভিন্ন জীবনরূপের জন্য আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং স্থিতিস্থাপক পরিবেশ তৈরি করতে পারি।
অপরিহার্য পরিবর্তন হল অন্যান্য প্রজাতিকে উদ্ভাবক এবং ডিজাইনে বিশেষজ্ঞ অংশগ্রহণকারী হিসাবে বিবেচনা করা। তিমি, বাদুড় এবং মৌমাছির সাথে যোগাযোগের বিদ্যমান প্রচেষ্টাকে প্রসারিত করে, এই পদ্ধতিটি AI ব্যবহার করে নতুন এবং আরও ভাল ডিজাইন তৈরি করতে অমানুষের জীবনী থেকে ইনপুট অন্তর্ভুক্ত করতে।
আমাদের কেস স্টাডি দেখায় কিভাবে অংশগ্রহণমূলক পন্থা যার মধ্যে অমানুষ রয়েছে তা মানুষের পক্ষপাতের চারপাশে কাজ করতে পারে। ফলস্বরূপ, আমরা সম্ভাব্য ডিজাইনের অনেক বড় পরিসর আনলক করি।ন্যায্য নকশা
পৃথিবী অনেক জরুরী পরিবেশগত সংকটের সম্মুখীন। এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলার জন্য আমাদের উদ্ভাবনী, অন্তর্ভুক্তিমূলক নকশা পদ্ধতির প্রয়োজন। গাছগুলি ইতিমধ্যেই দুর্দান্ত ডিজাইনার, ঠিক যেমন পাখিরা তাদের কাজের দুর্দান্ত বিচারক - এবং যদি আমরা তাদের ইনপুট অন্তর্ভুক্ত করি তবে আমরা "মানুষের চেয়ে বেশি" ডিজাইন তৈরি করতে পারি।
আমরা বিশ্বাস করি যে AI ব্যবহার করে অ-মানব স্টেকহোল্ডারদের কাছে আওয়াজ দেওয়ার জন্য আরও ভাল সমাধান হতে পারে যেখানে অনেক প্রজাতি একসাথে থাকতে পারে। ক্যানবেরায় আমাদের কাজ কিভাবে অংশগ্রহণমূলক নকশা সব প্রাণীর জন্য আরও ন্যায়সঙ্গত এবং টেকসই ভবিষ্যৎ তৈরি করতে পারে তার একটি উদাহরণ। (কথোপকথোন)জিএসপি
এই বাসস্থান প্রতিস্থাপন সহজ নয়. শতাব্দী প্রাচীন গাছ তৈরি করার কোন দ্রুত উপায় নেই।
আমরা একটি জিনিস করতে পারি তা হল কৃত্রিম কাঠামো তৈরি করা যা অবনতিপূর্ণ পরিবেশে বড় পুরানো গাছের বৈশিষ্ট্যগুলিকে অনুকরণ করে যেখানে গাছগুলি বাঁচতে পারে না বা খুব ছোট এবং ছোট। ক্যানবেরার মোলংলো অঞ্চলে এটি করার জন্য আমরা অস্ট্রেলিয়ান ক্যাপিটাল টেরিটরি পার্ক এবং সংরক্ষণ পরিষেবার সাথে কাজ করছি।এই কৃত্রিম কাঠামোগুলি তৈরি করার জন্য, আমাদের জানতে হবে কোন প্রাণীর দৃষ্টিকোণ থেকে ভাল বাসস্থান তৈরি করে। এবং এটি খুঁজে বের করার জন্য, আমরা AI এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করার উপায়গুলি তৈরি করেছি যাতে অ-মানব স্টেকহোল্ডারদের অন্তর্ভুক্ত করা যায় - এই ক্ষেত্রে পাখি এবং গাছ - ডিজাইন প্রক্রিয়ায়। প্রকৃতপক্ষে, আমরা বড় পুরানো গাছগুলিকে প্রধান ডিজাইনার হিসাবে এবং পাখিদের তাদের কাজের বিচক্ষণ মূল্যায়নকারী হিসাবে তালিকাভুক্ত করেছি।
গাছ, পাখি আর বিদ্যুতের খুঁটি
মোলংলো একটি একসময়ের সমৃদ্ধ ইকোসিস্টেম হোস্ট করে যা এখন খণ্ডিত এবং ক্ষতিগ্রস্ত। বড় পুরাতন গাছ ক্রমশ বিরল।এই গাছগুলি, প্রায় 500 বছরেরও বেশি পুরানো, জটিল ছাউনি কাঠামো প্রদান করে যা পাখির বাসা বাঁধতে, চারার জন্য এবং রোস্টিং এর জন্য প্রয়োজনীয়। যেহেতু নগর উন্নয়নের প্রসার ঘটছে এবং পুরানো গাছ মারা যাচ্ছে, চ্যালেঞ্জ হচ্ছে এই দৈত্যদের রেখে যাওয়া শূন্যস্থান পূরণ করা।
পরিবর্তিত ইউটিলিটি খুঁটি এবং স্থানান্তরিত মৃত গাছ (বা ছিনতাই) এর আগে বিকল্প আবাসস্থল হিসেবে এই অঞ্চলে চালু করা হয়েছে। এই কাঠামোগুলি গুরুত্বপূর্ণ বাসস্থানের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করতে পারে যেমন উঁচু পার্চ, নেস্টিং বাক্স এবং বাকল যা রোপণ করা গাছের চারাগুলিতে ঘটে না। যাইহোক, এটি বোঝা খুব কঠিন যে একটি বড় পুরানো গাছের বৈশিষ্ট্যগুলি পাখিদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ - যা কৃত্রিম কাঠামোর মূল্যকে সীমিত করে।
চিত্রাবলী এবং অন্যান্য ডেটা যত্ন সহকারে বিশ্লেষণ করা আমাদের এই বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমরা এবং আমাদের সহযোগীরা দেখতে পেয়েছি যে পাখিরা বাসা বাঁধার জন্য ছোট অনুভূমিক শাখা পছন্দ করে।পাখিদের অধ্যয়ন থেকে, আমরা কিছু বৈশিষ্ট্যের জন্য তাদের পছন্দগুলি শিখতে পারি যা ইতিমধ্যে গাছ দ্বারা ডিজাইন করা হয়েছে। আমাদের পরবর্তী চ্যালেঞ্জ ছিল আরও ভালো বাসস্থান কাঠামো ডিজাইন করতে এই তথ্য ব্যবহার করা।
আমরা এমন একটি প্রক্রিয়া ব্যবহার করেছি যা ডেটা ক্যাপচার, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং এবং পুনরাবৃত্তিমূলক নকশা জড়িত। জটিল স্থানিক ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য এআই এবং মেশিন লার্নিং অপরিহার্য ছিল।
প্রথমে, আমরা প্রতিটি গাছকে তার পৃষ্ঠের প্রতিটি বর্গ সেন্টিমিটার থেকে লক্ষ লক্ষ লেজার রশ্মি প্রতিফলিত করে গাছের ছাউনিগুলিকে বিন্দুর মেঘ হিসাবে ক্যাপচার করে ম্যাপ করেছি। তারপরে আমরা অ্যালগরিদমগুলিকে চিহ্নিত করতে এবং পরিমাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন ওরিয়েন্টেশন, আকার এবং শাখাগুলির লিঙ্কিং ব্যবহার করি৷ এই বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য পাখির পছন্দ সম্পর্কে আরও ভাল বোঝা কৃত্রিম প্রতিস্থাপনের জন্য ডিজাইনগুলিকে জানাতে পারে।এরপরে, আমরা পাখির আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগত মডেল তৈরি করেছি। এই মডেলগুলি অস্ট্রেলিয়ান ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটিতে ফিলিপ গিবন্সের নেতৃত্বে পাখির মিথস্ক্রিয়াগুলির দীর্ঘমেয়াদী পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছিল। পাখিরা কীভাবে কৃত্রিম শাখা ব্যবহার করতে পারে তা অনুকরণ করে, আমরা তাদের চাহিদাগুলি আরও ভালভাবে মেটাতে আমাদের নকশাগুলিকে পরিমার্জিত করতে পারি।
কৃত্রিম আবাসস্থল পুনর্নির্মাণ
বিভিন্ন ধরনের কৃত্রিম গাছের মুকুট তৈরি করতে আমরা আরও অ্যালগরিদম তৈরি করেছি। ফলস্বরূপ নকশাগুলি মানুষের চোখে গাছের সাথে কতটা সাদৃশ্যপূর্ণ তা বিচার করার পরিবর্তে, এই কাঠামোগুলি কীভাবে এভিয়ান বাসিন্দাদের পরিবেশন করতে পারে তা নির্ধারণ করতে আমরা আমাদের পাখির আচরণের মডেল ব্যবহার করেছি।আমাদের অতিরিক্ত লক্ষ্য ছিল হালকা ওজনের কাঠামো তৈরি করা যা ইনস্টল, পুনরায় কনফিগার এবং অপসারণ করা সহজ। আমাদের সিমুলেশনগুলি দেখিয়েছে যে, ইউটিলিটি খুঁটি এবং স্ন্যাগগুলির তুলনায়, এই কাঠামোগুলি বাসস্থানের উপযুক্ততাতে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি প্রদান করতে পারে।
মাঠে ফিরছেন
আমরা বর্তমানে আমাদের ডিজাইনের উপর ভিত্তি করে প্রোটোটাইপ তৈরি করছি, কিন্তু এই প্রক্রিয়ার চূড়ান্ত ধাপ হবে পাখিরা কী ভাবছে তা খুঁজে বের করার জন্য ফিল্ড টেস্টিং। পাখিরা তাদের সাথে তাদের মিথস্ক্রিয়ার মাধ্যমে কৃত্রিম কাঠামোর বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। এই পরীক্ষাটি ডিজাইনগুলিকে আরও ভাল করতে সাহায্য করবে৷ডিজাইন প্রক্রিয়া, এমনকি পাখি এবং গাছের মতো অ-মানব স্টেকহোল্ডারদের জন্যও, বর্তমানে মানুষের দৃষ্টিভঙ্গি এবং দক্ষতার দ্বারা প্রভাবিত। আমাদের অনুসন্ধানগুলি দেখায় যে কীভাবে সৃজনশীল অবদান এবং রায়ের সুযোগ প্রসারিত করা নকশা প্রক্রিয়াটিকে উন্নত করতে পারে। এই নকশা প্রক্রিয়ার ফলাফলগুলি টেকসইভাবে আশ্রয় বা অন্যান্য সংস্থান প্রদান করে "নিরবিচ্ছিন্ন পরিষেবার" রূপ নিতে পারে।
যদিও আমরা আরও ভাল কৃত্রিম কাঠামো তৈরির আশা করি, তবে এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বড় পুরানো গাছের কোনও সত্যিকারের বিকল্প নেই। আমাদের যে গাছগুলো আছে সেগুলোকেও সংরক্ষণ করতে হবে এবং ভবিষ্যতের জন্য আরো বেশি করে লাগাতে হবে।
নকশা জন্য বিস্তৃত প্রভাবআমরা ক্যানবেরায় ব্যবহার করেছি মানুষের চেয়ে বেশি ডিজাইনের নীতিগুলিরও বিস্তৃত প্রয়োগ রয়েছে৷ বিশ্বের অনেক পরিবেশ একই ধরনের চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। নকশা এবং পরিকল্পনার বর্তমান পদ্ধতির পুনর্বিবেচনা করে, আমরা অনেকগুলি বিভিন্ন জীবনরূপের জন্য আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং স্থিতিস্থাপক পরিবেশ তৈরি করতে পারি।
অপরিহার্য পরিবর্তন হল অন্যান্য প্রজাতিকে উদ্ভাবক এবং ডিজাইনে বিশেষজ্ঞ অংশগ্রহণকারী হিসাবে বিবেচনা করা। তিমি, বাদুড় এবং মৌমাছির সাথে যোগাযোগের বিদ্যমান প্রচেষ্টাকে প্রসারিত করে, এই পদ্ধতিটি AI ব্যবহার করে নতুন এবং আরও ভাল ডিজাইন তৈরি করতে অমানুষের জীবনী থেকে ইনপুট অন্তর্ভুক্ত করতে।
আমাদের কেস স্টাডি দেখায় কিভাবে অংশগ্রহণমূলক পন্থা যার মধ্যে অমানুষ রয়েছে তা মানুষের পক্ষপাতের চারপাশে কাজ করতে পারে। ফলস্বরূপ, আমরা সম্ভাব্য ডিজাইনের অনেক বড় পরিসর আনলক করি।ন্যায্য নকশা
পৃথিবী অনেক জরুরী পরিবেশগত সংকটের সম্মুখীন। এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলার জন্য আমাদের উদ্ভাবনী, অন্তর্ভুক্তিমূলক নকশা পদ্ধতির প্রয়োজন। গাছগুলি ইতিমধ্যেই দুর্দান্ত ডিজাইনার, ঠিক যেমন পাখিরা তাদের কাজের দুর্দান্ত বিচারক - এবং যদি আমরা তাদের ইনপুট অন্তর্ভুক্ত করি তবে আমরা "মানুষের চেয়ে বেশি" ডিজাইন তৈরি করতে পারি।
আমরা বিশ্বাস করি যে AI ব্যবহার করে অ-মানব স্টেকহোল্ডারদের কাছে আওয়াজ দেওয়ার জন্য আরও ভাল সমাধান হতে পারে যেখানে অনেক প্রজাতি একসাথে থাকতে পারে। ক্যানবেরায় আমাদের কাজ কিভাবে অংশগ্রহণমূলক নকশা সব প্রাণীর জন্য আরও ন্যায়সঙ্গত এবং টেকসই ভবিষ্যৎ তৈরি করতে পারে তার একটি উদাহরণ। (কথোপকথোন)জিএসপি
