एआई महासागरों में नेविगेट करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है

कैलटेक, ईटीएच ज्यूरिख और हार्वर्ड के इंजीनियर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर काम कर रहे हैं जो स्वायत्त ड्रोन को उनके नेविगेशन में सहायता के लिए समुद्री धाराओं का उपयोग करने में सक्षम बना सकता है। इस दृष्टिकोण के साथ, ड्रोन को धाराओं से लड़ना नहीं पड़ता है।

में शोध प्रकाशित हुआ था संचार प्रकृति दिसंबर 8 पर।

जॉन ओ डाबिरी एयरोनॉटिक्स और मैकेनिकल इंजीनियरिंग के सेंटेनियल प्रोफेसर और शोध के लेखकों में से एक हैं। 

“जब हम चाहते हैं कि रोबोट गहरे समुद्र का पता लगाएं, विशेष रूप से झुंडों में, तो सतह पर 20,000 फीट दूर से जॉयस्टिक के साथ उन्हें नियंत्रित करना लगभग असंभव है। हम उन्हें स्थानीय समुद्री धाराओं के बारे में डेटा भी नहीं दे सकते हैं, जिन्हें उन्हें नेविगेट करने की आवश्यकता है क्योंकि हम सतह से उनका पता नहीं लगा सकते हैं। इसके बजाय, एक निश्चित बिंदु पर हमें अपने लिए आगे बढ़ने के बारे में निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए समुद्र-जनित ड्रोन की आवश्यकता होती है, ”डाबिरी कहते हैं।

एआई का परीक्षण

इंजीनियरों ने कंप्यूटर सिमुलेशन के साथ एआई की सटीकता का परीक्षण किया, और टीम ने एक छोटा रोबोट विकसित किया जो कंप्यूटर चिप पर एल्गोरिदम चलाता है, जो पृथ्वी के साथ-साथ अन्य ग्रहों पर समुद्री ड्रोन को शक्ति प्रदान कर सकता है। अंततः, वे एक स्वायत्त प्रणाली विकसित कर सकते हैं जो ग्रह के महासागरों की स्थिति पर नज़र रखती है, और यह जेलीफ़िश को कमांड पर तैरने में मदद करने के लिए पहले विकसित प्रोस्थेटिक्स के साथ संयोजन करके ऐसा करेगी। 

इस दृष्टिकोण को कार्यान्वित करने के लिए, ड्रोन को स्वयं निर्णय लेना होगा कि कहां जाना है और वहां कैसे पहुंचना है। उन्हें संभवतः अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा पर भरोसा करना होगा, जो उनके द्वारा अनुभव की जा रही जल धाराओं के बारे में जानकारी के रूप में होगा।

शोधकर्ताओं ने इसे संबोधित करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण नेटवर्क का उपयोग किया, और उन्होंने सॉफ्टवेयर लिखा जो एक छोटे माइक्रोकंट्रोलर पर चल सकता है। 

टीम एआई को नेविगेट करना सिखाने के लिए कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करने में सक्षम थी। नकली तैराक के पास केवल अपने तत्काल स्थान पर पानी की धाराओं के बारे में जानकारी तक पहुंच थी, लेकिन वह जल्दी से सीखने में सक्षम था कि लक्ष्य की ओर तट तक पानी में भंवरों का कैसे फायदा उठाया जाए। 

इस प्रकार की नादानी चील और बाजों के बीच आम है, जो पैंतरेबाज़ी के लिए हवा की धाराओं से ऊर्जा निकालते समय हवा में थर्मल की सवारी करते हैं। इससे उन्हें ऊर्जा की बचत करते हुए लक्ष्य की ओर बढ़ने में मदद मिलती है। 

प्रभावी नेविगेशन रणनीतियाँ

टीम के अनुसार, उनका सुदृढीकरण सीखने का एल्गोरिदम नेविगेशन रणनीतियों को भी सीख सकता है जो समुद्र में मछलियों द्वारा उपयोग की जाने वाली रणनीतियों की तुलना में अधिक प्रभावी हैं।

डाबिरी कहते हैं, "हम शुरुआत में बस यह उम्मीद कर रहे थे कि एआई वास्तविक तैराकी जानवरों में पहले से मौजूद नेविगेशन रणनीतियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है, इसलिए हम यह देखकर आश्चर्यचकित रह गए कि यह कंप्यूटर पर बार-बार परीक्षणों का उपयोग करके और भी अधिक प्रभावी तरीकों को सीखता है।"

शोधकर्ता अब समुद्र में आने वाली प्रत्येक अलग-अलग प्रकार की प्रवाह गड़बड़ी पर एआई का परीक्षण करेंगे। वे समुद्र-प्रवाह भौतिकी के अपने ज्ञान को सुदृढीकरण सीखने की रणनीति के साथ जोड़कर इसे हासिल करेंगे।

पीटर गुन्नारसन कैलटेक में स्नातक छात्र हैं और पेपर के मुख्य लेखक हैं।

गुन्नारसन कहते हैं, "न केवल रोबोट सीख रहा होगा, बल्कि हम समुद्री धाराओं और उनके माध्यम से नेविगेट करने के बारे में भी सीखेंगे।"