कृत्रिम बुद्धिमत्ता महासागरों को नेविगेट करने के लिए प्रबलीकरण सीखने का उपयोग करती है

कैलटेक, ईटीएच ज्यूरिख, और हार्वर्ड के इंजीनियर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर काम कर रहे हैं जो स्वायत्त ड्रोन को महासागर की धाराओं का उपयोग करके उनकी नेविगेशन में मदद कर सकती है। इस दृष्टिकोण से, ड्रोन को धाराओं के माध्यम से लड़ने की आवश्यकता नहीं है।

शोध को नेचर कम्युनिकेशंस में 8 दिसंबर को प्रकाशित किया गया था।

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

“जब हम गहरे महासागर की खोज करने के लिए रोबोट्स चाहते हैं, विशेष रूप से झुंड में, तो यह लगभग असंभव है कि हम उन्हें 20,000 फीट दूर से सतह से नियंत्रित करें। हम उन्हें स्थानीय महासागर धाराओं के बारे में डेटा भी नहीं दे सकते हैं जिन्हें उन्हें नेविगेट करने की आवश्यकता है क्योंकि हम उन्हें सतह से नहीं पता कर सकते हैं। इसके बजाय, एक निश्चित बिंदु पर हमें महासागर-जन्मे ड्रोन की आवश्यकता है कि वे स्वयं को कैसे चलाना 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 एक कंप्यूटर चिप पर एल्गोरिदम चलाता है, जो पृथ्वी पर साथ ही 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 की निगरानी करती है, और यह पूर्व में विकसित प्रोस्थेटिक्स के साथ जेलीफ़िश को कमांड पर तैरने में मदद करने के लिए इसे जोड़कर करेगी।

इस दृष्टिकोण के लिए काम करने के लिए, ड्रोन को अपने आप तय करना होगा कि वे कहां जाना है और वहां कैसे पहुंचना है। वे संभवतः अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा पर निर्भर करेंगे, जो पानी की धाराओं के बारे में जानकारी के रूप में होगा जिन्हें वे अनुभव कर रहे हैं।

शोधकर्ताओं ने इस समस्या को हल करने के लिए प्रबलीकरण सीखने वाले नेटवर्क का उपयोग किया, और उन्होंने एक छोटे माइक्रोकंट्रोलर पर चलने वाला सॉफ्टवेयर लिखा।

टीम एक कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके एआई को नेविगेट करना सिखाने में सक्षम थी। सिम्युलेटेड तैराक के पास केवल अपने तत्काल स्थान पर पानी की धाराओं के बारे में जानकारी तक पहुंच थी, लेकिन यह जल्दी से सीखने में सक्षम था कि पानी में वोर्टिसेस का फायदा उठाकर एक लक्ष्य की ओर तैरने के लिए कैसे तैरना है।

यह प्रकार की नेविगेशन चील और हॉक्स जैसे पक्षियों में आम है, जो हवा में थर्मल्स पर सवारी करते हैं और हवा की धाराओं से ऊर्जा निकालकर मैन्यूवर करने के लिए इसका उपयोग करते हैं। इससे उन्हें एक लक्ष्य की ओर बढ़ने और ऊर्जा की बचत करने में मदद मिलती है।

प्रभावी नेविगेशन रणनीतियां

टीम के अनुसार, उनका प्रबलीकरण सीखने वाला एल्गोरिदम महासागर में मछली द्वारा उपयोग की जाने वाली नेविगेशन रणनीतियों से भी अधिक प्रभावी नेविगेशन रणनीतियों को सीख सकता है।

“हमें उम्मीद थी कि एआई वास्तविक तैरने वाले जानवरों में पाई जाने वाली नेविगेशन रणनीतियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है, इसलिए हमें यह देखकर आश्चर्य हुआ कि यह कंप्यूटर पर दोहराए जाने वाले परीक्षणों का फायदा उठाकर और भी प्रभावी तरीके से सीखता है,” डाबिरी कहते हैं।

शोधकर्ता अब महासागर में मिलने वाली प्रत्येक प्रकार की प्रवाह विक्षोभ का परीक्षण करने के लिए एआई को देखेंगे। वे महासागर-प्रवाह भौतिकी के ज्ञान को प्रबलीकरण सीखने वाली रणनीति के साथ जोड़कर ऐसा करेंगे।

पीटर गुन्नार्सन कैलटेक में एक स्नातक छात्र हैं और पत्र के प्रमुख लेखक हैं।

“न केवल रोबोट सीखेगा, बल्कि हम महासागर की धाराओं और उनके माध्यम से नेविगेट करने के बारे में जानेंगे,” गुन्नार्सन कहते हैं।