एआई महासागरों को नेविगेट करने के लिए रिन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है

कैलटेक, ईटीएच ज्यूरिख, और हार्वर्ड के इंजीनियर एक ऐसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पर काम कर रहे हैं जो स्वायत्त ड्रोन को महासागर की धाराओं का उपयोग करके नेविगेशन में मदद कर सकता है। इस दृष्टिकोण से, ड्रोन को धाराओं से लड़ने की जरूरत नहीं है।

इस शोध को नेचर कम्युनिकेशन्स में 8 दिसंबर को प्रकाशित किया गया था।

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

“जब हम चाहते हैं कि रोबोट गहरे महासागर की खोज करें, 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-जनित ड्रोन को स्वयं के लिए कैसे चलना है यह तय करने में सक्षम होने की आवश्यकता 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 और 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 संयोजन करके ऐसा करेगी जो जेलीफ़िश को आदेश पर तैरने में मदद करती है।

इस दृष्टिकोण के लिए काम करने के लिए, ड्रोन को स्वयं तय करना होगा कि वे कहाँ जाना है और वहाँ कैसे पहुँचना है। उन्हें संभवतः स्वयं द्वारा संग्रहीत डेटा पर निर्भर करना होगा, जो पानी की धाराओं के बारे में जानकारी के रूप में होगी जिन्हें वे अनुभव कर रहे हैं।

शोधकर्ताओं ने इस समस्या को हल करने के लिए रिन्फोर्समेंट लर्निंग नेटवर्क का उपयोग किया, और उन्होंने एक सॉफ्टवेयर लिखा जो एक छोटे माइक्रोकंट्रोलर पर चल सकता है।

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 तैरना है।

यह प्रकार की नेविगेशन ईगल्स और हॉक्स में आम है, जो हवा में थर्मल्स की सवारी करते हैं और हवा की धाराओं से ऊर्जा निकालते हुए मैन्यूवर करने के लिए। इससे उन्हें एक लक्ष्य की ओर बढ़ने और ऊर्जा की बचत करने में मदद मिलती है।

प्रभावी नेविगेशन रणनीतियाँ

टीम के अनुसार, उनका रिन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम महासागर में मछली द्वारा उपयोग की जाने वाली नेविगेशन रणनीतियों से अधिक प्रभावी नेविगेशन रणनीतियों को सीखने में भी सक्षम हो सकता है।

“हमें उम्मीद थी कि एआई केवल 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 बार-बार परीक्षणों का फायदा उठाकर और भी प्रभावी तरीके से सीखता है,” डाबिरी कहते हैं।

शोधकर्ता अब महासागर में उन्हें मिलने वाली प्रत्येक प्रकार की प्रवाह विक्षोभ के साथ एआई का परीक्षण करने जा रहे हैं। वे इसे महासागर-प्रवाह भौतिकी के अपने ज्ञान के साथ रिन्फोर्समेंट लर्निंग रणनीति को जोड़कर हासिल करेंगे।

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

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