एआई दृश्य उपस्थिति का उपयोग दूरी का अनुमान लगाने के लिए करता है ड्रोन के लिए

टीयू डेल्फ्ट और वेस्टफेलियन यूनिवर्सिटी ऑफ एप्लाइड साइंसेज के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा विकसित एक नए ऑप्टिकल फ्लो-आधारित सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से रोबोट वस्तुओं की दृश्य उपस्थिति के माध्यम से दूरी का अनुमान लगा सकते हैं। दृश्य उपस्थिति में आकार, रंग और बनावट जैसे कारक शामिल हो सकते हैं।

इस एआई-आधारित सीखने की रणनीति का उपयोग करके, छोटे उड़ने वाले ड्रोन के नेविगेशन में सुधार किया जा सकता है।

लेख पिछले महीने नेचर मैशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित हुआ था।

रोबोट बनाम कीट

छोटे उड़ने वाले रोबोट को बड़े स्व-ड्राइविंग वाहनों में देखे जाने वाले स्तर की स्वायत्तता को प्राप्त करने के लिए, उन्हें उड़ने वाले कीटों में मौजूद विकसित बुद्धिमत्ता को प्रदर्शित करने की आवश्यकता होगी, जो उच्च कुशल एआई प्रणालियों के माध्यम से किया जा सकता है।

बाजार में वर्तमान में उपलब्ध छोटे उड़ने वाले रोबोट आवश्यक मात्रा में सेंसर और प्रोसेसिंग शक्ति को ले जाने में सक्षम नहीं हैं, जो इस प्रौद्योगिकी के आसपास की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है।

प्राकृतिक दुनिया में, कीट ‘ऑप्टिकल फ्लो’ पर निर्भर करते हैं, जो कि वस्तुओं की गति एक कीट के दृष्टिकोण में है। यह ऑप्टिकल फ्लो उन्हें फूलों पर उतरने और शिकारियों से बचने में सक्षम बनाता है। इस ऑप्टिकल फ्लो के बारे में आश्चर्यजनक बात यह है कि यह जटिल कार्यों के लिए सरल है।

गुइडो डी क्रून बायो-इंस्पायर्ड माइक्रो एयर वेहिकल्स के प्रोफेसर और लेख के पहले लेखक हैं।

“हमारा ऑप्टिकल फ्लो नियंत्रण का काम उड़ने वाले कीटों द्वारा नियोजित सुंदर, सरल रणनीतियों के प्रति उत्साह से शुरू हुआ,” उन्होंने कहा। “हालांकि, वास्तव में उड़ने वाले रोबोट में इन रणनीतियों को लागू करने के लिए नियंत्रण विधियों को विकसित करना बहुत दूर की बात नहीं थी। उदाहरण के लिए, हमारे उड़ने वाले रोबोट वास्तव में उतर नहीं पाए, लेकिन वे उतरते समय लगातार ऊपर-नीचे होते रहे।”

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ऑप्टिकल फ्लो

ऑप्टिकल फ्लो की दो मुख्य सीमाएं हैं। पहला, यह दूरी और वेग पर मिश्रित जानकारी प्रदान करता है, और यह दोनों के बारे में अलग से जानकारी प्रदान नहीं करता है। दूसरा, ऑप्टिकल फ्लो ड्रोन की गति की दिशा में बहुत छोटा है, जिसका बाधा से बचाव पर प्रभाव पड़ता है। दूसरे शब्दों में, रोबोट को सबसे अधिक कठिनाई होती है वस्तुओं का पता लगाने में जिसकी ओर यह बढ़ रहा है।

“हमें एहसास हुआ कि ऑप्टिकल फ्लो की दोनों समस्याएं तब दूर हो जाएंगी जब रोबोट न केवल ऑप्टिकल फ्लो की व्याख्या करेंगे, बल्कि अपने पर्यावरण में वस्तुओं की दृश्य उपस्थिति की भी व्याख्या करेंगे,” गुइडो डी क्रून ने कहा। “यह रोबोट को वस्तुओं की दूरी का अनुमान लगाने की अनुमति देगा, जैसे कि हम मनुष्य एक स्थिर चित्र में दूरी का अनुमान लगा सकते हैं। एकमात्र प्रश्न यह था: एक रोबोट को ऐसा कैसे सीखना चाहिए?”

शोधकर्ताओं द्वारा विकसित नए दृष्टिकोण में, रोबोट दूरी के आधार पर अपने पर्यावरण में वस्तुओं की उपस्थिति को सीखने के लिए दोलन पर निर्भर करते हैं। उदाहरण के लिए, एक ड्रोन दूरी के आधार पर घास की बनावट को सीख सकता है जब यह उतर रहा हो।

क्रिस्टोफ डी वैग्टर टीयू डेल्फ्ट में एक शोधकर्ता और लेख के सह-लेखक हैं।

“दृश्य उपस्थिति के माध्यम से दूरी को देखना सीखने से हमारे पहले के मुकाबले बहुत तेजी से और चिकनी लैंडिंग हुई,” उन्होंने कहा। “इसके अलावा, बाधा से बचाव के लिए, रोबोट अब उड़ान की दिशा में स्पष्ट रूप से बाधाओं को देख सकते थे। यह न केवल बाधा का पता लगाने के प्रदर्शन में सुधार किया, बल्कि हमारे रोबोट को तेजी से बढ़ने की अनुमति दी।”

नई विकास सीमित संसाधनों वाले उड़ने वाले रोबोट के लिए परिणाम होगा, और यह विशेष रूप से उन लोगों के लिए उपयोगी है जो एक सीमित वातावरण में संचालित होते हैं।