एक कॉक्रोच जिसमें एआई-सक्षम सर्च और रेस्क्यू उपकरण हैं

अंतरराष्ट्रीय रोबोटिक्स शोधकर्ताओं ने एक शहरी खोज और बचाव (USAR) प्रणाली विकसित की है जो एक ‘स्टीयरेबल’ जीवित कॉक्रोच का उपयोग एक मिनिएचराइज्ड मशीन लर्निंग-इनेबल्ड इन्फ्रारेड सर्वाइवर डिटेक्शन सिस्टम को असंभव आपदा परिदृश्यों में परिवहन करने के लिए करती है।

सिस्टम सिंगापुर, चीन, जर्मनी और यूके में शोध विभागों के बीच एक सहयोग है। यह मेडागास्कर कॉक्रोच का उपयोग एक वाहन के रूप में करता है और कई घंटों तक चलने के लिए पर्याप्त शक्ति है।

स्रोत: https://arxiv.org/abs/2105.10869

हाइब्रिड रेस्क्यू सिस्टम में एक मानव पहचान के लिए मशीन लर्निंग मॉडल है जो इन्फ्रारेड (आईआर) छवियों पर प्रशिक्षित है, और मोबाइल आईआर डिटेक्शन सिस्टम को शक्ति प्रदान करता है, जो स्वायत्त रूप से आवश्यकतानुसार काम कर सकता है, और पाए गए सर्वाइवरों को एक बेस ऑपरेटिंग स्टेशन पर रिपोर्ट करता है।

सीमित स्थानीय संसाधन

मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क को असाधारण रूप से पतले संसाधनों पर काम करने की आवश्यकता है: केवल 191.8kB स्टेटिक रैम और 1988kB फ्लैश मेमोरी सिस्टम के लिए उपलब्ध है, जो डिवाइस के सामान्य पावर आवश्यकताओं से बची हुई है, जो कि कीट के लिए इलेक्ट्रिकल उत्तेजना प्रदान करने के लिए भी है।

कॉक्रोच के बैकपैक के तीन कार्यात्मक ब्लॉक, जो ऊपर दिखाए गए हैं, वायरलेस उत्तेजना, एक प्राथमिक नियंत्रक इकाई और परिधीय घटकों को शामिल करते हैं, जिसमें आईआर-व्युत्पन्न मशीन लर्निंग सिस्टम और नेविगेशन कार्यक्षमता प्राथमिक नियंत्रक इकाई में निहित है। सर्किट को कॉक्रोच के ज्यामिति को बेहतर ढंग से फिट करने के लिए कई घटकों में विभाजित किया गया है।

मेडागास्कर कॉक्रोच (दुनिया में सबसे बड़ी प्रजातियों में से एक, जिसकी अधिकतम भार क्षमता 15g है) को छोटे विद्युत झटके द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो इसे एक दिशा या दूसरी दिशा में मोड़ते हैं, जो इसके एंटेना (सेरसी) और पेट में लगाए गए चार इलेक्ट्रोड द्वारा किया जाता है। इलेक्ट्रोड को मोम के साथ सुरक्षित किया जाता है।

कीट खोज और बचाव में एआई जोड़ना

नई पहल पूर्व कार्य को विकसित करती है जो यूसी बर्कले और सिंगापुर के नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी से है, जिसने पहली बार यूएसएआर परिदृश्यों में स्टीयरेबल बीटल का उपयोग करने की कल्पना की थी।

2016 में बीटल के उड़ान पथ को नियंत्रित करने के लिए शोध। स्रोत: https://www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

हालांकि बीटलों में उड़ान की अतिरिक्त क्षमता है, उनकी भार क्षमता कम हो जाती है, जिससे ऑनबोर्ड प्रौद्योगिकियों की संभावित क्षमता कम हो जाती है, और शक्ति की मांग को एक महत्वपूर्ण स्तर पर ले जाती है, विशेष रूप से जब यह आवश्यक हो कि एक मशीन लर्निंग अल्गोरिथ्म चलाया जाए।

नई पहल में ऑनबोर्ड स्वायत्त मानव पहचान प्रणाली में एक छवि वर्गीकरण मॉडल का उपयोग किया जाता है जो स्पोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) और हिस्टोग्राम ऑफ ओरिएंटेड ग्रेडिएंट्स का उपयोग करता है।

कॉक्रोच की गति एकीकृत नेविगेशन सिस्टम द्वारा निर्देशित की जाती है, और ‘बायोबोट’ को एक पूर्व निर्धारित गंतव्य तक ले जाती है बिना किसी हस्तक्षेप के बाधाओं के बारे में जानकारी के। अधिकांश भाग के लिए, कॉक्रोच की अपनी शक्तिशाली नेविगेशन क्षमता अधिकांश समस्याओं का समाधान करती है जो एक अन्यथा अप्राप्य स्थान पर पहुंचने में आती हैं।

स्रोत: https://arxiv.org/abs/2105.10869

ऑनबोर्ड इन्फ्रारेड सिस्टम 1hz पर छवियों को कैप्चर करता है, जो अंधेरे क्षेत्रों में सफलतापूर्वक काम करता है, और वास्तविक समय में किसी भी स्थित सर्वाइवरों को एक कमांड सेंटर पर वायरलेस रूप से रिपोर्ट करता है। ऊर्जा को संरक्षित करने के लिए, छवि विश्लेषण प्रणाली केवल तब काम करती है जब यह एक सकारात्मक इन्फ्रारेड रीडिंग द्वारा ट्रिगर किया जाता है।

मॉडल में केवल 18.3kB फ्लैश मेमोरी और 52.2kB स्टेटिक रैम का उपयोग होता है, और 95 मिलीसेकंड का गणना समय हासिल करता है। एक यूएसएआर परिदृश्य में, जहां दूरस्थ इन्फ्रारेड हस्ताक्षर को प्रसंस्करण अंतराल में चूका जा सकता है क्योंकि कॉक्रोच दिशा बदलता है और भूमि को पार करता है, उचित प्रसंस्करण समय आवश्यक है।

सिस्टम में तापमान, आर्द्रता और सीओ२ की निगरानी के लिए सेंसर भी हैं, जो एक संभावित बचाव प्रयास के लिए स्थानीय स्थितियों की रिपोर्ट करने और नियंत्रण कक्ष को कीट को किसी भी स्थिति से दूर रखने की अनुमति देने के लिए हैं।

सिम्युलेटेड टेरेन में परीक्षण

सिस्टम का परीक्षण एक सिम्युलेटेड आपदा परिदृश्य (ऊपर दिखाया गया है) में, प्रभावी बाधा के साथ, कुछ विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन को छोड़कर, जो कि खड़ी चढ़ाई से जुड़े हुए हैं, क्योंकि कॉक्रोच उपकरण से जुड़े होने के कारण वजन के नुकसान में है।

नेविगेशन आर्किटेक्चर में पहले एक प्रवृत्ति थी जो अत्यधिक बाधाओं पर अटक जाती थी, जैसे कि स्थितियों जहां यहां तक कि कॉक्रोच आगे बढ़ नहीं सकता था, और शोधकर्ताओं ने बाद में एक पूर्वानुमानिक फीडबैक नेविगेशन सिस्टम विकसित किया ताकि ऊंची बाधाओं के सामने प्रदर्शन में सुधार किया जा सके। सिस्टम ने बिना या कम बाधाओं वाले वातावरण में 100% सफलता दर हासिल की, और ऊंची बाधाओं के साथ एक उच्च सफलता दर हासिल की।

जहां विफलता हुई, शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि यह प्रयोग की अवधि को बढ़ाकर दूर किया जा सकता है, हालांकि इसका एक समय-समय पर यूएसएआर परिदृश्य में परिणाम होता है।

इन्फ्रारेड दृश्य

ऑनबोर्ड इन्फ्रारेड कैमरा में 32×32 पिक्सल का रिज़ॉल्यूशन है और 90-डिग्री का फील्ड ऑफ व्यू है। छवियों, जब ट्रिगर किया जाता है, तो एक मीडियन डीनोइसिंग फिल्टर से गुजरती हैं।

सिस्टम मानव विषयों को अन्य प्रकार के थर्मल सिग्नेचर से अलग करने में 87% की सफलता दर हासिल करता है, और 0.5मी और 1.5मी के प्रॉक्सिमिटी रेडियस में 90% तक बढ़ जाता है।

ऊर्जा और चिप-आकार के प्रतिबंधों के कारण, प्रारंभिक अध्ययन में एक ऑनबोर्ड स्थानीयकरण प्रणाली शामिल नहीं है, और इसलिए यह वास्तविक समय में कॉक्रोच की स्थिति को ट्रैक करना संभव नहीं है। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि डेड रेकनिंग को एक शक्ति-बचत समाधान के रूप में लागू किया जा सकता है, जिसमें कम-ऊर्जा स्थान संकेतों को नियंत्रण कक्ष में वापस भेजा जाता है, भविष्य के कार्यान्वयन में।

कीट खोज और बचाव ऑपरेटर के रूप में

पिछले दस वर्षों में शोध परियोजनाओं की एक श्रृंखला है जो खोज और बचाव परिदृश्यों में हाइब्रिड या शुद्ध रोबोटिक प्रणालियों के लिए कीटों की लचीलापन और नेविगेशन शक्ति का उपयोग करने का प्रयास करती है। 2016 के बीटल से संबंधित कार्य के अलावा जो इस नवीनतम पहल से पहले है, कई प्रयास हुए हैं जो कीट जैसी क्षमताओं को शुद्ध रूप से रोबोटिक रूप में पुनर्निर्माण करने का प्रयास करते हैं।

इनमें 2019 की एक शोध परियोजना शामिल है जो यूओसी से है जिसने एक कॉक्रोच के सिद्धांतों पर आधारित एक सरल रोबोट प्रदान किया था, जो रोबोटिक कीटों की असाधारण भंगुरता को संबोधित करने वाली अपनी तरह की पहली परियोजनाओं में से एक थी।