ड्रैगनफ्लाई और मिसाइल रक्षा प्रणाली

ड्रैगनफ्लाई की प्रतिक्रिया समय बहुत तेज होता है, लेकिन उनकी गहराई की धारणा कम होती है। जब वे हवा या जमीन में चलते हुए शिकार का पीछा करते हैं, तो उनकी प्रतिक्रिया समय 50 मिलीसेकंड होता है, जो तीन न्यूरॉन्स के बीच जानकारी को पार करने के लिए आवश्यक समय के बराबर होता है। सैंडिया नेशनल लेबोरेटरीज ड्रैगनफ्लाई के दिमाग को कैसे काम करता है और जटिल траजेक्टरी की गणना करने के तरीके सीखने के लिए शोध पर काम कर रहा है।

इस शोध का नेतृत्व कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट फ्रांसेस चांस कर रही हैं। वह एल्गोरिदम विकसित करने के लिए जिम्मेदार हैं, और वह नॉक्सविले, टेनेसी में न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में अपने शोध की प्रस्तुति देंगी। इस शोध को पहले ही बार्सिलोना, स्पेन में कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंसेज के संगठन की वार्षिक बैठक में प्रस्तुत किया जा चुका है।

फ्रांसेस चांस जैविक न्यूरल नेटवर्क की नकल करने में माहिर हैं, विशेष रूप से न्यूरॉन्स और तंत्रिका तंत्र में जानकारी भेजने की प्रक्रिया में। मस्तिष्क कंप्यूटर के比 अधिक जटिल और बेहतर संस्करण हैं। वे अधिक ऊर्जा-कुशल हैं और सीखने और अनुकूलन में तेजी से हैं।

“मैं मस्तिष्क में न्यूरॉन्स को कैसे तार दिए गए हैं और किस प्रकार की गणना वे कर रहे हैं, इसकी कोशिश करता हूं, जो जानवर के व्यवहार या न्यूरल प्रतिक्रियाओं के बारे में हमारे ज्ञान पर आधारित है,” चांस ने कहा।

सैंडिया नेशनल लेबोरेटरीज द्वारा किए गए शोध में एक सरल वातावरण बनाना शामिल था जिसमें कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से ड्रैगनफ्लाई उत्पन्न किए गए थे। उन्होंने कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करके ड्रैगनफ्लाई को अपने वास्तविक जीवन के समकक्ष की तरह शिकार पकड़ने के लिए बनाया। कंप्यूटर सिमुलेटेड ड्रैगनफ्लाई शिकार करते समय दृश्य जानकारी को संसाधित करने में सक्षम थे, जैसे वास्तविक वातावरण में ड्रैगनफ्लाई। यह दिखाया गया कि इस तरह का प्रोग्रामिंग संभव है, जिसे विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है।

नई शोध को पहले से ही मिसाइल रक्षा क्षेत्र में लागू किया जा रहा है। कंप्यूटर सिमुलेटेड ड्रैगनफ्लाई के समान प्रणाली का उपयोग करके मिसाइल रक्षा प्रणालियों में सुधार किया जा सकता है। मिसाइल रक्षा प्रणालियां ड्रैगनफ्लाई की तरह शिकार का पीछा करने के तरीके से काम करती हैं। वे एक वस्तु को उड़ान में रोकते हैं, जैसे ड्रैगनफ्लाई पर्यावरण में शिकार को रोकते हैं। ड्रैगनफ्लाई दुनिया के शीर्ष शिकारियों में से एक हैं, क्योंकि वे 95% शिकार को पकड़ लेते हैं जो वे निशाना बनाते हैं।

इन नए विकास के साथ, वे मिसाइल रक्षा प्रणालियों पर ऑन-बोर्ड कंप्यूटरों को छोटा करने की कोशिश कर रहे हैं, जबकि वे अभी भी तेज और सटीक हैं। मिसाइल रक्षा प्रणालियों का वर्तमान तरीका स्थापित अवरोध तकनीकों पर आधारित है जिसके लिए भारी गणना की आवश्यकता होती है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां ड्रैगनफ्लाई और उनके शिकार पर आधारित मॉडल मदद कर सकता है।

नई प्रौद्योगिकी और शोध मिसाइल रक्षा प्रणालियों में कई तरह से सुधार कर सकते हैं, जिनमें ऑन-बोर्ड कंप्यूटरों के आकार, वजन और शक्ति की आवश्यकता को कम करना शामिल है। फिर, अवरोधक छोटे और हल्के हो सकते हैं, जिससे उन्हें घूमना आसान हो जाएगा। नई प्रणालियां हाइपरसोनिक हथियारों जैसे चलती लक्ष्यों को रोकने के नए तरीके सीख सकती हैं। गैर-निर्देशित मिसाइलों के विपरीत, ये लक्ष्य एक समान भविष्यवाणी यात्रा या पैटर्न का पालन नहीं करते हैं। अंत में, प्रणाली सरल सेंसर का उपयोग कर सकती है, न कि जटिल सेंसर जो वर्तमान में लक्ष्य को रोकने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

इस शोध और विचार के साथ एक समस्या यह है कि मिसाइलें और ड्रैगनफ्लाई बहुत अलग गति से यात्रा करते हैं। इससे कुछ विसंगतियां हो सकती हैं

मिसाइल रक्षा प्रणालियों के अलावा, ड्रैगनफ्लाई के मस्तिष्क के गणना मॉडल बेहतर मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित करने में मदद कर सकते हैं। जैसा कि इस प्रकार की प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग बढ़ रहा है, यह अधिक से अधिक क्षेत्रों में अपना रास्ता बना रही है। रक्षा क्षेत्र एक ऐसा क्षेत्र है जो इसका उपयोग करके अधिक कुशल और तेजी से बढ़ रहा है। यह शोध दिखाता है कि हम कैसे जटिल प्रणालियों को विकसित कर सकते हैं जो हमारे पर्यावरण में मौजूद प्रणालियों पर आधारित हैं, जिनमें ड्रैगनफ्लाई और उनके मस्तिष्क शामिल हैं। हमारी नई प्रौद्योगिकी हमें इसे मॉडल करने और एक बेहतर संस्करण बनाने की अनुमति देती है।