नवाचारी जैव-प्रेरित सेंसर गति और विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए ट्रैक करता है और पथ की भविष्यवाणी करता है

आल्टो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नवाचारी जैव-प्रेरित सेंसर विकसित किया है जो एक ही वीडियो फ्रेम में चलती वस्तुओं का पता लगा सकता है और उनकी भविष्य की गति का सटीक अनुमान लगा सकता है। नेचर कम्युनिकेशंस पत्रिका में वर्णित, इस उन्नत सेंसर के विभिन्न क्षेत्रों जैसे कि गतिशील दृष्टि संवेदन, स्वचालित निरीक्षण, औद्योगिक प्रक्रिया नियंत्रण, रोबोट मार्गदर्शन और स्वायत्त ड्राइविंग प्रौद्योगिकी में कई संभावित अनुप्रयोग हैं।

पारंपरिक गति संवेदन प्रणालियों में कई घटकों और जटिल एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है जो फ्रेम-दर-फ्रेम विश्लेषण करते हैं, जिससे अक्षमता और उच्च ऊर्जा खपत होती है। इन सीमाओं को दूर करने के लिए, आल्टो विश्वविद्यालय की टीम ने मानव दृष्टि प्रणाली से प्रेरणा ली और एक न्यूरोमॉर्फिक दृष्टि प्रौद्योगिकी बनाई जो संवेदन, स्मृति और प्रसंस्करण को एक ही उपकरण में एकीकृत करती है जो गति का पता लगा सकती है और पथ की भविष्यवाणी कर सकती है।

फोटोमेम्रिस्टर: नई प्रौद्योगिकी का केंद्र

शोधकर्ताओं की प्रौद्योगिकी फोटोमेम्रिस्टर्स के एक सरणी पर आधारित है, जो विद्युत उपकरण हैं जो प्रकाश के प्रति विद्युत धारा उत्पन्न करते हैं। फोटोमेम्रिस्टर्स में एक विशिष्ट विशेषता है: जब प्रकाश बंद कर दिया जाता है, तो धारा तुरंत बंद नहीं होती है, बल्कि धीरे-धीरे घटती है। यह सुविधा फोटोमेम्रिस्टर्स को प्रभावी ढंग से उनके हाल के प्रकाश एक्सपोजर को “याद” रखने में सक्षम बनाती है, जिससे एक सेंसर जो इन उपकरणों के एक सरणी से बना होता है, न केवल एक दृश्य के बारे में तात्कालिक जानकारी को पकड़ सकता है, बल्कि पिछले क्षणों की एक गतिशील स्मृति भी होती है।

“हमारी प्रौद्योगिकी का अद्वितीय गुण यह है कि यह एक फ्रेम में एक श्रृंखला की ऑप्टिकल छवियों को एकीकृत कर सकती है,” होंगवेई तान, शोध अध्ययन के नेता ने समझाया। “प्रत्येक छवि की जानकारी बाद की छवियों में छिपी हुई जानकारी के रूप में एम्बेडेड होती है। दूसरे शब्दों में, वीडियो का अंतिम फ्रेम सभी पिछले फ्रेमों के बारे में जानकारी भी रखता है। इससे हम एक सरल कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके केवल अंतिम फ्रेम का विश्लेषण करके पहले ही वीडियो में गति का पता लगा सकते हैं। परिणाम एक कompact और कुशल संवेदन इकाई है।”

प्रौद्योगिकी की क्षमताओं का प्रदर्शन

अपनी प्रौद्योगिकी को प्रदर्शित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने वीडियो का उपयोग किया जो एक-एक करके एक शब्द के अक्षर प्रदर्शित करते थे। हालांकि सभी शब्द “ई” अक्षर पर समाप्त होते थे, पारंपरिक दृष्टि सेंसर यह निर्धारित नहीं कर सकते थे कि “ई” अक्षर “एप्पल” या “ग्रेप” शब्द में पिछले अक्षरों का अनुसरण करता था या नहीं। हालांकि, फोटोमेम्रिस्टर सरणी अंतिम फ्रेम में छिपी हुई जानकारी का उपयोग करके यह निर्धारित कर सकती थी कि कौन से अक्षर इसके पहले आए थे और लगभग 100% सटीकता के साथ शब्द की भविष्यवाणी कर सकती थी।

एक अन्य प्रयोग में, टीम ने सिम्युलेटेड व्यक्ति को तीन अलग-अलग गतियों पर चलते हुए वीडियो दिखाया। सिस्टम न केवल एक फ्रेम का विश्लेषण करके गति को पहचान सकता था, बल्कि यह आगे के फ्रेमों की भी सटीक भविष्यवाणी कर सकता था।

स्वायत्त वाहनों और बुद्धिमान परिवहन के लिए परिणाम

सटीक गति संवेदन और पथ की भविष्यवाणी स्वायत्त ड्राइविंग प्रौद्योगिकी और बुद्धिमान परिवहन प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण हैं। स्वायत्त वाहनों को सटीक भविष्यवाणियों की आवश्यकता होती है कि कारें, बाइक, पैदल यात्री, और अन्य वस्तुएं कैसे आगे बढ़ेंगी ताकि वे सूचित निर्णय ले सकें। फोटोमेम्रिस्टर सरणी में एक मशीन लर्निंग सिस्टम को एकीकृत करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि उनकी एकीकृत प्रणाली एक सभी-सूचित फ्रेम के इन-सेंसर प्रसंस्करण के आधार पर भविष्य की गति की भविष्यवाणी कर सकती है।

“हमारे कompact इन-सेंसर मेमोरी और कंप्यूटिंग समाधान स्वायत्त रोबोटिक्स और मानव-मशीन इंटरैक्शन में नए अवसर प्रदान करता है,” प्रोफेसर सेबेस्टियन वैन डिजकेन ने कहा। “हमारी प्रणाली में फोटोमेम्रिस्टर्स का उपयोग करके प्राप्त इन-फ्रेम जानकारी अधिक ऊर्जा-कुशल निर्णय लेने में सक्षम बनाती है जो वास्तविक समय में होती है।”