एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म

शोधकर्ता ने चमगादड़ के कान पर आधारित जैव-प्रेरित प्रौद्योगिकी विकसित की

mm
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें

वर्जीनिया टेक में मैकेनिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर रोल्फ म्यूलर ने चमगादड़ से प्रेरित होकर एक नई जैव-प्रेरित प्रौद्योगिकी डिजाइन और विकसित की है जो ध्वनि के मूल स्थान का पता लगा सकती है। पिछले दृष्टिकोणों के विपरीत, जो अक्सर मानव कान पर आधारित होते हैं, म्यूलर ने ध्वनि स्थान की पहचान में 50 वर्षों में पहली नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए चमगादड़ के कान को देखा।

“मैंने लंबे समय से चमगादड़ की जटिल प्राकृतिक वातावरण में अल्ट्रासाउंड पर आधारित नेविगेशन की उनकी असाधारण क्षमता की प्रशंसा की है और संदेह किया है कि जानवर के कान की असामान्य गतिशीलता इसके साथ कुछ करना हो सकता है,” उन्होंने कहा।

म्यूलर के साथ पूर्व पीएचडी छात्र और प्रमुख लेखक शियाओयान यिन थे। निष्कर्षों को नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित किया गया था।

चमगादड़ बनाम मानव कान

चमगादड़ उड़ते समय नेविगेशन के लिए इकोलोकेशन पर निर्भर करते हैं, और यह उन्हें ध्वनि के दूरी का पता लगाने में सक्षम बनाता है क्योंकि वे ध्वनि भेजते हैं और इको सुनते हैं। चमगादड़ के मुंह या नाक से अल्ट्रासोनिक कॉल निकलते हैं, जो पर्यावरण से टकराते हैं और इको के रूप में वापस आते हैं। इसे डॉपलर प्रभाव कहा जाता है, वे पर्यावरणीय ध्वनियों से भी जानकारी निकाल सकते हैं।

यह प्रभाव मानवों के लिए अलग है, जिनके दो कान हमें ध्वनि डेटा के माध्यम से स्थान का पता लगाने में सक्षम बनाते हैं जो मस्तिष्क में प्रसंस्करण के लिए जाता है। दो रिसीवर होने के नाते, हम एक ही आवृत्ति वाली ध्वनियों के दिशा का पता लगा सकते हैं।

1967 में, एक खोज से पता चला कि एक मानव कान एक ही आवृत्ति वाली ध्वनियों के स्थान का पता लगा सकता है।

मानव कान विभिन्न दृष्टिकोणों के लिए ध्वनि स्थान का पता लगाने के लिए प्रेरणा का स्रोत रहा है, जिन्होंने माइक्रोफोन जैसे दबाव रिसीवर और एक से अधिक आवृत्तियों को इकट्ठा करने की क्षमता पर निर्भर किया है।

म्यूलर ने देखा कि चमगादड़ के कानों में अधिक संभावनाएं थीं, जो मानव कानों की तुलना में बहुत अधिक बहुमुखी हैं। उनकी टीम ने एक ही आवृत्ति और एक ही रिसीवर का उपयोग करने के बजाय कई का उपयोग करने का फैसला किया।

https://www.youtube.com/watch?v=buFM5KkAnEo

प्रौद्योगिकी का विकास

पहले चरणों में से एक चमगादड़ के कानों की गति को पुन: बनाना था, जिसे उन्होंने एक नरम सिंथेटिक कान बनाकर और इसे एक धागे और एक सरल मोटर से जोड़कर किया। यह प्रणाली तब समयबद्ध थी जब कान को आने वाली ध्वनि मिली।

नई प्रौद्योगिकी के लिए प्रेरणा के स्रोत चमगादड़ के कानों में ध्वनि तरंगों का एक पूर्ण परिवर्तन होता है, जो बाहरी कान के आकार पर आधारित होता है। इस हिस्से में चमगादड़ के कान का उपयोग ध्वनि के रूप में कान की गति को प्राप्त करने के लिए किया जाता है, जिससे ध्वनि कान नहर में चैनल की जाती है।

टीम के सामने आने वाली सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक थी आगामी ध्वनि तरंगों से पढ़ने योग्य और व्याख्यात्मक डेटा निकालना। इसे प्राप्त करने के लिए, उन्होंने कान को एक माइक्रोफोन के ऊपर रखा ताकि चमगादड़ के समान एक तंत्र बनाया जा सके।

बाहरी कान की तेज गति के कारण, डॉपलर शिफ्ट हस्ताक्षर बनाए गए, और वे ध्वनि के स्रोत की दिशा से संबंधित थे। हालांकि, जटिल पैटर्न के कारण यह अभी भी व्याख्या करना मुश्किल था।

टीम ने तब एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क की ओर रुख किया, जिसे प्रत्येक इको प्राप्त होने पर स्रोत दिशा प्रदान करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था।

प्रणाली का परीक्षण एक घूमने वाले रिग पर कान को माउंट करके किया गया था, जिसमें एक लेजर पॉइंटर शामिल था। एक लाउडस्पीकर को तब कान के सापेक्ष विभिन्न दिशाओं में रखा गया और ध्वनि उत्पन्न की गई।

ध्वनि की दिशा का पता लगाने के बाद, नियंत्रण कंप्यूटर ने प्रणाली को घुमाया ताकि लेजर पॉइंटर लाउडस्पीकर पर एक लक्ष्य पर पड़े, जिसके परिणामस्वरूप स्थान को आधे डिग्री के भीतर स्थानांतरित किया गया। यह पिछले परिणामों की तुलना में प्रभावशाली है, जिन्होंने दिखाया है कि मानव कान आमतौर पर 9 डिग्री के भीतर स्थान का पता लगाते हैं, और राज्य-ऑफ-द-आर्ट प्रौद्योगिकी केवल 7.5 डिग्री के भीतर स्थान का पता लगा पाई है।

“क्षमताएं वर्तमान में तकनीक की पहुंच से परे हैं, और फिर भी यह सब बहुत कम प्रयास के साथ हासिल किया जाता है,” म्यूलर ने कहा। “हमारी आशा है कि जटिल आउटडोर वातावरण में विश्वसनीय और सक्षम स्वायत्तता लाने की है, जिसमें सटीक कृषि और वानिकी, पर्यावरणीय निगरानी, जैसे जैव विविधता निगरानी; साथ ही साथ रक्षा और सुरक्षा से संबंधित अनुप्रयोग।”

एलेक्स Unite.AI की एआई‑संचालित समाचार संचालन का नेतृत्व करते हैं, जिसमें पत्रकारिता, अनुसंधान और स्वचालन को मिलाकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समयोचित और स्केलेबल कवरेज को समर्थन मिलता है। उनका कार्य उभरती एआई विकासों को कुशलतापूर्वक उजागर करने में मदद करता है, साथ ही प्रकाशन के संपादकीय मानकों को बनाए रखता है।