शोधकर्ताओं ने गैस रिसाव का पता लगाने के लिए स्वार्म ड्रोन विकसित किया है

डेल्फ़्ट यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने छोटे ड्रोनों का पहला झुंड विकसित किया है जो तंग इनडोर वातावरण में गैस रिसाव का स्वायत्त रूप से पता लगाने और स्थानीयकरण करने में सक्षम हैं। किसी इमारत या औद्योगिक स्थल में गैस रिसाव का पता लगाने के लिए, मानव अग्निशामक अपनी जान जोखिम में डालते हैं क्योंकि स्रोत का पता लगाने में लंबा समय लग सकता है। इन नए ड्रोनों का इस क्षेत्र में बड़ा प्रभाव हो सकता है।

ड्रोन के लिए एआई डिजाइन करना

शोधकर्ताओं के लिए सबसे बड़ी बाधा जटिल कार्य के लिए आवश्यक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को डिजाइन करना था। ड्रोन के छोटे आकार के कारण, कम्प्यूटेशनल और मेमोरी भागों को उनमें कसकर फिट करने की आवश्यकता होती है। शोधकर्ताओं ने जैव-प्रेरित नेविगेशन और खोज रणनीतियों पर भरोसा किया। 

RSI अनुसंधान ArXiv आलेख सर्वर पर प्रकाशित किया गया था, और इसे वर्ष के अंत में IROS रोबोटिक्स सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा।

स्वायत्त गैस स्रोत स्थानीयकरण के लिए क्या आवश्यक है

स्वायत्त गैस स्रोत स्थानीयकरण का कार्य बेहद जटिल है, और इसके लिए कृत्रिम गैस सेंसर की आवश्यकता होती है जो छोटी मात्रा में गैस का पता लगाने में बहुत सक्षम नहीं होते हैं। वे गैस सांद्रता में त्वरित परिवर्तन के प्रति संवेदनशील बने रहने के लिए भी संघर्ष करते हैं। 

वास्तविक कार्य के अलावा, पर्यावरण भी जटिल होने पर समस्याएँ पैदा करता है। इन कारणों से, पारंपरिक अनुसंधान एकल रोबोटों के आसपास विकसित हुआ है जो छोटे, बाधा रहित वातावरण में गैस स्रोत की खोज करते हैं। 

गुइडो डी क्रून टीयू डेल्फ़्ट की माइक्रो एयर व्हीकल प्रयोगशाला में पूर्ण प्रोफेसर हैं। 

गुइडो डी क्रून कहते हैं, "हम आश्वस्त हैं कि छोटे ड्रोनों के झुंड स्वायत्त गैस स्रोत स्थानीयकरण के लिए एक आशाजनक अवसर हैं।" “ड्रोन का छोटा आकार उन्हें इमारत में मौजूद किसी भी इंसान और संपत्ति के लिए बहुत सुरक्षित बनाता है, जबकि उनकी उड़ान क्षमता उन्हें अंततः तीन आयामों में स्रोत की खोज करने की अनुमति देगी। इसके अलावा, उनका छोटा आकार उन्हें संकीर्ण इनडोर क्षेत्रों में उड़ने की अनुमति देता है। अंत में, इन ड्रोनों का झुंड होने से उन्हें गैस स्रोत को तेजी से स्थानीयकृत करने की अनुमति मिलती है, जबकि वास्तविक स्रोत को खोजने के लिए गैस सांद्रता की स्थानीय अधिकतम सीमा से बच जाते हैं।

इन गुणों के लाभों के बावजूद, वे इंजीनियरों के लिए स्वायत्त गैस स्रोत स्थानीयकरण के लिए ड्रोन में एआई को लागू करना भी मुश्किल बनाते हैं। ऑनबोर्ड सेंसिंग और प्रोसेसिंग की सीमाओं के कारण, सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों में उपयोग किए जाने वाले एआई एल्गोरिदम लागू नहीं होते हैं। क्योंकि वे झुंड में काम करते हैं, ड्रोन को भी सहयोग करते समय एक-दूसरे से टकराने से बचने की ज़रूरत होती है।

बार्ट डुइस्टरहोफ़ ने टीयू डेल्फ़्ट में शोध किया। 

ड्यूस्टरहोफ़ कहते हैं, "वास्तव में, प्रकृति में सख्त संसाधन बाधाओं के भीतर सफल नेविगेशन और गंध स्रोत स्थानीयकरण के पर्याप्त उदाहरण हैं।" “ज़रा सोचिए कि ~100,000 न्यूरॉन्स के अपने छोटे दिमाग के साथ फल मक्खियाँ कैसे गर्मियों में आपकी रसोई में केले का पता लगा लेती हैं। वे ऐसा सरल व्यवहारों को सुंदर ढंग से जोड़कर करते हैं जैसे कि हवा की दिशा में उड़ना या हवा की दिशा में ओर्थोगोनली उड़ना, यह इस बात पर निर्भर करता है कि उन्हें गंध का एहसास होता है या नहीं। यद्यपि हम अपने रोबोटों पर एयरफ्लो सेंसर की अनुपस्थिति के कारण इन व्यवहारों को सीधे कॉपी नहीं कर सके, लेकिन हमने कार्य से निपटने के लिए अपने रोबोटों को समान सरल व्यवहारों के साथ प्रेरित किया है।

छोटे ड्रोन एक नए "बग" एल्गोरिदम पर भरोसा करते हैं जिसे "स्निफ़ी बग" कहा जाता है, जो ड्रोन को किसी भी गैस का पता लगाने से पहले फैलने में सक्षम बनाता है। इससे उन्हें बड़े वातावरण को कवर करने और बाधाओं या एक-दूसरे से बचने की अनुमति मिलती है। 

एक बार जब ड्रोन में से एक को गैस का एहसास होता है, तो यह दूसरों को इसकी सूचना देता है, जो फिर जितनी जल्दी हो सके गैस स्रोत को खोजने के लिए एक-दूसरे के साथ सहयोग करेंगे। अधिक विशेष रूप से, ड्रोन "कण झुंड अनुकूलन" या पीएसओ नामक एल्गोरिदम के साथ अधिकतम गैस सांद्रता की खोज करते हैं, जहां प्रत्येक ड्रोन एक कण के रूप में कार्य करता है। 

एल्गोरिथ्म पक्षी झुंडों के सामाजिक व्यवहार और गति से प्रेरित था, जिसमें प्रत्येक ड्रोन अपने स्वयं के कथित उच्चतम गैस सांद्रता स्थान, झुंड के उच्चतम स्थान और इसकी वर्तमान चलती दिशा और जड़ता के आधार पर चलता था। पीएसओ के लाभों में से एक यह है कि इसमें गैस सांद्रता प्रवणता या हवा की दिशा के बिना केवल गैस सांद्रता को मापने की आवश्यकता होती है।

"इस शोध से पता चलता है कि छोटे ड्रोनों के झुंड बहुत जटिल कार्य कर सकते हैं," गुइडो कहते हैं, "हमें उम्मीद है कि यह काम अन्य रोबोटिक्स शोधकर्ताओं के लिए एआई के प्रकार पर पुनर्विचार करने के लिए एक प्रेरणा बनेगा जो स्वायत्त उड़ान के लिए आवश्यक है।"