روبوٹکس کی نئی تعریف: پرڈیو یونیورسٹی کا جدید مشین وژن حل

معزز پرڈیو یونیورسٹی کے محققین نے روبوٹکس، مشین ویژن، اور تصور کے دائرے میں ایک اہم چھلانگ لگائی ہے۔ ان کا بنیادی نقطہ نظر روایتی تکنیکوں کے مقابلے میں نمایاں بہتری کی پیشکش کرتا ہے، ایک ایسے مستقبل کا وعدہ کرتا ہے جہاں مشینیں اپنے ماحول کو پہلے سے زیادہ مؤثر اور محفوظ طریقے سے جان سکیں۔

HADAR کا تعارف: مشین پرسیپشن میں ایک انقلابی چھلانگ

الیکٹریکل اور کمپیوٹر انجینئرنگ کے ایلمور ایسوسی ایٹ پروفیسر زوبن جیکب نے تحقیقی سائنسدان فینگلن باؤ کے ساتھ مل کر، HADAR کے نام سے ایک اہم طریقہ متعارف کرایا، جو گرمی کی مدد سے پتہ لگانے اور رینج کے لیے مختصر ہے۔ ان کی اختراع نے کافی توجہ حاصل کی، اور اس پہچان نے مختلف شعبوں میں HADAR کی ممکنہ ایپلی کیشنز کے بارے میں توقعات کو بڑھا دیا ہے۔

روایتی طور پر، مشین کا تصور فعال سینسر جیسے LiDAR، ریڈار اور سونار پر منحصر ہوتا ہے، جو اپنے اردگرد کے تین جہتی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے سگنل خارج کرتے ہیں۔ تاہم، یہ طریقے چیلنجز پیش کرتے ہیں، خاص طور پر جب اس کو بڑھایا جائے۔ وہ سگنل مداخلت کا شکار ہوتے ہیں اور یہاں تک کہ انسانی حفاظت کے لیے بھی خطرہ بن سکتے ہیں۔ کم روشنی والے حالات میں ویڈیو کیمروں کی حدود اور روایتی تھرمل امیجنگ میں 'گھوسٹنگ اثر' نے مشین کے تصور کو مزید پیچیدہ کر دیا ہے۔

HADAR ان چیلنجوں سے نمٹنے کی کوشش کرتا ہے۔ "اشیا اور ان کا ماحول مسلسل تھرمل تابکاری کا اخراج اور بکھرتا ہے، جس کی وجہ سے بناوٹ والی تصویریں بنتی ہیں جنہیں 'گھوسٹنگ اثر' کے نام سے جانا جاتا ہے،" باؤ نے وضاحت کی۔ اس نے جاری رکھا، "کسی شخص کے چہرے کی تھرمل تصویریں صرف شکلیں اور درجہ حرارت کے کچھ تضاد کو ظاہر کرتی ہیں۔ کوئی خصوصیات نہیں ہیں، ایسا لگتا ہے جیسے آپ نے کوئی بھوت دیکھا ہو۔ معلومات، ساخت اور خصوصیات کا یہ نقصان حرارت کی تابکاری کا استعمال کرتے ہوئے مشین کے تاثرات کے لیے ایک رکاوٹ ہے۔

HADAR کا حل تھرمل فزکس، انفراریڈ امیجنگ، اور مشین لرننگ کا ایک مجموعہ ہے، جو مکمل طور پر غیر فعال اور فزکس سے آگاہ مشین پرسیپشن کو قابل بناتا ہے۔ جیکب نے پیراڈائم شفٹ پر زور دیا جو HADAR لاتا ہے، یہ بتاتے ہوئے، "ہمارا کام تھرمل پرسیپشن کی معلوماتی نظریاتی بنیادوں کو استوار کرتا ہے تاکہ یہ ظاہر کیا جا سکے کہ پچ کی تاریکی میں اتنی ہی معلومات ہوتی ہیں جو دن کی روشنی میں ہوتی ہے۔ ارتقاء نے انسان کو دن کے وقت کی طرف متعصب بنا دیا ہے۔ مستقبل کے بارے میں مشینی تصور دن اور رات کے درمیان اس دیرینہ اختلاف پر قابو پالے گا۔

عملی مضمرات اور مستقبل کی سمت

HADAR کی تاثیر کو آف روڈ رات کے وقت کے منظر نامے میں بناوٹ کو بازیافت کرنے کی اس کی صلاحیت سے نمایاں کیا گیا تھا۔ باؤ نے نوٹ کیا، "HADAR TeX وژن نے ساخت کو بحال کیا اور ماضی کے اثر پر قابو پا لیا۔" اس نے اپنی اعلیٰ حسی صلاحیتوں کو ظاہر کرتے ہوئے پانی کی لہروں اور چھال کی جھریوں جیسے پیچیدہ نمونوں کو درست طریقے سے بیان کیا۔

تاہم، اس سے پہلے کہ HADAR کو حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز جیسے سیلف ڈرائیونگ کاروں یا روبوٹس میں ضم کیا جائے، اس سے نمٹنے کے لیے چیلنجز موجود ہیں۔ باؤ نے تبصرہ کیا، "موجودہ سینسر بڑا اور بھاری ہے کیونکہ HADAR الگورتھم کو غیر مرئی اورکت تابکاری کے بہت سے رنگوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ اسے خود چلانے والی کاروں یا روبوٹس پر لاگو کرنے کے لیے، ہمیں کیمروں کو تیز تر بنانے کے ساتھ ساتھ سائز اور قیمت کو بھی کم کرنا ہوگا۔" خواہش موجودہ سینسر کے فریم ریٹ کو بڑھانا ہے، جو فی الحال خود مختار گاڑیوں کے مطالبات کو پورا کرنے کے لیے ہر سیکنڈ میں ایک تصویر بناتا ہے۔

ایپلی کیشنز کے لحاظ سے، جبکہ HADAR TeX وژن فی الحال خودکار گاڑیوں اور روبوٹس کے لیے تیار کیا گیا ہے، اس کی صلاحیت بہت زیادہ پھیلی ہوئی ہے۔ زراعت اور دفاع سے لے کر صحت کی دیکھ بھال اور جنگلی حیات کی نگرانی تک، امکانات وسیع ہیں۔

اپنے اہم کام کے اعتراف میں، جیکب اور باؤ نے DARPA سے فنڈنگ ​​حاصل کی ہے اور انہیں آفس آف ٹیکنالوجی کمرشلائزیشن کے ٹراسک انوویشن فنڈ سے $50,000 سے نوازا گیا ہے۔ ان دونوں نے اپنی تخلیق کو پیٹنٹ کرنے کے لیے ابتدائی اقدامات کرتے ہوئے پرڈیو انوویٹ آفس آف ٹیکنالوجی کمرشلائزیشن کے سامنے اپنی اختراع کا انکشاف کیا ہے۔

پرڈیو یونیورسٹی کی یہ تبدیلی کی تحقیق مشین کے ادراک کی حدود کو نئے سرے سے متعین کرنے کے لیے تیار ہے، جس سے روبوٹکس اور اس سے آگے ایک محفوظ، زیادہ کارآمد مستقبل کا راستہ بنایا گیا ہے۔