खोज और बचाव के प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए जोहान्स केपलर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा एक नई तरह की तकनीक के साथ एक स्वायत्त ड्रोन विकसित किया गया है। साइंस रोबोटिक्स जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन में समूह अपने ड्रोन संशोधनों की रूपरेखा तैयार करता है। उसी पत्रिका के अंक में, जैकब्स यूनिवर्सिटी ब्रेमेन के एंड्रियास बिर्क ने ऑस्ट्रिया में टीम के काम का विवरण देते हुए एक फोकस टुकड़ा प्रकाशित किया।
विभिन्न प्रकार के वनों और मौसमों में 17 क्षेत्र परीक्षण में, एक खोज-और-बचाव ड्रोन के लिए एक नया प्रोटोटाइप सफलतापूर्वक घने जंगलों में लगभग 90% समय में व्यक्तियों का पता लगाता है। डिजाइन, जिसे 23 जून को साइंस रोबोटिक्स में प्रकाशित किया गया था, थर्मल इमेजिंग, मशीन लर्निंग और एक नई ऑप्टिकल विधि को जोड़ती है ताकि ड्रोन लापता लोगों को पत्ते के माध्यम से देख सके।
पेड़ के आवरण से जंगल में खोए हुए व्यक्तियों का पता लगाना मुश्किल हो जाता है। विमानों और हेलीकॉप्टरों में सवार लोगों को कवर के माध्यम से नीचे जमीन तक देखने में कठिनाई होती है, जहां लोग चल रहे होंगे या लेटे भी हो सकते हैं। थर्मल अनुप्रयोगों पर भी यही समस्या लागू होती है गर्मी सेंसर कवर द्वारा रीडिंग को ठीक से लेने में असमर्थ हैं। खोज और बचाव मिशन में ड्रोन का इस्तेमाल करने की कोशिश की गई है, लेकिन वे एक ही चुनौतियों का सामना करते हैं क्योंकि उन्हें पायलटों द्वारा दूर से नियंत्रित किया जाता है जो नीचे जमीन की खोज कर रहे हैं। शोधकर्ताओं ने इस नए प्रयास में नए उपकरण जोड़े हैं जो उन्हें ट्री कवर के माध्यम से देखने और जो नहीं हैं उन्हें हाइलाइट करने में सक्षम बनाता है।
नया समाधान एक एयरबोर्न ऑप्टिकल सेक्शनिंग एल्गोरिथम पर आधारित है, जो ट्रीटॉप्स जैसी वस्तुओं को डिफोकस करने के लिए कंप्यूटर की कंप्यूटिंग शक्ति को नियोजित करता है। गर्म शरीर द्वारा विकिरणित गर्मी को उजागर करने के लिए नए उपकरण के दूसरे घटक में थर्मल इमेजिंग का उपयोग किया जाता है। उसके बाद, एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम यह आकलन करता है कि गर्मी के संकेत मनुष्यों, जानवरों या अन्य स्रोतों से हैं या नहीं। उसके बाद, नया गियर एक नियमित स्वायत्त ड्रोन पर लगाया गया था। यह चुनने के लिए कि कहां तलाशना है, ड्रोन का कंप्यूटर स्थानीय स्थिति और एओएस और तापमान सेंसर से संकेत दोनों को जोड़ता है। यदि एक संभावित मैच मिल जाता है, तो ड्रोन बेहतर दृश्य प्राप्त करने के लिए लक्ष्य के करीब जाता है।
यदि कोई संभावित मैच मिल जाता है, तो ड्रोन बेहतर लुक पाने के लिए लक्ष्य के करीब जाता है। यदि इसके सेंसर एक मैच का पता लगाते हैं, तो यह अध्ययन दल को एक संदेश भेजता है, जिसमें निर्देशांक शामिल होते हैं। शोधकर्ताओं ने स्विस आल्प्स पर लंबी पैदल यात्रा के दौरान अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए हेडसेट से जुड़े तीन गोप्रो कैमरों का इस्तेमाल किया। एक कैमरा आगे की ओर केंद्रित था, एक बायीं ओर, और एक हाइकर के दायीं ओर। इन रास्तों पर घंटों बिताने के बाद टीम ने 20,000 से अधिक तस्वीरें लीं। तब तस्वीरों का उपयोग उनके एल्गोरिथ्म को शिक्षित करने के लिए किया गया था कि कैसे एक लंबी पैदल यात्रा के निशान की सीमाओं को आकर्षित किया जाए।
परिणाम एक गहन-सीखने वाला एल्गोरिदम है जो एक ड्रोन को एक आगे की ओर वाले रंगीन कैमरे के साथ एक अज्ञात ट्रैक को पूरी तरह से बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के यात्रा करने की अनुमति देता है। यह प्रणाली उन पगडंडियों की सटीक दिशा निर्धारित करने में मनुष्यों से भी बेहतर थी, जिन पर वह चलता था। टीम ने चेतावनी दी है कि ये निष्कर्ष अभी भी शुरुआती चरण में हैं। जबकि स्वायत्त ड्रोन जंगलों में लापता व्यक्तियों की खोज कर सकते हैं, इससे पहले अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है, शोधकर्ताओं का मानना है कि उनके अध्ययन से पता चलता है कि कितने गहरे तंत्रिका नेटवर्क स्वायत्त वाहनों को जटिल और उच्च-आयामी इनपुट के साथ स्थितियों पर बातचीत करने में मदद कर सकते हैं।
टैगघना जंगल मुफ़्तक़ोर बचाव प्रौद्योगिकी
