एआई प्रणाली विमान को अशांति से निपटने में मदद करती है

विमानों को प्रभावित करने वाली अशांति अतीत की बात बन सकती है, इसका श्रेय एक नए एआई सिस्टम को जाता है जो उड़ने वाले वाहनों को कुछ ही मिनटों में अशांति के साथ तालमेल बिठाने में मदद करता है।

Hệ thống AI giúp máy bay 'ứng phó' nhiễu động - Ảnh 1. — उड़ान के दौरान अशांति एक भयानक अनुभव है - फोटो: रॉयटर्स

एम्ब्री-रिडल एयरोनॉटिकल यूनिवर्सिटी (अमेरिका) के वैज्ञानिकों ने एक ऐसी तकनीक विकसित की है जो उड़ने वाले वाहनों, विशेषकर मानव रहित हवाई वाहनों (यूएवी) पर अशांति के प्रभाव को कम कर सकती है।

यह तकनीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली पर निर्भर करती है, जिसे फाल्कन कहा जाता है, जो बाह्य गड़बड़ी के अनुसार उड़ान को स्वचालित रूप से समायोजित करती है।

अशांति वायुदाब में परिवर्तन है जिसके कारण विमान कंपन करता है। FALCONs को अशांति के मूल सिद्धांतों को समझने और किसी भी परिस्थिति के अनुकूल ढलने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

यह एआई प्रणाली फूरियर पद्धति पर आधारित है, जो डेटा को दर्शाने के लिए जटिल साइन तरंगों का उपयोग करती है। 11 नवंबर को लाइवसाइंस के अनुसार, शोध दल ने कैलिफ़ोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी (कैलटेक, अमेरिका) के एक पवन सुरंग में इस एआई प्रणाली का परीक्षण किया, जिसमें एक यूएवी को दर्शाने के लिए दबाव सेंसर से लैस एक विमान के पंख का उपयोग किया गया। FALCON इन सेंसरों का उपयोग दबाव में बदलाव को महसूस करने और स्थिरता बनाए रखने के लिए आवश्यकतानुसार ऊँचाई और गति को समायोजित करने के लिए करेगा।

टीम ने पाया कि नौ मिनट के प्रशिक्षण के बाद, लगातार बदलती अशांति के साथ अनुकूलन करने और परिणामों की प्रतिक्रिया देने के प्रयास के बाद, FALCON पवन सुरंग में विमान के पंख की स्थिरता बनाए रख सका।

एम्ब्री-रिडल विश्वविद्यालय में कार्यरत प्रोफेसर हेवर मोनकैयो ने कहा, "कैल्टेक के पवन सुरंग में किए गए परीक्षणों से पता चलता है कि फाल्कन मिनटों में सीख सकता है, तथा इसमें बड़े विमानों के लिए भी क्षमता है।"

अशांति के प्रति स्वचालित अनुकूलन को सक्षम करके, इस शोध में भविष्य में यूएवी और वाणिज्यिक विमानों को अधिक सुचारू रूप से उड़ान भरने में मदद करने की क्षमता है। टीम अशांति की चेतावनी देने के लिए विमानों के बीच पर्यावरणीय डेटा साझा करने की संभावना का भी प्रस्ताव रखती है।

अनुसंधान का अगला चरण FALCON के सीखने के समय को कम करना है। यह टीम के लिए सबसे बड़ी चुनौती हो सकती है, क्योंकि पर्यावरणीय परिस्थितियों के साथ शीघ्रता से अनुकूलन करने की क्षमता, अशांति के व्यावहारिक समाधानों के लिए आवश्यक है।

इसके अलावा अन्य वास्तविक -विश्व चुनौतियां भी हैं, विशेष रूप से विविध और अप्रत्याशित वायु स्थितियों के कारण।

यह शोध एनपीजे रोबोटिक्स पत्रिका में प्रकाशित हुआ।

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स्रोत: https://tuoitre.vn/he-thong-ai-giup-may-bay-ung-pho-nhieu-dong-20241112130415932.htm