नई पीढ़ी के रोबोट चींटियों की तरह चलते हैं, आपदा बचाव में भाग ले सकते हैं

इस सिद्धांत के आधार पर कि चींटियां पुल बना सकती हैं, प्रोफेसर हो-यंग किम ने लिंकबॉट विकसित किया - एक छोटा रोबोट मॉडल जो कंपन से चलता है और जंजीरों में एक साथ जुड़ता है।

विनफ्यूचर 2025 विज्ञान और प्रौद्योगिकी सप्ताह के उद्घाटन समारोह - "प्रेरणादायक भाषण: भविष्य की सफल प्रौद्योगिकी" में, प्रोफेसर हो-यंग किम (सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी) ने "सहज भौतिक बुद्धिमत्ता" पर आधारित रोबोट अनुसंधान की नई पीढ़ी का परिचय दिया।

प्रोफेसर हो-यंग किम ने "सहज भौतिक बुद्धिमत्ता" पर आधारित एक नई पीढ़ी के रोबोट मॉडल का परिचय दिया।

बचपन में, हो-यंग किम को अपने बगीचे में पौधों को देखना, चींटियों को देखना तथा प्रकृति की लय और बुद्धिमत्ता के बारे में जिज्ञासा रखना बहुत पसंद था।

" इन ​​प्राकृतिक घटनाओं ने मुझे आकर्षित किया और मुझे एक इंजीनियर बनने के लिए प्रेरित किया जो भौतिक बुद्धिमत्ता पर शोध करता है। पारंपरिक रोबोट बहुत सारी ऊर्जा और सामग्री का उपभोग करते हैं, जबकि प्रकृति में सरल लेकिन प्रभावी बुद्धिमत्ता है जैसे कि पक्षियों का बिना ट्रैफिक लाइट के उड़ना, पेड़ों की जड़ों का बिना नक्शे के पोषक तत्वों को ढूंढना... ", प्रोफेसर हो-यंग किम ने कहा।

प्रोफ़ेसर किम के अनुसार, भविष्य के रोबोटों को बुद्धिमानी से काम करने के लिए विशाल डेटा भंडार या जटिल एल्गोरिदम की ज़रूरत नहीं होगी। उन्हें बस पर्यावरण के साथ शारीरिक रूप से बातचीत करने के लिए ठीक से डिज़ाइन किए जाने की ज़रूरत है।

इस सिद्धांत पर आधारित कि चींटियाँ आपस में समन्वित अंतःक्रियाओं के माध्यम से पुल और बेड़ा बना सकती हैं, किम ने लिंकबॉट विकसित किया – एक छोटा, उंगली के आकार का रोबोट जो कंपन से चलता है और जिसकी संरचना उन्हें एक साथ जंजीरों में बाँधने की अनुमति देती है। अकेले काम करते समय, वे बेतरतीब ढंग से चलते हैं, लेकिन जब जुड़े होते हैं, तो लिंकबॉट्स की सामूहिक संरचना गति की एक स्पष्ट और उद्देश्यपूर्ण दिशा बनाती है।

" प्रत्येक रोबोट एक चींटी की तरह है, कई रोबोटों में सामूहिक बुद्धि होगी। रोबोटों के बीच 'कनेक्शन कोण' को बदलने से, सिस्टम कई अलग-अलग व्यवहार दिखा सकता है: अंतराल को अवरुद्ध करना, अंतराल से गुजरना, संकीर्ण चैनलों में जल्दी से आगे बढ़ना, दीवारों के किनारे का अनुसरण करना या विभिन्न दिशाओं में खींचने और धकेलने के लिए वस्तुओं के चारों ओर लपेटना , "प्रोफेसर हो-यंग किम ने विश्लेषण किया।

विशेषज्ञ के अनुसार, लिंकबॉट का व्यवहार निर्माण तंत्र पूरी तरह से भौतिक संपर्क पर आधारित है, जिसमें प्रत्येक रोबोट के लिए अलग मार्ग प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं होती है।

कीटों का अनुकरण करने के अलावा, प्रोफेसर किम का शोध पौधों की भौतिक बुद्धि का भी पुनर्निर्माण करता है - ऐसे जीव जिनमें मांसपेशियां नहीं होतीं, लेकिन फिर भी उनकी वृद्धि की दिशा सटीक होती है।

" कई पौधे 'टिप ग्रोथ' संरचनाएं बनाते हैं, जो केवल कोशिका के नरम सिरे पर बढ़ती हैं, जबकि तने का निचला हिस्सा कठोर होता है। यह तंत्र पौधे की जड़ों या पराग नलिकाओं को बिना टूटे घने वातावरण से गुजरने में मदद करता है, और बाधाओं के संपर्क में आने पर खुद को पुनर्निर्देशित भी करता है। वहां से, हमने एक रोबोट सामग्री बनाई जिसका कोर पानी का सामना करने पर जम जाता है, जिससे एक कठोर तना बनता है लेकिन बढ़ते रहने के लिए टिप नरम रहती है ," श्री किम ने कहा।

श्री किम के अनुसार, इस प्रकार का रोबोट पौधों की कोशिकाओं की तरह "बढ़" सकता है, तथा उन छोटे-छोटे अंतरालों में प्रवेश कर सकता है, जिनमें पारंपरिक रोबोट आसानी से फंस जाते हैं।

प्रोफेसर हो-यंग किम का मानना ​​है कि वियतनाम में हाल ही में हुए भूस्खलन या भूकंप के मद्देनजर इस प्रकार के रोबोट को बचाव और राहत कार्य के लिए पूरी तरह से लागू किया जा सकता है।

" अपने छोटे आकार और छोटे अंतरालों से कई अलग-अलग दिशाओं में जाने की क्षमता के कारण, रोबोट बचाव दल को अधिकतम सहायता प्रदान करेगा। यह शोध प्रकाशित हो चुका है, वैज्ञानिक इसका संदर्भ ले सकते हैं ," श्री किम ने कहा।

भावी अनुसंधान दिशाओं के बारे में अधिक जानकारी देते हुए प्रोफेसर हो-यंग किम ने कहा कि विज्ञान का संयोजन महत्वपूर्ण है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), विशेष रूप से डीप लर्निंग, अगला फोकस है।

प्रोफेसर किम ने कहा, " मेरा शोध जीव विज्ञान से लेकर पदार्थ विज्ञान तक कई अलग-अलग वैज्ञानिक क्षेत्रों का संयोजन है। भविष्य में मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र को भी संयोजित करने की आशा करता हूँ। "

उन्होंने स्वीकार किया कि झुंड रोबोटों के व्यवहार को स्पष्ट रूप से नियंत्रित करना कठिन है, क्योंकि अक्सर वे "अपने बगल के रोबोटों से सीखकर चलना सीखते हैं", इसलिए एआई व्यक्तिगत व्यवहार को डिकोड करने में भूमिका निभाएगा।

प्रोफेसर हो-यंग किम ने कहा, " एआई प्रत्येक रोबोट के लिए नियमों का पता लगाने में मदद करेगा। हम प्रत्येक रोबोट की प्रत्येक गतिविधि को जोड़ सकते हैं, और उस डेटा का उपयोग डीप लर्निंग के विश्लेषण के लिए कर सकते हैं। "

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स्रोत: https://vtcnews.vn/robot-the-he-moi-di-chuyen-nhu-dan-kien-co-the-tham-gia-cuu-ho-thien-tai-ar990637.html