चीन क्षुद्रग्रहों का पता लगाने के लिए रोबोटों को बिल्लियों की तरह कूदने का प्रशिक्षण दे रहा है

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बिल्लियों की मुड़ने और उतरने की क्षमता से प्रेरित होकर, हार्बिन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (चीन) के एक शोध दल ने सुदृढीकरण सीखने (आरएल) - एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके रोबोटों को क्षुद्रग्रहों पर उबड़-खाबड़, कम गुरुत्वाकर्षण सतहों पर कूदते समय हवा में अपनी मुद्रा को समायोजित करने के लिए प्रशिक्षित किया।

एक चीनी शोध दल ने एक चार पैरों वाले रोबोट को क्षुद्रग्रह की सतह पर अपनी मुद्रा समायोजित करने और बिल्ली की तरह उतरने का प्रशिक्षण दिया। (फोटो: एससीएमपी)

विशिष्ट लेकिन भारी स्थिरीकरण हार्डवेयर पर निर्भर रहने वाली पारंपरिक प्रणालियों के विपरीत, यह रोबोट अपने चारों पैरों को समन्वित गति में चलाने के लिए एक "मॉडल-मुक्त" नियंत्रण प्रणाली का उपयोग करता है। शोधकर्ताओं ने जर्नल ऑफ एस्ट्रोनॉटिक्स में बताया है कि इससे रोबोट हवा में अपने झुकाव को समायोजित कर सकता है और अपनी यात्रा की दिशा बदल सकता है।

यह शोध क्षुद्रग्रहों पर चलते समय रोबोट के कूदने से जुड़ी एक प्रमुख चुनौती को संबोधित करता है, जहां पर्यावरण में गुरुत्वाकर्षण कम होता है और पैरों के बल में थोड़ा सा भी असंतुलन रोबोट को अनियंत्रित रूप से घूमने, असफल रूप से उतरने, या पूरी तरह से सतह से उछलने का कारण बन सकता है।

टीम ने रिपोर्ट में कहा, "क्षुद्रग्रहों के कम गुरुत्वाकर्षण वाले वातावरण में, रोबोट प्रत्येक छलांग के दौरान लंबे समय तक मुक्त गिरावट का अनुभव करते हैं। इस समय का उपयोग छलांग के कारण होने वाले विक्षेपण को समायोजित करने, सुरक्षित लैंडिंग सुनिश्चित करने या गति की दिशा को समायोजित करने के लिए घूर्णन कोण को बदलने के लिए करना महत्वपूर्ण है।"

टीम ने आगे कहा, "एक चतुर्भुज रोबोट प्रोटोटाइप पर प्रयोगों के माध्यम से इस कूदने की विधि की प्रभावशीलता को सत्यापित करने के लिए एक माइक्रोग्रैविटी सिमुलेशन प्लेटफॉर्म डिजाइन और निर्मित किया गया था।"

क्षुद्रग्रह सौरमंडल के निर्माण के अवशेष हैं और इसकी उत्पत्ति को समझने की कुंजी हैं। ये प्लैटिनम और अन्य दुर्लभ धातुओं जैसे संसाधनों से भी समृद्ध हैं, जो भविष्य के अंतरिक्ष अन्वेषण और औद्योगिक अनुप्रयोगों में सहायक हो सकते हैं।

क्षुद्रग्रह की सतह पर चुनौतियाँ

अब तक यूरोप, जापान और अमेरिका की अंतरिक्ष एजेंसियों ने नमूने प्राप्त करने के लिए क्षुद्रग्रहों पर सफलतापूर्वक अंतरिक्ष यान उतारे हैं, लेकिन किसी ने भी दीर्घकालिक सतह अन्वेषण में सक्षम रोवर तैनात नहीं किए हैं।

चंद्रमा और मंगल ग्रह पर उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक पहिएदार रोवर्स को क्षुद्रग्रहों के वातावरण में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, क्योंकि कमजोर गुरुत्वाकर्षण, जो आमतौर पर पृथ्वी के गुरुत्वाकर्षण का केवल कुछ हजारवां हिस्सा होता है, पहियों को प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए पर्याप्त कर्षण प्रदान नहीं करता है।

इन सीमाओं को दूर करने के लिए, वैज्ञानिकों ने भविष्य के मिशनों के लिए कूदने वाले रोबोटों के उपयोग का प्रस्ताव रखा है, लेकिन इससे नई चुनौतियां सामने आएंगी।

प्रत्येक बार छलांग लगाने पर रोबोट लगभग 10 सेकंड तक हवा में रहता है, जो कि पैरों के असंतुलित बल के कारण रोबोट के अनियंत्रित रूप से घूमने या सतह से उछलकर अंतरिक्ष में चले जाने के लिए पर्याप्त समय होता है।

हार्बिन टीम ने रोबोट को वर्चुअल सिमुलेशन में प्रशिक्षित करने के लिए RL का इस्तेमाल किया। सात घंटों में, AI ने अपनी प्रायोगिक गलतियों से सीखा और स्थिर लैंडिंग के लिए अपनी गतिविधियों को परिष्कृत किया। रोबोट के AI सिस्टम ने कुछ ही सेकंड में पिच (आगे या पीछे झुकना), टिल्ट (एक तरफ झुकना), और यॉ (घूर्णन कोण) सहित अपने अभिविन्यास को समायोजित करने की क्षमता का प्रदर्शन किया।

उदाहरण के लिए, 140 डिग्री तक के बड़े झुकाव पर आगे की ओर उड़ते समय, रोबोट 8 सेकंड के भीतर अपनी मुद्रा स्थिर कर सकता है। यह गति की दिशा बदलने के लिए हवा में 90 डिग्री तक घूम भी सकता है।

रोबोटों को सुदृढीकरण सीखने की विधियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। (फोटो: एससीएमपी)

प्रणाली की प्रभावशीलता को प्रमाणित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक माइक्रोग्रैविटी सिमुलेशन प्लेटफॉर्म बनाया जो रोबोट को लगभग घर्षण रहित सतह पर "तैरने" की अनुमति देता है।

टीम ने कहा कि यद्यपि यह प्रयोग दो-आयामी गति तक सीमित था, फिर भी इसने प्रणाली की प्रभावशीलता की पुष्टि की तथा सिमुलेशन से प्राप्त परिणामों को सुदृढ़ किया।

इसके अतिरिक्त, वैज्ञानिकों ने पाया कि इस प्रक्रिया के लिए रोबोट से बहुत कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। इस प्रणाली का हल्का और ऊर्जा-कुशल डिज़ाइन इसे गहरे अंतरिक्ष अन्वेषण अभियानों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है।

भविष्य में, इस प्रणाली के वैज्ञानिक अन्वेषण से लेकर क्षुद्रग्रहों पर संसाधन खनन तक, व्यापक अनुप्रयोग हो सकते हैं। हालाँकि, शोध दल का कहना है कि विविध भूभागों और वातावरणों के अनुकूल होने की एआई की क्षमता में सुधार के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।

हुआ यू (स्रोत: एससीएमपी)

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