एक अच्छा मौका है जब आपने एक Drone झुंड देखा है। शायद व्यक्ति में नहीं, लेकिन शायद नए साल के जश्न के दौरान टीवी पर दिखाया गया। ड्रोन झुंड तब होता है जब बड़ी संख्या में उड़ने वाले रोबोट सिंक में आसमान में ले जाते हैं।
यह एक संयोग नहीं है कि वे लगभग हमेशा खुले बाहरी क्षेत्रों में उड़ान भरते हैं। इन रोबोट फ्लायर के लिए, एक दूसरे या पर्यावरणीय बाधाओं में भागे बिना तंग स्थानों में नेविगेट करना मुश्किल हो सकता है।
अब, एक नई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उस चुनौती को हल करने में मदद कर रहा है। कैलटेक के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, ग्लोबल-टू-लोकल सेफ ऑटोनॉमी सिंथेसिस (GLAS) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) Drone swarms को भीड़-भाड़, अनकैप्ड वातावरण को नेविगेट करने की अनुमति देता है।
Computer Vision
विशिष्ट Drone झुंड नेविगेशन सिस्टम एक क्षेत्र के मौजूदा मानचित्रों पर भरोसा करके काम करते हैं। मिसाल के तौर पर, नए साल के लिए आसमान में रोशनी करने के लिए उड़ान भरने वाले ड्रोन का एक समूह टाइम्स स्क्वायर (या जहां भी उड़ रहा था) के ऊपर के क्षेत्र का एक समर्पित नक्शा होगा। यह झुंड में हर ड्रोन के मार्ग को भी जानता है। यह प्रत्येक इकाई को ट्रैक पर रहने और टकराव से बचने में मदद करता है।
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नया GLAS प्रोग्राम अलग तरह से काम करता है। इसकी मशीन सीखने की क्षमताओं के लिए धन्यवाद, यह Drone को एक अज्ञात क्षेत्र को नेविगेट करने की अनुमति देता है, जबकि साथ ही साथ अन्य ड्रोन के साथ झुंड में संचार करता है। इस विकेंद्रीकृत मॉडल का उपयोग ड्रोन के लिए सुधार करना संभव बनाता है।
यह ड्रोन झुंड को स्केल करना भी आसान बनाता है। चूंकि कंप्यूटिंग शक्ति कई रोबोटों में फैली हुई है, उनमें से अधिक को जोड़ना वास्तव में सहायक है।
जबकि मुख्य एआई ड्रोन को उनके पर्यावरण को नेविगेट करने में मदद करता है, न्यूरल-स्वार्म नामक एक माध्यमिक ट्रैकिंग नियंत्रक उन्हें वायुगतिकीय इंटरैक्शन के लिए क्षतिपूर्ति करने में मदद करता है।
यह कुछ ऐसा हो सकता है जैसे Drone उड़ते हुए ओवरहेड से आने वाली हवा का बहाव बल। यह प्रणाली आज उपलब्ध कई नियंत्रकों की तुलना में अधिक परिष्कृत है क्योंकि वे वायुगतिकी के लिए खाते नहीं हैं।
इसे उपयोग में लाना
जबकि Drone स्वार्म्स आज मनोरंजन के लिए लगभग विशेष रूप से उपयोग किए जाते हैं, जो कि भविष्य में बदल जाएंगे। Drone केवल बहुत उपयोगी हैं और केवल प्रकाश शो के लिए उपयोग किए जाने वाले बहुमुखी भी हैं। जैसे, नई झुंड निगरानी तकनीक में बहुत सारे अनुप्रयोग हैं।
जबकि लाइट शो निश्चित रूप से इससे लाभान्वित होंगे, अन्य क्षेत्रों में भी अधिक लाभ होगा।
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खोज और बचाव एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें निश्चित रूप से सुधार देखने को मिलेंगे। नए सॉफ्टवेयर से लैस, पहले उत्तरदाता जल्दी से और प्रभावी ढंग से एक क्षेत्र को कवर करने के लिए Drone के झुंड को तैनात कर सकते थे। यह केवल इसलिए संभव है क्योंकि GLAS कार्यक्रम उन्हें पूर्व निर्धारित क्षेत्र के मानचित्र पर निर्भर किए बिना संचालित करने की अनुमति देता है।
इस बीच, तकनीक उन क्षेत्रों में मददगार हो सकती है, जिनमें उड़ान भरना शामिल नहीं है। उदाहरण के लिए, क्रैश और ट्रैफ़िक जाम से बचने में सहायता के लिए इसे सेल्फ-ड्राइविंग कारों में एकीकृत किया जा सकता है। यदि प्रत्येक कार में ऐसी तकनीक शामिल है, तो वे स्वायत्त रूप से एक-दूसरे के साथ बातचीत करने और तदनुसार समायोजित करने में सक्षम होंगे।
इन रोमांचक अनुप्रयोगों के बावजूद, यह शायद कई साल पहले होगा जब जीएलएएस जैसे सिस्टम वास्तविक दुनिया के Drone स्वार्म्स में एकीकृत होते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत अधिक परीक्षण की आवश्यकता है कि यह विश्वसनीय है। फिर भी, इस तरह के नवाचारों के लिए धन्यवाद, ड्रोन swarms एक दिन आम हो जाएगा।
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