प्रोजेक्ट सीईटीआई (सिटासियन ट्रांसलेशन इनिशिएटिव) का लक्ष्य शुक्राणु व्हेल कैसे संवाद करते हैं, यह समझने के लिए लाखों से अरबों उच्च-गुणवत्ता, अत्यधिक प्रासंगिक स्वरों को इकट्ठा करना है। लेकिन व्हेल को ढूंढना और यह जानना कि वे डेटा कैप्चर करने के लिए कहां सतह पर आएंगी, चुनौतीपूर्ण है – जिससे सुनने वाले उपकरणों को संलग्न करना और दृश्य जानकारी एकत्र करना मुश्किल हो जाता है।
आज, हार्वर्ड जॉन ए. पॉलसन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग एंड एप्लाइड साइंसेज (एसईएएस) में कंप्यूटर साइंस की सहायक प्रोफेसर स्टेफ़नी गिल के नेतृत्व में एक प्रोजेक्ट सीईटीआई अनुसंधान टीम ने शुक्राणु व्हेल को खोजने और भविष्यवाणी करने के लिए स्वायत्त ड्रोन के साथ एक नया सुदृढीकरण सीखने की रूपरेखा का प्रस्ताव दिया है। जहां वे सतह पर आएंगे.
शोध में प्रकाशित किया गया है विज्ञान रोबोटिक्स.
यह नया अध्ययन विभिन्न सेंसिंग उपकरणों का उपयोग करता है, जैसे कि बहुत उच्च आवृत्ति (वीएचएफ) सिग्नल सेंसिंग क्षमता वाले प्रोजेक्ट सीईटीआई हवाई ड्रोन, जो सीईटीआई से प्राप्त पिंग की दिशा का अनुमान लगाने के लिए ‘हवा में एंटीना सरणी’ का अनुकरण करने के लिए ड्रोन की गति के साथ-साथ सिग्नल चरण का लाभ उठाते हैं। ऑन-व्हेल टैग। यह दर्शाता है कि इन विभिन्न सेंसर डेटा के साथ-साथ शुक्राणु व्हेल गोता व्यवहार के पूर्वानुमानित मॉडल का उपयोग करके भविष्यवाणी करना संभव है कि व्हेल कब और कहाँ सतह पर आ सकती है। उस जानकारी के साथ, प्रोजेक्ट सीईटीआई अब ड्रोन के लिए सतह पर एक व्हेल से मिलने – या उसका सामना करने के लिए सबसे कुशल मार्ग के लिए एल्गोरिदम डिजाइन कर सकता है। इससे जहाजों को सतह पर रहते हुए व्हेल से टकराने से बचने में मदद करने के लिए संभावित संरक्षण अनुप्रयोग भी खुल जाते हैं।
रिमोट सेंसिंग, या अवतार फ्रेमवर्क द्वारा व्हेल ट्रैकिंग और मिलन के लिए स्वायत्त वाहनों को प्रस्तुत करते हुए, यह अध्ययन संयुक्त रूप से स्वायत्तता और सेंसिंग के दो परस्पर संबंधित घटकों को विकसित करता है: स्वायत्तता, जो दृश्य व्हेल मुठभेड़ों को अधिकतम करने के लिए स्वायत्त रोबोटों की पोजिशनिंग कमांड निर्धारित करता है; और सेंसिंग, जो निर्णय लेने की प्रक्रिया को सूचित करने के लिए व्हेल टैग से आगमन के कोण (एओए) को मापता है। हमारे स्वायत्त ड्रोन से लेकर सामने आए टैग तक माप, मौजूदा पानी के नीचे सेंसर से ध्वनिक एओए, और शुक्राणु व्हेल के पिछले जैविक अध्ययनों से व्हेल गति मॉडल AVATARS स्वायत्त निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम के इनपुट के रूप में प्रदान किए जाते हैं, जिसका उद्देश्य बदले में छूटे हुए मिलन के अवसरों को कम करना है। व्हेल.
AVATARS समुद्र में रोबोट और व्हेल के मिलन को अधिकतम करने के लिए VHF सेंसिंग और सुदृढीकरण सीखने के निर्णय लेने का पहला सह-विकास है। राइडशेयर ऐप्स के साथ समय-महत्वपूर्ण मिलन के एक प्रसिद्ध एप्लिकेशन का उपयोग किया जाता है, जो ड्राइवरों और संभावित सवारों के गतिशील पथ और स्थिति को नोट करने के लिए वास्तविक समय सेंसिंग का उपयोग करता है। जब कोई सवार सवारी का अनुरोध करता है, तो यह ड्राइवर को यथासंभव कुशलतापूर्वक और समय पर सवार से मिलने का काम सौंप सकता है। प्रोजेक्ट सीईटीआई का मामला भी इसी तरह का है कि वे वास्तविक समय में व्हेल पर नज़र रख रहे हैं, जिसका लक्ष्य सतह पर व्हेल से मिलने के लिए ड्रोन की मुलाकात को समन्वित करना है।
यह शोध प्रोजेक्ट सीईटीआई के लाखों से अरबों उच्च-गुणवत्ता, अत्यधिक प्रासंगिक व्हेल वोकलिज़ेशन प्राप्त करने के लक्ष्य को आगे बढ़ाता है। विभिन्न प्रकार के डेटा को जोड़ने से स्थान अनुमान और रूटिंग एल्गोरिदम में सुधार होगा – प्रोजेक्ट सीईटीआई को उस लक्ष्य को अधिक कुशलता से पूरा करने में मदद मिलेगी।
“मैं प्रोजेक्ट सीईटीआई के लिए इस सफलता में योगदान देने के लिए उत्साहित हूं। स्वायत्त प्रणालियों और उन्नत सेंसर एकीकरण का लाभ उठाकर, हम व्हेल को उनके प्राकृतिक आवासों में ट्रैक करने और अध्ययन करने में प्रमुख चुनौतियों को हल करने में सक्षम हैं। यह न केवल एक तकनीकी प्रगति है, बल्कि गिल ने कहा, “इन प्राणियों के जटिल संचार और व्यवहार को समझने में हमारी मदद करने के लिए यह एक महत्वपूर्ण कदम है।”
“यह शोध प्रोजेक्ट सीईटीआई के मिशन के लिए एक प्रमुख मील का पत्थर है। अब हम व्हेल वोकलिज़ेशन और संबंधित व्यवहार संदर्भ पर उच्च-गुणवत्ता और बड़े पैमाने पर डेटासेट इकट्ठा करने की अपनी क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि कर सकते हैं, जिससे हम बेहतर ढंग से सुनने और अनुवाद करने के करीब एक कदम आगे बढ़ सकते हैं। शुक्राणु व्हेल कह रहे हैं,” प्रोजेक्ट सीईटीआई के संस्थापक और प्रमुख डेविड ग्रुबर ने कहा।
“‘यह शोध एक चुनौतीपूर्ण समुद्री वातावरण में हमारे सिस्टम और एल्गोरिदम का परीक्षण करने का एक अद्भुत अवसर था। यह अंतःविषय कार्य, जो वायरलेस सेंसिंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और समुद्री जीव विज्ञान को जोड़ता है, इस बात का एक प्रमुख उदाहरण है कि कैसे रोबोटिक्स भविष्य के लिए समाधान का हिस्सा हो सकता है हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के पीएचडी उम्मीदवार और पेपर के पहले लेखक निनाद जाधव ने कहा, “स्पर्म व्हेल के सामाजिक व्यवहार को समझना।”
सुष्मिता ने कहा, “यह परियोजना उस क्षेत्र में हमारे एल्गोरिदम का परीक्षण करने का एक उत्कृष्ट अवसर प्रदान करती है, जहां रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा संग्रह को समृद्ध कर सकती है और भाषा प्रसंस्करण और समुद्री जीव विज्ञान में व्यापक विज्ञान के लिए अनुसंधान में तेजी ला सकती है, जिससे अंततः शुक्राणु व्हेल के स्वास्थ्य और आवास की रक्षा हो सकेगी।” भट्टाचार्य, एसईएएस में गिल की रिएक्ट लैब में पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता हैं।
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