एरियल रोबोट्स को एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टरों से लाभ होगा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एयरोनॉटिक और रोबोटिक्स उद्योगों में नवाचार प्रदान करती रहती है। एकीकृत एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टरों से संबंधित हालिया विकास आने वाले वर्षों में अधिक चपल और हल्के विकल्प बनाना संभव बना सकते हैं। यहाँ वह सब कुछ है जो आपको जानना चाहिए।

समय की शुरुआत से, मनुष्य ने उड़ान को बेहतर समझने के लिए प्रकृति की ओर देखा है। हालांकि, पंख फड़फड़ाकर उड़ने वाले रोबोट बनाना पारंपरिक पंख वाले जहाज़ों की तुलना में बहुत अधिक चुनौतीपूर्ण साबित हुआ है। दुर्भाग्यवश, इस स्थिति ने एरियल रोबोट्स को कुछ प्रमुख क्षमताओं से वंचित कर दिया है जो उनके प्राकृतिक समकक्षों में होती हैं, जैसे कि होवरिंग और अनुकूलित उड़ान के बीच तेज़ी से परिवर्तन करना। सौभाग्य से, यह स्थिति बदलने वाली है।

फ्लैपिंग विंग एरियल रोबोट्स

आज, एरियल रोबोट्स कई क्षेत्रों में प्रचलित हैं, और उनका प्रभाव, क्षमताएँ और उपलब्धता बढ़ रही है। लोग अक्सर एरियल रोबोटिक्स पर चर्चा करते समय केवल प्रोपेलर‑संचालित और पंख वाले जहाज़ों के बारे में सोचते हैं। हालांकि, कई अन्य विकल्प हैं जो शायद ध्यान नहीं आकर्षित करते लेकिन निश्चित रूप से अनोखे लाभ रखते हैं जो उन्हें अलग बनाते हैं।

फ्लैपिंग विंग्स

फ्लैपिंग विंग्स दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ प्रदान करती हैं। वे पक्षियों को तेज़ी से ऊर्ध्वाधर लिफ्ट प्राप्त करने और लंबी दूरी तक ग्लाइड करने के लिए स्थिर करने में सक्षम बनाती हैं। पंख वाले कीड़े होवर कर सकते हैं और दिशा जल्दी बदल सकते हैं। एक भँवरे या हमिंगबर्ड की तरह सोचें जो किसी क्षेत्र में ज़िप करता है, या एक पतंगा जो लाइट बल्ब के चारों ओर घूमता है।

अब तक, फ्लैपिंग‑विंग रोबोट डिजाइन में कुछ बड़े प्रगति हुई हैं। हालांकि, इन जहाज़ों को प्रयोगशाला के बाहर बदलते परिस्थितियों में विश्वसनीय रूप से संचालित करने के लिए आवश्यक फ्लाइट कंट्रोलर बनाना कठिन साबित हुआ है। फिर भी, ये डिजाइन डेवलपर्स और निर्माताओं की कल्पना को आकर्षित करते रहते हैं, हाल ही में फिल्म “ड्यून” ने एक ऑर्निथोप्टर दिखाया जो ड्रैगनफ़्लाई के समान फ्लैपिंग विंग्स पर निर्भर करता है।

स्रोत – फैंडम

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर अध्ययन

एक हालिया अध्ययन, “मशीन लर्निंग‑आधारित पवन वर्गीकरण पंख विकृति द्वारा बायोमिमेटिक फ्लैपिंग रोबोट्स में: बायोमिमेटिक लचीली संरचनाएँ पवन संवेदन में सुधार करती हैं”,¹ प्राकृतिक प्रेरणा पर आधारित है ताकि फ्लैपिंग विंग्ड रोबोट्स की क्षमताओं को बढ़ाया जा सके। विशेष रूप से, शोधकर्ताओं ने कई जीवों का अध्ययन किया कि उनके संवेदन कैसे उन्हें सटीक रूप से उड़ान पैटर्न को अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर प्राकृतिक प्रेरणा लेते हैं।

टीम ने देखा कि सभी फ्लैपिंग विंग वाले पक्षी और कीड़ों के पंखों में कुछ प्रकार का संवेदन अंग स्थित होता है। उन्होंने अनुमान लगाया कि यह अंग विभिन्न जानवरों में अलग‑अलग कार्य करता है, जिससे वे अपनी उड़ान विशेषताओं को सुधारकर बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। टीम ने पाया कि टिड्डियों के पंखों की नसों में स्ट्रेन रिसेप्टर स्थित होते हैं, जबकि कई पक्षियों, जैसे चिकन, के पंखों के फ़ीज़र फॉलिकल के पास सेंसर होते हैं।

इस अध्ययन से पहले, यह समझना मुश्किल था कि ये सेंसर जानवरों को कौन‑सा डेटा प्रदान करते हैं। हालांकि, शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि यह संवेदन जानकारी जानवरों को वास्तविक‑समय में पवन, शरीर की गति और बदलती पर्यावरणीय स्थितियों का पता लगाने में मदद करती है। रोबोट्स को वही क्षमताएँ देने के उद्देश्य से, टीम ने एक विश्वसनीय एआई‑संचालित स्ट्रेन सेंसर बनाने का प्रयास किया जो प्राकृतिक समकक्षों की नकल कर सके, जिससे रोबोट अपने वातावरण और स्थितियों को “महसूस” कर सके और तदनुसार समायोजित हो सके।

पंख डिजाइन

टीम ने प्रकृति के सबसे चपल उड़ने वाले जीव, हमिंगबर्ड से प्रेरणा ली। उन्होंने हमिंगबर्ड‑समान पंख बनाने का लक्ष्य रखा जो पक्षी की हड्डियों जैसी संरचना रखते हों। शाफ्ट के अंत में संकीर्ण होते हैं और पंख की नसों के रूप में कार्य करते हैं, जिससे पंख की संरचना में अतिरिक्त स्थिरता आती है।

इन लचीले पंखों को दो‑नोज़ल फ्यूज़्ड डिपोज़िशन मॉडलिंग 3D प्रिंटर से 3D प्रिंट किया गया। इस विधि ने टीम को 12.5 µm‑मोटे कोपोलिस्टर पॉलिमर और कार्बन‑फ़ाइबर‑रिइन्फोर्स्ड पॉलीएथिलीन टेरेफ़्थेलेट का उपयोग करके प्रिंट करने की अनुमति दी। इस दृष्टिकोण ने प्राकृतिक पंख की विशेषताएँ प्रदान कीं जो लचीली और अपनी मार्ग पर चलने योग्य थीं।

स्वतंत्र गति

विशेष रूप से, पंख को ±23° के कोण तक स्वतंत्र रूप से फेथर किया जा सकता था। प्रत्येक फड़फड़ाने के दौरान पंख अग्र भाग के किनारे के साथ भी मुड़ता था। यह गति अतिरिक्त शक्ति प्रदान करती थी क्योंकि लिफ्ट फ़ोर्स को अधिकतम किया जाता था, जैसा कि कीड़े करते हैं। इंजीनियरों ने पंखों की फड़फड़ाने की आयाम को 158° सेट किया, और प्रयोगों के लिए फड़फड़ाने की आवृत्ति को ≈12 Hz पर समायोजित किया।

स्रोत – एडवांस्ड इंटेलिजेंट सिस्टम्स

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर

टीम ने हमिंगबर्ड‑समान पंख संरचना में स्ट्रेन गेज़ एकीकृत किए। विशेष रूप से, सात कम‑लागत वाले व्यावसायिक स्ट्रेन रिसेप्टर जिनकी बेस चौड़ाई और लंबाई क्रमशः 1.4 mm और 4.2 mm थी, को परीक्षण पंखों के विशिष्ट स्थानों पर चिपकाया गया। इन सेंसरों का उपयोग पंख के दबाव और स्ट्रेन को सात विभिन्न पवन दिशाओं में मापने के लिए किया गया। उपयोग की गई दिशाएँ 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75°, और 90° थीं।

मोटर

पंखों को फड़फड़ाने के लिए एक DC मोटर संलग्न किया गया। मोटर ने स्कॉच योक मैकेनिज़्म और रिडक्शन गियर्स का उपयोग करके वास्तविक‑समय की फड़फड़ाने वाली गति प्रदान की। डिवाइस को 12 साइकल प्रति सेकंड पर सेट किया गया, और संवेदन वायर को पंखों पर कनेक्टरों के माध्यम से डेटा रजिस्टर तक ले जाया गया। उल्लेखनीय रूप से, इंजीनियरों ने एक TEXIO TECHNOLOGY डिवाइस को स्थिर वोल्टेज पावर सप्लाई के साथ उपयोग किया ताकि समानता और मापनीयता सुनिश्चित हो सके।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर कॉन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल

प्रयोग का एक मुख्य घटक कॉन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का उपयोग था। इस मॉडल ने शोधकर्ताओं को एक फ्लाइट कंट्रोलर को रजिस्टर, वर्गीकृत और प्रशिक्षित करने की अनुमति दी जो स्ट्रेन सेंसरों से प्राप्त डेटा के आधार पर उड़ान के दौरान समायोजन कर सके और CNN मॉडल के साथ मिलान कर सके।

स्ट्रेन सेंसर डेटा मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म को पवन स्थितियों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने में मदद करता है। प्रशिक्षण के हिस्से के रूप में, सेंसर डेटा को विंड टनल में होवरिंग उड़ान का अनुकरण करने के लिए प्राप्त किया गया। उल्लेखनीय रूप से, प्रत्येक पवन स्थिति के लिए 720 स्ट्रेन और फेज़ डेटासेट प्राप्त किए गए। यह डेटा पंख के व्यक्तिगत फड़फड़ाने में विभाजित किया गया।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर परीक्षण

टीम ने शून्य पवन के साथ पंखों के सेंसर डेटा को रजिस्टर करके परीक्षण चरण शुरू किया। वायु प्रवाह की कमी ने सेंसरों को शून्य करने और सटीक तुलना करने की अनुमति दी क्योंकि स्थितियों को बढ़ाया गया। साथ ही, टीम ने समान स्ट्रेन गेज़ डेटा वाले तीन अलग‑अलग पंखों का परीक्षण किया और परिणामों की तुलना की।

एक मैग्नेटिक रोटरी एन्कोडर का उपयोग विभिन्न स्थितियों के दौरान पंख की स्थिति को सटीक रूप से कैप्चर करने के लिए किया गया। डिवाइस पंखों के ऊपर सीधे बैठा था, जिससे फड़फड़ाने के चरण में 0.703° का रिज़ॉल्यूशन प्राप्त हुआ। दिलचस्प बात यह है कि टीम ने प्रक्रिया को एक एन्कोडर रोटेशन को एक फड़फड़ाने के चक्र के रूप में सेट करके शुरू किया।

विंड टनल

विंड टनल इन प्रयोगों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा था। इसने टीम को कोमल से लेकर कठोर पवन स्थितियों तक होवरिंग उड़ान का सिमुलेशन करने की अनुमति दी। विशेष रूप से, परीक्षण चरण में आठ वैकल्पिक पवन स्थितियों का उपयोग किया गया। प्रत्येक स्थिति में एकल फड़फड़ाने के चक्र के दौरान 3 माप लिए गए।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर परीक्षण परिणाम

अध्ययन के परिणाम प्रभावशाली थे। टीम ने 99% सटीकता के साथ पवन स्थितियों का निर्धारण किया। प्रभावशाली रूप से, निर्धारण केवल एक फड़फड़ाने में हुआ और कुछ मामलों में, केवल 0.2 फड़फड़ाने के चक्र में भी बहुत सटीक परिणाम मिले। अतिरिक्त रूप से, अध्ययन ने पाया कि पंख शाफ्ट के सबसे निकट स्थित सेंसर सबसे तेज़ परिणाम प्रदान करते हैं।

साइकल समय महत्वपूर्ण है

प्रत्येक माप का साइकल समय परिणामों में बड़ा अंतर लाता है। टीम ने देखा कि 0.2 चक्र से कम पर डेटा विश्वसनीयता तेज़ी से गिरती है। हालांकि, 0.2 पर सेंसर 85% सटीकता प्राप्त करते हैं। यह सटीकता पंख में सेंसरों की संख्या के आधार पर सुधारी या घटाई जा सकती है।

बायोमिमेटिक विंग शाफ्ट संरचनाएँ एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर परिणामों में सुधार करती हैं

परीक्षण ने पाया कि विंग शाफ्ट संरचना डेटा पुनः प्राप्ति और सटीकता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इस प्रकार, संरचित पंखों ने गैर‑संरचित परीक्षण विषय की तुलना में पवन स्थितियों का निर्धारण बहुत तेज़ किया। इस खोज ने इंजीनियरों को यह निर्धारित करने के लिए प्रेरित किया कि विंग संरचना और सेंसर प्लेसमेंट को बढ़ाकर भविष्य में और अधिक सटीकता प्राप्त की जा सकती है।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर लाभ

इस अध्ययन से बाजार में कई लाभ मिलते हैं। सबसे पहले, इसने रोबोटिक इंजीनियरों को एक सरल पंख स्ट्रेन सेंसिंग क्षमता प्रदान की जो व्यावसायिक रूप से उपलब्ध और किफ़ायती हिस्सों पर आधारित है। ये कम‑लागत और कम‑ऊर्जा‑खपत वाले उपकरण उड़ने वाले बॉट्स में बिना किसी बड़े बदलाव के आसानी से एकीकृत किए जा सकते हैं।

चपलता

भँवरे की चपलता लगभग अलौकिक है। ये पंख वाले जीव तेज़ी से रुक सकते हैं, होवर कर सकते हैं, और बिना अधिक तनाव के दिशा बदल सकते हैं। वैज्ञानिक समान क्षमताओं वाले ड्रोन बनाने की आशा रखते हैं, जिससे एक नया एकीकरण स्तर संभव हो सके।

अनुकूलनशीलता

कोई भी नहीं बता सकता कि पवन हमेशा किस दिशा में बहेगा। हालांकि, परीक्षण किए गए पंखों का संवेदन इनपुट अतिरिक्त उपकरणों की सहायता के बिना सीधे प्रवाह स्थितियों को पहचान सकता है। यह डेटा पर्यावरणीय जागरूकता को सुधारने, बेहतर नियंत्रण प्रदान करने और पर्यावरणीय स्थितियों के आधार पर त्वरित सूचना एन्कोडिंग में उपयोग किया जा सकता है।

सरल दृष्टिकोण

फ्लैपिंग विंग्स के मुकाबले अन्य होवरिंग तकनीकों का एक बड़ा लाभ सरलता है। होवरक्राफ्ट को बहुत अधिक वायु प्रवाह की आवश्यकता होती है और वे केवल एक निश्चित ऊँचाई तक ही पहुँच सकते हैं। इसके विपरीत, हेलीकॉप्टर अत्यधिक जटिल होते हैं, जिन्हें होवर स्थिति प्राप्त करने के लिए हजारों चलती भागों को पूरी तरह कैलिब्रेट करना पड़ता है। यह नवीनतम अध्ययन 3D‑प्रिंटेड वाहन पंखों को स्थिर होवर और तेज़ दिशा परिवर्तन करने में सक्षम बना सकता है, बिना भारी और जटिल भागों के।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर उपयोग केस

फ्लैप्ड‑विंग रोबोट्स के कई उपयोग केस हैं। ये उपकरण कठिन‑पहुंच स्थानों तक पहुँचने या प्राकृतिक आपदाओं या युद्धक्षेत्रों की सुगम स्कैनिंग प्रदान करने में मदद कर सकते हैं। छोटे एरियल रोबोट्स वर्तमान में वजन और आकार की गंभीर सीमाओं से जूझ रहे हैं। फ्लैपिंग विंग्स का उपयोग उनके पेलोड को बढ़ा सकता है क्योंकि उड़ान उपकरणों के लिए आवश्यक वजन कम हो जाता है।

एआई-संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर शोधकर्ता

यह अध्ययन टोक्यो विज्ञान संस्थान के शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत किया गया था। रिपोर्ट का नेतृत्व एसोसिएट प्रोफेसर हिरोतो टानाका ने किया और इसमें हिरोतो टानाका का कार्य शामिल था। अतिरिक्त रूप से, टोमोया फुजी ने पंख डिजाइन में मदद की। उल्लेखनीय रूप से, शोधकर्ताओं को JSPS KAKENHI ग्रांट‑इन‑एड फॉर साइंटिफिक रिसर्च ऑन इनोवेटिव एरिया “साइंस ऑफ सॉफ्ट रोबोट्स” के तहत ग्रांट नंबर JP18H05468 से समर्थन मिला।

कंपनियाँ जो एआई‑संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर से लाभ उठा सकती हैं

पवन स्थितियों को सटीक और तेज़ी से निर्धारित करने की क्षमता कई कंपनियों के लिए अपने उत्पादों को सुधारने का विकल्प प्रदान करती है। इन सेंसरों को फ्लैप्ड‑विंग रोबोट्स पर उपयोग करने से ड्रोन निर्माताओं को इस तकनीक को विस्तारित करके अधिक चपल और अनोखे विकल्प बनाने का द्वार खुलता है। यहाँ एक कंपनी है जो आने वाले महीनों में इस कार्य को पूरा कर सकती है।

Kratos Defense & Security Solutions Inc

Kratos Defense & Security Solutions Inc (KTOS ) मूल रूप से 1994 में टेलीकॉम इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता के रूप में बाजार में प्रवेश किया था, फिर अपने मिशन और लक्ष्यों को ड्रोन निर्माण की ओर बदल दिया। कंपनी का मुख्यालय सैन डिएगो, कैलिफ़ोर्निया में स्थित है।

2004 में, Kratos Defense & Security Solutions Inc ने बाजार में उच्च‑स्तरीय अधिग्रहण शुरू किए। इन अधिग्रहणों ने कंपनी को उन्नत तकनीकों तक पहुंच प्रदान की और कंपनी ने अपना नाम और समग्र फोकस मिलिट्री डिफेंस तकनीकों की ओर बदल दिया।

आज, Kratos को मिलिट्री ड्रोन और सॉफ़्टवेयर का प्रमुख प्रदाता माना जाता है। कंपनी का स्टॉक, KTOS, विभिन्न कारकों के कारण वर्ष भर में स्थिर वृद्धि देख रहा है, जिसमें कंपनी का निरंतर नवाचार और स्वचालित एवं एआई‑संचालित युद्ध ड्रोन की बढ़ती मांग शामिल है।

Kratos Defense & Security Solutions Inc के संस्थागत निवेशकों, सरकारों और सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड के साथ गहरे संबंध इसे आने वाले महीनों में इस तकनीक को एकीकृत करने के लिए उपयुक्त कंपनी बनाते हैं।

एआई‑संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर का भविष्य

एआई‑संचालित स्ट्रेन सेंसर अध्ययन के पीछे के इंजीनियर मानते हैं कि इस तकनीक को अपनी शिखर पर पहुँचाने के लिए अभी भी बहुत काम करना बाकी है। वर्तमान में, पंख वाले ड्रोन सेक्टर अभी भी एक नवोदित बाजार है।

हालाँकि, पंख वाली उड़ान के लाभ, जैसे स्थिर होवरिंग और तेज़ दिशा परिवर्तन, अनोके अवसर पैदा करते हैं, आप अपेक्षा कर सकते हैं कि इन बॉट्स की मांग बढ़ेगी। इस प्रकार, टीम अधिक जटिल पवन स्थितियों और विभिन्न स्ट्रेन‑सेंसिंग स्थानों के संयोजन पर आगे के अध्ययन करने का इरादा रखती है ताकि अपने डिजाइन को अनुकूलित किया जा सके।

एआई‑संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर – पंखों को स्मार्ट बनाना

विश्वसनीय और किफ़ायती एआई‑संचालित स्ट्रेन रिसेप्टर को पंख वाले रोबोट्स में परिचय देना प्रदर्शन को सभी स्तरों पर बढ़ाएगा। यह अध्ययन उद्योग को प्रकृति की नकल करने और उड़ान के प्राचीन रहस्यों को खोलने के एक कदम और करीब ले जाता है। आने वाले महीनों में, यह अध्ययन कई नए और सक्षम फ्लैपिंग विंग्ड जहाज़ों के निर्माण की ओर ले जा सकता है।

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अध्ययन संदर्भ:

^{1. कुबोटा, K., & टानाका, H. (2024). पंख विकृति द्वारा बायोमिमेटिक फ्लैपिंग रोबोट्स में मशीन लर्निंग‑आधारित पवन वर्गीकरण: बायोमिमेटिक लचीली संरचनाएँ पवन संवेदन में सुधार करती हैं। Advanced Intelligent Systems, 6(11), 2400473. https://doi.org/10.1002/aisy.202400473}