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पहले के उपकरणों में कई खामियां थी
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इस विधि से पुरानी सारी परेशानी दूर हुई
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अब इसके आकार को छोटा करने का काम जारी
राष्ट्रीय खबर
रांचीः अंधेरे में देखने के लिए इंसानी आंख नहीं बने हैं। इसलिए सुरक्षा एवं अन्य आवश्यक कार्यों के लिए रात को देखने के लिए थर्मल इमेजिंग पद्धति का इस्तेमाल होता है। भारतीय सेना ने कश्मीर की सीमा पर घुसपैठ रोकने के लिए इसी तकनीक का जबर्दस्त इस्तेमाल किया है। इस वजह से अब घुसपैठ काफी कम हो गयी है। लेकिन इसके बाद भी अंधेरे में देखने की विधि उतनी विकसित नहीं है। इसी अड़चन को एक नये शोध ने दूर करने का काम किया है।
देखें वह वीडियो, जिसमें इसे बताया गया है
पारड्यू विश्वविद्यालय के शोधकर्ता अपनी पेटेंट-लंबित पद्धति के साथ रोबोटिक्स और स्वायत्तता की दुनिया को आगे बढ़ा रहे हैं जो पारंपरिक मशीन दृष्टि और धारणा में सुधार करती है। एल्मोर फ़ैमिली स्कूल ऑफ़ इलेक्ट्रिकल एंड कंप्यूटर इंजीनियरिंग में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर ज़ुबिन जैकब और शोध वैज्ञानिक फ़ैंगलिन बाओ ने हाडार, या हीट-असिस्टेड डिटेक्शन एंड रेंजिंग विकसित की है।
हाडार के बारे में एक वीडियो यूट्यूब पर भी उपलब्ध है। जैकब ने कहा कि उम्मीद है कि 10 में से एक वाहन स्वचालित हो जाएगा और 2030 तक 20 मिलियन रोबोट सहायक होंगे जो लोगों की सेवा करेंगे। जैकब ने कहा, इनमें से प्रत्येक एजेंट मानवीय हस्तक्षेप के बिना निर्णय लेने के लिए उन्नत सेंसर के माध्यम से अपने आसपास के दृश्य के बारे में जानकारी एकत्र करेगा। हालांकि, कई एजेंटों द्वारा दृश्य की एक साथ धारणा मौलिक रूप से निषेधात्मक है।
पारंपरिक सक्रिय सेंसर जैसे लिडार या लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग, रडार और सोनार सिग्नल उत्सर्जित करते हैं और बाद में उन्हें किसी दृश्य के बारे में थ्री डी जानकारी एकत्र करने के लिए प्राप्त करते हैं। इन तरीकों में कमियां हैं जो बढ़ने के साथ-साथ बढ़ती जाती हैं, जिनमें सिग्नल हस्तक्षेप और लोगों की आंखों की सुरक्षा के लिए जोखिम शामिल हैं। इसकी तुलना में, सूर्य के प्रकाश या रोशनी के अन्य स्रोतों के आधार पर काम करने वाले वीडियो कैमरे फायदेमंद होते हैं, लेकिन रात के समय, कोहरे या बारिश जैसी कम रोशनी की स्थिति एक गंभीर बाधा उत्पन्न करती है।
हाडार पूरी तरह से निष्क्रिय और भौतिकी-जागरूक मशीन धारणा का मार्ग प्रशस्त करने के लिए थर्मल भौतिकी, इन्फ्रारेड इमेजिंग और मशीन लर्निंग को जोड़ती है। जैकब ने कहा, हमारा काम यह दिखाने के लिए थर्मल धारणा की सूचना सैद्धांतिक नींव बनाता है कि पिच का अंधेरा दिन के उजाले के समान ही जानकारी रखता है। विकास ने मनुष्य को दिन के प्रति पक्षपाती बना दिया है। भविष्य की मशीनी धारणा दिन के बीच लंबे समय से चली आ रही इस द्वंद्व को दूर कर देगी और रात। हाडार अव्यवस्थित हीट सिग्नल से बनावट को स्पष्ट रूप से पुनर्प्राप्त करता है और एक दृश्य में सभी वस्तुओं के तापमान, उत्सर्जन और बनावट, या टेक्स को सटीक रूप से अलग करता है। आश्चर्य की बात है कि व्यापक दिन के उजाले की तरह गहरे अंधेरे में भी देखना संभव है। टीम ने ऑफ-रोड रात्रिकालीन दृश्य का उपयोग करके हाडार टेक्सविजन का परीक्षण किया।
बाओ ने कहा, हाडार टेक्सविज़न ने बनावट को पुनः प्राप्त किया और भूतिया प्रभाव पर काबू पा लिया। इसमें घास की भूमि के बारे में विवरण के अलावा पानी की लहरें, छाल की झुर्रियाँ और पुलिया जैसी बढ़िया बनावटें भी मिलीं।
हाडार में अतिरिक्त सुधार हार्डवेयर के आकार और डेटा संग्रह गति में सुधार कर रहे हैं। बाओ ने कहा, वर्तमान सेंसर बड़ा और भारी है क्योंकि हाडार एल्गोरिदम को अदृश्य अवरक्त विकिरण के कई रंगों की आवश्यकता होती है। इसे सेल्फ-ड्राइविंग कारों या रोबोटों पर लागू करने के लिए, हमें कैमरे को तेज़ बनाने के साथ-साथ आकार और कीमत को कम करने की आवश्यकता है। हाडार टेक्सविज़न के प्रारंभिक अनुप्रयोग स्वचालित वाहन और रोबोट हैं जो जटिल वातावरण में मनुष्यों के साथ बातचीत करते हैं। प्रौद्योगिकी को कृषि, रक्षा, भूविज्ञान, स्वास्थ्य देखभाल और वन्यजीव निगरानी अनुप्रयोगों के लिए और विकसित किया जा सकता है।