অনুসন্ধান এবং উদ্ধার প্রচেষ্টা উন্নত করার জন্য জোহানেস কেপলার বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের একটি দল একটি নতুন ধরণের প্রযুক্তি সহ একটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রোন তৈরি করেছে। সায়েন্স রোবোটিক্স জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায় গ্রুপটি তার ড্রোন পরিবর্তনের রূপরেখা দিয়েছে। একই জার্নাল ইস্যুতে, জ্যাকবস ইউনিভার্সিটি ব্রেমেনের আন্দ্রেয়াস বার্ক অস্ট্রিয়াতে দলের কাজের বিবরণ দিয়ে একটি ফোকাস অংশ প্রকাশ করেছেন।
বিভিন্ন ধরনের বন এবং ঋতু জুড়ে 17টি ক্ষেত্রের পরীক্ষায়, অনুসন্ধান এবং উদ্ধারকারী ড্রোনের জন্য একটি নতুন প্রোটোটাইপ প্রায় 90% সময় ঘন অরণ্যে সফলভাবে ব্যক্তিদের অবস্থান করে। 23 শে জুন সায়েন্স রোবোটিক্সে প্রকাশিত এই নকশাটি থার্মাল ইমেজিং, মেশিন লার্নিং এবং একটি নতুন অপটিক্যাল পদ্ধতিকে একত্রিত করে যাতে ড্রোনটি পাতার মাধ্যমে হারিয়ে যাওয়া লোকদের দেখতে সক্ষম হয়।
গাছের আচ্ছাদন বনে হারিয়ে যাওয়া ব্যক্তিদের সনাক্ত করা কঠিন করে তোলে। প্লেন এবং হেলিকপ্টারে লোকেদের কভারের মধ্য দিয়ে নীচের মাটিতে দেখতে অসুবিধা হয়, যেখানে লোকেরা হাঁটছে বা এমনকি শুয়ে থাকতে পারে। একই সমস্যা তাপ প্রয়োগের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, উষ্ণতা সেন্সর কভার দ্বারা সঠিকভাবে রিডিং নিতে অক্ষম। ড্রোনগুলি অনুসন্ধান-এবং-উদ্ধার মিশনে ব্যবহার করার চেষ্টা করা হয়েছে, কিন্তু তারা একই চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি কারণ তারা দূরবর্তীভাবে পাইলটদের দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয় যারা নীচে মাটিতে অনুসন্ধান করছে। গবেষকরা এই নতুন প্রচেষ্টায় নতুন সরঞ্জাম যুক্ত করেছেন যা তাদের গাছের কভারের মাধ্যমে দেখতে এবং যেগুলি নয় সেগুলিকে হাইলাইট করতে সক্ষম করে।
নতুন সমাধানটি একটি বায়ুবাহিত অপটিক্যাল সেকশনিং অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা একটি কম্পিউটারের কম্পিউটিং শক্তিকে ট্রিটপের মতো আটকানো বস্তুগুলিকে ডিফোকাস করতে ব্যবহার করে। একটি উত্তপ্ত শরীর দ্বারা বিকিরণ করা তাপকে হাইলাইট করতে নতুন ডিভাইসের দ্বিতীয় উপাদানটিতে তাপীয় চিত্র ব্যবহার করা হয়। এর পরে, একটি মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম মূল্যায়ন করে যে তাপ সংকেতগুলি মানুষ, প্রাণী বা অন্যান্য উত্স থেকে এসেছে কিনা। এর পরে, নতুন গিয়ারটি নিয়মিত স্বায়ত্তশাসিত ড্রোনটিতে মাউন্ট করা হয়েছিল। কোথায় খুঁজতে হবে তা নির্বাচন করতে, ড্রোনের কম্পিউটার এওএস এবং তাপমাত্রা সেন্সর থেকে অবস্থানগত অবস্থান এবং সংকেত উভয়ই একত্রিত করে। যদি একটি সম্ভাব্য মিল পাওয়া যায়, ড্রোনটি আরও ভাল দৃশ্য অর্জনের জন্য লক্ষ্যের কাছাকাছি যায়।
একটি সম্ভাব্য মিল পাওয়া গেলে, ড্রোনটি আরও ভাল চেহারা পেতে লক্ষ্যের কাছাকাছি যায়। যদি এর সেন্সরগুলি একটি মিল সনাক্ত করে তবে এটি অধ্যয়ন দলকে একটি বার্তা পাঠায়, যার মধ্যে স্থানাঙ্কগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। গবেষকরা সুইস আল্পস পর্বতারোহণের সময় তাদের অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য একটি হেডসেটের সাথে সংযুক্ত তিনটি GoPro ক্যামেরা ব্যবহার করেছিলেন। একটি ক্যামেরা সামনের দিকে, একটি বাম দিকে এবং একটি হাইকারের ডানদিকে ফোকাস করা হয়েছিল৷ এই পথে ঘণ্টার পর ঘণ্টা কাটানোর পর দলটি ২০ হাজারেরও বেশি ছবি তুলেছিল। হাইকিং ট্রেইলের সীমানা কীভাবে আঁকতে হয় সে সম্পর্কে তাদের অ্যালগরিদমকে শিক্ষিত করার জন্য ফটোগ্রাফগুলি ব্যবহার করা হয়েছিল।
ফলাফল হল একটি গভীর-শিক্ষার অ্যালগরিদম যা একটি একক ফরোয়ার্ড-ফেসিং কালার ক্যামেরা সহ একটি ড্রোনকে কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সম্পূর্ণভাবে নিজেরাই একটি অজানা ট্র্যাক ভ্রমণ করতে দেয়৷ এটি যে পথ দিয়ে হেঁটেছিল তার সঠিক দিক নির্ধারণে সিস্টেমটি মানুষের চেয়েও ভালো ছিল৷ দলটি সতর্ক করে যে এই ফলাফলগুলি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। যদিও স্বায়ত্তশাসিত ড্রোনগুলি বনে নিখোঁজ ব্যক্তিদের সন্ধান করতে পারে তার আগে এখনও অনেক পথ যেতে হবে, গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে তাদের অধ্যয়ন দেখায় যে কীভাবে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলিকে জটিল এবং উচ্চ-মাত্রিক ইনপুটগুলির সাথে পরিস্থিতির আলোচনা করতে সহায়তা করতে পারে।
ট্যাগঘন বন ড্রোন উদ্ধার প্রযুক্তি