পরিবর্তনশীল দৃঢ়তার সংযোগের সাথে একটি অনন্য জালিকাঠামোর কারণে একটি নতুন ধরণের উপাদান অপ্রত্যাশিত শক্তির সাথে মোকাবিলা করার ক্ষমতা শিখতে এবং উন্নত করতে পারে, যেমন একটি নতুন কাগজে বর্ণিত আমার সহকর্মী এবং আমার দ্বারা।
নতুন উপাদান হল এক ধরনের স্থাপত্য সামগ্রী, যা এর বৈশিষ্ট্যগুলি প্রধানত জ্যামিতি এবং এর নকশার নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে পায় যা থেকে এটি তৈরি করা হয় না। যেমন ভেলক্রোর মতো হুক-এন্ড-লুপ ফ্যাব্রিক ক্লোজার নিন। এটি তুলা, প্লাস্টিক বা অন্য কোন পদার্থ থেকে তৈরি কিনা তা বিবেচ্য নয়। যতক্ষণ না একপাশে শক্ত হুক সহ একটি ফ্যাব্রিক এবং অন্য পাশে তুলতুলে লুপ রয়েছে, উপাদানটিতে ভেলক্রোর আঠালো বৈশিষ্ট্য থাকবে।
আমার সহকর্মীরা এবং আমি আমাদের নতুন উপাদানের স্থাপত্যকে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি করেছি - আন্তঃসংযুক্ত নোডের স্তর যা করতে পারে কাজ করতে শিখুন কতটা গুরুত্ব বা ওজন পরিবর্তন করে তারা প্রতিটি সংযোগে রাখে। আমরা অনুমান করেছি যে শারীরিক নোড সহ একটি যান্ত্রিক জালিকে প্রতিটি সংযোগের অনমনীয়তা সামঞ্জস্য করে নির্দিষ্ট যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি গ্রহণ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
একটি যান্ত্রিক জালি নতুন বৈশিষ্ট্য গ্রহণ এবং বজায় রাখতে সক্ষম হবে কিনা তা খুঁজে বের করার জন্য - যেমন একটি নতুন আকার নেওয়া বা দিকনির্দেশক শক্তি পরিবর্তন - আমরা একটি কম্পিউটার মডেল তৈরি করে শুরু করেছি। তারপরে আমরা উপাদানের পাশাপাশি ইনপুট বাহিনীর জন্য একটি পছন্দসই আকৃতি নির্বাচন করেছি এবং একটি কম্পিউটার অ্যালগরিদম সংযোগের টানগুলিকে সুরক্ষিত করেছি যাতে ইনপুট শক্তিগুলি পছন্দসই আকৃতি তৈরি করে। আমরা 200টি বিভিন্ন জালি কাঠামোর উপর এই প্রশিক্ষণটি করেছি এবং দেখেছি যে একটি ত্রিভুজাকার জালি আমাদের পরীক্ষা করা সমস্ত আকার অর্জনের জন্য সেরা।
একবার অনেকগুলো কানেকশন এক সেট টাস্ক অর্জন করার জন্য টিউন করা হলে, উপাদানটি পছন্দসই উপায়ে প্রতিক্রিয়া করতে থাকবে। প্রশিক্ষণটি - এক অর্থে - উপাদানের কাঠামোতেই মনে রাখা হয়।
তারপরে আমরা একটি ত্রিভুজাকার জালিতে সাজানো সামঞ্জস্যযোগ্য ইলেক্ট্রোমেকানিকাল স্প্রিংস সহ একটি ফিজিক্যাল প্রোটোটাইপ জালি তৈরি করেছি। প্রোটোটাইপটি 6-ইঞ্চি সংযোগ দিয়ে তৈরি এবং প্রায় 2 ফুট লম্বা এবং 1½ ফুট চওড়া। এবং এটা কাজ করে. যখন ল্যাটিস এবং অ্যালগরিদম একসাথে কাজ করে, তখন উপাদানটি বিভিন্ন শক্তির অধীন হওয়ার সময় বিশেষ উপায়ে আকৃতি শিখতে এবং পরিবর্তন করতে সক্ষম হয়েছিল। আমরা এই নতুন উপাদানটিকে যান্ত্রিক নিউরাল নেটওয়ার্ক বলি।
কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ
কিছু ছাড়াও জীবন্ত টিস্যু, খুব কম উপকরণ অপ্রত্যাশিত লোড মোকাবেলা করতে ভাল হতে শিখতে পারে. একটি বিমানের ডানা কল্পনা করুন যেটি হঠাৎ একটি দমকা হাওয়া ধরে এবং একটি অপ্রত্যাশিত দিকে বাধ্য হয়। উইংটি সেই দিকে শক্তিশালী হওয়ার জন্য তার নকশা পরিবর্তন করতে পারে না।
আমাদের ডিজাইন করা প্রোটোটাইপ জালি উপাদান পরিবর্তন বা অজানা অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি উইংয়ে, এই পরিবর্তনগুলি হতে পারে অভ্যন্তরীণ ক্ষতির সঞ্চয়, একটি নৈপুণ্যের সাথে উইংটি কীভাবে সংযুক্ত থাকে তার পরিবর্তন, বা বহিরাগত লোডের ওঠানামা। যতবার একটি যান্ত্রিক নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে তৈরি একটি ডানা এই পরিস্থিতিগুলির মধ্যে একটির অভিজ্ঞতা লাভ করে, এটি দিকনির্দেশক শক্তির মতো পছন্দসই বৈশিষ্ট্যগুলি বজায় রাখতে এর সংযোগগুলিকে শক্তিশালী এবং নরম করতে পারে। সময়ের সাথে সাথে, অ্যালগরিদম দ্বারা ক্রমাগত সামঞ্জস্যের মাধ্যমে, উইংটি নতুন বৈশিষ্ট্য গ্রহণ করে এবং বজায় রাখে, প্রতিটি আচরণকে এক ধরণের পেশী মেমরি হিসাবে বিশ্রামের সাথে যুক্ত করে।
নির্মিত কাঠামোর দীর্ঘায়ু এবং দক্ষতার জন্য এই ধরনের উপাদানের সুদূরপ্রসারী অ্যাপ্লিকেশন থাকতে পারে। একটি যান্ত্রিক নিউরাল নেটওয়ার্ক উপাদান দিয়ে তৈরি একটি ডানা কেবল শক্তিশালী হতে পারে তা নয়, এটিকে আকৃতিতে রূপান্তর করতেও প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে যা তার চারপাশের পরিবর্তিত অবস্থার প্রতিক্রিয়ায় জ্বালানি দক্ষতা সর্বাধিক করে।
কি এখনও জানা যায়নি
এখন পর্যন্ত, আমাদের দল শুধুমাত্র 2D জালি নিয়ে কাজ করেছে। কিন্তু কম্পিউটার মডেলিং ব্যবহার করে, আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করি যে 3D ল্যাটিসে শেখার এবং অভিযোজন করার জন্য অনেক বড় ক্ষমতা থাকবে। এই বৃদ্ধি এই কারণে যে একটি 3D কাঠামোতে দশগুণ বেশি সংযোগ বা স্প্রিংস থাকতে পারে যা একে অপরের সাথে ছেদ করে না। যাইহোক, আমাদের প্রথম মডেলে আমরা যে প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করেছি তা একটি বড় 3D কাঠামোতে সমর্থন করার জন্য অনেক জটিল।
এরপর কি
আমার সহকর্মীরা এবং আমি যে উপাদানটি তৈরি করেছি তা ধারণার প্রমাণ এবং যান্ত্রিক নিউরাল নেটওয়ার্কের সম্ভাবনা দেখায়। কিন্তু এই ধারণাটিকে বাস্তব জগতে আনার জন্য আলাদা আলাদা টুকরোগুলোকে কীভাবে ছোট করা যায় এবং ফ্লেক্স এবং টান-এর সুনির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের সাথে তা খুঁজে বের করতে হবে।
আমরা নতুন গবেষণা আশা করি মাইক্রোন স্কেলে উপকরণ উত্পাদন, সেইসাথে কাজ নিয়মিত দৃঢ়তা সঙ্গে নতুন উপকরণ, অগ্রগতির দিকে নিয়ে যাবে যা মাইক্রোন-স্কেল উপাদান এবং ঘন 3D সংযোগ সহ শক্তিশালী স্মার্ট মেকানিক্যাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে অদূর ভবিষ্যতে একটি সর্বব্যাপী বাস্তবতা করে তুলবে৷
এই নিবন্ধটি থেকে পুনঃপ্রকাশ করা হয় কথোপকথোন ক্রিয়েটিভ কমন্স লাইসেন্সের অধীনে। পর এটা মূল নিবন্ধ.
চিত্র ক্রেডিট: UCLA এ নমনীয় গবেষণা গ্রুপ
