यदि आप छोटे एआई रोबोट बनाना चाहते हैं जो वास्तव में स्मार्ट हैं तो कीड़ों पर ध्यान दें

यदि रोबोटिस्ट छोटी एआई मशीनें बनाना चाहते हैं जो चलने, योजना बनाने और एक-दूसरे के साथ सहयोग करने में सक्षम हों तो वे कीड़ों से एक या दो चीजें सीख सकते हैं।

छह पैरों वाले जीव पृथ्वी पर सबसे बड़े और सबसे विविध बहुकोशिकीय जीव हैं। वे सभी प्रकार के वातावरण में रहने और जीवित रहने के लिए विभिन्न प्रकार के व्यवहार प्रदर्शित करने के लिए विकसित हुए हैं और ऐसे कीड़े हैं जो उड़ते हैं, रेंगते हैं और तैरते हैं।

अपने छोटे मस्तिष्क और शरीर के आकार को देखते हुए कीड़े आश्चर्यजनक रूप से बुद्धिमान और ऊर्जा कुशल होते हैं। शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक पेपर में कहा है कि यदि छोटे सरल रोबोटों को वास्तविक दुनिया में उपयोगी होना है तो उनमें ये विशेषताएं होनी चाहिए। प्रकाशित बुधवार को साइंस रोबोटिक्स में।

"हम तर्क देते हैं कि कीट बुद्धि से प्रेरणा छोटे, मोबाइल रोबोटों में कृत्रिम बुद्धि प्राप्त करने के लिए एक महत्वपूर्ण वैकल्पिक मार्ग का प्रतिनिधित्व करती है," उन्होंने लिखा। "अगर हम कीट-प्रेरित एआई का उपयोग करने में सफल होते हैं, तो छोटे रोबोट अपने सीमित कम्प्यूटेशनल और मेमोरी बजट के भीतर रहते हुए कठिन कार्यों से निपटने में सक्षम होंगे।" 

रोबोटिस्ट पहले से ही बग-जैसे बॉट बना रहे हैं। अध्ययन के पहले लेखक और नीदरलैंड में टीयू डेल्फ़्ट विश्वविद्यालय में एयरोस्पेस इंजीनियरिंग संकाय के प्रोफेसर गुइडो डी क्रून ने इसे विकसित करने में मदद की। छोटे ड्रोनों का झुंड इमारतों में गैस रिसाव का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया। कहीं और, अमेरिका में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने पहला वायरलेस फ्लाइंग रोबोट बनाया, जो पंखों की एक जोड़ी के साथ पूरा हुआ, टूथपिक से ज्यादा भारी नहीं था, फिर भी उड़ान भरने और उतरने में सक्षम था।

वे बड़ी, अधिक जटिल मशीनों की तुलना में इतने प्रभावशाली नहीं हो सकते हैं, लेकिन उनके छोटे आकार और सरल इलेक्ट्रॉनिक्स उन्हें खोज और बचाव, निगरानी, ​​या यहां तक ​​कि परागण जैसे अनुप्रयोगों के लिए सस्ते और संभावित रूप से उपयोगी बनाते हैं। हालाँकि, इन मशीनों के निर्माण में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ बनी हुई हैं, यहाँ तक कि नए-नए एआई एल्गोरिदम की प्रगति के साथ भी, जिनमें हार्डवेयर और आकार की बाधाओं के कारण उन्नत कंप्यूटर दृष्टि, योजना और नेविगेशन है। 

डी क्रून ने हमें बताया, "एआई में विकसित किए जा रहे कई गहरे तंत्रिका नेटवर्क सैद्धांतिक रूप से दिलचस्प हैं लेकिन अभी तक छोटे रोबोटों पर चलने में सक्षम नहीं होंगे।"

उदाहरण के लिए, ऐसे तंत्रिका नेटवर्क हैं जो दृश्य गति का अनुमान लगाते हैं या वस्तुओं को पहचानते हैं। गहरे तंत्रिका नेटवर्क को चलाने के लिए बनाए गए एंबेडेड कंप्यूटर आमतौर पर भारी होते हैं और काफी बिजली की खपत करते हैं। यहां तक ​​​​कि सबसे छोटे जीपीयू, जो एम्बेडेड इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और इन एआई मॉडल को चलाने में सक्षम हैं, अभी छोटे उड़ने वाले रोबोटों के लिए बहुत भारी और बिजली की भूख वाले हैं जिन्हें जितना संभव हो उतना हल्का होना चाहिए।

“डीप नेट के लिए एक लोकप्रिय एम्बेडेड प्रोसेसर होने के बावजूद, एनवीडिया टीएक्स 2 का वजन 85 ग्राम है और यह 7.5 वाट की खपत करता है। ईमानदारी से कहूं तो, थोड़े बड़े और भारी ड्रोन के लिए भी, डीप नेट प्रोसेसर का सापेक्ष वजन और शक्ति कम होनी चाहिए, ”उन्होंने कहा।

डी क्रून और उनके सहयोगियों का मानना ​​है कि हार्डवेयर विकल्प आशाजनक हैं - छोटे एम्बेडेड सिस्टम के लिए माइक्रोकंट्रोलर और अन्य चिप्स एमएल कार्यों को करने के लिए आवश्यक ओम्फ प्राप्त कर रहे हैं - जबकि अधिक भविष्यवादी न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को अधिक कुशलता से चलाने के लिए बेहतर अनुकूल हैं। 

इंटेल की न्यूरोमोर्फिक चिप, Loihiउदाहरण के लिए, एक उड़ने वाले रोबोट को नियंत्रित करने के लिए एक स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क मॉडल को संचालित किया। हालाँकि, अंतिम लक्ष्य आज के जटिल सॉफ़्टवेयर को नए हार्डवेयर पर चलाना ज़रूरी नहीं है, शोधकर्ताओं ने तर्क दिया। मशीनों में शामिल ऊर्जा-कुशल हार्डवेयर पर चलने में सक्षम नए एल्गोरिदम और मॉडल विकसित करने में वास्तविक प्रगति आएगी जो कीट बुद्धि को दोहरा सकते हैं।

पेपर के अनुसार, "कीट बुद्धि की मुख्य संपत्ति इसकी कंजूसी है, यानी, जिस तरह से कीड़े जटिल, गतिशील और कभी-कभी शत्रुतापूर्ण वातावरण में सफल व्यवहार प्राप्त करने के लिए न्यूनतम लेकिन मजबूत समाधानों का उपयोग करते हैं।" 

डी क्रून ने बताया रजिस्टर प्रेरणा पाने के लिए "कीटविज्ञानियों द्वारा किए गए जैविक अध्ययन को पढ़ना महत्वपूर्ण" था। "दिलचस्प बात यह है कि, हालांकि, यह एकतरफा रास्ता नहीं है: जब हम कीड़ों द्वारा किए गए कार्यों को करने के लिए रोबोटिक सिस्टम को डिजाइन करने की कोशिश करते हैं, तो हम अक्सर उन समस्याओं में भाग लेते हैं जो जानवरों का सीधे अध्ययन करते समय हमेशा स्पष्ट नहीं होती हैं। इसके परिणामस्वरूप जीव विज्ञान में नवीन अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सकती है, जिसका अध्ययन कीट विज्ञानियों के साथ मिलकर काम करके किया जा सकता है, ”उन्होंने कहा।

एक प्रयोग में फल मक्खियों की गति की नकल करने की कोशिश करते समय, उनकी टीम भागने की प्रक्रिया के दौरान अपने पंखों को फड़फड़ाने के तंत्र का अध्ययन करने में सक्षम थी। 

यंत्रवत् कीड़ों की नकल करने से रोबोटिक्स के अन्य क्षेत्रों में भी प्रगति होगी। उन्होंने निष्कर्ष निकाला, "कीट जैसी बुद्धिमत्ता कई अन्य प्रकार के रोबोटों के लिए भी प्रासंगिक है, क्योंकि यह यथासंभव कम संसाधन लेते हुए मजबूती लाती है।" ®