छोटे रोबोट जहाज़ तैरती हुई संरचनाएँ बनाते हैं

अधिकांश लोग समुद्र तट को उपनगर मानते हैं। एमआईटी शोधकर्ताओं की एक टीम इसे एक गतिशील, लेगो-जैसे बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में देखती है।

उनकी नई प्रणाली, जिसे “फ्लोटफॉर्म” कहा जाता है, चौकोर आकार की रोबोट नौकाओं का एक झुंड है जो पानी पर बड़ी संरचनाओं में खुद को इकट्ठा करती है, टूट जाती है, और न्यूनतम मानवीय दिशा के साथ कुछ नया बनाने के लिए फिर से जुड़ जाती है।

प्रत्येक रोबोट, लगभग 21-सेंटीमीटर-वर्ग डिनर प्लेट के आकार का, अपने स्वयं के मोटर्स, सेंसर और चुंबकीय कुंडी के साथ एक स्व-निहित कंटेनर है। साथ में, वे एक ऐसे भविष्य की ओर इशारा करते हैं जहां तैरता हुआ बुनियादी ढांचा अधिक अनुकूलनीय बन सकता है: आपातकाल के बाद एक अस्थायी मंच, नहर पर एक बाजार या एक मंच जो किसी उत्सव में सजता है और भीड़ के घर जाते ही तितर-बितर हो जाता है।

एमआईटी में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस के पैनासोनिक प्रोफेसर और एमआईटी कंप्यूटर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (सीएसए इंटेलीग) के निदेशक डेनिएला रोस कहते हैं, “हमारी फ्लोटफॉर्म परियोजनाएं एक ऐसे भविष्य की कल्पना करती हैं जहां तट शहर का एक प्रोग्रामयोग्य विस्तार बन जाता है, जहां स्वायत्त नौकाओं को पुलों, प्लेटफार्मों और मांग पर अन्य उपयोगी संरचनाओं में व्यवस्थित किया जा सकता है।” “इस तरह के वितरित रोबोटिक्स गतिशीलता, आपातकालीन प्रतिक्रिया, सार्वजनिक स्थान और जल बुनियादी ढांचे के लिए नई संभावनाएं खोलते हैं।”

प्रोजेक्ट पर एक नए पेपर के मुख्य लेखक और पूर्व एमआईटी शोध वैज्ञानिक वेई वांग कहते हैं, “फ्लोटफॉर्म के साथ, हम अनिवार्य रूप से एक स्थिर पानी की सतह को गतिशील, प्रोग्राम करने योग्य स्थान में बदल रहे हैं, जो अब विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय में समुद्री रोबोटिक्स प्रयोगशाला का निर्देशन करते हैं।” “एक ऐसे शहरी परिवेश की कल्पना करें जहां सार्वजनिक स्थान निश्चित नहीं है, बल्कि स्वतंत्र रूप से विस्तारित, अनुबंधित या पुन: कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।”

एलेजांद्रो गोंज़ालेज़-गार्सिया, एमआईटी सीएसएआईएल और सेंसेबल सिटी लैब के पूर्व शोधकर्ता: “हम इसे एक बड़े सिस्टम के निर्माण के लिए मॉड्यूलर सिस्टम का उपयोग करके पानी में बुनियादी ढांचे के निर्माण के रूप में देखते हैं।” “अगर कोई आपात स्थिति है, तो आप शहर में यातायात को आसान बनाने के लिए एक नया पुल बना सकते हैं। या आप फ्लोटिंग मार्केट और फ्लोटिंग स्टेज बना सकते हैं। यदि आप अधिक रहने योग्य शहर चाहते हैं, तो आप पानी का उपयोग भी करना चाहेंगे।”

आज खुला काम उपलब्ध है प्रकृति का संचाररूस और कार्लो रत्ती की प्रयोगशालाओं से आता है, जो एप्लाइड शहरी प्रौद्योगिकियों और नियोजन के एमआईटी प्रोफेसर और सेंसेबल सिटी लैब के निदेशक हैं, और रोबोट से विकसित होते हैं, एक उन्नत मेट्रोपॉलिटन समाधान के लिए एम्स्टर्डम संस्थान के साथ उनकी संयुक्त परियोजना जो एम्स्टर्डम की नहरों में पूरी तरह से स्वायत्त नौकाओं को तैनात करती है। वे नहरें नगर का माल ढोती थीं; आज वे अधिक पर्यटकों को ले जाते हैं।

“हमने जांच की कि क्या नहरों का उपयोग अपशिष्ट एकत्र करने या परिवहन के लिए किया जा सकता है, ताकि सड़कों पर कुछ तनाव को पानी में वापस लाया जा सके,” सीएसएआईएल के एक सहयोगी, एमआईटी में वास्तुकला में स्नातक छात्र निकलैस हेजमैन और सेंसेबल सिटी लैब के एक पूर्व शोधकर्ता ने कहा, जिन्होंने इस परियोजना पर शुरुआती चरण से काम किया है। “शहरी स्थान सघन होते जा रहे हैं, तो क्या आप सार्वजनिक स्थान को उस पानी में विस्तारित कर सकते हैं जिसका वर्तमान में कम उपयोग हो रहा है?”

फ़्लोटफ़ॉर्म एक अधिक कठिन प्रश्न का उत्तर देने के लिए इस दृष्टि को डेस्कटॉप पैमाने पर स्केल करता है: आप खुद को व्यवस्थित करने के लिए दसियों और अंततः हजारों फ्लोटिंग रोबोट कैसे प्राप्त करते हैं?

एंथिल से सबक

टीम को इसका उत्तर जीव विज्ञान में मिला। अग्नि चींटियाँ आमतौर पर अपने शरीर को जीवित पंखों से जोड़कर बाढ़ से बच जाती हैं, और कोई भी नेता सभा की कोरियोग्राफी नहीं करता है। प्रत्येक चींटी सरल स्थानीय नियमों का पालन करती है और एक स्थिर संरचना बनती है।

गोंजालेज-गार्सिया कहते हैं, “प्रत्येक चींटी एक स्वतंत्र एजेंट है।” “हम चाहते थे कि प्रत्येक रोबोट की अपनी क्षमताएं हों, जैसे चींटियों की बस्तियां एक बेड़ा बनाती हैं।”

अधिकांश मौजूदा स्व-संयोजन रोबोटिक सिस्टम, पानी और अन्य जगहों पर, एक केंद्रीय कंप्यूटर पर निर्भर होते हैं जो प्रत्येक गतिविधि को निर्देशित करता है। यह दृष्टिकोण विफलता के एकल बिंदुओं के प्रति संवेदनशील है और खराब तरीके से स्केल करता है: गणितीय शेड्यूलिंग गुब्बारे को रोबोट के रूप में जोड़ा जाता है, और झुंड को क्रमिक रूप से इकट्ठा किया जाना चाहिए, और अधिकांश रोबोट अपनी बारी की प्रतीक्षा करते हुए काम करते हैं। फ्लोटफॉर्म संतुलन बदल देता है। एक हल्का केंद्रीय योजनाकार केवल संयम से कदम उठाता है और प्रत्येक रोबोट को जाल को परिष्कृत करने के लिए एक अंतिम स्थिति प्रदान करता है, ज्यामितीय परिशुद्धता का एक स्तर जिसकी गारंटी देने के लिए विशुद्ध रूप से वितरित तरीकों को संघर्ष करना पड़ता है। लक्ष्य आकार की ओर नेविगेट करने, टकराव से बचने और गड़बड़ी के अनुकूल होने सहित बाकी सब कुछ, रोबोट स्वयं ही संभालते हैं, जो स्थिति साझा करके अपने निकटतम पड़ोसियों के साथ समन्वय करते हैं। पूरा समूह एक साथ चलता है।

यह समानता ही कार्य को अलग करती है। फ़्लोटफ़ॉर्म दृष्टिकोण की शेड्यूलिंग कठिनाई केवल रोबोट के स्थानीय पड़ोसियों पर निर्भर करती है, न कि झुंड के कुल आकार पर। गोंजालेज-गार्सिया कहते हैं, “हम जो करने की कोशिश कर रहे हैं वह न्यूनतम केंद्रीय हस्तक्षेप है और वे सभी एक ही समय में एक साथ आगे बढ़ रहे हैं।”

एमआईटी में प्रयोगों में, आठ रोबोटों का एक बेड़ा बार-बार यादृच्छिक स्थानों से एक लक्ष्य आकार में इकट्ठा होता है, एक कठोर संरचना से जुड़ा होता है, कमांड पर अलग होता है, एक नए कॉन्फ़िगरेशन में इकट्ठा होता है, और फिर एक टैंक के रूप में एक पूल में दौड़ता है, प्रत्येक दौड़ चार से आठ मिनट तक चलती है। उस अंतिम स्थिति में, जिसे सामूहिक परिवहन कहा जाता है, योजनाकार संपूर्ण संरचना के लिए प्रक्षेप पथ की योजना बनाता है और प्रत्येक रोबोट अपने योगदान की गणना करता है। गोंजालेज-गार्सिया बताते हैं, “प्रत्येक रोबोट एक ऑपरेटर बन जाता है।” सिमुलेशन से पता चला है कि फ्रेमवर्क 64 के समूहों तक आसानी से पहुंच जाता है।

वांग कहते हैं, “इस विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण की ख़ूबसूरती यह है कि जैसे-जैसे झुंड बढ़ता है, गणना में रुकावट नहीं आती है।” “चाहे आप आठ नावों या 80 नावों के साथ काम कर रहे हों, पूरा बेड़ा एक ही समय में सिंक्रनाइज़ और आगे बढ़ रहा है। क्योंकि समग्र संयोजन समय में उल्लेखनीय वृद्धि नहीं होती है, सिस्टम अत्यधिक स्केलेबल रहता है।”

संबंध बनाने से शारीरिक लाभ होता है। हेजमैन कहते हैं, “अगर आपके पास कोई लहर या करंट है तो हमारी नावें चींटी कॉलोनी की तरह एक साथ चिपक कर अधिक स्थिर होती हैं।”

ओरिगेमी हाथ मिलाना

रोबोट प्रत्येक आवास के अंदर पूरी तरह से छिपे हुए एक लॉकिंग तंत्र से जुड़े हुए हैं। केंद्र में एक सर्वो मोटर ओरिगेमी-प्रेरित सहायक संरचना को चलाती है, एक ज्यामिति जो एक ही समय में सभी दिशाओं में समान होती है, स्थायी चुंबकों को सभी चार तरफ से खींचती है या 10 से 15 सेमी के अंतर से पड़ोसी को पकड़ने के लिए उन्हें बाहर धकेलती है। चुम्बकों को वैकल्पिक ध्रुवों के साथ व्यवस्थित किया जाता है, इसलिए नावें साफ वर्गाकार जालों पर विश्वसनीय रूप से क्लिक करती हैं।

इसका सुंदर हिस्सा वह है जो तंत्र नहीं करता है: यह बहुत अधिक बिजली की खपत करता है। 3डी-प्रिंटेड गियरबॉक्स मोटर बंद होने पर दोनों स्थितियों में लॉक रखता है। हेजमैन कहते हैं, “यह लॉक और अनलॉक करने के लिए ऊर्जा का उपयोग करता है, लेकिन बीच में, यह किसी भी ऊर्जा का उपयोग नहीं करता है।” यह ऐसे बुनियादी ढांचे के लिए महत्वपूर्ण है जो कॉन्फ़िगरेशन को घंटों तक संग्रहीत कर सकता है। गोंजालेज-गार्सिया कहते हैं, “चूंकि रोबोट इतने छोटे हैं, इसलिए आपके पास केवल इतनी बड़ी बैटरी ही हो सकती है।” “यदि वे बंद होने पर कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं, तो वे कंप्यूटिंग में या जब वे चलते हैं तो अधिक ऊर्जा का उपयोग कर सकते हैं।”

वहां पहुंचने के लिए कुछ मामूली इंजीनियरिंग की आवश्यकता थी। “X” में व्यवस्थित चार लघु थ्रस्टर्स प्रत्येक रोबोट को जगह-जगह घूमने सहित सर्वांगीण गति देते हैं, लेकिन वे रोबोट की छोटी जड़ता के सापेक्ष बड़ी ताकत जुटाते हैं, जिससे शुरुआती प्रोटोटाइप घूमते हैं और कम गति पर आक्रामक स्पिन का खतरा होता है। टीम ने हाइड्रोडायनामिक ड्रैग को बढ़ाने के लिए स्टेबलाइजर पंख जोड़े और रोबोटों के बीच स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रकों को ट्यून किया जो इस पैमाने पर कभी भी समान नहीं होते हैं। चुम्बकों ने अपनी समस्याएँ प्रस्तुत कीं: वे इतनी अच्छी तरह से पकड़ में थे कि खोलने के लिए कभी-कभी रोबोटों को खुद को मुक्त करने की आवश्यकता होती थी।

तालाब से नहर तक

10 से अधिक परीक्षणों में, सिस्टम ने अपने मिशन को मानवीय हस्तक्षेप के बिना 90% समय चार रोबोटों के साथ और 70% समय आठ रोबोटों के साथ पूरा किया। जब चीजें गड़बड़ा गईं, तो वास्तुकला लचीला साबित हुई: एक रोबोट जिसने थोड़ी देर के लिए अपनी बेयरिंग खो दी थी, वह पूरे झुंड को बाधित किए बिना अपने आप संरचना से जुड़ सकता था, और संरचना में फंसे रोबोट ने स्वतंत्र रूप से हिलना और फिर से प्रयास करना सीख लिया।

एक अंतर्देशीय नियंत्रित जहाज से वास्तविक नहर या बंदरगाह तक जाने के लिए थोड़े से अधिक आत्मविश्वास की आवश्यकता होती है। गोंजालेज-गार्सिया कहते हैं, “नाव के आकार और उसके द्वारा संभाली जा सकने वाली गंदगी की भयावहता के बीच हमेशा एक संबंध होता है।” “ये नावें बहुत छोटी हैं, इसलिए ये बहुत तेज़ पानी में नहीं चल सकतीं।” स्केलिंग का मतलब है ताले को कसना, संभवतः पूरी तरह से चालू रोबोट जैसे यांत्रिक कनेक्शन के साथ, और जीपीएस या दृष्टि संवेदनशीलता के लिए प्रयोगशाला में इनडोर अल्ट्रासाउंड पोजिशनिंग का व्यापार करना। यह अच्छा है कि सिंक्रोनाइज़ेशन एल्गोरिदम को सेंसर-अज्ञेयवादी होने के लिए डिज़ाइन किया गया है: सेंसर बदलें, तर्क रखें।

टीम शहरी चैनलों से परे अनुप्रयोगों की कल्पना करती है, जिसमें अपतटीय निरीक्षण और रखरखाव के लिए अस्थायी प्लेटफ़ॉर्म बनाने से लेकर प्रवासी प्रजातियों का अध्ययन करने के लिए अनुकूली सेंसर नेटवर्क से लेकर दुर्गम क्षेत्रों में आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य डॉकिंग स्टेशन तक शामिल हैं। अस्थायी निर्माण प्लेटफार्मों से लेकर पर्यावरण निगरानी और वैज्ञानिक अभियानों तक, अपतटीय और दूरस्थ संचालन की भी संभावना है।

और भूगोल बहुत खुला है। गोंजालेज़-गार्सिया कहते हैं, “वेनिस, नीदरलैंड, बेल्जियम, नॉर्वे के फ़ॉर्ड्स और झीलें, वास्तव में नदी वाला कोई भी शहर इसका उपयोग कर सकता है।” “परियोजना उन स्थानों का उपयोग करती है जहां पानी पहले से ही महत्वपूर्ण है, लेकिन यह सवाल भी उठाता है: पानी का उपयोग किसी और चीज के लिए और कहां किया जा सकता है?”

मिशिगन विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर स्टीफन सेरोन, जो शोध में शामिल नहीं थे, कहते हैं, “पानी में वितरित संयुक्त व्यवहार को साकार करने की दिशा में यह एक रोमांचक कदम है।” “शुष्क वातावरण में संयोजन, स्व-नियमन और सामूहिक हरकत काफी कठिन हैं, लेकिन पानी में बड़े पैमाने पर वितरित रूप में इन व्यवहारों को प्राप्त करना एक अतिरिक्त चुनौती है, और इस टीम ने इसे सफलतापूर्वक पार कर लिया है। रोबोटों पर कम्प्यूटेशनल बोझ डालकर, उन्होंने एक अधिक मजबूत प्रणाली बनाई है जिसे भविष्य में इन रोबोटों पर इकट्ठा किया जा सकता है। अन्वेषण कार्यों, पर्यावरण निगरानी और पुन: इंजीनियर समुद्री बुनियादी ढांचे के लिए खुले पानी के वातावरण को समायोज्य बनाया जा सकता है।

गोंजालेज-गार्सिया, हेजमैन और वांग ने वरिष्ठ लेखक रत्ती के साथ लेख लिखा, जो पोलिटेक्निको डि मिलानो और रस में प्रोफेसर भी हैं। गोंजालेज-गार्सिया अतिरिक्त रूप से केयू ल्यूवेन में एमईसीओ रिसर्च ग्रुप से जुड़े हुए हैं। शोध को मैडिसन में विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय के अतिरिक्त समर्थन के साथ, एम्स्टर्डम मेट्रोपॉलिटन इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड सॉल्यूशंस के अनुदान द्वारा समर्थित किया गया था। टीम परीक्षण टैंक उपलब्ध कराने के लिए एमआईटी सी ग्रांट और प्रोफेसर माइकल ट्रायंटाफिलौ को धन्यवाद देती है।