তাদের উচ্চতর দক্ষতার বাইরে, মানুষ পানির নিচের বস্তু শনাক্ত করতে পারদর্শী। কিন্তু পানির নিচে কাজ করা মানুষ জটিল গণনা করতে পারে না বা খুব দ্রুত নড়াচড়া করতে পারে না, বিশেষ করে যদি তারা ভারী যন্ত্রপাতি বহন করে থাকে; প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা, উচ্চ-গতির গতিশীলতা এবং ধৈর্যের ক্ষেত্রে রোবটগুলির একটি সুবিধা রয়েছে। এই শক্তিগুলিকে একত্রিত করার জন্য, মিলার এবং তার দল জলের নীচে নেভিগেশন এবং উপলব্ধির জন্য হার্ডওয়্যার এবং অ্যালগরিদম তৈরি করছে – একটি কার্যকর মানব-রোবট দলের জন্য দুটি মূল ক্ষমতা।
মিলার যেমন ব্যাখ্যা করেছেন, ডুবুরিদের গাইড করার জন্য শুধুমাত্র একটি কম্পাস এবং ফিন কিক গণনা রয়েছে। গভীরতায় আলোর অভাব বা জলের কলামে জৈবিক উপাদানের উপস্থিতির কারণে কিছু ল্যান্ডমার্ক এবং সম্ভাব্য ঘোলাটে অবস্থার সাথে, তারা সহজেই বিভ্রান্ত এবং হারিয়ে যেতে পারে। রোবট যাতে ডুবুরিদের নেভিগেট করতে সাহায্য করে, তাদের তাদের পারিপার্শ্বিক অবস্থা বুঝতে হবে। যাইহোক, অন্ধকার এবং অস্বচ্ছতার উপস্থিতিতে, অপটিক্যাল সেন্সর (ক্যামেরা) ছবি তৈরি করতে পারে না, অন্যদিকে অ্যাকোস্টিক সেন্সর (সোনার) বর্ণহীন ছবি তৈরি করে এবং দৃশ্যে বস্তুর আকৃতি এবং ছায়া দেখায়। সোনার ইমেজের বৃহৎ ডেটাসেটের ঐতিহাসিক অভাব পানির নিচে উপলব্ধি অ্যালগরিদমের প্রশিক্ষণকে বাধাগ্রস্ত করেছে। এমনকি যদি ডেটা পাওয়া যায়, গতিশীল মহাসাগর বস্তুর প্রকৃত প্রকৃতিকে অস্পষ্ট করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে বিভ্রান্ত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ডাউন করা বিমান যা বেশ কয়েকটি টুকরো টুকরো হয়ে গেছে, বা ঝিনুকের অত্যধিক বৃদ্ধিতে আবৃত একটি টায়ার, যথাক্রমে একটি বিমান বা টায়ারের অনুরূপ নাও হতে পারে।
“অবশেষে, আমরা অভিযানের পরিবেশে নেভিগেশন এবং উপলব্ধির জন্য সমাধান ডিজাইন করতে চাই,” মিলার বলেছেন। “আমরা যে মিশনের কথা ভাবছি তার জন্য, এলাকাটিকে আগে থেকে ম্যাপ করার সীমিত বা কোন সুযোগ নেই৷ পোর্ট এন্ট্রি মিশনের জন্য, আপনার কাছে একটি উপগ্রহ মানচিত্র থাকতে পারে কিন্তু জলের নিচের মানচিত্র নয়, উদাহরণস্বরূপ।”
নেভিগেশনের দিক থেকে, মিলারের দল জন লিওনার্ডের নেতৃত্বে এমআইটি মেরিন রোবোটিক্স গ্রুপ দ্বারা সাবমারসিবল-এউভি ক্রু অ্যালগরিদম তৈরির কাজ শুরু করে। তাদের নেভিগেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, লিওনার্ডের গোষ্ঠী সর্বোত্তম পরিস্থিতিতে সিমুলেশনগুলি চালায় এবং ডুবুরি এবং AUV উভয়ের জন্য প্রক্সি হিসাবে মানব কায়াক ব্যবহার করে শান্ত জলে মাঠ পরীক্ষা পরিচালনা করে। মিলারের দল তারপর এই অ্যালগরিদমগুলিকে একটি মিশন-প্রাসঙ্গিক AUV-তে একত্রিত করে এবং তাদের আরও বাস্তবসম্মত সমুদ্রের পরিস্থিতিতে পরীক্ষা করা শুরু করে, প্রথমে ডুবুরি সারোগেট হিসাবে কাজ করে একটি সাপোর্ট বোট দিয়ে এবং তারপরে প্রকৃত ডুবুরিদের সাথে।
“আমরা খুব দ্রুত শিখেছি যে সমুদ্রের স্রোতকে ফ্যাক্টর করার সময় আপনার ডুবোচরে অতিরিক্ত সেন্সিং ক্ষমতার প্রয়োজন,” মিলার ব্যাখ্যা করেন। “এমআইটি দ্বারা প্রদর্শিত অ্যালগরিদমগুলির সাহায্যে, যানবাহনকে শুধুমাত্র দূরত্ব বা পরিসর গণনা করার জন্য নিয়মিত বিরতিতে ডাইভ করার প্রয়োজন ছিল যা সময়ের সাথে সাথে যানবাহনের অবস্থান এবং ডুবুরিদের অনুমান করার অপ্টিমাইজেশান সমস্যার সমাধান করতে পারে৷ কিন্তু বাস্তব মহাসাগরীয় বাহিনী চারপাশে সবকিছুকে ঠেলে দিয়ে, এই অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটি দ্রুত বিস্ফোরিত হয়।”
উপলব্ধির দিক থেকে, মিলারের দল একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শ্রেণিবদ্ধকারী তৈরি করেছে যা অপটিক্যাল এবং সোনার ডেটা মিড-মিশন উভয় প্রক্রিয়া করতে পারে এবং অনিশ্চয়তার সাথে শ্রেণীবদ্ধ প্রতিটি বস্তুর জন্য মানব ইনপুট চাইতে পারে।
“ধারণাটি হল যে শ্রেণিবিন্যাসকারী কিছু তথ্য পাঠাবে – বলুন, ছবির চারপাশে একটি বাউন্ডিং বাক্স – ডুবুরিদের কাছে এবং নির্দেশ করে, “আমি মনে করি এটি একটি টায়ার, কিন্তু আমি নিশ্চিত নই। আপনি কি মনে করেন?” তারপর, ডুবুরিরা প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে, “হ্যাঁ, আপনি এটি ঠিক পেয়েছেন, বা না, আপনার শ্রেণীবিভাগ উন্নত করতে এই ছবিটি দেখুন,” মিলার বলেছেন।
এই ফিডব্যাক লুপের জন্য ডুবুরি-AUV যোগাযোগ সমর্থন করার জন্য একটি পানির নিচে অ্যাকোস্টিক মডেম প্রয়োজন। অত্যাধুনিক আন্ডারওয়াটার অ্যাকোস্টিক কমিউনিকেশন ডেটা রেটগুলির জন্য AUV থেকে ডুবুরির কাছে একটি অসংকুচিত চিত্র পাঠাতে কয়েক মিনিটের প্রয়োজন হবে। সুতরাং, দলটি তদন্ত করছে এমন একটি দিক হল কীভাবে কম ব্যান্ডউইথ এবং পানির নিচে যোগাযোগের উচ্চ বিলম্বের সীমাবদ্ধতার মধ্যে কাজ করার সময় এবং তারা যে বাণিজ্যিক অফ-দ্য-শেল্ফ (COTS) হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে তার ছোট আকার, ওজন এবং শক্তির মধ্যে কাজ করার জন্য তথ্যকে ন্যূনতম পরিমাণে কীভাবে সংকুচিত করা যায়। তাদের প্রোটোটাইপ সিস্টেমের জন্য, দলটি প্রাথমিকভাবে COTS সেন্সর সংগ্রহ করেছে এবং একটি সেন্সর পেলোড তৈরি করেছে যা প্রযুক্তি পরিবর্তনের সুবিধার লক্ষ্যে মার্কিন নৌবাহিনী দ্বারা নিয়মিতভাবে নিযুক্ত একটি AUV-তে সহজেই ফিট হবে। সোনার এবং অপটিক্যাল সেন্সর ছাড়াও, পেলোডে ডুবুরির নাগালের মধ্যে একটি অ্যাকোস্টিক মডেম এবং বেশ কয়েকটি ডেটা প্রসেসিং এবং কম্পিউটিং বোর্ড রয়েছে।
মিলারের দল নিউ ইংল্যান্ড উপকূলের চারপাশে সেন্সর-সজ্জিত AUV পরীক্ষা করেছে—সহ পোর্টসমাউথ, নিউ হ্যাম্পশায়ারের কাছে খোলা সমুদ্রে, ইউনিভার্সিটি অফ নিউ হ্যাম্পশায়ার (UNH) উপকূলীয় গবেষণা জাহাজ উপসাগর চ্যালেঞ্জার সারোগেট ডাইভার হিসেবে, এবং বোস্টন এলাকায় প্যারিলেস-চ্যার্কি-এর সাথে বোস্টন এলাকায়।
“UNH বোটগুলি সুসজ্জিত এবং বাস্তবসম্মত সমুদ্রের পরিস্থিতি অ্যাক্সেস করতে পারে। কিন্তু একটি বড় নৌকা নিয়ে ডুবুরি হওয়ার ভান করা কঠিন। স্কিফ্টের সাহায্যে, আমরা আরও ধীরে ধীরে চলতে পারি এবং কীভাবে একজন ডুবুরি এবং AUV একসাথে নেভিগেট করবে তার সাথে আপেক্ষিক গতি মেলাতে পারি।”
গত গ্রীষ্মে, দলটি মিশিগান ইউনিভার্সিটির গ্রেট লেক রিসার্চ সেন্টারে মানব ডুবুরিদের সাথে সরঞ্জাম পরীক্ষা শুরু করে। যদিও ডুবুরিদের কাছে AUV-কে তথ্য সরবরাহ করার জন্য একটি ইন্টারফেসের অভাব ছিল, প্রতিটি সাঁতারের দল ক্রুর প্রোটোটাইপের আকারে একটি ট্যাবলেট ধরেছিল, ডাকনাম “গিভ টিউব”। টিউবটি একটি চাপ এবং গভীরতা সেন্সর, একটি জড়তা পরিমাপ ইউনিট (আপেক্ষিক গতি ট্র্যাক করতে) এবং একটি রেঞ্জিং মডেম দিয়ে সজ্জিত ছিল – অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধানের জন্য নেভিগেশন অ্যালগরিদমের প্রয়োজনীয় সমস্ত উপাদান।
“পরীক্ষার সময় একটি চ্যালেঞ্জ ছিল ডুবুরি এবং গাড়ির চলাচলের সমন্বয় সাধন করা, কারণ তারা এখনও সহযোগিতা করে না,” মিলার বলেছেন। “ডাইভাররা একবার পানির নিচে চলে গেলে, পৃষ্ঠের সাথে দলের সাথে কোন যোগাযোগ থাকে না। তাই, ডুবুরি এবং যানবাহন যাতে সংঘর্ষে না পড়ে সেজন্য আপনাকে পরিকল্পনা করতে হবে।”
দলটি উপলব্ধি সমস্যা নিয়েও কাজ করেছে। বছরের সেই সময়ে গ্রেট লেকের পানির স্বচ্ছতা একটি অপটিক্যাল সেন্সর দিয়ে পানির নিচের ইমেজ করার অনুমতি দেয়। ক্যারোলিন কিনান, ল্যাবের অ্যাডভান্সড সাবসি সিস্টেমস অ্যান্ড টেকনোলজি গ্রুপ এবং এমআইটি-তে লিওনার্ডের গবেষণা গ্রুপে যৌথভাবে কাজ করা লিঙ্কন স্কলারের পিএইচডি ছাত্রী, অপটিক্যাল সেন্সর থেকে সোনার সেন্সরে জ্ঞান স্থানান্তরের বিষয়ে তার কাজ এগিয়ে নেওয়ার সুযোগটি ব্যবহার করেছেন। তিনি পরীক্ষা করেন যে অপটিক্যাল ক্লাসিফায়াররা সোনার ক্লাসিফায়ারকে এমন বস্তু সনাক্ত করতে প্রশিক্ষণ দিতে পারে যার জন্য কোন সোনার ডেটা নেই। অনুপ্রেরণা হ’ল সোনার ডেটা ট্যাগিং এবং সোনার ক্লাসিফায়ার প্রশিক্ষণের সাথে সম্পর্কিত মানব অপারেটরের বোঝা কমানো।
অভ্যন্তরীণভাবে অর্থায়িত গবেষণা কার্যক্রম সম্পন্ন হওয়ার সাথে সাথে, মিলারের দল এখন সামরিক বা বাণিজ্যিক অংশীদারদের কাছে প্রযুক্তিকে পরিমার্জিত এবং স্থানান্তর করার জন্য বহিরাগত স্পনসরশিপ চাইছে।
“আধুনিক বিশ্ব পানির নিচের টেলিযোগাযোগ এবং বিদ্যুতের তারের উপর কাজ করে, যা বিঘ্নকারী কারণগুলির দ্বারা আক্রমণের সম্মুখীন হয়। আরও বেশি দেশ স্বায়ত্তশাসিত সামুদ্রিক ব্যবস্থার সক্ষমতা বিকাশ ও প্রচার করার সাথে সাথে পানির নিচের ক্ষেত্রটি আরও বেশি প্রতিযোগিতামূলক হয়ে উঠছে। বৈশ্বিক অর্থনৈতিক নিরাপত্তা বজায় রাখার জন্য এবং পানির নিচের ক্ষেত্রে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের কৌশলগত সুবিধার জন্য মানবিক সক্ষমতা এবং সক্ষমতা বৃদ্ধির প্রয়োজন হবে।
