3 मिनट पढ़ेंनई दिल्लीफ़रवरी 14, 2026 03:02 अपराह्न IST
मानव मस्तिष्क से प्रेरित एक नई चिप रोबोटों को वास्तविक समय में देखने और प्रतिक्रिया देने में मदद कर रही है। चीन के बेइहांग विश्वविद्यालय और बीजिंग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, चिप मानव आंख की तुलना में चार गुना तेजी से वस्तु की गति का पता लगा सकती है।
यह सफलता, जो न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग पर आधारित है, ने पार्श्व जीनिकुलेट न्यूक्लियस (एलजीएन) नामक एक कम-ज्ञात मस्तिष्क संरचना से प्रेरणा ली।
रेटिना और विजुअल कॉर्टेक्स के बीच स्थित, एलजीएन एक रिले और फिल्टर दोनों के रूप में कार्य करता है, जिससे मानव दृश्य प्रणाली तेजी से चलने वाली या तेजी से बदलती वस्तुओं पर प्रसंस्करण शक्ति पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है।
एक पारंपरिक रोबोटिक दृष्टि प्रणाली स्थिर फ़्रेमों को कैप्चर करने और एक फ़्रेम से दूसरे फ़्रेम में चमक परिवर्तन का उपयोग करके गति को ट्रैक करने के लिए कैमरों का उपयोग करती है। यह विधि विश्वसनीय है, लेकिन यह काफी धीमी है क्योंकि एक फ्रेम को संसाधित करने में अक्सर आधे सेकंड से अधिक समय लगता है।
उच्च गति पर स्व-चालित वाहनों जैसे अनुप्रयोगों में, यह देरी काफी महत्वपूर्ण है, क्योंकि एक सेकंड का एक अंश वाहन के दुर्घटनाग्रस्त होने का कारण बन सकता है।
इस समस्या को ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं का कहना है कि उन्होंने एक कस्टम न्यूरोमॉर्फिक मॉड्यूल विकसित किया है जो समय के साथ प्रकाश में होने वाले परिवर्तनों का पता लगाता है। यह दृष्टिकोण रोबोटिक दृष्टि को वास्तविक समय में गति को संभालने और उन क्षेत्रों में प्रसंस्करण शक्ति पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जहां गति हो रही है।
परीक्षण चरण में, शोधकर्ताओं ने ड्राइविंग का अनुकरण करने के लिए चिप का उपयोग किया और कार्यों को पूरा करने के लिए रोबोटिक हथियारों का उपयोग किया। परिणाम यह हुआ कि प्रसंस्करण विलंब में लगभग 75% की कमी आ गई। इसने जटिल कार्यों को पूरा करते हुए गति-ट्रैकिंग सटीकता को भी दोगुना कर दिया।
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पहले इस्तेमाल किए गए तरीकों की तुलना में, नई चिप चार गुना तेजी से गति का पता लगाने में सक्षम थी।
“यह अध्ययन सेमीकंडक्टर चिप पर मस्तिष्क के दृश्य प्रसंस्करण सिद्धांतों को लागू करके वीडियो विश्लेषण की गति को मानव स्तर से परे बढ़ाता है। इसे न केवल स्वायत्त वाहनों में टकराव से बचने और ड्रोन में वास्तविक समय वस्तु ट्रैकिंग के लिए लागू किया जा सकता है, बल्कि उन क्षेत्रों में भी लागू किया जा सकता है जहां रोबोट मानव इशारों को पढ़ते हैं और तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं,” अनुसंधान टीम का कहना है।
चिप अभी भी अंतिम छवि की व्याख्या के लिए ऑप्टिकल-फ्लो एल्गोरिदम पर निर्भर करती है, और अक्सर दृश्यमान भारी वातावरण में संघर्ष करती है जहां एक साथ कई गतियां होती हैं।
हालाँकि, यह घरेलू सेटिंग्स में उपयोगी हो सकता है, जहाँ रोबोट को इशारों और चेहरे के भाव जैसे छोटे बदलावों का पता लगाने की आवश्यकता होती है। इससे मानव-रोबोट संपर्क को और अधिक स्वाभाविक महसूस कराया जा सकता है।
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