क्या आपने कभी सोचा है कि सेल्फ-ड्राइविंग कारों में एआई ड्राइविंग का कौन सा तंत्र (Mechanism) उपयोग किया जाता है और यह तकनीक कैसे काम करती है? हम सभी जानते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लगभग हर उद्योग में विकसित और परिवर्तित होता रहता है और परिवहन उद्योग भी ऐसा ही करता है। आज वाहनों में, विशेषकर कारों में एआई-संचालित सुविधाओं का होना एक क्रांति है और यह सुविधा अनिवार्य और आवश्यक होने की ओर बढ़ रही है।
कई कार कंपनियों ने ड्राइविंग सहायता से लेकर तकनीकी मूल्यांकन तक कुछ बुनियादी और कुछ उन्नत सुविधाओं के साथ अपने नवीनतम कार मॉडलों में एआई तकनीक पेश करना शुरू कर दिया है।
यहां हम चर्चा करने जा रहे हैं कि एआई कार चलाने में कैसे मदद कर सकता है और सड़क को सभी के लिए सुरक्षित रख सकता है और सेल्फ-ड्राइविंग कार में एआई का कौन सा तंत्र काम करता है? साथ ही कुछ नकारात्मक और सकारात्मक पहलू भी। सब कुछ विस्तार से.
ऑटोनॉमस कार कैसे काम करती है? सेल्फ-ड्राइविंग कारों में AI कैसे काम करता है?
जैसा कि हम सभी जानते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तकनीक अनुसंधान, विश्लेषण से लेकर सेल्फ-ड्राइविंग कारों तक सिस्टम को स्वायत्त करने के लिए हर क्षेत्र में कब्जा कर रही है।
पीछे तंत्र (How AI Mechanism Works in Driver less cars?)
कार को ऑटोनॉमस में एकीकृत करने के लिए कई सेंसर और एप्लिकेशन को आपस में जोड़ने और साथ काम करने के लिए शामिल किया गया है। यह एक केंद्रीकृत इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रण इकाई है जो बाधाओं का आकलन करके स्वचालित करने और आवश्यक कार्रवाई को संसाधित करने के लिए मशीन लर्निंग को तैनात करने का काम करती है। यह एक जटिल तंत्र प्रतीत होता है, लेकिन चिंता न करें हम इसे सरल भाषा में साझा करने जा रहे हैं ताकि आप समझ सकें कि सेल्फ-ड्राइविंग कारें एआई का उपयोग कैसे करती हैं।
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ऐसे कुछ एप्लिकेशन और सिस्टम हैं जो सुरक्षित ड्राइविंग को निष्पादित करने के लिए काम करते हैं जिनमें शामिल हैं:
- कैमरा
- सेंसर
- रडार
- लिडार
सेल्फ-ड्राइविंग AI कारें कैसे काम करती हैं?
पर्यवेक्षण एल्गोरिदम कई कैमरों (बाहरी और आंतरिक) पर काम करता है। कार में कई कैमरे लगे हुए हैं जो सामने, पीछे, किनारे और नीचे से वस्तुओं की तस्वीरें खींचते हैं। छवियों के आधार पर यह जोखिम कारक की पहचान करने और उसके अनुसार काम करने के लिए सेंसर को जानकारी भेजता है।
यदि किसी कार को सेल्फ-ड्राइविंग मोड पर सेट किया गया है तो उसके सेंसर वस्तुओं से दूरी को पहचानते हैं और उचित दूरी बनाने के लिए गति को नियंत्रित करते हैं। इसका अप्रशिक्षित एल्गोरिदम डेटा सेट के आधार पर पैटर्न की पहचान करता है और स्थिति के अनुसार व्यवहार करता है
मशीन लर्निंग और सेल्फ-ड्राइविंग की यह पूरी प्रणाली किसी वस्तु की पहचान से लेकर कार्रवाई निष्पादन तक 5 तंत्रों पर काम करती है, ये हैं:
- वस्तु का पता लगाना
यह सेल्फ-ड्राइविंग एल्गोरिदम का पहला और बहुत महत्वपूर्ण कदम है। यह कैमरे, रडार और सेंसर के आधार पर काम करता है। ये तीनों आपस में जुड़े रहते हैं और वस्तु, उसकी दूरी, आकार और गतिशीलता का पता लगाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। यह किसी वस्तु की छवि का नमूना लेने की अनुमति देता है और काम करने के लिए अगले एल्गोरिदम को भेजता है।
- वस्तु पहचान
एक बार दूरी, आकार, पैटर्न और गतिशीलता के आधार पर छवि का नमूनाकरण हो जाता है, अब पहचान एल्गोरिदम काम करना शुरू कर देता है। यह पैटर्न निकालता है और अपने डेटा सेट से नमूना छवि से मेल खाता है। यह चरण इतनी जल्दी ख़त्म हो जाता है और छवि को पहचान कर उसके बारे में जानकारी दे देता है।
- वस्तु वर्गीकरण
एक बार जब छवि की पहचान हो जाती है, तो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम वर्गीकृत पैटर्न के आधार पर भविष्यवाणियां देना शुरू कर देता है। यह ADAS पर काम करता है जो रेखाओं (चाहे सीधी हो या गोलाकार) और किनारे के किनारों की पहचान करता है।
सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) का उपयोग आमतौर पर एडीएएस में एक छवि को पहचानने और पहचानने के लिए किया जाता है जिसमें ओरिएंटेड ग्रेडिएंट्स (एचओजी) और प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) के हिस्टोग्राम शामिल होते हैं। इनके अलावा केएनएन (के निकटतम पड़ोसी) और बीडीआर (बेयस निर्णय नियम) कार्रवाई की भविष्यवाणी के लिए मान्यता प्राप्त छवि को वर्गीकृत करने के लिए काम करते हैं।
- वस्तु निर्णय और भविष्यवाणी
यह चरण DMA (डिसीजन मैट्रिक्स एल्गोरिथम) पर काम करता है। एक बार जब छवि कैप्चर हो जाती है और पहचानी जाती है और विभिन्न पैटर्न और मापदंडों के आधार पर विश्लेषण किया जाता है। डेटा सेट और मूल्यों के आधार पर संबंध पर्यावरण से बदल जाता है। वस्तु की गति या गतिशीलता के अनुसार भविष्यवाणी की जाती है।
- कार्रवाई और निष्पादन
एक बार जब भविष्यवाणी एक स्वतंत्र एल्गोरिथम मॉडल द्वारा की जाती है, तो कार्रवाई का समय आ जाता है। GDM (ग्रेडिएंट बूस्टिंग) और AdaBoosting एल्गोरिदम ब्रेक लगाने या गति को धीमा करने जैसी क्रियाओं को निष्पादित करते हैं। इन दोनों एल्गोरिदम को त्रुटि की कम संभावना के साथ कार्रवाई करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।
FAQs अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
यदि खींची गई छवियाँ स्पष्ट नहीं हैं तो क्या होगा?
इस प्रकार की स्थिति को संभालने वाले एल्गोरिदम के-मीन्स और एमएनएन (मल्टी-टास्क न्यूरल नेटवर्क) हैं। इन एल्गोरिदम को छवि धुंधली, अधूरी या पहचानने योग्य न होने पर उसकी पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। ऐसा खींची गई छवि के कम रिज़ॉल्यूशन, कैमरे के स्पष्ट न होने या किसी अन्य कारण से हो सकता है।
इस स्थिति में ये दोनों एल्गोरिदम त्रुटि को कम करने के लिए काम करना शुरू कर देते हैं। यह धुंधली या अधूरी छवि के आधार पर छवियों का समान पैटर्न ढूंढता है और उन्हें उससे मिलाता है। प्रशिक्षित डेटा सेट के आधार पर सही मिलान प्राप्त करने के बाद। ये सेल्फ-ड्राइविंग कारों के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को निर्णय लेने और उसके अनुसार कार्रवाई करने में मदद करते हैं।
AI ड्राइविंग को कैसे बेहतर बना सकता है?
हालाँकि AI द्वारा संचालित सेल्फ-ड्राइविंग कारें अभी शुरुआती चरण में हैं लेकिन ऑटोमोटिव उद्योग में त्वरित क्रांति ला रही हैं। यह आस-पास की वस्तुओं का आकलन करने और वाहन को नियंत्रित करने के लिए नेविगेट करने में मदद करता है। ब्रेक लगाकर या गति कम करके अन्य वाहनों से दूरी बनाए रखता है। इससे सड़कों को सुरक्षित रखने में मदद मिलती है क्योंकि कई बार कार चालक इतनी कठोरता से कार चलाते हैं। वे अनावश्यक रूप से इसे तेजी से बढ़ा देते हैं, भले ही एकदम आगे की ओर भीड़ हो और फिर ब्रेक को अगली वस्तुओं के बहुत करीब लगा देते हैं।
कई बार अंतिम समय पर नियंत्रण न कर पाने से दुर्घटना हो जाती है। यहां सेल्फ-ड्राइविंग कारें सुरक्षित ड्राइवरों की भूमिका निभाती हैं क्योंकि यह अन्य वाहनों से दूरी बनाए रखती हैं।
क्या सेल्फ-ड्राइविंग कारें 100% सुरक्षित हैं?
सेल्फ-ड्राइविंग कारें सेंसर, कैमरे और रडार द्वारा कैप्चर की गई प्रतिक्रियाओं को प्राप्त करके अपने एल्गोरिदम के आधार पर काम करती हैं। यदि किसी एप्लिकेशन या सॉफ़्टवेयर में खराबी आती है, तो वाहन नियंत्रण से बाहर हो जाएगा। लेकिन यह 99.999816% अधिक सुरक्षित हो सकता है।
