মৌমাছিরা বিজ্ঞানীদের ছোট ছোট ড্রোন তৈরি করতে সাহায্য করেছে যা GPS ছাড়াই নেভিগেট করে এবং তাদের বাড়ির পথ খুঁজে পায়

বেশিরভাগ ড্রোন তাদের পথ খুঁজে পেতে জিপিএস এবং শক্তিশালী কম্পিউটারের উপর নির্ভর করে। এটি তাদের ভারী, ব্যয়বহুল এবং শক্তি-ক্ষুধার্ত করে তোলে, মূলত ছোট কিছুর জন্য অবাস্তব। কিন্তু মৌমাছিরা? তারা ধানের শীষের চেয়ে ছোট মস্তিষ্ক নিয়ে পুরোপুরি নেভিগেট করে। এখন, ডেলফ্ট ইউনিভার্সিটি অফ টেকনোলজির বিজ্ঞানীরা তাদের গোপনীয়তা আবিষ্কার করেছেন এবং ড্রোন তৈরি করেছেন যা একই কাজ করে। Bee-Nav নামক সিস্টেমটি ছোট ড্রোনকে শত শত মিটার দূরে ভ্রমণ করতে দেয় এবং এখনও প্রায় কোনও কম্পিউটিং শক্তি ছাড়াই তাদের বাড়ির পথ খুঁজে পায়। এটি একটি সহজ প্রশ্ন দিয়ে শুরু হয়েছিল: মৌমাছিরা যদি কিছুই না করে এটি করতে পারে তবে আমাদের রোবটগুলি কেন পারবে না? উত্তরটি প্রকৃতির মধ্যে লুকিয়ে রাখা হয়েছে, শুধু অপেক্ষা করছি কেউ ঘনিষ্ঠভাবে দেখার জন্য।

বাম্বলবিরা কীভাবে তাদের বাড়ির পথে নেভিগেট করে: Bee-Nav এর পিছনে অনুপ্রেরণা

মৌমাছি যখন মৌচাক ছেড়ে চলে যায় তখন এমন হয়। এটি কেবল ফুলের সন্ধানে উড়ে যায় না। পরিবর্তে, বাড়ির কাছাকাছি একটি ছোট শেখার ফ্লাইট নিন, ল্যান্ডমার্ক এবং আপনার আশেপাশের লেআউট মুখস্থ করুন। এই প্রাথমিক অনুসন্ধানমূলক ফ্লাইটের পরে, মৌমাছি কঠিন এবং ঘূর্ণায়মান পথ ধরে আরও দূরে উড়তে পারে এবং এখনও প্রায় সরাসরি বাড়ি ফিরে যেতে পারে। এটি প্রথমবারের মতো আপনার বাড়ি ছেড়ে যাওয়ার মতো, কয়েকটি রাস্তায় হাঁটা, সেগুলি কেমন দেখাচ্ছে তা মনে রাখা এবং তারপরে শহরের যে কোনও জায়গা থেকে ফিরে আসতে সক্ষম হওয়া।বিজ্ঞানীরা বছরের পর বছর ধরে এর মূল বিষয়গুলি বুঝতে পেরেছেন। মৌমাছিরা ওডোমেট্রি নামক কিছু ব্যবহার করে; তারা ট্র্যাক রাখে তারা কতদূর এবং কোন দিকে এসেছে, হাঁটার সময় ধাপ গণনা করার মতো। কিন্তু ওডোমেট্রি সময়ের সাথে সাথে গোলমাল হয়ে যায়। ছোট পরিমাপ ত্রুটি যোগ করুন. তাই মৌমাছিরাও মুখস্থ করে যে তাদের আশেপাশের গুরুত্বপূর্ণ স্থানগুলির আশেপাশে, বিশেষ করে বাড়ির কাছাকাছি কেমন। তারা এই দুটি পদ্ধতিকে একত্রিত করে: দূরত্ব এবং দিকনির্দেশের মোটামুটি অনুমান প্লাস ভিজ্যুয়াল মেমরি। এবং এটি উজ্জ্বলভাবে কাজ করে।চ্যালেঞ্জটি ছিল ঠিক কী এবং কীভাবে মৌমাছিরা চাক্ষুষভাবে শেখে তা খুঁজে বের করা। সেই শূন্যতাটা আমার পূরণ করার দরকার ছিল। ডেলফ্ট ইউনিভার্সিটির গুইডো ডি ক্রুনের নেতৃত্বে গবেষকরা জানতে চেয়েছিলেন যে দূরত্ব এবং দিকনির্দেশের অপূর্ণ অনুমান এখনও বাড়িতে ফিরে যাওয়ার জন্য একটি মেশিনের জন্য যথেষ্ট হতে পারে কিনা। একটি ক্ষুদ্র নিউরাল নেটওয়ার্ক কি বিস্তারিত মানচিত্রের প্রয়োজন ছাড়াই কেবল চাক্ষুষ স্মৃতি সঞ্চয় করতে পারে? এটি Bee-Nav এর পিছনে কেন্দ্রীয় ধারণা হয়ে ওঠে।

মৌমাছির মতো চিন্তা করে এমন ড্রোন তৈরি করা: মৌমাছি-ন্যাভি সিস্টেম ব্যাখ্যা করা হয়েছে

গবেষণা দলে ডেলফ্ট ইউনিভার্সিটির রোবট এবং জার্মানির ওল্ডেনবার্গের ওয়াগেনিঞ্জেন ইউনিভার্সিটি এবং কার্ল ভন ওসিটস্কি ইউনিভার্সিটির জীববিজ্ঞানী অন্তর্ভুক্ত ছিল। একসাথে, তারা এমন কিছু তৈরি করেছে যা মৌমাছিরা যা করে, একই ক্রমে মৌমাছিরা যা করে তা অনুলিপি করে।প্রথমত, ড্রোনটি তার স্টার্টিং পয়েন্টের কাছে একটি ছোট শেখার উড়ান সঞ্চালন করে। উড্ডয়নের সময়, এটি চারপাশের সমস্ত কিছুর 360-ডিগ্রী ছবি ক্যাপচার করতে একটি ছোট সর্বদিকনির্দেশক ক্যামেরা ব্যবহার করে। এই ইমেজ উচ্চ বিস্তারিত সংরক্ষণ করা হয় না. এগুলি একটি কমপ্যাক্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়, মূলত একটি ছোট কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মস্তিষ্ক যা বিভিন্ন কোণ এবং দূরত্ব থেকে বাড়িটি দেখতে কেমন তা শিখে।একবার ড্রোনটি তার শেখার ফ্লাইট শেষ করে এবং এর চাক্ষুষ স্মৃতি সংগ্রহ করলে, এটি অন্বেষণের জন্য প্রস্তুত। ড্রোনটি তার গতিবিধি ট্র্যাক করতে ওডোমেট্রি ব্যবহার করে যে কোনও উপলব্ধ পথ ধরে বাড়ি থেকে দূরে উড়ে যায়। কিন্তু মৌমাছির মতো, ড্রোন একা ওডোমেট্রির উপর নির্ভর করে না। পরিচিত অঞ্চলের কাছে যাওয়ার সাথে সাথে, সে তার যাত্রার সময় জমে থাকা ভুলগুলি সংশোধন করতে তার শেখা চাক্ষুষ স্মৃতিগুলি ব্যবহার করতে শুরু করে। ভিজ্যুয়াল নেটওয়ার্ক বলছে “আরে, আমি এই জায়গাটিকে চিনতে পেরেছি” এবং ড্রোনটিকে বাড়ি ফেরার নির্দেশনা দেয়৷মে 2026 সালে প্রকাশিত নেচার পেপার অনুসারে, সিস্টেমটি অসাধারণভাবে কাজ করে। 30 থেকে 110 মিটারের মধ্যে 100 শতাংশ ফ্লাইটে ড্রোনটি বাড়ির 0.5 মিটারের মধ্যে ফিরে আসে। এমনকি 200 থেকে 600 মিটারের মধ্যে দীর্ঘ ফ্লাইটে, এটি 70 শতাংশ সময় সফল হয়েছিল। তারা এত হালকা এবং সহজ কিছুর জন্য কঠিন সংখ্যা।

মেমরি কৌশল যা এটি সব কাজ করে: কেন 42 কিলোবাইট যথেষ্ট

এখানে সেই অংশ যা মানুষকে অবাক করে: এই সিস্টেমের জন্য প্রয়োজনীয় সমগ্র স্নায়ু মেমরি মাত্র 42 কিলোবাইট। সেটা ভুল নয়। এটি 1990 এর দশক থেকে একটি ছোট ইমেল সংযুক্তির আকার সম্পর্কে। নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে ছোট ফ্লাইটের জন্য, মেমরির প্রয়োজনীয়তা মাত্র 3 কিলোবাইটে নেমে যায়।বেশিরভাগ স্বায়ত্তশাসিত ড্রোন সিস্টেম বিশাল কম্পিউটার এবং ক্রমাগত ম্যাপিং সিস্টেম ব্যবহার করে। তাদের দরকার শক্তিশালী প্রসেসর, বড় মেমরি স্টোরেজ এবং প্রচুর শক্তি। মৌমাছি-Nav এর একটি ছোট ভগ্নাংশের জন্য একই কাজ করে। দর্শনটি সহজ: আপনার যা প্রয়োজন নেই তা রাখবেন না। নেভিগেশন জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা শুধুমাত্র সংরক্ষণ করুন.আপনি যখন সত্যিই ছোট এবং হালকা ড্রোন তৈরি করার চেষ্টা করছেন তখন এই পার্থক্যটিই সবকিছু। পুরো পদ্ধতিটি অনুমান করে যে আপনি কম হার্ডওয়্যার এবং স্মার্ট চিন্তার সাথে নেভিগেশন সমাধান করতে পারেন। এটি এমন ধরনের অন্তর্দৃষ্টি যা শুধুমাত্র জীববিজ্ঞানের যত্ন সহকারে অধ্যয়ন করার মাধ্যমে আসে। মৌমাছিরা নেভিগেশনের জন্য বিশেষভাবে মস্তিষ্কের বিকাশ করেনি; তারা অনেক কাজের জন্য মস্তিষ্ক তৈরি করেছে। কিন্তু একরকম তারা এই বিশেষ কাজে অবিশ্বাস্যভাবে দক্ষ।

বাস্তব বিশ্বের ব্যবহার: যেখানে এই ড্রোনগুলি সত্যিই কাজ করে

সবচেয়ে সুস্পষ্ট অ্যাপ্লিকেশন হল গ্রিনহাউস এবং কৃষি পর্যবেক্ষণ। লাইটওয়েট ড্রোন টমেটো ফসল পরিদর্শন করতে পারে, রোগ বা কীটপতঙ্গ শনাক্ত করতে পারে এবং কৃষকদের বর্জ্য কমানোর সময় ফলন বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। এই ড্রোনগুলি আশেপাশে কাজ করা লোকদের জন্য নিরাপদ হতে হবে। আপনি কর্মীদের চারপাশে ভারী যন্ত্রপাতি গুঞ্জন থাকতে পারে না. মৌমাছি-Nav এটা সম্ভব করে তোলে।দুর্যোগ অঞ্চল হল আরেকটি এলাকা যেখানে জিপিএস ব্যর্থ হয়। ভূমিকম্প বা বন্যার পরে কাজ করা অনুসন্ধান এবং উদ্ধারকারী দলগুলি লোকেদের পাঠানোর আগে এলাকায় স্কাউট করার জন্য এই ড্রোনগুলি ব্যবহার করতে পারে৷ গুদাম পরিদর্শন, বিল্ডিং সমীক্ষা, এমনকি গুহাগুলি অন্বেষণ করা যেখানে জিপিএস সংকেত পৌঁছায় না, সবই হালকা, স্বায়ত্তশাসিত ড্রোনগুলির সাথে ব্যবহারিক৷মাপযোগ্যতাও আকর্ষণীয়। গবেষকরা বলছেন যে আপনি আজ 30 থেকে 50 গ্রামের ড্রোনটিতে Bee-Nav রাখতে পারেন। অবশেষে, তারা প্রকৃত মৌমাছি-আকারের ড্রোনগুলিতে স্কেল করতে চায়, যদিও এর জন্য ব্যাটারির ক্ষুদ্রকরণের মতো অন্যান্য সমস্যার সমাধান করা প্রয়োজন। কিন্তু গোয়েন্দা অংশ? যে যেতে প্রস্তুত.

রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমের ভবিষ্যতের জন্য কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ

এই গবেষণাটি গুরুত্বপূর্ণ কিছু প্রমাণ করে: স্বায়ত্তশাসিত নেভিগেশন অর্জনের জন্য আপনার বিশাল কম্পিউটিং শক্তি এবং বিস্তারিত মানচিত্রের প্রয়োজন নেই। আপনার স্মার্ট অ্যালগরিদম এবং প্রকৃতি থেকে অনুপ্রেরণা দরকার। এটি এমন একটি পাঠ যা রোবোটিক্স ক্ষেত্র বারবার শিখছে: সেরা সমাধান কখনও কখনও প্রকৃতি ইতিমধ্যে যা খুঁজে বের করেছে তা দেখে আসে।এমন একটি বিশ্বের জন্য যা আরও ছোট, সস্তা এবং নিরাপদ স্বায়ত্তশাসিত রোবট চায়, Bee-Nav হল এক ধাপ এগিয়ে৷ এটি দেখায় যে ছোট ড্রোনগুলি ব্যয়বহুল বা বিপজ্জনক না হয়ে সত্যিই স্মার্ট হতে পারে। তারা অন্বেষণ করতে পারে, শিখতে পারে এবং বাড়ি যেতে পারে। প্রকৌশলীরা উপরে তৈরি করতে চান এমন সবকিছুর ভিত্তি এটি। মনে হচ্ছে, মানুষ কম্পিউটার আবিষ্কারের লক্ষ লক্ষ বছর আগে মধু মৌমাছি উন্নত রোবোটিক্স করছিল।