मधुमक्खियों ने वैज्ञानिकों को छोटे ड्रोन बनाने में मदद की जो जीपीएस के बिना नेविगेट करते हैं और अपने घर का रास्ता ढूंढते हैं

अधिकांश ड्रोन अपना रास्ता खोजने के लिए जीपीएस और शक्तिशाली कंप्यूटरों पर निर्भर होते हैं। यह उन्हें भारी, महंगा और बिजली की भूख वाला बनाता है, जो मूल रूप से किसी भी छोटी चीज़ के लिए व्यावहारिक नहीं है। लेकिन मधुमक्खियाँ? वे चावल के दाने से भी छोटे दिमाग के साथ पूरी तरह से नेविगेट करते हैं। अब, डेल्फ़्ट यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्नोलॉजी के वैज्ञानिकों ने उनके रहस्य का पता लगा लिया है और ऐसे ड्रोन बनाए हैं जो यही काम करते हैं। बी-नेव नामक प्रणाली, छोटे ड्रोनों को सैकड़ों मीटर दूर जाने देती है और फिर भी लगभग बिना किसी कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग किए अपना घर ढूंढ लेती है। यह सब एक साधारण प्रश्न से शुरू हुआ: यदि मधुमक्खियाँ इसे लगभग शून्य के साथ कर सकती हैं, तो हमारे रोबोट क्यों नहीं कर सकते? उत्तर हमेशा प्रकृति में छिपा हुआ निकला, बस किसी के पर्याप्त रूप से देखने की प्रतीक्षा कर रहा था।

भौंरे अपने घर का रास्ता कैसे तय करते हैं: बी-नेव के पीछे की प्रेरणा

यहाँ क्या होता है जब एक मधुमक्खी पहली बार अपना छत्ता छोड़ती है। यह सिर्फ फूल ढूंढने के लिए उड़ान नहीं भरता और उड़ जाता है। इसके बजाय, यह घर के ठीक पास एक छोटी सी सीखने की उड़ान भरता है, स्थलों और अपने पड़ोस के लेआउट को याद करता है। उन शुरुआती स्काउट उड़ानों के बाद, मधुमक्खी घुमावदार, घुमावदार रास्तों के साथ आगे तक उड़ सकती है और फिर भी लगभग सीधे घर लौट सकती है। यह पहली बार अपने घर से बाहर कदम रखने, कुछ सड़कों पर चलने, यह याद रखने जैसा है कि वे कैसी दिखती हैं, और फिर शहर में कहीं से भी वापस जाने में सक्षम होने जैसा है।वैज्ञानिक वर्षों से इसकी मूल बातें समझ चुके हैं। मधुमक्खियाँ ओडोमेट्री नामक किसी चीज़ का उपयोग करती हैं; वे इस बात पर नज़र रखते हैं कि वे कितनी दूर और किस दिशा में गए हैं, जैसे चलते समय कदम गिनना। लेकिन समय के साथ ओडोमेट्री गड़बड़ हो जाती है। छोटी-छोटी माप त्रुटियाँ जुड़ जाती हैं। इसलिए मधुमक्खियाँ यह भी याद रखती हैं कि महत्वपूर्ण स्थानों, विशेषकर घर के आस-पास उनका वातावरण कैसा दिखता है। वे इन दो तरीकों को जोड़ते हैं: अनुमानित दूरी और दिशा अनुमान और दृश्य स्मृति। और यह शानदार ढंग से काम करता है.चुनौती यह पता लगाने की थी कि मधुमक्खियाँ दृश्य रूप से क्या और कैसे सीखती हैं। वह अंतर ही था जिसे भरने की आवश्यकता थी। डेल्फ़्ट विश्वविद्यालय में गुइडो डी क्रून के नेतृत्व में शोधकर्ता यह जानना चाहते थे कि क्या अपूर्ण दूरी और दिशा का अनुमान अभी भी एक मशीन को घर आने के लिए सीखने के लिए पर्याप्त हो सकता है। क्या एक छोटा तंत्रिका नेटवर्क विस्तृत मानचित्रों की आवश्यकता के बिना केवल दृश्य यादें संग्रहीत कर सकता है? बी-नेव के पीछे यही मूल विचार बन गया।

मधुमक्खियों की तरह सोचने वाले ड्रोन का निर्माण: बी-नेव प्रणाली की व्याख्या

अनुसंधान दल में डेल्फ़्ट विश्वविद्यालय के रोबोटिस्ट और जर्मनी में वैगनिंगेन विश्वविद्यालय और ओल्डेनबर्ग के कार्ल वॉन ओस्सिएट्ज़की विश्वविद्यालय के जीवविज्ञानी शामिल थे। साथ में, उन्होंने कुछ ऐसा बनाया जो मधुमक्खियों के कार्यों की नकल करता है, उसी क्रम में मधुमक्खियाँ ऐसा करती हैं।सबसे पहले, ड्रोन अपने शुरुआती बिंदु के पास एक छोटी सीखने की उड़ान भरता है। जब यह उड़ता है, तो यह अपने आस-पास की हर चीज़ की 360-डिग्री छवियों को कैप्चर करने के लिए एक छोटे सर्वदिशात्मक कैमरे का उपयोग करता है। इन छवियों को बहुत अधिक विवरण में संग्रहित नहीं किया गया है। वे एक कॉम्पैक्ट न्यूरल नेटवर्क द्वारा संसाधित होते हैं, मूल रूप से एक स्ट्रिप्ड-डाउन एआई मस्तिष्क जो सीखता है कि घर विभिन्न कोणों और दूरियों से कैसा दिखता है।एक बार जब ड्रोन अपनी सीखने की उड़ान पूरी कर लेता है और अपनी दृश्य यादें एकत्र कर लेता है, तो वह अन्वेषण के लिए तैयार हो जाता है। ड्रोन अपनी गति को ट्रैक करने के लिए ओडोमेट्री का उपयोग करके, जो भी रास्ता उपलब्ध है, घर से दूर तक उड़ता है। लेकिन मधुमक्खी की तरह, ड्रोन केवल ओडोमेट्री पर निर्भर नहीं होता है। जैसे-जैसे यह परिचित क्षेत्र के करीब आता है, यह अपनी यात्रा के दौरान हुई त्रुटियों को ठीक करने के लिए अपनी सीखी हुई दृश्य स्मृतियों का उपयोग करना शुरू कर देता है। विज़ुअल नेटवर्क कहता है “अरे, मैं इस जगह को पहचानता हूं” और ड्रोन को वापस घर ले जाने का मार्गदर्शन करता है।के अनुसार नेचर पेपर मई 2026 में प्रकाशित हुआसिस्टम उल्लेखनीय रूप से अच्छी तरह से काम करता है। 30 से 110 मीटर के बीच 100 प्रतिशत उड़ानों में ड्रोन घर के 0.5 मीटर के भीतर लौट आया। यहां तक ​​कि 200 से 600 मीटर के बीच लंबी उड़ानों में भी यह 70 प्रतिशत मामलों में सफल रहा। इतनी हल्की और सरल चीज़ के लिए ये ठोस संख्याएँ हैं।

मेमोरी ट्रिक जो सब कुछ काम करती है: 42 किलोबाइट पर्याप्त क्यों है

यहां वह हिस्सा है जो लोगों के होश उड़ा देता है: इस प्रणाली के लिए आवश्यक संपूर्ण तंत्रिका मेमोरी केवल 42 किलोबाइट है। यह कोई टाइपिंग त्रुटि नहीं है. यह लगभग 1990 के दशक के एक छोटे ईमेल अनुलग्नक के आकार का है। नियंत्रित वातावरण में छोटी उड़ानों के लिए, मेमोरी की आवश्यकता घटकर केवल 3 किलोबाइट रह जाती है।अधिकांश स्वायत्त ड्रोन सिस्टम बड़े पैमाने पर कंप्यूटर और निरंतर मैपिंग सिस्टम का उपयोग करते हैं। उन्हें शक्तिशाली प्रोसेसर, विशाल मेमोरी स्टोरेज और ढेर सारी शक्ति की आवश्यकता होती है। Bee-Nav उसी के एक छोटे से अंश के साथ वही काम करता है। दर्शन सरल है: जिस चीज़ की आपको आवश्यकता नहीं है उसे संग्रहित न करें। केवल वही संग्रहीत करें जो नेविगेशन के लिए महत्वपूर्ण हो.जब आप वास्तव में छोटे, हल्के वजन वाले ड्रोन बनाने का प्रयास कर रहे हों तो यह अंतर ही सब कुछ है। संपूर्ण दृष्टिकोण मानता है कि आप कम हार्डवेयर और बेहतर सोच के साथ नेविगेशन को हल कर सकते हैं। यह उस प्रकार की अंतर्दृष्टि है जो केवल जीव विज्ञान का सावधानीपूर्वक अध्ययन करने से आती है। मधुमक्खियों ने विशेष रूप से नेविगेट करने के लिए दिमाग विकसित नहीं किया; उन्होंने बहुत सारे कार्यों के लिए दिमाग विकसित किया। लेकिन किसी तरह वे इस विशेष कार्य में अविश्वसनीय रूप से कुशल हैं।

वास्तविक दुनिया में उपयोग: जहां ये ड्रोन वास्तव में काम करते हैं

सबसे स्पष्ट अनुप्रयोग ग्रीनहाउस और कृषि निगरानी है। हल्के वजन वाले ड्रोन टमाटर की फसलों का निरीक्षण कर सकते हैं, बीमारियों या कीटों का जल्दी पता लगा सकते हैं और किसानों को बर्बादी कम करते हुए पैदावार बढ़ाने में मदद कर सकते हैं। ये ड्रोन आस-पास काम करने वाले लोगों के लिए सुरक्षित होने चाहिए। आप श्रमिकों के आसपास भारी मशीनें नहीं घुमा सकते। Bee-Nav इसे संभव बनाता है।आपदा क्षेत्र एक अन्य क्षेत्र है जहां जीपीएस विफल रहता है। भूकंप या बाढ़ के बाद काम करने वाली खोज और बचाव टीमें लोगों को भेजने से पहले क्षेत्रों का पता लगाने के लिए इन ड्रोन का उपयोग कर सकती हैं। गोदाम निरीक्षण, भवन सर्वेक्षण और यहां तक ​​कि गुफाओं की खोज जहां जीपीएस सिग्नल नहीं पहुंचते हैं, इन सभी को वास्तव में स्वायत्त, हल्के ड्रोन के साथ व्यावहारिक बनाया गया है।स्केलेबिलिटी भी दिलचस्प है. शोधकर्ताओं का कहना है कि आप आज बी-नेव को 30 से 50 ग्राम के ड्रोन पर आसानी से लगा सकते हैं। अंततः, वे वास्तविक मधुमक्खी के आकार के ड्रोन तक पहुंचना चाहते हैं, हालांकि इसके लिए छोटी बैटरी जैसी अन्य समस्याओं को हल करने की आवश्यकता होगी। लेकिन खुफिया हिस्सा? वह जाने के लिए तैयार है.

यह रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों के भविष्य के लिए क्यों मायने रखता है

यह शोध कुछ महत्वपूर्ण साबित करता है: स्वायत्त नेविगेशन प्राप्त करने के लिए आपको बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल शक्ति और विस्तृत मानचित्रों की आवश्यकता नहीं है। आपको चतुर एल्गोरिदम और प्रकृति से प्रेरणा की आवश्यकता है। यह एक सबक है जिसे रोबोटिक्स क्षेत्र बार-बार सीख रहा है: सबसे अच्छा समाधान कभी-कभी यह देखने से आता है कि प्रकृति ने पहले ही क्या पता लगा लिया है।ऐसी दुनिया के लिए जो छोटे, सस्ते, सुरक्षित स्वायत्त रोबोट चाहती है, Bee-Nav एक कदम आगे है। यह दर्शाता है कि छोटे ड्रोन महंगे या खतरनाक हुए बिना वास्तव में स्मार्ट हो सकते हैं। वे अन्वेषण कर सकते हैं, सीख सकते हैं और घर लौट सकते हैं। यह उन सभी चीज़ों की नींव है जिन्हें इंजीनियर शीर्ष पर बनाना चाहते हैं। यह पता चला है कि मनुष्य द्वारा कंप्यूटर का आविष्कार करने से लाखों साल पहले मधुमक्खी उन्नत रोबोटिक्स कर रही थी।