কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা কক্ষপথে উপগ্রহের দিকনির্দেশনা নিয়ন্ত্রণ: ডাব্লিউজেএমইউ-এর সাফল্য

সম্পাদনা করেছেন: Tetiana Martynovska 17

একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-ভিত্তিক উচ্চতা নিয়ন্ত্রক ওরবিটিং উপগ্রহগুলির জন্য University of Würzburg, Germany-এর গবেষকদের দ্বারা সফলভাবে পরীক্ষিত হয়েছে।

জার্মানির জুলিয়াস-ম্যাক্সিমিলিয়ানস-ইউনিভার্সিটি উর্জবুর্গ (JMU)-এর গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করে কক্ষপথে একটি উপগ্রহের দিকনির্দেশনা (Attitude) সফলভাবে নিয়ন্ত্রণ করে মহাকাশ প্রযুক্তিতে একটি নতুন মাত্রা যোগ করেছেন। এই অর্জন ভবিষ্যতের মহাকাশ অভিযানের নিরাপত্তা ও কার্যকারিতা বৃদ্ধিতে সহায়ক হবে বলে মনে করা হচ্ছে। উপগ্রহের সঠিক দিকনির্দেশনা বজায় রাখা অপরিহার্য, কারণ এটি যন্ত্রাংশের সঠিক সারিবদ্ধতা, সৌর বিকিরণ থেকে তাপ নিয়ন্ত্রণ এবং প্রয়োজনীয় অবস্থান পরিবর্তন নিশ্চিত করে।

ঐতিহ্যগতভাবে, এই জটিল দিকনির্দেশনা নিয়ন্ত্রণ মানুষের তত্ত্বাবধানে দূরবর্তী নিয়ন্ত্রণ বা নির্দিষ্ট সফটওয়্যার রুটিনের ওপর নির্ভরশীল ছিল, যা প্রায়শই ধীরগতির এবং অপ্রত্যাশিত মহাজাগতিক পরিস্থিতির সাথে দ্রুত মানিয়ে নিতে অক্ষম। অধ্যাপক সার্জিও মন্টেনেগ্রোর নেতৃত্বে JMU দলটি ৩ইউ ন্যানোস্যাটেলাইট ইনোকিউব (InnoCube)-এর জন্য একটি এআই-ভিত্তিক অ্যাটিটিউড কন্ট্রোলার তৈরি করে। এই অত্যাধুনিক ব্যবস্থাটি ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (DRL) নামক মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার ওপর ভিত্তি করে তৈরি, যা উপগ্রহকে তার নিজস্ব নিয়ন্ত্রণ কৌশল শিখতে সক্ষম করে। এই পদ্ধতির মূল সুবিধা হলো, এটি প্রথাগত পদ্ধতির মতো দীর্ঘ প্রোগ্রামিংয়ের পরিবর্তে দ্রুত উপগ্রহকে স্ব-প্রোগ্রামিংয়ের জন্য প্রশিক্ষণ দিতে পারে।

এই গুরুত্বপূর্ণ পরীক্ষাটি ৩০ অক্টোবর, ২০২৫ তারিখে একটি নির্দিষ্ট উপগ্রহ পাসের সময় সংঘটিত হয়েছিল, যেখানে এআই এজেন্ট সম্পূর্ণরূপে স্বায়ত্তশাসিতভাবে রিঅ্যাকশন হুইল ব্যবহার করে উপগ্রহের দিকনির্দেশনা একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্যমাত্রায় সামঞ্জস্য করে। এই পরীক্ষাটি ইন-অরবিট ডেমোনস্ট্রেটর ফর লার্নিং অ্যাটিটিউড কন্ট্রোল (LeLaR) প্রকল্পের অংশ, যার প্রধান লক্ষ্য উন্নত স্বায়ত্তশাসিত দিকনির্দেশনা নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা তৈরি করা। LeLaR দলের মূল সদস্যদের মধ্যে রয়েছেন ডঃ কিরিল জেবকো, টম বাউম্যান, এরিক দিলগার, অধ্যাপক ফ্রাঙ্ক পুপ্পে এবং অধ্যাপক সার্জিও মন্টেনেগ্রো। এই সাফল্য সিমুলেশন থেকে বাস্তব জগতে স্থানান্তরের চ্যালেঞ্জ, যা সিম২রিয়েল গ্যাপ নামে পরিচিত, তা অতিক্রম করার প্রমাণ দেয়। গবেষকরা ইনোকিউব উপগ্রহের ভৌত বৈশিষ্ট্যগুলিকে নিখুঁতভাবে প্রতিলিপি করে একটি উচ্চ-বিশ্বস্ততার সিমুলেশন পরিবেশ তৈরি করেছিলেন, যার ফলে এআই বাস্তব পরিস্থিতিতেও নির্ভুল কৌশল প্রয়োগ করতে সক্ষম হয়েছে।

অধ্যাপক মন্টেনেগ্রো মন্তব্য করেছেন যে এই কাজটি উপগ্রহ নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার এক নতুন যুগের সূচনা করে, যেখানে নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাগুলি হবে বুদ্ধিমান, অভিযোজনক্ষম এবং স্ব-শিক্ষণশীল। LeLaR প্রকল্পটি জার্মান ফেডারেল মিনিস্ট্রি ফর ইকোনমিক অ্যাফেয়ার্স অ্যান্ড এনার্জি থেকে প্রায় ৪৩০,০০০ ইউরোর অর্থায়ন লাভ করেছে, যা জার্মান মহাকাশ সংস্থা ডিএলআর-এর মাধ্যমে জুলাই ২০২৪ থেকে বরাদ্দ করা হয়েছে। এই অগ্রগতি JMU-এর পূর্ববর্তী সাফল্যের ওপর ভিত্তি করে তৈরি, যেমন SONATE-2 মিশন, যা মার্চ ২০২৪-এ উৎক্ষেপণ করা হয়েছিল এবং তাতে পৃথিবীর পৃষ্ঠের অস্বাভাবিকতা শনাক্ত ও ছবি তোলার জন্য বোর্ডে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের সক্ষমতা প্রদর্শিত হয়েছিল।

ইনোকিউব উপগ্রহটি টেকনিশ ইউনিভার্সিটি বার্লিন (TU Berlin)-এর সাথে সহযোগিতায় তৈরি করা হয়েছিল, যেখানে অধ্যাপক এনরিকো স্টল-এর নেতৃত্বে মহাকাশ সিস্টেম ইনস্টিটিউট অংশীদার ছিল। ঐতিহ্যবাহী নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতির তুলনায়, DRL পদ্ধতির একটি প্রধান সুবিধা হলো এর গতি ও নমনীয়তা, যা এটিকে মডেল-মুক্ত নিয়ন্ত্রণ এবং অনলাইন অপ্টিমাইজেশনের জন্য আদর্শ করে তোলে। এই ধরনের স্বায়ত্তশাসিত নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা মহাকাশ প্রযুক্তির উন্নয়নকে দ্রুততর করতে পারে, যা স্থাপনার সময় ও খরচ উভয়ই হ্রাস করে ভবিষ্যতের মহাকাশ অনুসন্ধানের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি স্থাপন করেছে।

উৎসসমূহ

  • Space.com

  • World Premiere in Space: Würzburg AI Controls Satellite

  • University Satellite SONATE-2 in Orbit For a Year

  • Weltpremiere im All: Würzburger KI steuert Satelliten

আপনি কি কোনো ত্রুটি বা অসঠিকতা খুঁজে পেয়েছেন?

আমরা আপনার মন্তব্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বিবেচনা করব।