कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित ड्रोन जंगली सूअरों को खेतों से दूर भगाता है

जॉर्जिया पीनट कमीशन से मिले 25,000 डॉलर के अनुदान से समर्थित, एक वर्षीय नाइट आउल परियोजना केनेसा स्टेट यूनिवर्सिटी के सहायक प्रोफेसर तायेओंग चोई और यान फांग तथा जॉर्जिया विश्वविद्यालय के कृषि अर्थशास्त्री फोर्ड रैमसे के बीच एक सहयोगात्मक प्रयास है। टीम का उद्देश्य एक कम लागत वाला, एआई-आधारित समाधान विकसित करना है जो पारंपरिक बाड़बंदी या मानवीय गश्त की आवश्यकता के बिना कृषि भूमि से हानिकारक वन्यजीवों को दूर रखे।

प्रोफेसर चोई ने कहा, “बाड़ जैसी पारंपरिक रोकथाम के उपाय लगाने और रखरखाव में बहुत महंगे होते हैं, इसलिए अक्सर लोग देर रात तक कुत्तों के साथ जानवरों को भगाने पर निर्भर रहते हैं। यह टिकाऊ नहीं है।” नाइट आउल खेतों में जानवरों की हलचल का पता लगाने के लिए स्थिर कैमरों का उपयोग करता है और इन्फ्रारेड सेंसर से लैस स्वायत्त ड्रोन भेजता है। ये ड्रोन उस स्थान पर उड़ते हैं, रोशनी चमकाते हैं या शोर करते हैं ताकि घुसपैठियों को डराकर भगा सकें, और फिर बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के एक केंद्रीकृत चार्जिंग पोस्ट पर लौट आते हैं। केएसयू के सदर्न पॉलिटेक्निक कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग एंड इंजीनियरिंग टेक्नोलॉजी में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग पढ़ाने वाले फांग ने कहा, “यह न केवल बाड़ लगाने से सस्ता है, बल्कि अधिक स्मार्ट भी है। किसानों को पता चल जाएगा कि सिस्टम वास्तविक समय में काम कर रहा है या नहीं। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह जॉर्जिया के कानूनों के दायरे में काम करता है। हम जानवरों को नुकसान नहीं पहुंचा रहे हैं, बस उन्हें रोक रहे हैं।” कम रोशनी की स्थिति में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करना इस परियोजना की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है।

टीम वास्तविक वातावरण से तस्वीरें एकत्र करेगी और उन पर मैन्युअल रूप से टिप्पणियां अंकित करेगी, जिसकी शुरुआत संभवतः KSU फील्ड स्टेशन से होगी, ताकि सॉफ्टवेयर अंधेरे में जानवरों की सटीक पहचान कर सके। हार्डवेयर के दृष्टिकोण से, टीम को यह सुनिश्चित करना होगा कि ड्रोन बदलते मौसम की स्थितियों में भी विश्वसनीय रूप से काम कर सकें और चार्ज करने के लिए वापस लौटने से पहले अपने मिशन को कुशलतापूर्वक पूरा कर सकें। फांग, जिनका शोध ऊर्जा-कुशल AI और रोबोटिक्स पर केंद्रित है, ने बताया कि प्रोटोटाइप चरण के दौरान ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करना एक चुनौती होगी। यह परियोजना CCSE के अंतर्गत विकसित की जा रही है, जो विश्वविद्यालय के साथ मिलकर उन अंतःविषयक पहलों का समर्थन करती है जो उभरती प्रौद्योगिकियों को वास्तविक दुनिया की चुनौतियों पर लागू करती हैं। एक बार परियोजना परीक्षण चरण से बाहर निकल जाने के बाद, टीम इस तकनीक को मूंगफली के खेतों से आगे अन्य फसलों और क्षेत्रों तक विस्तारित करने की योजना बना रही है।

रैमसे का आर्थिक विश्लेषण यह प्रदर्शित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा कि नाइट आउल प्रणाली वास्तविक दुनिया में कितना लाभ पहुंचाती है। इस प्रणाली का उपयोग करने वाले और न करने वाले खेतों की तुलना करके, वे लागत बचत और फसल संरक्षण को ऐसे शब्दों में परिभाषित करने में मदद करेंगे जो किसानों और निवेशकर्ताओं दोनों को आसानी से समझ में आ सकें।