भालुओं को पहाड़ों की ओर खदेड़ने के लिए अकिता विश्वविद्यालय ने विकसित किया रोबोट कुत्ता

स्थानीय खतरे से निपटने के लिए रोबोट अकिता

अकिता प्रीफेक्चरल यूनिवर्सिटी ने भालुओं का पता लगाने, उन पर गुर्राने और उन्हें लोगों की बस्तियों से दूर भगाने में मदद करने के लिए बनाया गया एक स्वायत्त रोबोट कुत्ता पेश किया है। आधिकारिक तौर पर MATAGIroid Hacchan नाम की यह मशीन विश्वविद्यालय की एक प्रतियोगिता में उत्कृष्टता पुरस्कार पाने वाली तीन प्रविष्टियों में शामिल थी। प्रतियोगिता में लोगों और भालुओं के बीच मुठभेड़ों से निपटने के लिए 41 प्रस्ताव आए थे।

हाच्चान में अकिता नस्ल के कुत्ते का रूप, कैमरे, सेंसर और एक रोबोटिक प्लेटफॉर्म का मेल है। इसके विकासकर्ता पूर्वोत्तर जापान के पारंपरिक पर्वतीय शिकारी मातागी के काम से प्रेरणा ले रहे हैं, जिनके प्रशिक्षित कुत्ते भालुओं से मुठभेड़ के दौरान उनकी मदद करते हैं। मकसद समुदायों को ऐसी मशीन देना है जो खतरे के करीब जा सके, जबकि लोग दूरी बनाए रखें।

विश्वविद्यालय ने यह तकनीक अकिता शहर में अकिता स्टेशन के पास स्थित LiSH AKITA केंद्र में पेश की। कंपनियों और स्थानीय सरकारों के लगभग 60 प्रतिनिधि प्रदर्शनी में शामिल हुए। वहां शोधकर्ताओं ने अपनी प्रगति बताई और उन व्यावहारिक समस्याओं पर चर्चा की जिन्हें आविष्कारों के नियमित इस्तेमाल से पहले हल करना होगा।

विश्वविद्यालय के विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी एकीकरण केंद्र में शोध प्रशासक और विकास दल के सदस्य मसायुकी योशिदा ने इसका अपेक्षित नतीजा बताया:

हमारा लक्ष्य भालुओं को वापस पहाड़ों में खदेड़ना है, ठीक वैसे ही जैसे शिकारियों के प्रशिक्षित अकिता कुत्ते करते हैं।

छह सदस्यों की एक टीम साल के अंत तक मैदानी परीक्षण करने की योजना बना रही है। विश्वविद्यालय ने प्रतियोगिता के आशाजनक प्रस्तावों को व्यावहारिक संयुक्त शोध में आगे बढ़ाने की प्रतिबद्धता भी जताई है। ऐसे में रोबोट और व्यापक परियोजना के लिए प्रदर्शनी हॉल से बाहर परीक्षण अगला कदम होगा।

हाच्चान को प्रतिक्रिया देने के लिए कैसे बनाया गया है

हाच्चान में चीनी रोबोटिक्स कंपनी Unitree का संशोधित Go2 रोबोट इस्तेमाल किया गया है। इसके चार पैरों पर अकिता कुत्ते की शैली वाला शरीर है। यह नस्ल प्रीफेक्चर से गहराई से जुड़ी है। गश्त के दौरान भालुओं की पहचान में मदद के लिए इसमें एआई कैमरे और इन्फ्रारेड सेंसर लगाए गए हैं।

रोबोट के भालू का पता लगाने पर स्पीकर भौंकने या गुर्राने की आवाज निकालता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता यानी एआई, कैमरे की तस्वीरों में पैटर्न पहचानने वाला सॉफ्टवेयर है। इससे सिस्टम को नजर आ रही दूसरी चीजों से संभावित भालू को अलग पहचानने में मदद मिलती है।

प्रस्तावित उपकरणों में ऐसी संचार व्यवस्था भी शामिल है जो आसपास के रोबोट साथियों को बुला सकती है, साथ ही आपात स्थिति में इस्तेमाल के लिए भालू भगाने वाला स्प्रे भी है। इन सुविधाओं से कई चरणों में कार्रवाई की संभावना बनती है: जानवर का पता लगाना, चेतावनी देना, अन्य मशीनों को जुटाना और जरूरत पड़ने पर अधिक प्रभावी निवारक उपाय करना।

विकास का तात्कालिक पड़ाव मैदानी परीक्षण है। लागत, गश्त का दायरा, संचालन का समय और स्प्रे इस्तेमाल करने की परिस्थितियों की घोषणा नहीं की गई है। सड़क, घरों और जंगल के किनारों के आसपास रोबोट की विश्वसनीयता का आकलन करने वाले स्थानीय प्रशासन के लिए ये जानकारियां अहम होंगी।

एक प्रतियोगिता, कई समाधान

अकिता प्रीफेक्चरल यूनिवर्सिटी की प्रतियोगिता की घोषणा में हाच्चान को Bear-Tech Solution नामक व्यापक पहल का हिस्सा बताया गया है। निर्णायकों ने 41 प्रविष्टियों में से एक शीर्ष पुरस्कार, तीन उत्कृष्टता पुरस्कार और नौ प्रौद्योगिकी प्रोत्साहन पुरस्कार चुने। उन्होंने मौलिकता, तकनीकी नवीनता, व्यावहारिक प्रभावशीलता और निवासियों को आश्वस्त करने की किसी विचार की क्षमता पर विचार किया।

घोषणा में क्षेत्रीय सहयोग और शोध प्रोत्साहन टीम के योशिदा, ताकेशी कागाया और माकोटो तमुरा को हाच्चान के प्रस्तावक बताया गया है। शीर्ष पुरस्कार जैविक उत्पादन विभाग की सहायक प्राध्यापक चिहारू सोने को मिला। उनका विचार आर्माडिलो से प्रेरित था।

सोने के प्रस्ताव में बायोमिमिक्री का इस्तेमाल है। इसका अर्थ है किसी मानवीय समस्या को हल करने के लिए जीवों की संरचना या व्यवहार से विचार लेना। विश्वविद्यालय ने इस दृष्टिकोण की सराहना की, हालांकि उसकी घोषणा में प्रस्तावित भालू-रोधी उपाय के काम करने के तरीके का ज्यादा विवरण नहीं है।

अन्य उत्कृष्टता पुरस्कारों से पता चलता है कि शोधकर्ता कितने व्यापक विकल्पों पर विचार कर रहे हैं। एक प्रस्ताव में भालुओं का पता लगाने के लिए थर्मल कैमरों और एआई इमेज प्रोसेसिंग को टाइम ऑफ फ्लाइट सेंसर और उन्हें भगाने के लिए बनाई गई त्रि-आयामी होलोग्राम प्रणाली के साथ जोड़ा गया है। टाइम ऑफ फ्लाइट सेंसर किसी संकेत को वस्तु तक जाने और लौटने में लगे समय से दूरी मापता है।

एक अन्य प्रस्ताव में आसपास के वातावरण पर नजर रखने के लिए ऑप्टिकल फाइबर का इस्तेमाल होगा। इसके विकासकर्ता इसे जमीन पर फैले तंत्रिका-जाल की तरह बताते हैं। ये प्रविष्टियां मिलकर अलग-अलग कामों को समेटती हैं: हलचल पर ध्यान देना, जानवरों की पहचान करना और उनकी मौजूदगी पर प्रतिक्रिया देना।

अकिता मौजूदा उपायों से आगे क्यों देख रहा है

अकिता प्रीफेक्चरल यूनिवर्सिटी के अनुसार, आबादी वाले क्षेत्रों में भालुओं की मौजूदगी गंभीर समस्या बनने के साथ समुदाय बिजली की बाड़, पटाखों और जालों का इस्तेमाल जारी रखे हुए हैं। इसकी परियोजना में पहले से चल रहे काम शामिल हैं, जैसे जानवरों को भगाने वाले डंडे, भालू-रोधी रोबोट और पहचान प्रणालियां। साथ ही एआई, कनेक्टेड उपकरणों और सामग्रियों पर नए शोध को भी जोड़ा गया है।

अकिता में शरद ऋतु के दौरान दबाव बढ़ जाता है, क्योंकि काले भालू शीतनिद्रा से पहले खूब भोजन करते हैं। बस्ती के पास भोजन तलाशता भालू निवासियों, खेतों में काम करने वालों और उस इलाके से गुजरने वाले लोगों के रास्ते में आ सकता है। विश्वविद्यालय का घोषित लक्ष्य ऐसे उपाय विकसित करना है जो स्थानीय समुदायों को लंबे समय तक सुरक्षा दें।

राष्ट्रीय आंकड़े इस समस्या की मानवीय कीमत दिखाते हैं। जापान के पर्यावरण मंत्रालय ने वित्त वर्ष 2025 में भालुओं के हमलों में 238 लोगों के मारे जाने या घायल होने का रिकॉर्ड दर्ज किया, जिनमें 13 की मौत हुई। यानी 225 लोग घायल होकर बच गए और कुल मामलों में मौतों की हिस्सेदारी करीब 5.5 प्रतिशत रही।

3 जून तक के आंकड़ों में अप्रैल से अब तक भालुओं के हमलों में चार मौतें दर्ज की गईं। पीड़ितों में इवाते प्रीफेक्चर की 55 और 69 वर्ष की दो महिलाएं, यामागाता प्रीफेक्चर का 78 वर्षीय पुरुष और अकिता प्रीफेक्चर की 73 वर्षीय महिला शामिल थीं। चारों मौतें पूर्वोत्तर जापान में हुईं।

नगरपालिका के लिए कोई नया उपयोगी उपकरण अधिकारियों, पुलिस, शिकारियों और आपातकालीन सेवाओं की मौजूदा व्यवस्था में फिट होना चाहिए। जानवर को भगाने वाला रोबोट और अलर्ट भेजने वाला कैमरा अलग-अलग काम करेंगे, भले ही दोनों की शुरुआत भालू का पता लगाने से हो।

क्या रोबोट भालू को पीछे हटने पर मजबूर कर सकता है?

हाच्चान के रूप ने ऑनलाइन लोगों का ध्यान खींचा है। कुछ लोगों ने कहा कि उसका कोणदार कुत्ते जैसा आकार भालू को डराने के बजाय बहुत प्यारा लगता है। कुछ उपयोगकर्ताओं ने सुझाव दिया कि भालू उसे धक्का देकर गिरा सकता है। दूसरों ने सवाल उठाया कि क्या गंध और शरीर की गर्मी से आसपास का आकलन करने वाला जानवर जल्दी समझ जाएगा कि यह मशीन है, कुत्ता नहीं।

ये प्रतिक्रियाएं मैदानी परीक्षण के मुख्य काम की ओर इशारा करती हैं: यह देखना कि रोबोट के पास आने, भौंकने या गुर्राने पर भालू वास्तव में क्या करते हैं। विकासकर्ताओं को जांचना होगा कि जानवर पीछे हटते हैं, पास ही रहते हैं या उपकरण के करीब आते हैं, और मुठभेड़ तेजी से बदलने पर मशीन कैसा व्यवहार करती है।

विश्वविद्यालय के अनुसार, निर्णायक मंडल ने व्यावहारिक प्रभावशीलता पर विचार किया था और प्रदर्शनी में वास्तविक इस्तेमाल की बाधाओं पर भी चर्चा हुई। अब परीक्षण परियोजना को उपकरणों के प्रदर्शन से आगे ले जाकर जानवरों पर उसके प्रभाव और जवाबी कार्रवाई के जिम्मेदार लोगों के लिए उसकी उपयोगिता का आकलन करेंगे।

कुछ ऑनलाइन टिप्पणीकारों ने इसके बजाय ड्रोन का सुझाव दिया। जापान में भालुओं पर नजर रखने के लिए ड्रोन और स्वचालित कैमरे विकसित किए जाने के उदाहरण पहले से मौजूद हैं। इनकी भूमिकाएं बताती हैं कि स्थानीय प्रशासन कई उपकरणों पर विचार कर सकता है, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि उन्हें भालू का पता लगाना है, उसका पीछा करना है या उसे भगाना है।

फुकुशिमा में एआई कैमरे तेजी से चेतावनी देते हैं

फुकुशिमा प्रीफेक्चर का शोवा गांव, जहां 1,000 से कुछ अधिक लोग रहते हैं, NTT Docomo Business की एआई इमेज विश्लेषण सेवा पर विचार कर रहा है। पिछले साल गांव में 95 भालू पकड़े गए, जबकि सामान्य तौर पर सालाना संख्या करीब 30 रहती है। यह सामान्य संख्या से तीन गुने से कुछ अधिक है। एक व्यक्ति घायल हुआ था।

अप्रैल में शुरू हुई यह सेवा ऐसी ट्रेल कैमरों के साथ काम करती है जो गुजरने वाले जानवरों की तस्वीरें अपने आप लेते हैं। एआई के भालू की पहचान करने पर स्थानीय अधिकारियों, पुलिस और अग्निशमन सेवा को ईमेल से अलर्ट भेजा जाता है। बताया गया है कि इसकी इमेज विश्लेषण सटीकता 99.9 प्रतिशत है।

NTT Docomo Business की योको सुगावारा ने तेजी से पहचान करने के लिए कंपनी के काम के बारे में कहा:

हमने भालुओं की तुरंत पहचान करने के लिए एआई को खास तौर पर बेहतर बनाया है।

शोवा में पहले से कैमरे थे, लेकिन अधिकारियों ने कहा कि तस्वीरों में जानवरों की पहचान करने में समय लगता था। इस काम को स्वचालित करने से गश्त कम हो सकती है और कर्मचारियों को किसी भालू को देखे जाने पर कार्रवाई के लिए अधिक समय मिल सकता है। व्यावहारिक बदलाव यह है कि तस्वीर कितनी तेजी से ऐसी चेतावनी बनती है जिस पर कोई कार्रवाई कर सके।

गांव के प्रशासनिक अधिकारी कुनियाकी इगाराशी ने मानव बस्तियों और जानवरों के आवास के बीच की सीमा को निगरानी के लिए बेहद अहम क्षेत्र बताया। वहां लगा कैमरा हाच्चान से अलग मकसद पूरा करता है: वह एक जगह पर नजर रखकर लोगों को अलर्ट करता है, जबकि रोबोट से घूमकर भालू को भगाने की उम्मीद है।

ड्रोन ऊपर से भालुओं का पीछा करते हैं

होक्काइडो के शिंतोत्सुकावा में KDDI SmartDrone करीब 900 किलोमीटर दूर टोक्यो स्थित संचालन केंद्र से नियंत्रित विमानों पर शहर प्रशासन के साथ काम कर रहा है। कंपनी ने दिसंबर में नगरपालिका के साथ साझेदारी की और नगर भवन में ड्रोन पोर्ट स्थापित किया।

भालू देखे जाने की खबर मिलने के बाद ड्रोन 10 मिनट के भीतर उड़ान भर सकता है और पुलिस या शिकारियों के पहुंचने तक उसका पीछा कर सकता है। थर्मल कैमरा गर्मी के अंतर का उपयोग करके जानवरों का पता लगाने में मदद करता है और घनी वनस्पति वाले इलाकों में खोज को सहारा देता है।

इस विवरण के समय तक स्थानीय स्तर पर प्रणाली शुरू होने के बाद भालू देखे जाने की कोई खबर नहीं आई थी। शहर प्रशासन और कंपनी भविष्य में ऐसी घटनाओं से निपटने के लिए सेवा तैयार कर रहे थे। दूर से संचालन के कारण नगरपालिका स्थानीय स्तर पर प्रशिक्षित ड्रोन पायलट रखे बिना भी इस प्रणाली का इस्तेमाल कर सकती है।

KDDI SmartDrone के मुख्य कार्यकारी मासाफुमी हिरोनो ने ग्रामीण इलाकों में सार्वजनिक सेवाओं पर दबाव को इस सेवा से जोड़ा:

ग्रामीण इलाकों की आबादी घटने के बावजूद, हम ऐसी प्रणालियां बनाना चाहते हैं जो जरूरी बुनियादी ढांचे को बनाए रख सकें।

तीनों तरीकों से जवाबी कार्रवाई के अलग-अलग हिस्सों को संभाला जा सकता है। कैमरे तय जगहों से चेतावनी दे सकते हैं। ड्रोन हवा से खोज और पीछा कर सकते हैं। हाच्चान जमीन पर काम करके भालू को वहां से जाने के लिए प्रेरित करेगा। निवासियों के लिए उपयोगी नतीजा पहले चेतावनी मिलना या ऐसी कार्रवाई होगी जिसमें कम लोगों को जानवर के करीब जाना पड़े।

अगले कदम अब मैदानी परीक्षणों में

हाच्चान के विकासकर्ताओं ने मैदानी परीक्षणों के लिए साल के अंत की समयसीमा तय की है, जबकि विश्वविद्यालय प्रतियोगिता के आशाजनक विचारों पर व्यावहारिक संयुक्त शोध की योजना बना रहा है। व्यापक स्तर पर इस्तेमाल के फैसलों से पहले प्रदर्शनी में संभावित उपयोगकर्ताओं और विकासकर्ताओं को साथ लाया गया।

पूरे जापान में बताए गए ये प्रोजेक्ट अलग-अलग चरणों में हैं। इनके अगले पड़ाव इस प्रकार हैं:

• दिसंबर: KDDI SmartDrone ने दूर से ड्रोन संचालन में मदद के लिए शिंतोत्सुकावा के साथ साझेदारी की।
• अप्रैल: NTT Docomo Business ने ट्रेल कैमरों के लिए अपनी एआई इमेज विश्लेषण सेवा शुरू की।
• 3 जून: आंकड़ों में पूर्वोत्तर जापान में अप्रैल से भालुओं के हमलों में चार मौतें दर्ज की गईं।
• साल के अंत तक: हाच्चान की विकास टीम मैदानी परीक्षण करने की योजना बना रही है।

अकिता के रोबोट का काम खास है: शिकार करने वाले कुत्ते से जुड़ी गतिशीलता और चेतावनी देने वाले व्यवहार का इस्तेमाल कर भालुओं को वापस पहाड़ों की ओर भेजने में मदद करना। मैदानी परीक्षणों से टीम इस प्रतिक्रिया को देख सकेगी और तय कर सकेगी कि स्थानीय स्तर पर भालुओं के प्रबंधन में इस मशीन की क्या भूमिका हो सकती है।

मुख्य बातें

• अकिता प्रीफेक्चरल यूनिवर्सिटी के रोबोट कुत्ते MATAGIroid Hacchan को 41 प्रविष्टियों वाली प्रतियोगिता में उत्कृष्टता पुरस्कार मिला।
• संशोधित Unitree Go2 में भालुओं का पता लगाने के लिए कैमरे और सेंसर तथा उन पर भौंकने या गुर्राने के लिए स्पीकर है।
• छह सदस्यों की टीम साल के अंत तक मैदानी परीक्षण करने की योजना बना रही है।
• पर्यावरण मंत्रालय ने वित्त वर्ष 2025 में भालुओं के हमलों में 238 लोगों के मारे जाने या घायल होने का रिकॉर्ड दर्ज किया, जिनमें 13 मौतें शामिल हैं।
• शोवा गांव स्वचालित कैमरा अलर्ट पर विचार कर रहा है, जबकि शिंतोत्सुकावा ने भालुओं का पीछा करने के लिए दूर से संचालित ड्रोन शुरू किए हैं।
• विश्वविद्यालय आशाजनक विचारों को समुदायों के इस्तेमाल के करीब लाने के लिए व्यावहारिक संयुक्त शोध की योजना बना रहा है।