Solar Sail Interplanetary Transfer: Part II- Hybrid Layered Evolving Neural Network Based Global Optimization

गहरे अंतरिक्ष की यात्रा को लंबे समय से विशाल रासायनिक ईंधन के टैंकों द्वारा संचालित एक यात्रा के रूप में कल्पित किया गया है, जो एक ऐसी विधि है जो इस सीमा को निर्धारित करती है कि एक अंतरिक्ष यान कितना कार्गो ले जा सकता है और वह कितनी दूर जा सकता है। एक अधिक सुरुचिपूर्ण विकल्प 'सोलर सेल' (सौर पाल) है, जो एक ऐसा प्रणोदन तंत्र है जिसे किसी भी ईंधन की आवश्यकता नहीं होती है। प्रोपेलेंट जलाने के बजाय, एक सोलर सेल सूर्य के प्रकाश के कोमल दबाव को पकड़ता है, ठीक वैसे ही जैसे एक पवन-संचालित नाव हवा के झोंके को पकड़ती है। यह निरंतर, नवीकरणीय धक्का अंतरिक्ष यान को समय के साथ त्वरित करने की अनुमति देता है, जिससे यह पारंपरिक रॉकेटों की तुलना में उच्च गति प्राप्त कर सकता है और अधिक बड़ा पेलोड ले जा सकता है। हालाँकि, एक सोलर सेल के लिए मार्ग निर्धारित करना एक कठिन चुनौती है। क्योंकि सेल को सूर्य के प्रकाश का लाभ उठाने के लिए लगातार अपने कोण को समायोजित करना पड़ता है, इसलिए दूसरे ग्रह तक जाने के लिए सही रास्ता खोजना अनगिनत चरों वाले एक जटिल गणितीय पहेली को हल करने जैसा है। पारंपरिक तरीके अक्सर स्थानीय समाधानों (local solutions) में फंस जाते हैं, और वास्तव में सबसे अच्छे मार्ग को चूक जाते हैं क्योंकि वे एक ऐसे अनुमान से शुरू करते हैं जो पहले से ही उत्तर के बहुत करीब होता है।

मलेशिया, जापान और रूस के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस पहेली को हल करने का एक नया तरीका विकसित किया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की सीखने की शक्ति को विकासवादी एल्गोरिदम (evolutionary algorithms) की परीक्षण-और-त्रुटि (trial-and-error) की शक्ति के साथ जोड़ता है। पृथ्वी से मंगल तक एक सोलर सेल भेजने पर केंद्रित एक अध्ययन में, उन्होंने एक हाइब्रिड प्रणाली बनाई जहाँ एक कंप्यूटर प्रोग्राम एक 'लर्निंग एजेंट' के रूप में कार्य करता है। यह एजेंट एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जो मानव मस्तिष्क से प्रेरित कंप्यूटर मॉडल का एक प्रकार है, ताकि यात्रा के हर क्षण में सेल को दिशा देने का निर्णय लिया जा सके। पुराने तरीकों के विपरीत जिन्हें एक सटीक शुरुआती अनुमान की आवश्यकता होती है, यह प्रणाली विकास (evolving) के माध्यम से सीखती है। यह हजारों संभावित उड़ान पथ उत्पन्न करती है, और यह देखने के लिए उन्हें एक सिमुलेशन में परीक्षण करती है कि कौन से पथ सबसे कम समय में लक्ष्य के सबसे करीब पहुँचते हैं। फिर सबसे सफल पथों को विवरणों को निखारने के लिए एक 'लोकल सर्च टूल' का उपयोग करके और अधिक परिष्कृत किया जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह दृष्टिकोण एक ऐसा उड़ान पथ खोज सकता था जो पिछले अध्ययनों में पाए गए पथों की तुलना में काफी तेज़ था, जिससे मौजूदा साहित्य के उच्चतम अनुमानों की तुलना में मंगल की यात्रा के समय में लगभग उन्नीस प्रतिशत की कमी आई।

सिमुलेशन ने एक ऐसी यात्रा का प्रदर्शन किया जहाँ एक सोलर सेल, जो त्वरण का एक विशिष्ट स्तर उत्पन्न करने में सक्षम है, पृथ्वी से निकला और 365 दिनों से भी कम समय में मंगल पर पहुँचा। यह उन 400 से 450 दिनों की तुलना में एक उल्लेखनीय सुधार था जो स्थापित तरीकों का उपयोग करके ऐसे मिशन के लिए आमतौर पर अनुमानित किए जाते हैं। इस प्रणाली ने न केवल एक तेज़ मार्ग खोजा; बल्कि इसने इष्टतम लॉन्च तिथि भी निर्धारित की, जो जुलाई 2020 के मध्य के समय को प्रस्थान के लिए आदर्श समय के रूप में चिह्नित करती है। पूरी उड़ान के दौरान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने सेल के ओरिएंटेशन को लगातार समायोजित किया, सूर्य के प्रकाश को सबसे कुशल कोणों पर पकड़ने के लिए इसे झुकाया। परिणामी प्रक्षेपवक्र (trajectory) सुचारू और निरंतर था, जिसने अंतरिक्ष यान को मंगल के पास इतनी सापेक्ष गति के साथ पहुँचाया कि वह ग्रह के गुरुत्वाकर्षण द्वारा पकड़ा जा सके। अंतिम दूरी अंतरिक्ष यान और मंगल के बीच ग्रह के प्रभाव क्षेत्र (sphere of influence) के भीतर थी, और सापेक्ष गति एक मिलन (rendezvous) के लिए सुरक्षित सीमाओं के भीतर रही।

उड़ान पथ के अलावा, अध्ययन ने इस बात पर भी व्यावहारिक दृष्टिकोण दिया कि वास्तव में किस तरह का अंतरिक्ष यान इस उपलब्धि को हासिल कर सकता है। शोधकर्ताओं ने सेल के आकार, इसके द्वारा ले जाए जा जाने वाले पेलोड के द्रव्यमान और मिशन के प्रदर्शन के बीच संबंध का विश्लेषण किया। उन्होंने निर्धारित किया कि लगभग 100 मीटर की भुजा वाले सेल के लिए, जिसे निकट-भविष्य की तकनीक के लिए एक यथार्थवादी आकार माना जाता है, मंगल तक लगभग 10 किलोग्राम का पेलोड सफलतापूर्वक पहुँचाया जा सकता है। यह सुझाव देता है कि हालांकि मिशन चुनौतीपूर्ण है, लेकिन यह छोटे, विशेषीकृत प्रोब्स के दायरे में है। अध्ययन पुष्टि करता है कि इस हाइब्रिड न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण का उपयोग करके, इंजीनियर सोलर सेलिंग की जटिल, गैर-रेखीय गतिकी (non-linear dynamics) को नेविगेट कर सकते हैं और ऐसे समाधान खोज सकते हैं जो पहले पहुंच से बाहर थे, जिससे अधिक कुशल और सक्षम अंतरग्रहीय मिशनों के द्वार खुलते हैं।