Solar Sail Interplanetary Transfer: Part I - Earth-Mars Rendezvous Using Evolutionary Neural Network

गहन अंतरिक्ष अन्वेषण लंबे समय से रासायनिक रॉकेटों का खेल रहा है, जो विशाल इंजन होते हैं जो अंतरिक्ष यान को आगे धकेलने के लिए ईंधन जलाते हैं, और फिर शेष यात्रा के लिए केवल गति के सहारे चलते रहते हैं। लेकिन एक अलग प्रकार का प्रणोदन उभरा है, जिसमें किसी भी ईंधन की आवश्यकता नहीं होती। प्रणोदक (प्रोपेलेंट) जलाने के बजाय, ये अंतरिक्ष यान स्वयं सूर्य के प्रकाश के दबाव का उपयोग करते हैं। अंतरिक्ष में तैरते एक विशाल, चमकते हुए दर्पण की कल्पना करें; जैसे ही सूर्य से फोटॉन इसकी सतह से टकराते हैं, वे बहुत कम मात्रा में संवेग (मोमेंटम) स्थानांतरित करते हैं, जिससे यान आगे की ओर बढ़ता है। यह सौर पाल (सोलर सेल) है। हालांकि इस अवधारणा का हाल के वर्षों में जापान, संयुक्त राज्य अमेरिका और अन्य संगठनों के मिशनों द्वारा परीक्षण किया गया है, इस कोमल, निरंतर धक्के को दूसरे ग्रह तक के सटीक मार्ग में बदलना एक कठिन चुनौती बनी हुई है। इसमें शामिल गणित अविश्वसनीय रूप से जटिल है, जो गैर-रेखीय घुमावों से भरा है जो पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए आदर्श मार्ग खोजना कठिन बना देते हैं। यदि कोई अंतरिक्ष यान अपने लक्ष्य से थोड़े से भी अंतर से चूक जाता है, तो वह अपने लक्ष्य से हमेशा के लिए दूर भटक सकता है।

इसे हल करने के लिए, शोधकर्ताओं रेनुगंथ वराथराजा, अमिरुल फिक्री अब्दुल्ला और यूरी रज़ौमनी ने इन यात्राओं की योजना बनाने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने दो शक्तिशाली उपकरणों को मिलाया: एक विकासवादी एल्गोरिदम (इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम), जो हजारों संभावित समाधानों का परीक्षण करने के लिए प्राकृतिक चयन की प्रक्रिया की नकल करता है, और एक न्यूरल नेटवर्क, जो मानव मस्तिष्क से प्रेरित एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है जो निर्णय लेना सीख सकता है। अपने अध्ययन में, उन्होंने यह देखने के लिए प्रयास किया कि क्या यह हाइब्रिड प्रणाली एक सौर पाल को पृथ्वी से मंगल तक ले जा सकती है। उन्होंने कोई भौतिक जहाज नहीं बनाया; इसके बजाय, उन्होंने सौर मंडल का एक विस्तृत डिजिटल सिमुलेशन बनाया। इस आभासी वातावरण में, उन्होंने कंप्यूटर को सौर पाल के स्टीयरिंग कोणों को खोजने का कार्य सौंपा ताकि वह मंगल तक पहुँच सके, और सही गति और स्थिति के साथ ग्रह से मिल सके। लक्ष्य यह था कि वहां पहुँचने में लगने वाले समय को कम किया जाए और यह सुनिश्चित किया जाए कि अंतरिक्ष यान अपने लक्ष्य से बहुत आगे या बहुत पीछे न निकल जाए।

शोधकर्ताओं ने अपने तरीके का परीक्षण तीन अलग-अलग स्थितियों के तहत किया, जो विभिन्न प्रदर्शन स्तरों वाले सौर पालों का प्रतिनिधित्व करते हैं। पहले परिदृश्य में एक अत्यधिक कुशल पाल का उपयोग किया गया, जो एक मजबूत धक्का उत्पन्न कर सकता है। इस मामले में, कंप्यूटर ने सफलतापूर्वक एक ऐसा मार्ग बनाया जो अंतरिक्ष यान को 400 दिनों से कुछ ही कम समय में मंगल तक पहुँचा देता है। दूसरे परीक्षण में एक ऐसा पाल उपयोग किया गया जिसका प्रदर्शन पहले वाले की तुलना में आधा था। यह अधिक कठिन था, जिसके लिए कंप्यूटर को रास्ता खोजने के लिए अधिक मेहनत करनी पड़ी, और यात्रा में लगभग 600 दिन लगे। अंतिम और सबसे चुनौतीपूर्ण परीक्षण में एक बहुत ही कम प्रदर्शन वाला पाल शामिल था, जो पहले के थ्रस्ट का केवल एक छोटा सा अंश उत्पन्न करता है। यहाँ, यात्रा लगभग 2,400 दिनों तक खिंच गई। इन परिणामों ने दिखाया कि यह प्रणाली एक समाधान खोज सकती है भले ही अंतरिक्ष यान बहुत कमजोर हो, लेकिन इसके लिए गंतव्य तक पहुँचने में काफी अधिक समय लगता है।

उनकी खोज का एक प्रमुख हिस्सा यह था कि कंप्यूटर ने कैसे नेविगेट करना सीखा। शोधकर्ताओं ने पाया कि कंप्यूटर द्वारा अपनी प्रगति की जांच करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा बिंदुओं की संख्या बहुत मायने रखती है। जब उन्होंने चेकपॉइंट्स की एक छोटी संख्या का उपयोग किया, तो कंप्यूटर तेजी से मार्ग खोज सकता था, लेकिन आगमन कम सटीक था। जब उन्होंने चेकपॉइंट्स की संख्या बढ़ाई, तो कंप्यूटर सूक्ष्म समायोजन कर सका, जिससे आगमन की गति की सटीकता में सुधार हुआ। हालांकि, उन्होंने एक समझौता (ट्रेड-ऑफ) पाया। चेकपॉइंट्स की संख्या बढ़ाने से हमेशा समग्र मिशन बेहतर नहीं हुआ। कुछ मामलों में, आगमन की गति में सुधार करने का अर्थ था कि अंतरिक्ष यान ग्रह से थोड़ी खराब दूरी पर पहुँचा, या कुल यात्रा का समय बढ़ गया। ऐसा लग रहा था कि सिस्टम अपने सेटअप के आधार पर एक लक्ष्य को दूसरे लक्ष्य पर प्राथमिकता देता है। यह सुझाव देता है कि हर मिशन के लिए कोई एक "परफेक्ट" सेटिंग नहीं होती है; इसके बजाय, मिशन योजनाकारों को उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति और यात्रा की विशिष्ट आवश्यकताओं के विरुद्ध सटीकता की आवश्यकता के बीच संतुलन बनाना होता है।

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि यह विकासवादी न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण सौर पाल नेविगेशन की जटिल पहेली को हल करने का एक व्यवहार्य तरीका है। कंप्यूटर को संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला तलाशने और अपनी गलतियों से सीखने की अनुमति देकर, यह उन मार्गों को खोज सकता है जिन्हें पारंपरिक तरीके मिस कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि यह विधि मंगल की यात्रा के लिए अच्छी तरह से काम करती है, भले ही सौर पाल का प्रदर्शन कम हो, और यह विभिन्न मिशन बाधाओं के अनुकूल हो सकती है। हालांकि वर्तमान में परिणाम कंप्यूटर सिमुलेशन तक सीमित हैं, लेकिन यह ढांचा लचीला बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे अन्य ग्रहों या क्षुद्रग्रहों के मिशनों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जो भविष्य के खोजकर्ताओं को एक नया उपकरण प्रदान करता है जो सूर्य की शक्ति का उपयोग करके सौर मंडल की यात्रा करना चाहते हैं। यह कार्य पुष्टि करता है कि सही कम्प्यूटेशनल उपकरणों के साथ, सूर्य के कोमल धक्के का उपयोग दुनियाओं के बीच की विशाल दूरियों को पार करने के लिए अंतरिक्ष यान को निर्देशित करने हेतु किया जा सकता है।