अरे, साथी तकनीकी उत्साही। क्या आप अपने स्वायत्त वाहन पर विचार और कल्पना कर रहे हैं? क्या आप बिना किसी हस्तक्षेप या चिंता के सड़क पर आने वाले ट्रैफ़िक परिदृश्यों और सड़क की स्थितियों के अनुसार स्वचालित रूप से समायोजित और अनुकूलित हो सकते हैं? खैर, नवप्रवर्तकों और एआई प्रौद्योगिकीविदों का हमेशा से यही इरादा रहा है। हालाँकि, सेल्फ-ड्राइविंग कारों से संबंधित खामियाँ हैं और/या सुधार की गुंजाइश है। खैर, सेल्फ-ड्राइविंग कारों को और अधिक सुरक्षित, सुदृढ़ और स्मार्ट बनाने के लिए, हमारे पास सबसे बुद्धिमान तकनीक है - लिक्विड न्यूरल नेटवर्क। इस लेख में, हम यह जानने के लिए गहराई से विचार करेंगे कि साथ ही, एलएनएन पहले से मौजूद प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग कैसे करते हैं सेल्फ-ड्राइविंग कारों में अब तक पहचानी गई सुरक्षा और दीर्घायु की चुनौतियों को लिक्विड न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके कैसे नियंत्रित किया जा सकता है। लिक्विड न्यूरल नेटवर्क क्या हैं? संक्षेप में, एनएन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं जो मानव मस्तिष्क की संरचना और क्षमता की नकल करते हैं। इनका उपयोग प्रशिक्षण डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न को पहचानने के लिए किया जाता है। चेहरों को पहचानने, प्राकृतिक भाषाओं को समझने और भविष्य की भविष्यवाणी करने के अलावा, तंत्रिका नेटवर्क आपस में जुड़े कृत्रिम न्यूरॉन्स के नेटवर्क के माध्यम से मनुष्यों के हस्तक्षेप के बिना जटिल कार्य करने में सक्षम हैं। लिक्विड न्यूरल नेटवर्क बनाम पारंपरिक नेटवर्क पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क को सबसे शक्तिशाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल में से एक माना जाता है। लेकिन यह कुछ सीमाओं के साथ आता है, प्रमुखतः: प्रशिक्षण डेटा, जिसे पर्याप्त मात्रा में एनोटेट और लेबल किया जाना चाहिए। 1. इसके अलावा, उनके प्रसंस्करण की गैर-अनुक्रमिकता के कारण, उन्हें वास्तविक समय के परिदृश्यों से निपटने के लिए इनपुट डेटा की भारी मात्रा का उपयोग करने में अक्षम पाया गया है। 2. इन दो प्रमुख चुनौतियों को दूर करने के लिए, रामिन हसनी और माथियास लेचनर एमआईटी के कंप्यूटर विज्ञान और एआई लैब में दो शोधकर्ता थे जिन्होंने लिक्विड न्यूरल नेटवर्क का आविष्कार किया था। उन्हें 1 मिमी लंबे काम में प्रेरणा मिली, जिसमें एक प्रभावशाली संरचित तंत्रिका तंत्र है और यह भोजन की खोज, सोने के लिए जाना और सबसे महत्वपूर्ण बात, आस-पास के वातावरण को देखकर तेजी से सीखना जैसे जटिल कार्य कर सकता है। इसी तरह, एलएनएन एक उन्नत प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क है जो चलते-फिरते सीखता है और मौके पर ही आवश्यक कार्रवाई करता है। जबकि अधिकांश पारंपरिक नेटवर्क प्रशिक्षण अवधि के दौरान प्राप्त डेटा के आधार पर प्रदर्शन करते हैं, एलएनएन और भी अधिक अनुकूलनीय साबित हुए हैं। एलएनएन तत्काल इनपुट का 'अवलोकन' करके, चलते-फिरते, मौके पर ही पढ़ने, सीखने और प्रतिक्रिया देने में सक्षम हैं। तरल तंत्रिका नेटवर्क गतिशील वास्तुकला स्वयं अर्थपूर्ण व्याख्या करने योग्य, तुरंत कार्रवाई करने की क्षमता लगातार और तुरंत सीखने की क्षमता पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क स्थैतिक वास्तुकला जो सिखाया गया है उसे ही व्यक्त करें व्याख्या योग्य नहीं, केवल प्रशिक्षण इनपुट के अनुसार कार्रवाई करें सीमित सीखना - केवल प्रशिक्षण अवधि के दौरान लिक्विड न्यूरल नेटवर्क स्वायत्त वाहन उत्पादन को कैसे सुविधाजनक बनाते हैं? लिक्विड न्यूरल नेटवर्क निस्संदेह पारंपरिक न्यूरल नेटवर्क का एक सुंदर, तेज़ और विश्वसनीय विकल्प है। यह वास्तविक परिस्थितियों में रहने वाले प्राणी की तरह है - समझता है कि वर्तमान में क्या हो रहा है, निकट भविष्य की भविष्यवाणी कर सकता है और उसके अनुसार कार्य कर सकता है। स्वायत्त वाहनों के लिए लिक्विड न्यूरल नेटवर्क के उपयोग के मामले इनपुट प्रशिक्षण डेटा की गुमनामी के बारे में चिंता किए बिना स्व-चालित वाहन में बैठने की कल्पना करें। आप जानते हैं कि कार सड़क पर स्थिति के अनुसार अनुकूल और समायोजित हो जाएगी। आप खुशी-खुशी अपनी ड्राइवर-रहित कार पर चढ़ सकते हैं और अपने गंतव्य तक अपनी यात्रा का आनंद ले सकते हैं: • असामान्य यातायात के समुद्र में सावधानी से तैरने की कोई चिंता नहीं। • ऊबड़-खाबड़ रास्तों से गुजरना और अनजान मंजिलों तक पहुंचना आसान हो जाएगा •गति सीमा पार करने और अनजाने में 'नो-यूटर्न' क्षेत्र में जाने जैसी समस्याओं में कमी आएगी। •सड़कें, ड्राइवर और ड्राइविंग शैलियाँ सभी के लिए लगभग समान होंगी। •अमीर और गरीब के बीच का अंतर कम हो जाएगा, क्योंकि सभी लोग स्वत: ही समान नियमों का पालन करने लगेंगे। •बीमा कंपनियों और कैन मालिकों के बीच सौहार्द में सुधार होगा क्योंकि स्थितियां और स्थितियां पारदर्शी हो जाएंगी। इसे लपेट रहा है लिक्विड न्यूरल नेटवर्क्स को उद्योग के लिए वरदान होने का दावा करना अतिश्योक्ति नहीं होगी। इससे न केवल स्वायत्त वाहनों का उत्पादन और बिक्री बढ़ेगी बल्कि वाहन मालिकों और ड्राइवरों का जीवन भी आसान हो जाएगा। सेल्फ-ड्राइविंग वाहन इसलिए, स्व-चालित वाहन न केवल अधिक कुशल हो जाएंगे बल्कि समय के साथ अत्यधिक लोकप्रियता भी हासिल करेंगे।
