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Wednesday, June 16, 2021

स्पेस एक्सप्लोरेशन को कैसे बदलेगी इंटरनेट ऑफ थिंग्स?

सैटेलाइट स्पेस अर्थ

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) में हमारी दुनिया को बेहद बदलने की क्षमता है। यह नए अवसरों के साथ-साथ नई चुनौतियों को भी प्रस्तुत करेगा।

IoT का तात्पर्य, किसी भी इलेक्ट्रॉनिक उपकरण को इंटरनेट से जोड़ने और उन्हें इंटरनेट के माध्यम से एक दूसरे से जोड़ने के विचार से है। इसमें सेल फोन, घड़ी, टोस्टर, वॉशिंग मशीन, ओवन, लैंप और अन्य चीजों की अंतहीन सूची शामिल है। इसमें मशीनरी के कुछ हिस्सों को भी शामिल किया गया है, जैसे आपकी कार में इंजन या किसी कारखाने में एक कन्वेयर बेल्ट।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स के लिए लाभ और कमियां

IoT हमारे उपकरणों को एक दूसरे से बात करने की अनुमति देता है, उन्हें अधिक कुशल और उपयोगी बनाते हैं। उदाहरण के लिए, आपका फ्रिज आपको यह बता सकता है कि आप दूध पर कम हैं या स्वचालित रूप से अधिक ऑर्डर करते हैं। आपकी कार मौसम और आपके कैलेंडर तक पहुंच सकती है, इसलिए यह आपके विंडशील्ड को डीफ़्रॉस्ट करता है और आपके वाहन को गर्म होने से ठीक पहले छोड़ देता है। आपके शहर के माध्यम से पानी ले जाने वाले पाइप एक रिसाव का पता लगाने पर उचित अधिकारियों को सचेत कर सकते हैं। बहुत अधिक संभावनाएं हैं, भी, कि हम शायद अभी तक कल्पना भी नहीं कर सकते हैं।

IoT उपकरणों का उदय इसकी कठिनाइयों के साथ होता है, हालांकि, साथ ही साथ। सुरक्षा बातचीत का एक विवादास्पद विषय रहा है। हमें अभी भी यकीन नहीं है कि आईओटी उत्पन्न होने वाले डेटा की भारी मात्रा से कंपनियां कैसे निपटेंगी।

खगोलविदों ने भी IoT बातचीत में कूद गए हैं, और यह पता चला है कि उनके पास जुड़े उपकरणों के आने-जाने वाले नेटवर्क के साथ कुछ मुद्दे हैं।

स्टे ऑफ माय फ्रीक्वेंसी

IoT पर चर्चा करते समय, एक समस्या है जो रेडियो स्पेक्ट्रम के उपयोग के आसपास घूमती है। सेल फोन इसका इस्तेमाल करते हैं। GPS इसका उपयोग करता है। खगोलविद इसका उपयोग विशालकाय रेडियो दूरबीनों के साथ बाहरी अंतरिक्ष को देखने और चार्ट करने के लिए करते हैं। और अब, Rooba वैक्यूम क्लीनर बनाने वाली कंपनी iRobot, अपने नए रोबोट लॉन घास काटने की मशीन का मार्गदर्शन करने के लिए इसका उपयोग करना चाहती है।

वहाँ केवल एक ही समस्या है। यह पता चला है 6240 से 6740 मेगाहर्ट्ज तक आवृत्तियों iRobot ने FCC से पूछा कि उपयोग करने की अनुमति के लिए वही हैं जो खगोलविद अपनी दूरबीन के लिए उपयोग करते हैं।

रोबोट बनाम टेलिस्कोप

नए लॉनमॉवर का उपयोग करने के लिए, दांव जमीन में संचालित होता है जो उपयोगकर्ता के लॉन की सीमा को रेखांकित करता है। दांव रोबोट से बात करता है और इसे लॉन की मिट्टी के भीतर रहने में मदद करता है। क्योंकि बुनियादी ढांचा तय किया जाएगा और बाहर स्थापित किया जाएगा, इसके लिए एफसीसी से विशेष अनुमति की आवश्यकता होती है।

नेशनल रेडियो एस्ट्रोनॉमी ऑब्जर्वेटरी (NRAO) के खगोलविदों ने कहा कि इन क़ानूनों का उपयोग कई दूरबीनों के साथ हस्तक्षेप कर सकता है। अपनी दूरबीनों की सुरक्षा के लिए, NRAO ने दावा किया कि क़ानूनों और क्षेत्रों के बीच 55 मील की दूरी की आवश्यकता है जहाँ दूरबीनें संचालित होती हैं।

हालांकि, iRobot ने यह सुनिश्चित किया कि उनके उपकरण ज्योतिषीय उपकरणों के साथ हस्तक्षेप नहीं करेंगे, क्योंकि सिग्नल लोगों के गज में निहित है। कंपनी के अनुसार, 12 मील की दूरी पर्याप्त होनी चाहिए।

खगोलविदों के अनुसार, हालांकि, यह एक गलतफहमी है। क्योंकि दूरबीनों से जो संकेत पढ़े जाते हैं वे बहुत दूर से आते हैं, वे कमजोर होते हैं। एक छोटे से संकेत के करीब, जैसे कि एक रोबोट लॉनमॉवर से एक, उन्हें बाहर निकाल सकता है।

संभव समाधान

निर्णय एफसीसी का था, और अंत में वे iRobot के साथ बैठे, उन्हें छूट देना और सहमत होना कि लॉन-मैटिंग बॉट टेलिस्कोप के साथ हस्तक्षेप नहीं करेगा।

यह मामला एक प्रकार की मिसाल कायम कर सकता है, जिससे हमें भविष्य में कई और मामले देखने को मिलेंगे। जैसे-जैसे IoT का विस्तार होगा, वैसे-वैसे आसपास के कानून भी विकसित होते जाएंगे।

तथापि, एक और संभावना जो सभी पक्षों को खुश कर सकती है, की जरूरत पैदा होनी चाहिए, “शांत क्षेत्र” शुरू करना है। यह मूल रूप से एक वेधशाला के आसपास का क्षेत्र है जहां आपके पास वायरलेस सिग्नल, कोई माइक्रोवेव या उन लाइनों, अवधि के साथ कुछ भी नहीं हो सकता है।

IoT और खगोल विज्ञान

IRobot की IoT तकनीक के विवरण का पता लगाने से खगोलविदों को थोड़ा सिरदर्द हुआ। यह काफी संभावना है, हालांकि, IoT प्रौद्योगिकी एक दिन में अंतरिक्ष अन्वेषण और खगोल विज्ञान में एक बहुत ही सार्थक तरीके से सहायता करेगी।

यह जानना मुश्किल है कि भविष्य में खगोल विज्ञान और IoT एक साथ कैसे काम करेंगे, लेकिन एक दुनिया भर में दूरबीन और अन्य उपकरणों की कल्पना कर सकते हैं और डेटा की तुलना कर रहे हैं। बेहतर संचार और सहयोग नई खोजों और अंतरिक्ष अन्वेषण में नई संभावनाओं को जन्म दे सकता है।

कैसे AI अगले स्तर तक IoT ले सकता है

IoT और एस्ट्रोनॉमी संभवत: परस्पर जुड़ जाएंगे, लेकिन यह एकमात्र और आने वाली तकनीक नहीं है जो एक भूमिका निभाएगी। मशीन लर्निंग और IoT तेजी से एकीकृत होते जा रहे हैं जैसे-जैसे समय आगे बढ़ रहा है, IoT डेटा को और भी अधिक उपयोगी बनाता जा रहा है।

मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है डेटा से सीखने की मशीनों की क्षमता कोड में निर्धारित निर्देशों का पालन करने के बजाय। मशीन लर्निंग का उपयोग पहले से ही विभिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है। वित्तीय संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं। पेंडोरा इसका उपयोग यह जानने के लिए करता है कि आपको कौन से गाने पसंद हैं। Google ने बोर्ड गेम में मानव खिलाड़ियों को हराने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम सिखाने के लिए इसका इस्तेमाल किया, ज्यादातर यह साबित करने के लिए कि कितनी मशीनें खुद को सिखा सकती हैं।

IoT के लिए, मशीन डेटा वास्तव में उपयोगी होने के लिए तकनीक के लिए बिल्कुल आवश्यक होगा। IoT डिवाइस भारी मात्रा में डेटा एकत्र करने में सक्षम हैं। वे वास्तव में इतना संग्रह कर सकते हैं, कि मनुष्य को हमेशा के लिए इसमें कोई उपयोगी पैटर्न या जानकारी मिल जाएगी।

कंप्यूटर प्रोग्राम डेटा के माध्यम से और मशीन लर्निंग के माध्यम से यह पता लगा सकते हैं कि डेटा पॉइंट क्या उपयोगी हो सकते हैं। वे सीख सकते हैं कि सामान्य क्या है और असामान्यताओं को इंगित करता है या उपभोक्ता व्यवहार में पैटर्न की पहचान करता है।

मशीन लर्निंग को सीखने के लिए बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है, और IoT लोगों की तुलना में अधिक डेटा बनाता है कि क्या करना है, इसलिए दो प्रौद्योगिकियां एक साथ अच्छी तरह से काम करती हैं। द्वारा Io को उपकरणों में एकीकृत करना, वे गैजेट बहुत अधिक शक्तिशाली हो जाएंगे।

IoT डेटा के लिए मशीन लर्निंग कैसे लागू करें

IoT डेटा को मशीन लर्निंग लागू करने के लिए, आपको इसकी आवश्यकता है पहचानें कि आप किस समस्या को हल करना चाहते हैं। फिर, आप यह तय कर सकते हैं कि प्रौद्योगिकियों का उपयोग कैसे करें।

आकाश में दिखाई देने वाली नई वस्तुओं का पता लगाने के लिए, खगोलविद इसका इस्तेमाल कर सकते हैं। वे कंप्यूटर प्रोग्राम को यह जानने के लिए निर्देशित कर सकते हैं कि क्या सामान्य है और अगर कुछ भी दिलचस्प होता है तो उन्हें सतर्क करें।

iRobot अपने क़ानूनों को बिजली के उपयोग, घास की ऊँचाई, मौसम और उस पथ के बारे में डेटा को परिमार्जन करने के लिए निर्देशित कर सकता है जब यह निर्धारित करने के लिए कि घास काटने के समय और कब कुशलतापूर्वक कटाई की जाए। तब मशीनें अपने आप को सही समय पर स्वचालित रूप से तैनात कर सकती थीं।

यदि आप मशीन सीखने और IoT डेटा के साथ शुरुआत कर रहे हैं, तो आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि आपको प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं और सीमाओं दोनों के बारे में सूचित किया गया है। यदि आप वास्तव में गहरी खुदाई करना चाहते हैं, तो एक प्रासंगिक अनुसंधान संस्थान के साथ एक विशेषज्ञ या साथी को किराए पर लें। आपको कुछ प्रयोग करने के लिए भी तैयार रहना चाहिए, क्योंकि ये अपेक्षाकृत नई प्रौद्योगिकियां हैं।

जैसा कि खगोलविदों और कानून निर्माताओं के बीच हाथापाई से स्पष्ट है, आपको नियमों के साथ कुछ संभावित परेशानी की आशंका भी हो सकती है। प्रौद्योगिकियां अभी भी विकसित की जा रही हैं, इसलिए नियम अभी तक पूरी तरह से पत्थर में सेट नहीं हैं।

मशीन लर्निंग का उपयोग करते समय, आपके IoT गैजेट्स के दौरान जितना संभव हो उतना डेटा एकत्र करना फायदेमंद होता है। कंप्यूटर जानकारी के विशाल भंडार का विश्लेषण करने में सक्षम हैं और कुछ ऐसा उपयोगी हो सकता है जिसे मानव ने कभी सोचा भी नहीं होगा।

आईओटी का हमारे समाज के कई पहलुओं पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा, खासकर जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे अन्य शक्तिशाली साधनों के साथ भागीदारी की जाती है। हमारे लॉन को पिघलाने से लेकर तारों को चराने तक, यह तकनीक लगभग सब कुछ बदल देगी। संबंधित कानूनों का पता लगाने और किंक को बाहर निकालने में कुछ समय लग सकता है, लेकिन वे बाधाएं निश्चित रूप से इंटरनेट ऑफ थिंग्स के प्रसार को रोक नहीं पाएंगी।

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