সমুদ্রের তলদেশ অনুসন্ধান তখন থমকে যায় যখন পলি বা তলচের মেঘ অপটিক্যাল ক্যামেরাগুলোকে অন্ধ করে দেয়, যার ফলে ROV-গুলো লক্ষ্যহীনভাবে ভেসে বেড়াতে থাকে। Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI)-এর গবেষকরা এমন একটি সিস্টেম তৈরি করেছেন যা রিয়েল-টাইমে "ঘোলাটে পানিতে" নেভিগেট করার জন্য সোনার (sonar)-এর সাথে উন্নত অ্যালগরিদমকে যুক্ত করে।

সোনার এবং ভিশনের মধ্যে ব্যবধান দূর করা

পানির নিচের রোবটগুলোকে প্রতিনিয়ত রেজোলিউশনের বদলে দৃশ্যমানতা বা এর উল্টোটা বেছে নিতে হয়। ক্যামেরা স্পষ্ট ছবি দেয় কিন্তু ROV যখন বালু ওড়ায়, তখনই তা অকেজো হয়ে পড়ে। সোনার ধ্বংসাবশেষ ভেদ করতে পারে কিন্তু এটি কেবল অস্পষ্ট বা স্থূল তথ্য দেয়, যা সূক্ষ্ম কাজের জন্য যথেষ্ট নয়।

Amy Phung (SM ’23, PhD ’26) এবং Richard Camilli (SM ’00, PhD ’03) একটি হাইব্রিড পদ্ধতির মাধ্যমে এই সমস্যার সমাধান করেছেন। প্রথমে, সিস্টেমটি সমুদ্রের তলদেশ ম্যাপ করার জন্য দ্রুত একটি সোনার সুইপ (sonar sweep) চালায়। পানির স্বচ্ছতা যাই হোক না কেন, সেই ম্যাপটি যানটিকে একটি নিরাপদ স্থানিক সচেতনতা (spatial awareness) প্রদান করে। এরপর, পলি থিতিয়ে না আসা পর্যন্ত বা দূরত্বটি ততটা না কমে যতক্ষণ না এর হাই-রেজোলিউশন ক্যামেরাগুলো সূক্ষ্ম বিবরণ ক্যাপচার করতে পারে, ততক্ষণ ROV লক্ষ্যবস্তুর কাছে এগিয়ে যায়।

ইমেজ-ম্যাচিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে রিয়েল-টাইম প্রসেসিং

তাৎক্ষণিকভাবে সমুদ্রের তলদেশ ম্যাপ করার জন্য অত্যন্ত কম্পিউটেশনাল দক্ষতার প্রয়োজন হয়। WHOI টিম একটি ইমেজ-ম্যাচিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছে যা মূলত একটি ফরাসি গবেষণা দল তৈরি করেছিল। এই অ্যালগরিদমটি প্রতিটি সোনার পিক্সেলকে একটি ডেপথ কিউ (depth cue) হিসেবে বিবেচনা করে এবং এর নিচে তলদেশটি কত দূরে আছে তা অনুমান করে। এই ডেপথ এস্টিমেটগুলোকে একত্রিত করার মাধ্যমে সফটওয়্যারটি প্রথাগত অ্যাকোস্টিক পুনর্গঠনের (acoustic reconstructions) চেয়ে অনেক দ্রুত একটি 3-D ছবি তৈরি করে। এই গতি স্বয়ংক্রিয় বা রিমোটলি অপারেটেড সিস্টেমগুলোকে মুহূর্তের মধ্যে স্টিয়ারিং সিদ্ধান্ত নিতে এবং সংঘর্ষ এড়াতে সাহায্য করে।

গভীর সমুদ্র শিল্প এবং প্রতিরক্ষা খাতের ওপর প্রভাব

পলি বা তলচের মধ্য দিয়ে দেখতে পাওয়া বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ খাতকে নতুন রূপ দিচ্ছে। বিজ্ঞানীরা অস্থির বেন্থিক জোনে (benthic zones) নিরবচ্ছিন্ন তথ্য সংগ্রহ করতে পারবেন। প্রকৌশলীরা পানির নিচের নির্মাণ এবং অবকাঠামো রক্ষণাবেক্ষণের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য দৃশ্যমানতা পাবেন, যেখানে মানুষের কর্মকাণ্ড ক্রমাগত পলি ও কাদা ওড়ায়।

এই প্রযুক্তি প্রতিরক্ষা ব্যবস্থাকেও শক্তিশালী করে। মাইন-কাউন্টার-মেজার মিশনে, বিস্ফোরিত না হওয়া গোলাবারুদ প্রায়শই পলি স্তরের নিচে লুকিয়ে থাকে। সোনার-ভিশন সিস্টেমটি "ব্ল্যাকআউট" পরিস্থিতিতেও নেভিগেট করতে পারে, আত্মবিশ্বাসের সাথে ডিসপোজাল ডিভাইস স্থাপন করতে পারে এবং পানি যথেষ্ট পরিষ্কার হওয়ার পর ক্যামেরা দিয়ে লক্ষ্যবস্তু যাচাই করতে পারে। এই পরিবর্তন পানির নিচের রোবটগুলোকে সমুদ্রের তলদেশে কেবল নিষ্ক্রিয় পর্যবেক্ষক থেকে সক্রিয় ও বুদ্ধিমান এজেন্ট হিসেবে রূপান্তরিত করছে।

মূল বিষয়সমূহ

  • হাইব্রিড নেভিগেশন: সোনার প্রাথমিক ভূখণ্ড বা টেরেনের একটি স্কেচ প্রদান করে; পরিস্থিতি উন্নত হলে হাই-রেজোলিউশন ক্যামেরা বিস্তারিত দৃশ্য প্রদান করে।
  • অ্যালগরিদমিক গতি: ফরাসি মূলের ইমেজ-ম্যাচিং রুটিনটি সরাসরি 2-D সোনার ডেটা থেকে গভীরতা অনুমান করে, যা রিয়েল-টাইম 3-D ম্যাপিং সম্ভব করে তোলে।
  • বহুমুখী প্রয়োগ: এই সিস্টেমটি সমুদ্রবিজ্ঞান, সাবসি (subsea) নির্মাণ, অবকাঠামো রক্ষণাবেক্ষণ এবং বিপজ্জনক মাইন অপসারণে সহায়তা করে।

WHOI-এর AI-চালিত সোনার-ভিশন সিস্টেম এখন পানির নিচের রোবটগুলোকে তাদের চারপাশের একটি 3-D ছবি রিয়েল-টাইমে তৈরি করতে দেয়, এমনকি যখন পলি বা তলচের মেঘ ক্যামেরাগুলোকে অকেজো করে দেয় তখনও।

অন্ধ এলাকা থেকে রিয়েল-টাইম 3-D ম্যাপে

প্রথাগত ROV-গুলো বিস্তারিত তথ্যের জন্য অপটিক্যাল ক্যামেরার ওপর নির্ভর করে, কিন্তু সামান্য বালু ওড়া একটি পরিষ্কার দৃশ্যকে একটি অস্বচ্ছ দেয়ালে পরিণত করতে পারে। সোনার—যা সমুদ্রের তলদেশ থেকে প্রতিফলিত হওয়া শব্দের পালস—ঘোলাটে পানির মধ্য দিয়ে দেখতে পায়, তবুও এর র (raw) ডেটাতে সেই সূক্ষ্ম বিবরণ থাকে না যা কোনো ভঙ্গুর নমুনা ধরা বা কেবল (cable) প্রবেশ করানোর মতো কাজের জন্য প্রয়োজন।

Phung এবং Camilli সরাসরি এই সমস্যার মোকাবিলা করেছেন। তাদের হাইব্রিড সিস্টেমটি দ্রুত একটি সোনার সুইপ চালায়, ডেটাগুলো ফরাসি ইমেজ-ম্যাচিং অ্যালগরিদমে পাঠায় এবং প্রতিটি সোনার পিক্সেলকে একটি ডেপথ কিউ হিসেবে বিবেচনা করে। এই কিউগুলোকে একত্রিত করার মাধ্যমে সফটওয়্যারটি একটি পূর্ণাঙ্গ 3-D মডেল তৈরি করে, যা ROV-এর জন্য তাৎক্ষণিকভাবে তার পথ পরিবর্তন করার মতো যথেষ্ট দ্রুত।

যখন যানটি পরিষ্কার পানিতে পৌঁছায়—হয়তো বিঘ্নিত এলাকা থেকে পিছিয়ে গিয়ে অথবা পলি থিতিয়ে যাওয়ার জন্য অপেক্ষা করে—তখন অনবোর্ড হাই-রেজোলিউশন ক্যামেরাগুলো বিস্তারিত ছবি তোলে। কার্যত, সোনার একটি লো-রেজোলিউশন "দৃষ্টিশক্তি" হিসেবে কাজ করে যা অপটিক্যাল "চোখ" দায়িত্ব নেওয়ার আগ পর্যন্ত রোবটটিকে দিকনির্দেশনা দিয়ে রাখে।

কেন গতি গুরুত্বপূর্ণ

পুরনো পাইপলাইনগুলোতে সোনার রিটার্নকে 3-D ম্যাপে রূপান্তর করতে সেকেন্ড বা মিনিট সময় লাগত—যা একটি ROV-এর জন্য অত্যন্ত ধীর, যাকে বাধা এড়াতে হয় বা ম্যানিপুলেটর আর্ম (manipulator arm) সামঞ্জস্য করতে হয়। ফরাসি মূলের এই রুটিনটি সরাসরি 2-D সোনার ইমেজ থেকে গভীরতা অনুমান করে সেই বাধা বা বটleneck এড়িয়ে যায়, ফলে পূর্ণাঙ্গ অ্যাকোস্টিক পুনর্গঠনের প্রয়োজন হয় না। পারসেপশন লুপটি এখন রিয়েল-টাইমে চলে, যা রোবটটিকে খাড়া ঢাল (cliffs), ফাটল (crevices) এবং আলগা ধ্বংসাবশেষ সম্পর্কে মুহূর্তের মধ্যে সচেতনতা প্রদান করে।

অস্থিতিশীল বেন্থিক পরিবেশে, স্রোত মুহূর্তের মধ্যেই পলি বা তলানি উড়িয়ে দিতে পারে। মাত্র কয়েক সেকেন্ডের বিলম্বও সংঘর্ষ, নমুনা হারানো বা যানবাহনের ক্ষতির কারণ হতে পারে। WHOI সিস্টেম অপারেটরদের—অথবা স্বয়ংক্রিয় নিয়ন্ত্রণ সফটওয়্যারকে—ক্রমাগত রিফ্রেশ হওয়া একটি ত্রিমাত্রিক (3-D) ছবির ভিত্তিতে মুহূর্তের মধ্যে স্টিয়ারিং সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।

বিজ্ঞান, শিল্প এবং প্রতিরক্ষা ক্ষেত্রে এর গুরুত্ব

বৈজ্ঞানিক অন্বেষণ

সামুদ্রিক জীববিজ্ঞানী এবং ভূতাত্ত্বিকরা হাইড্রোথার্মাল ভেন্ট বা গভীর সমুদ্রের প্রবালের মতো নাজুক আবাসস্থলগুলোকে লক্ষ্য করেন। এই স্থানগুলো সহজেই বিঘ্নিত হওয়ার প্রবণতা রাখে; শুধুমাত্র ক্যামেরা নির্ভর পদ্ধতিতে পলি বা তলানির মেঘ দেখা দিলেই গবেষকদের কাজ থামিয়ে দিতে হয়, যার ফলে গুরুত্বপূর্ণ পর্যবেক্ষণ হাতছাড়া হওয়ার ঝুঁকি থাকে। সোনার-সহায়তা নেভিগেশন একটি ROV-কে নিরাপদ দূরত্বে থাকতে, ভূখণ্ড ম্যাপ করতে এবং পরিস্থিতি পরিষ্কার হওয়ার পর হাই-ডেফিনিশন ইমেজিংয়ের জন্য কাছে আসতে সাহায্য করে, যা একই সাথে আবাসস্থল এবং তথ্য উভয়কেই রক্ষা করে।

অফশোর নির্মাণ এবং রক্ষণাবেক্ষণ

পাইপলাইন, বিদ্যুৎ কেবল বা সাবসি ভালভ স্থাপন করার জন্য এমন পানিতে সরঞ্জামের সঠিক অবস্থান নির্ধারণ করতে হয় যা খুব কমই শান্ত থাকে। মানুষ দ্বারা পরিচালিত জাহাজগুলো পলি উড়িয়ে দেয়, যা একটি রুটিন কাজকেও দৃশ্যমান অনুমানের খেলায় পরিণত করে। হাইব্রিড পারসেপশন সিস্টেম একটি নির্ভরযোগ্য “সি-থ্রু” (see-through) ভিউ প্রদান করে যা পানি শান্ত হওয়ার জন্য অপেক্ষা না করেই থ্রাস্টার এবং ম্যানিপুলেটরগুলোকে নির্দেশনা দেয়, যা সম্ভাব্যভাবে প্রকল্পের সময়সীমা কমিয়ে আনে এবং বিদ্যমান অবকাঠামোতে দুর্ঘটনাজনিত আঘাতের ঝুঁকি হ্রাস করে।

নৌবাহিনীর মাইন কাউন্টার-মেজারস

না ফাটানো গোলাবারুদ প্রায়শই পলির স্তরের নিচে চাপা পড়ে থাকে, যা দৃশ্যমান শনাক্তকরণ অসম্ভব করে তোলে। প্রথাগত সোনার একটি মাইনের সাধারণ আকৃতি শনাক্ত করতে পারলেও সরাসরি দেখার পথ (line of sight) ছাড়া এর পরিচয় নিশ্চিত করতে পারে না। সোনার ম্যাপিংয়ের সাথে দ্রুত গভীরতা পরিমাপের সমন্বয় ঘটিয়ে, WHOI প্ল্যাটফর্ম “ব্ল্যাকআউট” জোনগুলোর মধ্য দিয়ে চলাচল করতে পারে, আত্মবিশ্বাসের সাথে একটি ডিসপোজাল ডিভাইস স্থাপন করতে পারে এবং পানি যথেষ্ট পরিষ্কার হওয়ার পর ক্যামেরা দিয়ে ছবি তুলে লক্ষ্যবস্তু নিশ্চিত করতে পারে। এই সক্ষমতা বিতর্কিত উপকূলীয় অঞ্চলগুলোতে দ্রুততর এবং নিরাপদ মাইন অপসারণ কার্যক্রম নিশ্চিত করে।