इजरायल के वैज्ञानिक रेगिस्तान में जानकारी एकत्र करने के लिए एक व्यावहारिक समाधान के साथ आए हैं। पारिस्थितिक तंत्र के तत्वों से प्रेरित होकर, उन्होंने रोबोट टम्बलवेड्स बनाए हैं। उन्हें लगता है कि रोबोट सालों तक अपने दम पर काम कर सकते हैं, हजारों मील की दूरी पर रेगिस्तान का उपयोग करने के लिए हवा का उपयोग करते हुए और पूरे समय अपने रचनाकारों को जानकारी भेजते हैं।
वायर्ड रिपोर्ट:
श्लोमी मीर ने अपने वर्तमान Tumbleweed प्रोटोटाइप को एक मजबूत, अनुकूली रोबोट बनाया। इस्पात संरचना तनाव पर निर्भर करती है, जो इसे अपने पथ के आधार पर खुद को बदलने की अनुमति देती है। रोबोट के पाल की व्यवस्था इसे हवा और रोल को पकड़ने की अनुमति देती है। गतिज जनरेटर का उपयोग करते हुए, Tumbleweed की गति एक जहाज पर कंप्यूटर, सेंसर और मोटर को शक्ति प्रदान करती है।
Tumbleweed अपने सटीक मार्ग को नियंत्रित नहीं कर सकता है, लेकिन मीर ने इसे अनुकूल हवा की स्थिति का जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया है, जिसका अर्थ है, रोबोट एक पैनकेक की तरह चपटा हो जाएगा जब तक कि कोई गस्ट इसके इच्छित दिशा में इसे फैलाने के लिए नहीं आता है। "ऐसे अनुप्रयोग हैं जहां यह सिस्टम जा सकता है जहां लोग जा नहीं सकते हैं या नहीं जा सकते हैं, या उन जानकारी को इकट्ठा करने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकते हैं, जो इन शोधकर्ताओं को चाहिए।"
डेटा पर वैज्ञानिक समझ बनी है। अधिक डेटा, बेहतर वैज्ञानिक एक प्रणाली को समझने में सक्षम हैं। कभी-कभी, हालांकि, उस डेटा के द्वारा आना मुश्किल है। विशाल रेगिस्तान पारिस्थितिकी तंत्र, अक्सर दूरदराज के स्थानों में स्थित होते हैं और अमानवीय वातावरण की विशेषता होती है, उदाहरण के लिए, मुश्किल साबित होते हैं। हालांकि जलवायु परिवर्तन उतरता है, हालांकि, रेगिस्तानों को समझना और वे कैसे फैल रहे हैं, यह अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
अपने स्वयं के प्रयोगों के लिए डेटा इकट्ठा करने के बजाय, मीर, एक औद्योगिक डिजाइनर, उम्मीद करता है कि टम्बलवीड टोबोट्स के पैक द्वारा इकट्ठा किए गए डेटा वैज्ञानिकों को रेगिस्तान को बेहतर ढंग से समझने और मुकाबला करने में सक्षम बनाते हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता हवा और टीलों की बातचीत का एक 3 डी मानचित्र बना सकते हैं और एक रेगिस्तान की सीमाओं का धीरे-धीरे विस्तार कर सकते हैं, वायर्ड लिखते हैं।
मीर वर्तमान में अपने प्रोटोटाइप को सुव्यवस्थित करने पर काम कर रहे हैं, लेकिन यहां आप एक्शन में पहला मॉडल देख सकते हैं:
