लिथियम बैटरी के आग लगने का सुरक्षा खतरा अक्सर चिंता का विषय होता है, इसलिए वैज्ञानिकों ने एक ऐसी विधि का प्रस्ताव किया है जो ध्वनि का उपयोग करके बैटरी आग लगने की पूर्व सूचना देती है। अनुसंधान से पता चला है कि लिथियम आयन बैटरी आग लगने से पहले एक श्रृंखला के रासायनिक प्रतिक्रियाओं का अनुभव करती है, जो बैटरी के अंदर का दबाव धीरे-धीरे बढ़ाता है, अंततः बैटरी के फुलने का कारण बनता है।
चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा
बैटरी का बाहरी आवरण आमतौर पर कठोर होता है, जो इस प्रकार के फुलाव को समायोजित नहीं कर सकता, इसलिए बैटरी के अंदर का सुरक्षा वाल्व अत्यधिक दबाव पर फट जाता है, जिससे एक अद्वितीय ध्वनि निकलती है। यह ध्वनि कुछ हद तक सोडा की बोतल खोलने पर होने वाली कड़क और फुसफुसाहट जैसी होती है।
इसलिए, अमेरिका के राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) की अनुसंधान टीम ने इस विशेष फटने की ध्वनि को पहचानने के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है। एल्गोरिदम के प्रशिक्षण के दौरान, शोधकर्ताओं ने शियान टेक्नोलॉजी यूनिवर्सिटी के प्रयोगशाला के साथ सहयोग किया, और 38 विस्फोटित बैटरी के ऑडियो डेटा एकत्र किए। इन ऑडियो डेटा की गति और स्वर को समायोजित करके, शोध टीम ने 1000 से अधिक अद्वितीय ऑडियो नमूने उत्पन्न किए, जिससे एल्गोरिदम को आगे प्रशिक्षित किया गया।
परीक्षण के परिणामों से पता चला है कि यह एल्गोरिदम 94% सटीकता के साथ अधिक गर्म बैटरी के फटने की आवाज को पहचानने में सक्षम है। यह ध्यान देने योग्य है कि परीक्षण के दौरान शोधकर्ताओं ने विभिन्न पृष्ठभूमि शोर भी शामिल किए, जैसे कि कदमों की आवाज, दरवाजे बंद करने की आवाज और बोतल खोलने की आवाज, और परिणामों से पता चला कि केवल कुछ शोर एल्गोरिदम के निर्णय को प्रभावित करते हैं। यह खोज एल्गोरिदम की मजबूती को दर्शाती है।
शोध टीम ने कहा कि इस तकनीक की क्षमता एक नए प्रकार के आग अलार्म बनाने में उपयोग की जा सकती है, जिसे घरों, कार्यालयों, गोदामों और इलेक्ट्रिक कार पार्किंग स्थलों जैसे कई स्थानों पर स्थापित किया जा सकता है। पूर्व सूचना देने के माध्यम से, यह तकनीक लोगों को निकासी के लिए पर्याप्त समय प्रदान कर सकती है, जिससे व्यक्तिगत सुरक्षा सुनिश्चित होती है।
मुख्य बिंदु:
🔋 शोध टीम ने ध्वनि पहचान तकनीक का उपयोग करके लिथियम बैटरी आग लगने की पूर्व सूचना दी, सुरक्षा सुनिश्चित की।
🎧 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से, परीक्षण की सटीकता 94% तक पहुंच गई, जो अच्छी मजबूती दर्शाती है।
🚨 नए प्रकार के आग अलार्म के विकास की उम्मीद, विभिन्न स्थानों में व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है, लोगों को सुरक्षा प्रदान करता है।
