पृथ्वी के सबसे कम अध्ययन किए गए पर्यावरणों में से एक में कम लागत वाली पहल

प्रशांत महासागर में चल रहा एक अभियान एक सरल लेकिन महत्वाकांक्षी विचार की परीक्षा ले रहा है: गहरे समुद्र का अन्वेषण अत्यधिक महंगा बने रहना जरूरी नहीं है। MIT Technology Review के अनुसार, अमेरिकी शोध पोत Rainier 8,000 वर्ग नौटिकल मील से अधिक समुद्री तल का मानचित्रण कर रहा है ताकि महत्वपूर्ण खनिज भंडारों की तलाश की जा सके, और इस मिशन के एक हिस्से में वह Orpheus Ocean द्वारा बनाए गए दो चमकीले, अंडाकार सबमर्सिबल्स तैनात करेगा।

कंपनी का दावा सीधा है। इसके वाहन, सह-संस्थापक और मुख्य कार्यकारी जेक रसेल के शब्दों में, “कम खर्च में गहराई तक” जाने के लिए बनाए गए हैं। यह दावा इस खबर की अहमियत का केंद्र है। मौजूदा डीप-सी प्रणालियों की लागत 50 लाख से 1 करोड़ डॉलर के बीच हो सकती है, जबकि Orpheus का कहना है कि उसके वाहनों को बनाने में प्रत्येक की लागत केवल कुछ लाख डॉलर आती है।

रोबोट क्या करने के लिए बनाए गए हैं

ये सबमर्सिबल्स लगभग 6,000 मीटर नीचे स्थित एक कठोर और कम-समझे गए क्षेत्र के लिए हैं, जहां समुद्री तल पर प्रचुर जीवन के साथ-साथ खनिज नोड्यूल भी होते हैं, जिनमें तांबा, कोबाल्ट, निकल और मैंगनीज जैसी धातुएं होती हैं। ये सामग्री इसलिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि इनका आधुनिक तकनीकों में व्यापक उपयोग होता है।

Orpheus के वाहन केवल ऊपर से सर्वेक्षण नहीं करते। रिपोर्ट के अनुसार, वे समुद्री तल में उतरकर तलछटी कोर निकाल सकते हैं, साथ ही उनमें मौजूद जीवों को भी एकत्र कर सकते हैं। इमेजिंग और सैंपलिंग का यह संयोजन प्लेटफॉर्म को एक साथ कई क्षेत्रों के लिए उपयोगी बनाता है: सरकारी एजेंसियां, वैज्ञानिक और संसाधन अन्वेषण में रुचि रखने वाली कंपनियां।

वर्तमान मिशन के दौरान, प्रत्येक वाहन से एक बार में 10 किलोमीटर तक यात्रा करने, हर सेकंड एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि लेने, और समुद्री तल से अधिकतम आठ भौतिक नमूने इकट्ठा करने की उम्मीद है। अपेक्षाकृत सस्ते स्वायत्त सिस्टम के लिए यह एक महत्वपूर्ण संचालन परीक्षा है।

यह परीक्षण अलग क्यों है

Orpheus ने 2024 में Woods Hole Oceanographic Institution से अलग होकर अपना स्वतंत्र रूप बनाया, और इससे पहले WHOI, NOAA और NASA की भागीदारी वाले वर्षों के काम के बाद यह हुआ। इसके प्रोटोटाइप संस्करण 11,000 मीटर की गहराई तक गोता लगाने के लिए प्रमाणित थे, जो Mariana Trench तक पहुंचने के लिए पर्याप्त है। कंपनी पहले ही दो व्यावसायिक तैनातियां पूरी कर चुकी है, लेकिन इस अभियान को अब तक की इसकी सबसे बड़ी परीक्षा बताया जा रहा है, क्योंकि इसमें कई सप्ताह के संचालन, बड़े दायरे और कई उपकरण शामिल हैं।

यह अंतर मायने रखता है। एक चतुर प्रोटोटाइप एक बात है; एक भरोसेमंद फील्ड टूल दूसरी। यदि वाहन कई हफ्तों तक और व्यापक क्षेत्रों में अपेक्षित प्रदर्शन करते हैं, तो Orpheus के पास यह दलील देने के लिए मजबूत आधार होगा कि कम लागत वाले डीप-सी संचालन एक सीमित प्रदर्शन से आगे बढ़कर दोहराए जा सकने वाली प्रक्रिया बन सकते हैं।

विज्ञान और खनन समानांतर रूप से आगे बढ़ रहे हैं

यह कहानी सिर्फ खोज की नहीं है। यह पहुंच और प्रोत्साहनों की भी है। वही वाहन जो शोधकर्ताओं को डीप-सी पारिस्थितिक तंत्रों का अध्ययन करने में मदद कर सकते हैं, वे व्यावसायिक उपयोग के लिए खनिज भंडारों की पहचान को भी आसान बना सकते हैं। लेख का शीर्षक इसी द्वैत को सीधे दर्शाता है: ये सबमर्सिबल्स विज्ञान और खनन, दोनों को बढ़ावा दे सकते हैं।

यह ओवरलैप डीप-सी निष्कर्षण को लेकर बहसों को और तीखा करेगा। बेहतर डेटा पर्यावरणीय समझ को बढ़ा सकता है, लेकिन यह औद्योगिक गतिविधि के लिए बाधाएं भी कम कर सकता है। उपकरण अपनी राजनीति खुद नहीं चुनते। वे केवल संभवता का दायरा बढ़ाते हैं, और फिर सरकारें, शोधकर्ता और कंपनियां तय करती हैं कि उस क्षमता का उपयोग कैसे किया जाए।

समय क्यों महत्वपूर्ण है

महत्वपूर्ण खनिजों में रुचि इसलिए बढ़ी है क्योंकि वे रणनीतिक तकनीकों और औद्योगिक आपूर्ति शृंखलाओं से जुड़े हैं। साथ ही, गहरा समुद्र ग्रह के सबसे कम मानचित्रित और सबसे कम समझे गए पर्यावरणों में से एक बना हुआ है। एक ऐसा सिस्टम जो मौजूदा प्लेटफॉर्म्स की तुलना में कहीं कम लागत पर इमेजिंग, सैंपलिंग और बड़े पैमाने पर संचालन कर सके, यह तय कर सकता है कि उस अन्वेषण में कौन भाग ले पाएगा।

यदि Orpheus इस मिशन में सफल होता है, तो नतीजा केवल एक और समुद्री-रोबोटिक्स उपलब्धि नहीं होगा। यह इस बात का प्रमाण होगा कि गहराई तक जाने की अर्थव्यवस्था बदलना शुरू हो गई है। इससे अधिक विज्ञान, नाज़ुक पारिस्थितिक तंत्रों की अधिक निगरानी, अधिक व्यावसायिक खोज, और इस पर अधिक दबाव आ सकता है कि गहरे समुद्र के शासन-प्रबंधन पर तब निर्णय लिया जाए, जब पहुंच अभी सामान्य न हुई हो।

यह लेख MIT Technology Review की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.

Originally published on technologyreview.com