var breakpoints = [{"label":"Desktop","slug":"Desktop","value":"base","direction":"max","isActive":true,"isRequired":true},{"label":"Tablet","slug":"Tablet","value":"1024","direction":"max","isActive":true,"isRequired":true},{"label":"Mobile","slug":"Mobile","value":"767","direction":"max","isActive":true,"isRequired":true}];
మెయిన్స్: కృత్రిమ మేధతో (AI-enabled) నిఘా, మనుషులు-వన్యప్రాణుల ముఖాముఖి (human–wildlife interaction), కష్టమైన భౌగోళిక ప్రాంతాల్లో పర్యవేక్షణ, సాంకేతికత ఆధారిత గస్తీ (technology-assisted patrolling).
వార్తల్లో ఎందుకు ఉంది? (Why in News?)
తిరుమల అడవుల్లో వన్యప్రాణులను పర్యవేక్షించడానికి, అలిపిరి-తిరుమల నడక మార్గాన్ని (Alipiri–Tirumala footpath) ఉపయోగించే భక్తుల భద్రతను మెరుగుపరచడానికి తిరుమల తిరుపతి దేవస్థానం (టీటీడీ – TTD) ఒక క్వాడ్రపెడ్ (నాలుగు కాళ్ల) రోబోటిక్ డాగ్ను పరిశీలిస్తోంది.
అటవీ ప్రాంతాల్లో, అలాగే మనుషులు సాధారణ గస్తీ (patrolling) నిర్వహించడం కష్టంగా ఉండే భౌగోళిక ప్రదేశాల్లో నిఘా కోసం దీని పనితీరును, అనుకూలతను అధికారులు సమీక్షించారు.
ఈ చొరవ ఉద్దేశం (Purpose of the Initiative)
ప్రతిపాదిత వ్యవస్థ లక్ష్యాలు:
భక్తులు వెళ్లే మార్గాల (pilgrim routes) సమీపంలో వన్యప్రాణుల కదలికలను గుర్తించడం
జంతువుల ఉనికిని (location) గుర్తించడం
వెలుతురు తక్కువగా ఉన్నప్పుడు (poor visibility) నిఘాను మెరుగుపరచడం
జంతువులు సమీపించే ముందే భక్తులను హెచ్చరించడం (Alert devotees)
అటవీ, విజిలెన్స్, భద్రతా బృందాలకు మద్దతు ఇవ్వడం
ప్రమాదకర పరిస్థితుల్లో సిబ్బంది నేరుగా పాల్గొనే అవసరాన్ని తగ్గించడం
దీని వినియోగానికి అలిపిరి నడక మార్గాన్ని ఆనుకుని ఉన్న అటవీ ప్రాంతాలకు (Forest stretches) ప్రాధాన్యత ఇస్తున్నారు.
ప్రత్యక్ష సమాచార వ్యవస్థలు (Live communication systems)
ధ్వని, కాంతి (Sound and light) వ్యవస్థలు
లైడార్ (LiDAR) అంటే ఏమిటి?
చుట్టుపక్కల ప్రాంతాలను మ్యాప్ చేయడానికి, వస్తువులను, భూభాగాన్ని గుర్తించడానికి లైడార్ కాంతి-ఆధారిత సెన్సింగ్ను (light-based sensing) ఉపయోగిస్తుంది. 360-డిగ్రీల వ్యవస్థ రోబో కదులుతున్నప్పుడు దాని చుట్టుపక్కల వాతావరణాన్ని అన్ని దిశల్లో పరిశీలించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
థర్మల్ ఇమేజింగ్ పాత్ర (Role of Thermal Imaging)
ఉష్ణోగ్రతల్లో వ్యత్యాసాల (heat signatures) ఆధారంగా థర్మల్ కెమెరాలు జంతువులను లేదా మనుషులను గుర్తిస్తాయి. కింది పరిస్థితుల్లో నిఘా కోసం ఇవి సహాయపడతాయి:
చీకటి
పొగమంచు (Fog)
వెలుతురు తక్కువగా ఉండే ఇతర పరిస్థితులు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్-ఆధారిత వర్గీకరణ (AI-Based Classification)
దీని కృత్రిమ మేధ (AI) వ్యవస్థ కింది వాటి మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించగలదు:
పెద్ద అడవి జంతువులు
మనుషులు
వాహనాలు
పెంపుడు జంతువులు (Domestic animals)
ఈ వర్గీకరణ వల్ల ఏదైనా కదలికను గుర్తించినప్పుడు, అది జంతువా, మనిషా లేదా వాహనమా అని ముందుగానే నిర్ధారించుకుని, ఆ తర్వాత నిఘా బృందాలు చర్యలు ప్రారంభించడానికి వీలవుతుంది.
పనిచేసే విధానం (Working Mechanism)
రోబోటిక్ డాగ్ వన్యప్రాణులను గుర్తించినప్పుడు, అది ఈ కింది పనులు చేయగలదు:
విజువల్ (visual), థర్మల్ సమాచారాన్ని (thermal information) సేకరించడం.
గుర్తించిన వస్తువు ఏ వర్గానికి చెందినదో నిర్ధారించడం (Identify the category).
భౌగోళిక ఉనికిని (geographical location) రికార్డ్ చేయడం.
జియో-ట్యాగ్ చేయబడిన హెచ్చరికను (geo-tagged alert) రూపొందించడం.
ప్రత్యక్ష వీడియో (live video), థర్మల్ ఫీడ్లను ప్రసారం చేయడం.
కంట్రోల్ రూమ్కు, పెట్రోలింగ్ బృందాలకు సమాచారం పంపడం.
ఈ సమాచారంతో అధికారులు రిమోట్ (remote) విధానంలో పరిస్థితిని అంచనా వేయవచ్చు. అటవీ, విజిలెన్స్ లేదా భద్రతా సిబ్బంది ఎలా స్పందించాలో నిర్ణయించవచ్చు.
ప్రతిపాదిత వినియోగ ప్రాంతాలు (Proposed Areas of Use)
నడక మార్గాల్లో నిఘా (Footpath Surveillance)
ఈ రోబోట్ అలిపిరి-తిరుమల నడక మార్గాన్ని ఆనుకుని ఉన్న ప్రాంతాల్లో గస్తీ తిరిగి, చిరుతపులులు (leopards) లేదా ఇతర అడవి జంతువులు భక్తుల జోన్లలోకి ప్రవేశించే ముందే వాటిని గుర్తించగలదు.
కష్టమైన భౌగోళిక ప్రాంతాలు (Difficult Terrain)
దీని నాలుగు కాళ్ల (quadruped) ఆకృతి వల్ల, స్థిరమైన పరికరాలు లేదా సాధారణంగా మనుషులు వెళ్లడానికి కష్టంగా ఉండే ప్రదేశాల్లో కూడా ఇది సులభంగా కదలగలదు.
వన్యప్రాణుల కదలికలు ఉన్నాయని తెలిసిన ప్రాంతాలు
ఒక చోట అమర్చే కెమెరాల (stationary system) మాదిరిగా కాకుండా, జంతువుల కదలికల గురించి సమాచారం రాగానే దీనిని ఆ ప్రాంతానికి సులభంగా తరలించవచ్చు.
పెట్రోలింగ్ ప్రణాళిక (Patrol Planning)
దీని సెన్సార్లు కింది వాటికి సంబంధించిన సమాచారాన్ని సేకరించగలవు:
భౌగోళిక పరిస్థితులు (Terrain conditions)
జంతువుల కదలికలు
ఎక్కువగా ఉపయోగించే మార్గాలు (Frequently used routes)
ప్రమాదం పొంచి ఉన్న ప్రాంతాలు (Vulnerable locations)
గస్తీ బృందాలను ఎక్కడ మోహరించాలి, ఇతర నిఘా పరికరాలను ఎక్కడ అమర్చాలి అనేది ప్లాన్ చేసుకోవడానికి ఈ సమాచారం మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది.
ధ్వని, కాంతితో నిరోధించడం (Sound and Light Deterrence)
భక్తుల ప్రాంతాల వైపు జంతువులు రాకుండా నిరోధించడానికి రోబోట్లోని సౌండ్, లైట్ సిస్టమ్లు ఏ మేరకు ఉపయోగపడతాయో అధికారులు పరిశీలిస్తున్నారు.
దీని లక్ష్యాలు:
మనుషులకు, వన్యప్రాణులకు మధ్య దూరాన్ని నిర్వహించడం
నేరుగా ఎదురుపడే (direct encounters) అవకాశాలను తగ్గించడం
వెంటనే మనుషులు జోక్యం చేసుకోవాల్సిన అవసరాన్ని పరిమితం చేయడం
ఈ పనికి రోబోట్ ఎంత వరకు సూట్ అవుతుందో కూడా మూల్యాంకన (evaluation) ప్రక్రియలో భాగంగా పరీక్షిస్తారు.
రోబోటిక్ డాగ్, ఫిక్స్డ్ కెమెరా ట్రాప్ల పోలిక
రోబోటిక్ డాగ్ (Robotic Dog)
ఫిక్స్డ్ కెమెరా ట్రాప్ (Fixed Camera Trap)
మొబైల్ నిఘా ప్లాట్ఫారమ్ (కదులుతూ పనిచేస్తుంది)
ఒకే ప్రదేశంలో అమర్చబడి ఉంటుంది
జంతువుల కదలికలు ఉన్నట్లు తెలిసిన ప్రాంతాలకు సులభంగా తరలించవచ్చు
ముందుగా నిర్ణయించిన ప్రాంతాన్ని మాత్రమే కవర్ చేస్తుంది
ప్రత్యక్ష (live) విజువల్, థర్మల్ ఫీడ్లను అందిస్తుంది
దాని పరిధిలో జరిగే కార్యకలాపాలను రికార్డ్ చేస్తుంది
భౌగోళిక పరిస్థితులు, కదలికల సమాచారాన్ని సేకరిస్తుంది
ప్రధానంగా అటుగా వెళ్లే జంతువులను పర్యవేక్షిస్తుంది
రిమోట్ (remote) విధానంలో పరిస్థితిని అంచనా వేయడానికి మద్దతు ఇస్తుంది
జంతువులు సంచరించే అవకాశం ఉన్న మార్గాల్లో దీన్ని అమర్చాలి
ఈ రోబోటిక్ వ్యవస్థ స్థిరమైన (ఫిక్స్డ్) నిఘా కెమెరాల స్థానంలో వస్తున్నది కాదు, వాటికి అదనంగా (మరింత మెరుగుపరచడానికి) పనిచేస్తుంది.
ముగింపు (Conclusion)
తిరుమల వన్యప్రాణుల పర్యవేక్షణ నెట్వర్క్కు కృత్రిమ మేధతో కూడిన రోబోటిక్ డాగ్ ఒక మొబైల్ (కదిలే) అదనపు ఆకర్షణ. అయితే దీని ఉపయోగం అనేది వాస్తవ అటవీ పరిస్థితుల్లో (real forest conditions) ఇది ఎంత కచ్చితంగా గుర్తిస్తుంది, కమ్యూనికేట్ చేస్తుంది, ఎలా కదులుతుంది అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇప్పటికే ఉన్న నిఘా వ్యవస్థలు, శిక్షణ పొందిన బృందాల (response teams) మద్దతు కూడా దీనికి అవసరం.
కేర్ ఎంసీక్యూ (CARE MCQ)
1. టీటీడీ (TTD) మూల్యాంకనం (evaluation) చేస్తున్న రోబోటిక్ డాగ్కు సంబంధించి కింది వాక్యాలను పరిశీలించండి:
ఇది ఆప్టికల్ (optical), థర్మల్-ఇమేజింగ్ (thermal-imaging) కెమెరాలతో అమర్చబడి ఉంది.
దీనిలోని AI వ్యవస్థ పెద్ద జంతువులను మనుషులు, వాహనాల నుంచి వేరు చేసి గుర్తించగలదు.
ప్రస్తుతం ఉన్న అన్ని కెమెరా ట్రాప్లు (camera traps), కాలి నడకన చేసే గస్తీని (foot patrols) పూర్తిగా దీనితో భర్తీ చేయాలని భావిస్తున్నారు.
పైన ఇచ్చిన వాక్యాలలో ఏవి సరైనవి?
(a) 1 మాత్రమే
(b) 1, 2 మాత్రమే
(c) 2, 3 మాత్రమే
(d) 1, 2, 3
సమాధానం: (b) 1, 2 మాత్రమే
వివరణ
వాక్యం 1 సరైనది: రోబోటిక్ డాగ్లో సాధారణ పర్యవేక్షణ కోసం ఆప్టికల్ కెమెరాలు, అలాగే చీకటి, పొగమంచు వంటి వెలుతురు తక్కువగా ఉండే పరిస్థితుల్లో వేడి ఆధారంగా (heat signatures) గుర్తించడానికి థర్మల్ కెమెరాలు ఉన్నాయి.
వాక్యం 2 సరైనది: దీని AI వ్యవస్థ పెద్ద జంతువులు, మనుషులు, వాహనాలు, పెంపుడు జంతువులను వేర్వేరుగా వర్గీకరించగలదు. సిబ్బందిని పంపే ముందు అసలు గుర్తించింది దేన్ని అని అధికారులు అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది సహాయపడుతుంది.
వాక్యం 3 తప్పు: ఇప్పటికే ఉన్న కెమెరా ట్రాప్లు, కాలి నడకన చేసే గస్తీ, అటవీ నిఘా వ్యవస్థలకు అదనంగా మాత్రమే ఈ రోబోట్ను ఉపయోగిస్తామని టీటీడీ స్పష్టంగా పేర్కొంది. వాటిని ఇది భర్తీ చేయదు.
తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు (FAQs)
1. రోబోటిక్ డాగ్ను ఎక్కడ మోహరించవచ్చు?
ప్రధానంగా అలిపిరి-తిరుమల నడక మార్గాన్ని ఆనుకుని ఉన్న అడవుల్లో దీనిని ఉపయోగించాలని పరిశీలిస్తున్నారు.
2. దీని AI వ్యవస్థ వేటిని గుర్తించగలదు?
ఇది పెద్ద జంతువులు, మనుషులు, వాహనాలు, పెంపుడు జంతువులను గుర్తించి, వర్గీకరించగలదు.
3. ఇది చీకటిలో ఆపరేట్ చేయగలదా?
అవును. దీని థర్మల్-ఇమేజింగ్ కెమెరాలు చీకటిలో, వెలుతురు తక్కువగా ఉన్నప్పుడు ఉష్ణోగ్రతల ఆధారంగా (heat-based) సమాచారాన్ని సేకరించగలవు.
4. జియో-ట్యాగ్డ్ అలెర్ట్ (geo-tagged alert) అంటే ఏమిటి?
ఇది గుర్తించిన వన్యప్రాణుల కచ్చితమైన భౌగోళిక స్థానంతో (geographical location) కూడిన ఒక హెచ్చరిక.
5. ఇది ఫారెస్ట్ పెట్రోల్స్ను (అటవీ గస్తీని) భర్తీ చేస్తుందా?
లేదు. ప్రస్తుతం ఉన్న గస్తీలు, కెమెరా ట్రాప్లు, నిఘా వ్యవస్థలకు అదనంగా (supplement) దీనిని ఉపయోగించాలని భావిస్తున్నారు.
6. శాశ్వతంగా మోహరించడానికి టీటీడీ ఆమోదించిందా?
లేదు. అధికారులు దీని పనితీరును, కార్యాచరణకు ఇది ఏమేరకు అనుకూలంగా ఉంటుందో ఇంకా మూల్యాంకనం (evaluating) చేస్తున్నారు.
var elementorFrontendConfig = {"environmentMode":{"edit":false,"wpPreview":false,"isScriptDebug":false},"i18n":{"shareOnFacebook":"Share on Facebook","shareOnX":"Share on X","pinIt":"Pin it","download":"Download","downloadImage":"Download image","fullscreen":"Fullscreen","zoom":"Zoom","share":"Share","playVideo":"Play Video","previous":"Previous","next":"Next","close":"Close","a11yCarouselPrevSlideMessage":"Previous slide","a11yCarouselNextSlideMessage":"Next slide","a11yCarouselFirstSlideMessage":"This is the first slide","a11yCarouselLastSlideMessage":"This is the last slide","a11yCarouselPaginationBulletMessage":"Go to slide"},"is_rtl":false,"breakpoints":{"xs":0,"sm":480,"md":768,"lg":1025,"xl":1440,"xxl":1600},"responsive":{"breakpoints":{"mobile":{"label":"Mobile Portrait","value":767,"default_value":767,"direction":"max","is_enabled":true},"mobile_extra":{"label":"Mobile Landscape","value":880,"default_value":880,"direction":"max","is_enabled":false},"tablet":{"label":"Tablet Portrait","value":1024,"default_value":1024,"direction":"max","is_enabled":true},"tablet_extra":{"label":"Tablet Landscape","value":1200,"default_value":1200,"direction":"max","is_enabled":false},"laptop":{"label":"Laptop","value":1366,"default_value":1366,"direction":"max","is_enabled":false},"widescreen":{"label":"Widescreen","value":2400,"default_value":2400,"direction":"min","is_enabled":false}},"hasCustomBreakpoints":false},"version":"4.3.2","is_static":false,"experimentalFeatures":{"e_font_icon_svg":true,"additional_custom_breakpoints":true,"container":true,"e_optimized_markup":true,"theme_builder_v2":true,"nested-elements":true,"e_atomic_elements":true,"e_opt_in_v4":true,"import-export-customization":true,"e_pro_atomic_form":true,"e_pro_collection_loop":true,"mega-menu":true},"urls":{"assets":"https:\/\/telugu.kpiasacademy.com\/wp-content\/plugins\/elementor\/assets\/","ajaxurl":"https:\/\/telugu.kpiasacademy.com\/wp-admin\/admin-ajax.php","uploadUrl":"https:\/\/telugu.kpiasacademy.com\/wp-content\/uploads"},"nonces":{"floatingButtonsClickTracking":"46ccc222c8","atomicFormsSendForm":"2025e81684"},"swiperClass":"swiper","settings":{"page":[],"editorPreferences":[]},"kit":{"active_breakpoints":["viewport_mobile","viewport_tablet"],"global_image_lightbox":"yes","lightbox_enable_counter":"yes","lightbox_enable_fullscreen":"yes","lightbox_enable_zoom":"yes","lightbox_enable_share":"yes","lightbox_title_src":"title","lightbox_description_src":"description"},"post":{"id":10335,"title":"TTD%20%E0%B0%B0%E0%B1%8B%E0%B0%AC%E0%B1%8B%E0%B0%9F%E0%B0%BF%E0%B0%95%E0%B1%8D%20%E0%B0%A1%E0%B0%BE%E0%B0%97%E0%B1%8D%20%7C%20APPSC%20%7C%20KPIAS%20Academy","excerpt":"","featuredImage":"https:\/\/telugu.kpiasacademy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/ttd-robotic-dog-1024x512.webp"}};
//# sourceURL=elementor-frontend-js-before
var ekit_config = {"ajaxurl":"https://telugu.kpiasacademy.com/wp-admin/admin-ajax.php","nonce":"762c961a79","i18n":{"video_frame":"Video player","close":"Close","slider_prev":"Previous slide","slider_next":"Next slide","slider_first":"This is the first slide","slider_last":"This is the last slide","slider_bullet":"Go to slide {{index}}"}};
//# sourceURL=ekit-core-js-extra
window.dFlipLocation = 'https://telugu.kpiasacademy.com/wp-content/plugins/3d-flipbook-dflip-lite/assets/';
window.dFlipWPGlobal = {"text":{"toggleSound":"Turn on\/off Sound","toggleThumbnails":"Toggle Thumbnails","toggleOutline":"Toggle Outline\/Bookmark","previousPage":"Previous Page","nextPage":"Next Page","toggleFullscreen":"Toggle Fullscreen","zoomIn":"Zoom In","zoomOut":"Zoom Out","toggleHelp":"Toggle Help","singlePageMode":"Single Page Mode","doublePageMode":"Double Page Mode","downloadPDFFile":"Download PDF File","gotoFirstPage":"Goto First Page","gotoLastPage":"Goto Last Page","share":"Share","mailSubject":"I wanted you to see this FlipBook","mailBody":"Check out this site {{url}}","loading":"DearFlip: Loading "},"viewerType":"flipbook","moreControls":"download,pageMode,startPage,endPage,sound","hideControls":"","scrollWheel":"false","backgroundColor":"#777","backgroundImage":"","height":"auto","paddingLeft":"20","paddingRight":"20","controlsPosition":"bottom","duration":800,"soundEnable":"true","enableDownload":"true","showSearchControl":"false","showPrintControl":"false","enableAnnotation":false,"enableAnalytics":"false","webgl":"true","hard":"none","maxTextureSize":"1600","rangeChunkSize":"524288","zoomRatio":1.5,"stiffness":3,"pageMode":"0","singlePageMode":"0","pageSize":"0","autoPlay":"false","autoPlayDuration":5000,"autoPlayStart":"false","linkTarget":"2","sharePrefix":"flipbook-"};