MEMS माइक्रोमिरर LiDAR: AI कारों का भरोसा बढ़ाएगा

दिल्ली–गुरुग्राम एक्सप्रेसवे पर शाम 7:30 बजे (12h फॉर्मेट में सोचिए), हल्की फुहार, सामने से आती हेडलाइट्स की चमक, और सड़क के पैचवर्क की वजह से लगातार छोटे-छोटे झटके। इसी तरह के “असल” हालात में ऑटोनॉमस ड्राइविंग का AI सबसे ज़्यादा परीक्षा देता है—और अक्सर सबसे कमजोर कड़ी सेंसर की विश्वसनीयता होती है।

यहीं LiDAR (लिडार) की कहानी फँसती रही है। LiDAR बहुत सटीक 3D “दृष्टि” देता है, पर कारों में इसे बड़े पैमाने पर लगाने में लागत से भी बड़ा मुद्दा रहा है: रैंडम फेल्योर, अलाइनमेंट बिगड़ना, और मेंटेनेंस। IEEE Spectrum में अक्टूबर 2025 की रिपोर्टिंग के मुताबिक स्टार्टअप Omnitron Sensors ने MEMS आधारित “मसल-बाउंड” माइक्रोमिरर टेक्नोलॉजी बनाई है, जो लिडार के स्कैनर हिस्से को ज्यादा ताकतवर और टिकाऊ बनाने का दावा करती है।

इस पोस्ट को मैं हमारी “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में रखकर लिख रहा/रही हूँ, क्योंकि सच्चाई ये है: AI का परसेप्शन तभी भरोसेमंद बनता है जब सेंसर भरोसेमंद हों। और EVs में तो यह और भी अहम है—क्योंकि ऊर्जा दक्षता, सुरक्षा और ड्राइविंग-रेन्ज तीनों पर असर पड़ता है।

ऑटोमोटिव LiDAR असल में टूटता कहाँ है?

सीधा जवाब: कारों में LiDAR का सबसे नाज़ुक हिस्सा अक्सर स्कैनर/मिरर-स्टियरिंग मैकेनिज़्म होता है, जो लेज़र बीम को अलग-अलग कोणों पर घुमाकर 3D मैप बनाता है।

1) वाइब्रेशन + थर्मल साइक्लिंग = अलाइनमेंट बिगड़ना

सड़क के झटके और तापमान का उतार-चढ़ाव (गर्म इंजन-बे/धूप से लेकर ठंडी रात तक) लिडार पैकेज के अंदर मिरर/ऑप्टिक्स की पोज़िशन बदल सकते हैं। बीम थोड़ा भी मिसअलाइन हुआ तो पॉइंट-क्लाउड की क्वालिटी गिरती है—और AI को गलत डेटा मिलता है।

2) “रैंडम” फेल्योर का दर्द: कैलिब्रेशन और रिप्लेसमेंट

RSS आर्टिकल में बताया गया कि Omnitron के फाउंडर एरिक अगुइलार ने Tesla और Google X जैसे सेटअप में वर्षों काम करते हुए देखा कि लिडार टूटता है, और अक्सर बिना चेतावनी। फिर टीमों को भारी-भरकम कैलिब्रेशन रूटीन और मेंटेनेंस बनानी पड़ती है ताकि गाड़ी चलने लायक रहे।

एक लाइन में: सेंसर फेल हुआ तो AI चाहे जितना स्मार्ट हो, ड्राइविंग “ब्लाइंड” हो जाती है।

Omnitron का MEMS माइक्रोमिरर: “ज्यादा ताकत” का मतलब क्या है?

सीधा जवाब: Omnitron का दावा है कि उनका MEMS एक्ट्यूएटर प्रति यूनिट एरिया 10 गुना ज्यादा फोर्स दे सकता है, जिससे माइक्रोमिरर को अधिक सटीकता और स्थिरता से पोज़िशन किया जा सके।

MEMS स्कैनर कैसे काम करता है (बिना भारी थ्योरी के)

Omnitron के डिजाइन में मिरर और उसका एक्ट्यूएटर एक ही सिलिकॉन वेफर में एच किए जाते हैं। एक्ट्यूएटर के एक सिरे पर बहुत छोटे प्लेट्स होते हैं, जो वेफर में बने ट्रेंचेस के बीच कॉम्ब जैसे इंटरलॉक होते हैं। वोल्टेज लगाने पर इलेक्ट्रोस्टैटिक फोर्स प्लेट्स को मूव कराती है, और मिरर एक तय एंगल पर टिल्ट होता है।

“Aspect ratio” क्यों निर्णायक है

फोर्स/मूवमेंट की सीमा ट्रेंच की गहराई बनाम चौड़ाई (aspect ratio) से जुड़ी होती है। ट्रेंच जितने गहरे और संकरे होंगे, उतनी ज़्यादा इलेक्ट्रोस्टैटिक फोर्स मिल सकती है—पर ऐसे ट्रेंच बनाना फैब्रिकेशन में मुश्किल है।

RSS कंटेंट के अनुसार Omnitron ने टिपिकल ~20:1 (कुछ विशेषज्ञों के मुताबिक 30:1–40:1) से बढ़ाकर 100:1 तक पहुँचने का दावा किया है।

ऑटोमोटिव में इसका असली फायदा

• ज्यादा फोर्स = बेहतर कंट्रोल: झटकों में भी मिरर अपनी पोज़िशन “होल्ड” करे
• फाइन एडजस्टमेंट: लिडार पैकेज के अंदर सूक्ष्म बदलावों की भरपाई
• लंबा जीवनकाल: बार-बार रिप्लेसमेंट/रीकैलिब्रेशन कम

यहां एक व्यावहारिक स्टांस: अगर LiDAR का फेल्योर-रेट घटता है, तो ऑटोनॉमी स्टैक का कुल कॉस्ट ऑफ ओनरशिप (TCO) तुरंत सुधरता है। सेंसर महंगा है, पर “डाउनटाइम और सर्विस” अक्सर उससे भी महंगे पड़ते हैं।

AI को इससे क्या मिलता है? “बेहतर सेंसर” = “बेहतर मॉडल”

सीधा जवाब: अधिक स्थिर और सटीक LiDAR डेटा AI परसेप्शन मॉडल के लिए कम नॉइज़, कम ड्रिफ्ट, और अधिक कंसिस्टेंसी देता है।

1) Perception: पॉइंट-क्लाउड की क्वालिटी बढ़ेगी

जब स्कैनिंग स्थिर होती है, तो:

• 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (पैदल यात्री, बाइक, बैरियर) में फॉल्स पॉज़िटिव/नेगेटिव घटते हैं
• लेन-एज और रोड-एज जैसी ज्योमेट्री कम जिटर के साथ मिलती है
• मल्टी-सेंसर फ्यूज़न (कैमरा+रडार+लिडार) में टाइम/स्पेस अलाइनमेंट आसान होता है

2) Online calibration: AI कैलिब्रेशन को “हल्का” कर सकता है

अक्सर कंपनियाँ सेंसर ड्रिफ्ट को सॉफ्टवेयर से पकड़ती हैं (ऑनलाइन कैलिब्रेशन), पर अगर हार्डवेयर ही ज्यादा स्थिर हो जाए तो:

• कैलिब्रेशन एल्गोरिद्म सरल हो सकते हैं
• कम्प्यूट और टेस्टिंग बर्डन घटता है
• सेफ्टी केस बनाना आसान होता है (कम “unknowns”)

3) Fleet learning: डेटा की तुलना साफ होती है

फ्लीट-लेवल AI ट्रेनिंग में डेटा अलग-अलग कारों/मौसमों से आता है। सेंसर अगर हर गाड़ी में अधिक कंसिस्टेंट हो:

• डेटा क्लीनिंग/नॉर्मलाइज़ेशन कम
• मॉडल का जनरलाइज़ेशन बेहतर
• “डेटा-सेंट्रिक AI” पर फोकस बढ़ता है (यानी खराब डेटा से लड़ाई कम)

EV के संदर्भ में LiDAR विश्वसनीयता और भी क्यों जरूरी है?

सीधा जवाब: EV में हर अतिरिक्त वॉट मायने रखता है, और हर अनियोजित सर्विस-विज़िट सीधे ऑपरेशन कॉस्ट और यूज़र ट्रस्ट को मारती है।

ऊर्जा और थर्मल बजट

• सेंसर + कंप्यूट मिलकर EV की रेंज पर असर डालते हैं
• खराब/अस्थिर सेंसर डेटा अक्सर कंप्यूट को “ओवरवर्क” करता है (अधिक फिल्टरिंग, अधिक रीट्राय)
• बेहतर हार्डवेयर स्टेबिलिटी से सिस्टम को कम आक्रामक प्रोसेसिंग करनी पड़ सकती है

सेफ्टी और वारंटी कॉस्ट

अगर सेंसर जल्दी फेल होता है, तो OEM के लिए वारंटी क्लेम और सर्विस नेटवर्क का दबाव बढ़ता है। EV में जहां ब्रांड ट्रस्ट अभी भी बन रहा है, सेंसर रिलायबिलिटी एक सीधा बिज़नेस मीट्रिक बन जाती है।

एक दिलचस्प साइड-स्टोरी: यही माइक्रोमिरर AI डेटा सेंटर भी बचा सकते हैं

सीधा जवाब: Omnitron अपनी मिरर टेक का उपयोग डेटा सेंटर नेटवर्किंग में ऑप्टिकल स्विचिंग के लिए देख रहा है, ताकि पावर खपत घटे।

RSS आर्टिकल में AI डेटा सेंटर पावर डिमांड का एक बड़ा अनुमान दिया गया: 2030 तक ~945 टेरावॉट-घंटे। समस्या यह कि डेटा सेंटर में अक्सर ऑप्टिकल सिग्नल को इलेक्ट्रिकल में बदला जाता है, रूट किया जाता है, फिर ऑप्टिकल में—और यह बहुत ऊर्जा खाता है।

Google के ‘Apollo’ जैसे आर्किटेक्चर ऑप्टिकल-टू-ऑप्टिकल रूटिंग से 40% पावर सेविंग का दावा करते हैं। Omnitron की योजना अधिक घने माइक्रोमिरर ऐरे से नेटवर्क स्विच के चैनल्स 126 से 441 तक बढ़ाने की है—यानी थ्रूपुट/रूटिंग कैपेसिटी बढ़ाने का दावा।

ऑटोमोबाइल सीरीज़ में इसका मतलब क्या निकला? AI इंफ्रास्ट्रक्चर जितना ऊर्जा-कुशल होगा, उतना सस्ता और स्केलेबल ऑटोमोटिव AI भी होगा—ट्रेनिंग से लेकर सिम्युलेशन और डिजिटल ट्विन तक।

“क्या ये मार्केट में कल आ जाएगा?”—टेस्टिंग और अपनाने की असली बाधाएँ

सीधा जवाब: ऑटोमोटिव में सिर्फ “डेमो” नहीं, हज़ारों घंटे की रियलिस्टिक रिलायबिलिटी टेस्टिंग चाहिए।

RSS कंटेंट के मुताबिक Omnitron 18-महीने की एक योजना पर काम कर रहा है ताकि हाई-वॉल्यूम प्रोडक्शन साबित हो सके, और सुरक्षा/विश्वसनीयता टेस्टिंग में ये चीजें अहम होंगी:

• लगातार वाइब्रेशन टेस्ट
• थर्मल साइक्लिंग (गर्मी-ठंड)
• बारिश/धूल/नमी एक्सपोज़र
• लंबे समय तक ऑप्टिकल अलाइनमेंट स्टेबिलिटी

मेरी राय: ऑटोमोटिव LiDAR में अगला बड़ा बदलाव “परफॉर्मेंस” नहीं, “अनुमानित विश्वसनीयता” होगा। OEM को चाहिए कि सेंसर का फेल्योर मोड समझ में आए, और रिकवरी स्ट्रैटेजी स्पष्ट हो।

अगर आप OEM, टियर-1 या EV स्टार्टअप हैं: 7 सवाल जो अभी पूछने चाहिए

सीधा जवाब: टेक्नोलॉजी इंटरेस्टिंग है, पर खरीद निर्णय सवालों से चलता है।

1. MTBF/लाइफटाइम टारगेट क्या है? (घंटों में)
2. वाइब्रेशन और थर्मल साइक्लिंग में पॉइंट-क्लाउड ड्रिफ्ट कितना? (मापने योग्य मीट्रिक)
3. फेल्योर होने पर डिग्रेडेड मोड क्या होगा? (कैमरा/रडार फॉलबैक)
4. ऑनलाइन कैलिब्रेशन की जरूरत कितनी बचेगी?
5. पावर कंजम्प्शन और थर्मल आउटपुट क्या है? (EV के लिए अहम)
6. सप्लाई चेन/फाउंड्री स्केलिंग कैसे होगी? (100:1 ट्रेंच फैब्रिकेशन की रिपीटेबलिटी)
7. डेटा फ्यूज़न में टाइम-सिंक और लेटेंसी कितनी स्थिर है? (AI स्टैक का मूल)

आगे की दिशा: MEMS LiDAR + AI का “सही” मेल कैसा दिखेगा?

सीधा जवाब: हार्डवेयर स्टेबिलिटी, AI परसेप्शन, और सिस्टम-लेवल ऑप्टिमाइज़ेशन—तीनों को एक साथ डिज़ाइन करना होगा।

अगले 12–24 महीनों में मुझे तीन ट्रेंड मजबूत लगते हैं:

• सेंसर हेल्थ-मॉनिटरिंग में AI: लिडार के अंदर ही ड्रिफ्ट/डिग्रेडेशन सिग्नल पकड़ना
• डेटा-क्वालिटी-एवेयर परसेप्शन: मॉडल यह “जानें” कि अभी सेंसर डेटा कितना भरोसेमंद है
• EV-फर्स्ट सेंसर बजटिंग: पावर, थर्मल, और कंप्यूट को एक ही ऑप्टिमाइज़ेशन लक्ष्य मानना

हमारी “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ का यही सार है: AI सिर्फ मॉडल नहीं है—AI एक सिस्टम है, और सिस्टम की नींव सेंसर हैं।

अगर आप अपनी EV या ADAS रोडमैप में LiDAR जोड़ने/अपग्रेड करने की सोच रहे हैं, तो आप किस चीज़ को प्राथमिकता देंगे—अधिक रेंज/रेज़ोल्यूशन, या पाँच साल तक टिकने वाली विश्वसनीयता?