एलियन जीवन की खोज में एआई का प्रशिक्षण

जमे हुए महासागरों के चंद्रमाओं से लेकर एक ही तरफ स्थायी रूप से रात वाले ग्रहों तक, गोल्डीलॉक्स ज़ोन में असंख्य अजीब दुनिया हैं – क्षेत्र जहां एलियंस सैद्धांतिक रूप से विकसित हो सकते हैं। अंतरिक्ष में जीवन की खोज ने लंबे समय से मानव कल्पना को मोहित किया है। अब, कंप्यूटरों से थोड़ी मदद के साथ, वैज्ञानिकों के पास शोर में एक संकेत खोजने का बेहतर मौका है niż कभी भी।

टेक्नोसिग्नेचर और बायोसिग्नेचर

अंतरिक्ष में जीवन की खोज दो रूपों में होती है। एक ओर, किसी भी जीवित चीज़ की खोज है, चाहे वह बैक्टीरिया या फंगी हो, जो किसी अन्य ग्रह पर विकसित हुआ हो। एलियन मिल्ड्यू जीवाश्मों की केवल उपस्थिति मानव मन के लिए गहरे परिणाम होंगे, जो जीवन की हमारी समझ को तोड़ देगी।

बायोसिग्नेचर किसी भी जीवन के अतीत या वर्तमान, बुद्धिमान या बुद्धिहीन के प्रमाण हैं। वे केवल पदचिह्न और हड्डियों तक ही सीमित नहीं हैं। रासायनिक, बायोफिल्म, वायुमंडलीय गैसें और यहां तक कि दूर से देखे जाने वाले प्रतिबिंब विशेषताएं जीवन की उपस्थिति का संकेत दे सकती हैं। दूर से देखा जा सकता है जीवन की उपस्थिति का संकेत दे सकती हैं।

लेकिन कुछ वैज्ञानिक अमीबा से अधिक की तलाश में हैं। पूरे विश्व में सेटी (अंतरिक्ष में बुद्धिमत्ता की खोज) के उत्साही लोग रेडियो तरंगों के लिए सावधानी से सुनते हैं, जो रेडियो दूरबीन — जो अंतरिक्ष में देखते हैं, न कि सुनते हैं — का पता लगा सकते हैं।

एआई टीम में शामिल होता है

2023 तक, शोधकर्ताओं ने टेक्नोसिग्नेचर के कोई प्रमाण नहीं पाए हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि वे प्रयास नहीं कर रहे हैं। मशीन लर्निंग में नए उन्नति ने सेटी क्षेत्र को नई ऊर्जा दी है।

स्टैनफोर्ड के फेई-फेई ली ने 2009 में 14 मिलियन से अधिक लेबल वाली छवियों के साथ इमेजनेट नामक एक डेटाबेस जारी किया। कई शोधकर्ताओं ने अपने मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए इसका उपयोग किया। तब से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने चिकित्सा से लेकर प्रोग्रामिंग तक सब कुछ में बड़ी प्रगति की है।

एआई विशाल डेटा को संसाधित करने में चमकता है। वैज्ञानिक वर्तमान में अंतरिक्ष में जीवन की खोज में दूरस्थ संवेदन विधियों का उपयोग करते हैं, जिसका अर्थ है कि वे अन्य चंद्रमाओं और ग्रहों से जानकारी एकत्र कर रहे हैं – पत्थर जैसे भौतिक नमूनों के बजाय। इसका मतलब यह भी है कि किसी को सभी डेटा को देखना होगा।

माउंट एवरेस्ट पर सोने की खोज करने की तरह, यह कार्य व्यावहारिक रूप से एक हेरकुलियन प्रयास होगा जब यह हाथ से किया जाता है। यह व्यावहारिक नहीं है। सौभाग्य से, एआई सॉफ्टवेयर शोधकर्ताओं के लिए संभावित टेक्नोसिग्नेचर के संकेतों की तलाश कर सकता है। मशीन लर्निंग मॉडल अतीत के संकेतों का विश्लेषण कर सकते हैं और भविष्य में उनके ध्वनि का अनुमान लगा सकते हैं ताकि एलियन दुनिया से आने वाली असामान्यताओं का पता लगाया जा सके।

इंजीनियर बड़े डेटासेट पर एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करते हैं ताकि एआई पृथ्वी के हस्तक्षेप की ध्वनि को पहचान सके, जैसे कि हमारे自己的 ग्रह से आने वाली रेडियोवेव। इससे सॉफ्टवेयर को झूठे अलार्म को फिल्टर करने में मदद मिलती है। डेटा विश्लेषण की मदद से, नासा ने 5,400 से अधिक ग्रहों को सूचीबद्ध किया है, जिनमें से कुछ रहने योग्य हो सकते हैं।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग

फरवरी 2023 में, लॉस एंजिल्स के कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के खगोलशास्त्रियों ने एक नागरिक विज्ञान परियोजना शुरू की जिसे ब्रेकथ्रू लिसन कहा जाता है, जो जनता को रेडियो संकेतों की छवियों को देखने देता है। स्वयंसेवक सेटी डेटा को देखने में मदद कर रहे हैं जो ग्रीन बैंक ऑब्जर्वेटरी, वेस्ट वर्जीनिया से आता है।

ग्रीन बैंक प्रसिद्ध है क्योंकि यह क्षेत्र में रहने वाले निवासियों को इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति नहीं देता है। चूंकि वेधशाला के विशाल रेडियो दूरबीन को वास्तव में रेडियो मौन की आवश्यकता है, इसलिए क्षेत्र में निवासियों को वाई-फाई, माइक्रोवेव या सेल फोन जैसी चीजों का उपयोग नहीं करने दिया जा सकता है। अपने डेटा को यूसीएलए के एआई परियोजना में निर्यात करने से ग्रीन बैंक अंतरिक्ष में जीवन की खोज में भीड़भाड़ का पूरा लाभ उठा सकता है।

सेटी संस्थान के शोधकर्ताओं ने चिली के अटाकामा रेगिस्तान और अल्टिप्लानो क्षेत्र में स्थित सालार डी पाजोनालेस में नमक के डोम, क्रिस्टल और चट्टानों में रहने वाले माइक्रोब्स का नक्शा तैयार किया। यह नमक का मैदान एक अच्छा एनालॉग हो सकता है उन ग्रहों के लिए जो बंजर दिखते हैं लेकिन वास्तव में जीवन से भरे हुए हैं।

समूह ने शोधकर्ता फ्रेडी कैलाट्जिस के साथ मिलकर एक एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया ताकि वे रेगिस्तान में जीवन से जुड़े पैटर्न की तलाश कर सकें। मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय पारिस्थितिकी को मिलाकर, शोधकर्ताओं ने पाया कि वे पर्यावरण में मौजूद अधिकांश बायोसिग्नेचर का पता लगा सकते हैं। उन्होंने यह भी पाया कि अधिकांश माइक्रोब्स उन क्षेत्रों में केंद्रित थे जहां अधिक पानी उपलब्ध था।

एक ड्रोन या उपग्रह के अंदर, इस प्रकार का एआई टूल अन्य ग्रहों पर बायोसिग्नेचर का पता लगा सकता है। टीम अन्य स्थानों में शुष्क घाटियों, बर्फ से ढकी मिट्टी और गर्म झरनों को मैप करने की योजना बना रही है ताकि मशीन लर्निंग मॉडल को और अधिक प्रशिक्षित किया जा सके ताकि यह एक दिन अंतरिक्ष मिशन के लिए तैयार हो सके।

एआई का एक और व्यावहारिक उपयोग डेटा को रैंक वाली सूचियों में व्यवस्थित करना है। वैज्ञानिक मशीन लर्निंग का उपयोग उन तारों को रैंक करने के लिए कर रहे हैं जिनके कक्षा में आशाजनक चंद्रमा या ग्रह हो सकते हैं। वे इस डेटा का उपयोग दुनिया के सबसे बड़े एकल डिश रेडियो दूरबीन, चीन के फास्ट रेडियो दूरबीन का उपयोग करके एक सेटी परियोजना करने के लिए करेंगे।

एआई और अंतरिक्ष में जीवन की खोज

कुछ निराशावादियों के लिए, सेटी शोध समय की बर्बादी है क्योंकि यह अभी तक एलियन जीवन के कोई प्रमाण नहीं दिया है। लेकिन बड़ी मात्रा में डेटा संग्रह ने विज्ञान की अन्य शाखाओं को इसके नक्शेकदम पर चलने के लिए प्रेरित किया है।

कम से कम, सेटी ने मशीन लर्निंग के क्षेत्र को आगे बढ़ाया है और असंख्य लोगों को हमारे ग्रह से परे जीवन के संकेतों की तलाश करने के लिए प्रेरित किया है। सर्वश्रेष्ठ, यह कुछ वास्तविक रूप से उल्लेखनीय खोज करेगा – और यह इतिहास के पाठ्यक्रम को हमेशा के लिए बदल सकता है। यदि कोई या कुछ वहां है, तो सेटी शोधकर्ताओं के पास उनसे सुनने का एक अच्छा मौका है।