कैसे एआई ब्रह्मांड को मैप करने में मदद करता है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) दुनिया को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है। अब, जब अंतरिक्ष अन्वेषण में रुचि फिर से बढ़ रही है, तो यह अन्य दुनियाओं के लिए भी ऐसा ही कर सकता है।

दशकों के शोध के बावजूद, वैज्ञानिक पृथ्वी के वायुमंडल से परे ब्रह्मांड के बारे में बहुत कुछ नहीं जानते हैं। ग्रहों, तारों, आकाशगंगाओं और उनकी गति को मैप करना मदद करेगा, लेकिन यह ऐतिहासिक रूप से एक चुनौतीपूर्ण कार्य रहा है। एआई कई तरीकों से इसे आसान बनाता है।

1. खगोलीय पिंडों की पहचान

ब्रह्मांड का इतना बड़ा हिस्सा इतनी दूर है कि अक्सर यह बताना मुश्किल होता है कि क्या क्या है। मशीन विजन सिस्टम इसे मशीन विजन द्वारा मदद कर सकते हैं जब नग्न आंख से ऐसा करना अविश्वसनीय होगा।

हवाई विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 2020 में इस उद्देश्य के लिए एक आशाजनक एआई मॉडल विकसित किया। उनके न्यूरल नेटवर्क ने 98.1% सटीकता के साथ आकाशगंगाओं की पहचान की और क्रमशः 97.8% और 96.6% सटीकता के साथ तारों और क्वासरों की पहचान की। परिणामस्वरूप, वे आकाश के तीन-चौथाई हिस्से में खगोलीय पिंडों की 300-गिगाबाइट सूची तैयार करने में सक्षम थे।

जैसे ही दूरबीन और उपग्रह ब्रह्मांड के अधिक दर्शन प्रदान करते हैं, वर्गीकरण एल्गोरिदम जैसे इसे डेटा की व्याख्या करना आसान बना सकते हैं। एक बार वैज्ञानिकों को पता चलता है कि वे क्या देख रहे हैं, वे सटीक रूप से आगे के शोध कर सकते हैं।

2. दूरी को मापना

ब्रह्मांड को मैप करना केवल यह जानने की बात नहीं है कि वहां क्या है। शोधकर्ताओं को आकाशगंगाओं या भविष्य के उपग्रह या अंतरिक्ष यान उड़ानों के लिए पैमाने और गति को समझने के लिए पिंडों के बीच दूरी को मापना होगा। एआई इस क्षेत्र में भी मदद करता है।

खगोलीय गतिविधि की निगरानी करके दूरी की गणना जटिल गणितीय समीकरणों की आवश्यकता होती है – जैसे कि एआई को अच्छा लगता है। एक समाधान 76% सटीकता प्राप्त की आणविक बादलों के आकार और अंतर को निर्धारित करने में रेडियो दूरबीन डेटा का विश्लेषण करके। एक अन्य ने जमीनी दूरबीन फीड की निगरानी करके गामा-रे बर्स्ट कितनी दूर हैं, इसका माप किया।

ऐसे उपकरण व्यापक ब्रह्मांड में गतिविधि के पैमाने और गति के अधिक विश्वसनीय अनुमान प्रदान करते हैं। जैसे ही मॉडल अधिक डेटा के साथ बेहतर होते हैं, वे सुरक्षित अंतरिक्ष यात्रा को सूचित कर सकते हैं या सौर फ्लेयर या सुपरनोवा जैसी गतिविधि में बेहतर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।

3. अतीत में आकाश को समझना

एआई ब्रह्मांड को मैप करने में भी मदद करता है bằng ऐतिहासिक खगोलीय गतिविधियों का विश्लेषण करके। जबकि इतिहास भर में आकाश के बारे में विस्तृत रिकॉर्ड नहीं हो सकते हैं, दृश्यमान आकाश वास्तव में समय के साथ प्रकाश की यात्रा के कारण अतीत का प्रतिनिधित्व करता है। परिणामस्वरूप, वैज्ञानिक एआई का उपयोग करके अतीत के रुझानों को मॉडल और समझ सकते हैं।

एक अध्ययन ने एक एआई मॉडल बनाने के लिए एक कैटलॉग बनाया 17,000 से अधिक आकाशगंगाओं की मिल्की वे के पास। क्योंकि यह क्षेत्रों का विश्लेषण करता था जो पृथ्वी से इतनी दूर थे, परिणामी सिमुलेशन दूर अतीत को प्रतिबिंबित करते थे, जिससे आकाशगंगाओं के आंदोलन के बारे में नई जानकारी मिलती थी। परिणामी मानचित्र में शोधकर्ताओं को पहले से अज्ञात डार्क मैटर संरचनाएं शामिल थीं।

ऐसे अंतर्दृष्टि बताते हैं कि आकाशगंगाएं इतिहास भर में कैसे बदल गई हैं और एक दूसरे पर कैसे प्रभाव डालती हैं। इसको समझना ब्रह्मांड को बड़े पैमाने पर कैसे काम करता है, इसको बेहतर ढंग से समझने के लिए महत्वपूर्ण है।

4. भविष्य के बदलावों की भविष्यवाणी

एआई अतीत के बारे में सीखने के दौरान भविष्य की झलक प्रदान कर सकता है। भविष्यवाणी विश्लेषण मॉडल पहले से ही बिक्री पूर्वानुमान और रोग प्रकोप के पता लगाने के लिए इस概念 को लागू कर चुके हैं, और वे बड़े खगोलीय घटनाओं के लिए ऐसा ही कर सकते हैं।

ऐतिहासिक आकाशगंगा आंदोलनों का अनुकरण करने वाला एआई समाधान बताता है कि मिल्की वे और एंड्रोमेडा आकाशगंगाएं एक दूसरे की ओर बढ़ रही हैं। अतिरिक्त डेटा और एक भविष्यवाणी मॉडल के साथ, वैज्ञानिकों को यह निर्धारित करने में सक्षम हो सकते हैं कि एक संभावित टकराव कब हो सकता है।

एआई-संचालित भविष्यवाणियां छोटे पैमाने पर विशेष रूप से उपयोगी हैं। भविष्यवाणी विश्लेषण सौर तूफान या उल्का आंदोलनों की भविष्यवाणी में मदद कर सकता है ताकि यह जानने के लिए कि कब कार्रवाई आवश्यक हो सकती है ताकि पृथ्वी पर नुकसान या व्यवधान को रोका जा सके।

5. सटीक ग्रह मानचित्र बनाना

कुछ एआई टूल ब्रह्मांड को मैप करने के लिए एक संकीर्ण दृष्टिकोण लेते हैं। जबकि तारों को समझना महत्वपूर्ण है, भौतिक ग्रह सतहों के मानचित्र बनाना निकट भविष्य में अधिक उपयोगी हो सकता है, खासकर जब अंतरिक्ष अन्वेषण तेज हो रहा है। नासा के मार्स एक्सप्लोरेशन रोवर नेविगेट करने के लिए पहले से ही एआई का उपयोग करते हैं, और समान प्रौद्योगिकियां विस्तृत एक्सोप्लैनेट सर्वेक्षण बना सकती हैं।

एक दूर ग्रह का भूवैज्ञानिक मानचित्र बनाने का अर्थ है विभिन्न स्रोतों से एक महत्वपूर्ण मात्रा में डेटा को जोड़ना। यह चुनौतीपूर्ण हो सकता है, जिसमें बहुत समय लगता है और त्रुटियों के लिए पर्याप्त कमरा है। एआई जानकारी को एक विश्वसनीय एकल स्रोत में तेजी से और उच्च सटीकता के साथ संकलित कर सकता है।

मशीन लर्निंग विशाल डेटासेट में रुझान और समानताएं खोज सकती है जिन्हें मानव द्वारा अनदेखा किया जा सकता है। परिणामस्वरूप, यह भूवैज्ञानिक संरचनाओं की पहचान कर सकता है जिन्हें वैज्ञानिक अन्यथा याद कर सकते हैं। ये उपकरण व्यापक डेटा पूल को एकल, उपयोगी मानचित्र में बदल सकते हैं जो आगे के अन्वेषण में सहायता कर सकते हैं।

6. मानचित्रण समयसीमा को तेज करना

सभी अनुप्रयोगों में, एआई मानचित्रण टूल ब्रह्मांड का विश्लेषण और समझने में लगने वाले समय को तेज करते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि तेजी से खोज तेजी से नवाचार की ओर ले जाती है और समय-समय पर वातावरण में भी गहरे शोध को व्यवहार्य बनाती है।

जापान के शोधकर्ताओं के एक अध्ययन में इस संभावना को उजागर किया गया है। टीम ने आकाशगंगाओं और डार्क मैटर वितरण को मॉडल करने के लिए एक एआई सिम्युलेटर विकसित किया। यह एक लैपटॉप पर केवल एक सीपीयू सेकंड में सिमुलेशन चलाने में सक्षम था जब यह सामान्य रूप से एक सुपरकंप्यूटर पर कई घंटे लेता है। ऐसी गति के साथ कोई गिरावट नहीं आई, हालांकि।

जब मानचित्रण प्रक्रियाएं कम समय लेती हैं, तो वैज्ञानिक अधिक ऐसा कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, खगोल विज्ञान समुदाय समय लेने वाली और महंगी परियोजनाओं के बिना अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकता है जो वित्त पोषण के लिए अधिक कठिन हो सकती हैं।

7. शोध को अधिक सुलभ बनाना

इसी तरह, एआई ऐसे शोध को एक बड़े समूह के लोगों के लिए व्यवहार्य बनाता है। जैसे ही समयसीमा छोटी हो जाती है, संबंधित लागतें भी घट जाती हैं। ये अनुकूलन इसका मतलब है कि छोटी कंपनियां या कम वित्त पोषित शोधकर्ता उसी तरह के अध्ययन में भाग ले सकते हैं।

पारंपरिक खगोल विज्ञान सर्वेक्षण प्रत्येक में अरबों डॉलर की लागत आ सकती है – कई कंपनियों या शैक्षिक संस्थानों के लिए बहुत अधिक। एआई उन लागतों को कई तरीकों से कम करता है। सबसे明显 बात यह है कि यह ऐसे शोध करने में लगने वाले समय को कम करता है, लेकिन इसके लाभ आगे बढ़ते हैं।

जटिल मशीन लर्निंग मॉडल कम डेटा के साथ स्वीकार्य परिणाम प्रदान कर सकते हैं, संबंधित लागतों को कम करते हैं। तैयार एल्गोरिदम इस प्रौद्योगिकी के बढ़ने के रूप में अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध हो रहे हैं, तकनीकी व्यय और मॉडल प्रशिक्षण समय को और कम करते हैं। ऐसे रुझान ब्रह्मांड मानचित्रण को लोकतांत्रिक बनाएंगे, जिससे अध्ययनों की विविधता को बढ़ावा मिलेगा, जो नवाचार को बढ़ावा देगा।

एआई ब्रह्मांड के रहस्यों को अनलॉक कर रहा है

वैज्ञानिकों को अगले अंतरिक्ष अन्वेषण की लहर के लिए ब्रह्मांड को अधिक विस्तार से मैप करने की आवश्यकता है। एआई उस प्रयास में

एआई ने पहले से ही खगोल विज्ञान अनुसंधान के एक बड़े शरीर में प्रभावशाली सुधार किए हैं। यह और भी बेहतर होगा क्योंकि अधिक टीमें तकनीक को अपनाएंगी – आदर्श पैरामीटर स्पष्ट हो जाएंगे और प्रासंगिक डेटा बढ़ेगा। मशीन लर्निंग इस प्रवृत्ति के बीच दूसरी अंतरिक्ष दौड़ के लिए उत्प्रेरक हो सकती है।