हजारों नए ब्रह्मांडीय पिंडों की प्रकृति की पहचान करने के लिए वैज्ञानिक AI का उपयोग

वैज्ञानिकों ने सितारों, ब्लैक होल और पल्सर जैसी हजारों नई ब्रह्मांडीय वस्तुओं की प्रकृति की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक प्रकार है।

टाटा इंस्टीट्यूट ऑफ फंडामेंटल रिसर्च (टीआईएफआर), मुंबई और इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ स्पेस साइंस एंड टेक्नोलॉजी (आईआईएसटी), तिरुवनंतपुरम के शोधकर्ताओं ने एक्स-रे तरंग दैर्ध्य (0.03 और 3 नैनोमीटर) में देखी गई सैकड़ों हजारों अंतरिक्ष वस्तुओं पर मशीन सीखने की तकनीक लागू की। ) नासा के चंद्र अंतरिक्ष वेधशाला के साथ।

रॉयल एस्ट्रोनॉमिकल सोसाइटी के मासिक नोटिस पत्रिका में प्रकाशित इस अध्ययन ने इस तकनीक को लगभग 2,77,000 एक्स-रे वस्तुओं पर लागू किया, जिनमें से अधिकांश की प्रकृति अज्ञात थी।

शोधकर्ताओं ने कहा कि अज्ञात वस्तुओं की प्रकृति का वर्गीकरण विशिष्ट वर्गों की वस्तुओं की खोज के बराबर है।

इस प्रकार इस शोध ने ब्लैक होल, न्यूट्रॉन स्टार, व्हाइट ड्वार्फ, स्टार आदि जैसे कई हजारों ब्रह्मांडीय वस्तुओं की एक विश्वसनीय खोज की है और खगोल विज्ञान समुदाय के लिए कई दिलचस्प के विस्तृत अध्ययन के लिए एक विशाल अवसर खोला है। नई वस्तुओं, उन्होंने कहा।

अध्ययन में शामिल शोधकर्ताओं में से एक, टीआईएफआर के प्रोफेसर सुदीप भट्टाचार्य ने कहा, "खोज ने दिखाया कि कैसे एक नई और सामयिक तकनीकी प्रगति बुनियादी और मौलिक वैज्ञानिक अनुसंधान में मदद और क्रांति ला सकती है।"

भट्टाचार्य ने कहा, "इस काम ने खगोल विज्ञान समुदाय के लिए एक बड़ा अवसर खोला है और दिखाया है कि कैसे नई तकनीकें बुनियादी और मौलिक वैज्ञानिक अनुसंधान में मदद और क्रांति ला सकती हैं।"

आईआईएसटी से शिवम कुमारन, प्रोफेसर समीर मंडल और प्रोफेसर दीपक मिश्रा समेत सहयोगी टीम की खोज वर्तमान और आगामी वेधशालाओं से डेटा का वैज्ञानिक रूप से उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण होगी।

शोधकर्ताओं ने कहा कि खगोल विज्ञान एक नए युग में प्रवेश कर रहा है, क्योंकि लाखों ब्रह्मांडीय वस्तुओं से बड़ी मात्रा में खगोलीय डेटा स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हो रहे हैं।

उन्होंने कहा कि यह उच्च गुणवत्ता वाली खगोलीय वेधशालाओं के साथ बड़े सर्वेक्षणों और नियोजित टिप्पणियों और एक खुली डेटा एक्सेस नीति का परिणाम है।

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CREDIT NEWS: telegraphindia