NASA के वैज्ञानिक लाल ग्रह पर चट्टानों के विश्लेषण के लिए AI का उपयोग करेंगे

Delhi दिल्ली: नासा के मिशन अधिकारियों ने कहा कि पहली बार, पर्सिवरेंस मार्स रोवर मिशन ने चट्टान संरचना के वास्तविक समय के विश्लेषण के आधार पर स्वायत्त निर्णय लेने के लिए लाल ग्रह पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग किया। जबकि रोवर मिशन मंगल ग्रह की चट्टानों के भीतर खनिजों की स्वायत्त रूप से पहचान करने के लिए लगभग तीन वर्षों से AI का उपयोग कर रहा है, यह पहली बार है जब उन्होंने चट्टान संरचना के बारे में वास्तविक समय के निर्णय लेने के लिए मंगल ग्रह पर तकनीक का उपयोग किया।

ये प्रगति भविष्य के "स्मार्ट" अंतरिक्ष यान की ओर आशाजनक कदम हैं जो स्वतंत्र रूप से यह निर्धारित करने में सक्षम हैं कि कौन सा डेटा एकत्र करना है, इसे कहाँ खोजना है और इसका विश्लेषण कैसे करना है, जिससे मंगल ग्रह की व्याख्या करने के वैज्ञानिकों के दृष्टिकोण को वास्तविकता के करीब लाया जा सके। नासा का पर्सिवरेंस रोवर रॉक कोर को कब ड्रिल करना है, यह तय करने के लिए AI और इसके PIXL उपकरण का उपयोग करता है, उन्हें मंगल नमूना वापसी अभियान के हिस्से के रूप में भविष्य में पृथ्वी पर वापस लौटने के लिए संग्रहीत करता है। दक्षिणी कैलिफोर्निया में NASA की जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी (JPL) के उपकरण के प्रमुख अन्वेषक एबिगेल ऑलवुड ने कहा, "हम PIXL के AI का उपयोग प्रमुख विज्ञान पर ध्यान केंद्रित करने के लिए करते हैं।" 2,300 मील की दूरी पर स्थित पर्सिवियरेंस और क्यूरियोसिटी दोनों ही स्वायत्त कार्यों के लिए AI का उपयोग करते हैं: नेविगेशन और अनुकूली नमूनाकरण के लिए पर्सिवियरेंस और रॉक संरचना के लेजर विश्लेषण के लिए क्यूरियोसिटी।

यह AI वैज्ञानिकों के कार्यभार को कम करता है और मिशन दक्षता को बढ़ाता है, जिससे अधिक विज्ञान को तेज़ी से किया जा सकता है। AI, पर्सिवियरेंस की भुजा पर स्पेक्ट्रोमीटर को समायोजित करने के लिए छह रोबोटिक पैरों वाले हेक्सापॉड का उपयोग करके PIXL को स्थिति निर्धारण में सहायता करता है। PIXL का कैमरा चट्टान से दूरी की जाँच करता है, तापमान-प्रेरित भुजा विस्तार या संकुचन की भरपाई के लिए माइक्रोमीटर-स्केल समायोजन करता है, जिससे संपर्क के बिना सटीक स्थान सुनिश्चित होता है। PIXL, चट्टान की सतह को स्कैन करने के लिए AI का उपयोग करता है, रासायनिक संरचना का मानचित्रण करने के लिए हज़ारों एक्स-रे किरणें निकालता है। यह कार्बोनेट और फॉस्फेट जैसे खनिजों की पहचान करने में मदद करता है, जो मंगल के इतिहास और पिछले जीवन की संभावना के बारे में सुराग प्रदान करते हैं। जब PIXL कुछ खनिजों का पता लगाता है, तो यह अधिक डेटा एकत्र करने के लिए स्वचालित रूप से "लंबे समय तक रहने" का प्रदर्शन कर सकता है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग में सुधार होता है, PIXL की फ़ोकस सूची का विस्तार होता है। भविष्य के गहरे अंतरिक्ष मिशनों के लिए एआई-संचालित स्वायत्तता महत्वपूर्ण है, जिससे खगोल-जैविक अन्वेषण संभव हो सकेगा।