जुलाई 4, 2022

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नागरिक वैज्ञानिक 1,000 से अधिक नए क्षुद्रग्रहों की खोज में मदद करते हैं

नागरिक वैज्ञानिक 1,000 से अधिक नए क्षुद्रग्रहों की खोज में मदद करते हैं
ज़ूम / इस मोज़ेक में नासा/ईएसए हबल स्पेस टेलीस्कॉप से ​​16 अलग-अलग डेटासेट शामिल हैं जिनका अध्ययन क्षुद्रग्रह हंटर नागरिक विज्ञान परियोजना के हिस्से के रूप में किया गया है। इनमें से प्रत्येक डेटा सेट को एक्सपोज़र के कालानुक्रमिक अनुक्रम के आधार पर एक रंग सौंपा गया था। ब्लू टोन पहले एक्सपोजर का प्रतिनिधित्व करते हैं जो क्षुद्रग्रह पर कब्जा कर लिया गया था, और लाल टोन अंतिम एक्सपोजर का प्रतिनिधित्व करते हैं।

रोज़गार विश्व क्षुद्रग्रह दिवस 2019, अनुसंधान संस्थानों के एक समूह ने एक कार्यक्रम शुरू किया है जो छोटे निकायों के बारे में हमारे ज्ञान पर गहरा प्रभाव डाल सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए नागरिक विज्ञान का उपयोग करना, हबल क्षुद्रग्रह हंटर परियोजना ने 1,000 से अधिक नए क्षुद्रग्रहों की पहचान की; खोजों से वैज्ञानिकों को खगोलीय पिंडों की अंगूठी को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिल सकती है जो मुख्य रूप से मंगल और बृहस्पति के बीच तैरते हैं।

क्षुद्रग्रह हंटर विभिन्न समूहों के बीच एक सहयोगी प्रयास है, जिसमें यूरोपीय विज्ञान और प्रौद्योगिकी केंद्र, यूरोपीय एयरोस्पेस केंद्र विज्ञान डेटा केंद्र, नागरिक विज्ञान मंच ज़ूनिवर्स और Google शामिल हैं।

2019 में, शोधकर्ताओं ने नागरिक वैज्ञानिकों को क्राउडसोर्सिंग प्रयासों में सहयोग करने के लिए एक कॉल भेजा। ज़ूनिवर्स प्लेटफॉर्म के माध्यम से, दुनिया भर के 11,400 व्यक्तियों ने 2002 और 2021 के बीच हबल स्पेस टेलीस्कोप द्वारा ली गई 37,000 समग्र छवियों में क्षुद्रग्रह ट्रैक की मैपिंग की।

मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर एक्स्ट्राटेरेस्ट्रियल फिजिक्स के पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता सैंडोर क्रोक ने एर्स को बताया, “हबल एक अद्भुत मिशन है, और इसने उन वर्षों में खगोलीय अवलोकनों के लिए एक बहुत समृद्ध डेटाबेस तैयार किया है, जिस पर हमें निर्माण करना चाहिए।” इस लंबी डेटा अवधि पर ध्यान दें [that is] यह उपलब्ध होना शुरू हो रहा है।” क्रुक क्षुद्रग्रह हंटर के साथ जुड़ा हुआ है।

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आसमान की तलाश

नागरिक के वैज्ञानिक कार्यों के परिणामों का उपयोग ऑटोएम नामक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, जिसे Google द्वारा बनाया गया था। जब पर्याप्त डेटा प्रदान किया जाता है, तो एल्गोरिदम का उपयोग अब छवियों को त्वरित रूप से वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है।

क्रोक के अनुसार, हबल द्वारा कैप्चर किए गए क्षुद्रग्रह ट्रैक में बहुत विविधता है। आमतौर पर, जब आप पृथ्वी से किसी क्षुद्रग्रह की लंबी-अवधि की छवि लेते हैं, तो छवि में परिणामी पथ एक रेखा होती है। लेकिन हबल की गति के साथ क्षुद्रग्रहों की संयुक्त गति घुमावदार प्रक्षेपवक्र पैदा करती है। मशीन लर्निंग का उपयोग करके उन्हें वर्गीकृत करना मुश्किल है क्योंकि वे कई प्रकार के रूपों में आते हैं।

“इसलिए मुझे इसके एक नमूने की आवश्यकता थी जिसे मनुष्यों ने खोजा,” क्रुक ने कहा। “नागरिक वैज्ञानिकों के साथ वर्गीकृत करने के लिए हमें एक साल क्या लगा – इसमें केवल 10 घंटे लग गए [algorithm]. लेकिन आपको एक प्रशिक्षण सेट की जरूरत है।”

दुनिया कब टकरायेगी

संयुक्त मानव-मशीन प्रयास के परिणामस्वरूप 1,316 हबल छवियों में 1,701 पथ वाले डेटा सेट में परिणाम हुआ। प्रतिभागियों ने छवियों में अन्य वस्तुओं की भी पहचान की, जैसे आकाशगंगा और नीहारिकाएं। उन्होंने टीम के लोगों के खिलाफ इन ट्रैक का मिलान किया लिटिल प्लैनेट सेंटर डेटाबेस, क्षुद्रग्रहों का सबसे बड़ा डेटाबेस, और पाया कि उनमें से 670 की पहचान पहले की जा चुकी थी।

क्रोक ने कहा कि क्षुद्रग्रह हंटर को मिली मूल वस्तुएं पहले की पहचान की तुलना में बहुत कमजोर लग रही थीं, जिसका अर्थ था कि वे आकार में और भी छोटी थीं। उन्होंने बताया कि इस कार्य का उपयोग क्षुद्रग्रह बेल्ट में क्षुद्रग्रह के आकार के वितरण का एक बेहतर विचार प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है, और उस डेटा का उपयोग उनके विकास के बारे में अधिक समझने के लिए किया जा सकता है और कैसे क्षुद्रग्रहों के भीतर विखंडन और टकराव से उत्पन्न होते हैं बेल्ट।

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