यहां बताया गया है कि कैसे एआई खगोलविदों को ब्रह्मांड के मौलिक मापदंडों को समझने में मदद कर रहा है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) डिजिटल असिस्टेंट और डीपफेक तकनीक के दायरे से परे धूम मचा रही है। ब्रह्मांड के मूलभूत मापदंडों को समझने में अभूतपूर्व सटीकता प्राप्त करने के लिए खगोलविद अब एआई का उपयोग कर रहे हैं। न्यूयॉर्क शहर में फ्लैटिरॉन इंस्टीट्यूट के सेंटर फॉर कम्प्यूटेशनल एस्ट्रोफिजिक्स (सीसीए) के शोधकर्ताओं ने ब्रह्मांड की विशेषता बताने वाले पांच ब्रह्माण्ड संबंधी मापदंडों की गणना करने के लिए एआई का लाभ उठाया है, जिससे इसकी संरचना और विकास के बारे में हमारा ज्ञान बढ़ गया है।

ब्रह्माण्ड की सेटिंग्स का अनावरण

विचाराधीन पांच ब्रह्माण्ड संबंधी पैरामीटर महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे अनिवार्य रूप से ब्रह्मांड की ‘सेटिंग्स’ को परिभाषित करते हैं, यह तय करते हैं कि यह सबसे बड़े पैमाने पर कैसे संचालित होता है। सीसीए के खगोलशास्त्री और अध्ययन के सह-लेखक लियाम पार्कर ने बताया कि ये पैरामीटर ब्रह्मांड के संचालन निर्देशों की तरह हैं। असाधारण सटीकता के साथ इन मापदंडों को निर्धारित करने के लिए, अनुसंधान टीम ने 100,000 से अधिक आकाशगंगाओं के डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई को नियोजित किया, जिन्हें स्लोअन डिजिटल स्काई सर्वे (एसडीएसएस) के हिस्से के रूप में देखा गया था। यह सर्वेक्षण ब्रह्मांड विज्ञान में महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अंतरिक्ष में आकाशगंगाओं को कैसे वितरित किया जाता है, इसकी जांच करके ब्रह्मांड का नक्शा बनाने में मदद करता है।

डेटा दक्षता को अधिकतम करना

एआई के उपयोग ने टीम को एसडीएसएस डेटा से विस्तृत अंतर्दृष्टि निकालने की अनुमति दी, यह कार्य पहले सूचना की भारी मात्रा और पारंपरिक विश्लेषण विधियों की सीमाओं के कारण बाधित था। सीसीए के एक अन्य खगोलशास्त्री, सह-लेखक शर्ली हो ने ऐसे सर्वेक्षणों से जुड़ी भारी लागत पर प्रकाश डाला, जो अरबों डॉलर में हो सकती है। एआई के साथ, टीम उन सीमाओं को आगे बढ़ाने में सक्षम हो गई है जो ये सर्वेक्षण प्रकट कर सकते हैं, जटिल डेटा से मूल्यवान ज्ञान निकालने का अधिक लागत प्रभावी साधन प्रदान करते हैं।

परिशुद्धता के लिए एआई का प्रशिक्षण

इस प्रक्रिया में 2,000 अनुरूपित ब्रह्मांडों पर एआई मॉडल का प्रशिक्षण शामिल था, जिनमें से प्रत्येक में अलग-अलग ब्रह्माण्ड संबंधी सेटिंग्स थीं। इस प्रशिक्षण सेट में एआई की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए वायुमंडलीय विरूपण और अपूर्ण दूरबीन इमेजिंग जैसी वास्तविक दुनिया की चुनौतियाँ शामिल थीं। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, एआई को एसडीएसएस बैरियन ऑसिलेशन स्पेक्ट्रोस्कोपिक सर्वेक्षण के वास्तविक डेटा पर लागू किया गया था। परिणाम प्रभावशाली थे: एआई ने पारंपरिक तरीकों की तुलना में ब्रह्मांड की ‘अकड़न’ को मापने में अनिश्चितता को आधे से भी कम कर दिया। यह उपलब्धि चार गुना अधिक डेटा के साथ पारंपरिक विश्लेषण करने के समान है, जो डेटा दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि करती है।

ब्रह्मांडीय रहस्यों पर प्रभाव

ब्रह्माण्ड विज्ञान में एआई की प्रगति न केवल मौजूदा तरीकों को परिष्कृत करने के बारे में है बल्कि प्रमुख ब्रह्मांडीय प्रश्नों को संबोधित करने के बारे में भी है। ऐसा ही एक रहस्य हबल तनाव है, जो ब्रह्मांड की विस्तार दर के माप हबल स्थिरांक के विभिन्न अनुमानों के बीच विसंगतियों को संदर्भित करता है। एआई द्वारा प्रदान की गई बेहतर परिशुद्धता इस तनाव को हल करने और ब्रह्मांड के बारे में हमारी समझ को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण हो सकती है।

जैसे ही यूरोपीय यूक्लिड सर्वेक्षण जैसे नए सर्वेक्षण ऑनलाइन आएंगे, सीसीए टीम द्वारा विकसित एआई-संचालित तकनीक इन नए डेटासेट से अधिकतम मूल्य निकालने में सहायक होगी। विशाल मात्रा में ब्रह्मांडीय डेटा का कुशलतापूर्वक विश्लेषण और व्याख्या करने की क्षमता ब्रह्मांड के मूलभूत मापदंडों को समझने की हमारी खोज में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करती है।