कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने खगोल विज्ञान में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। यह डेटा पहचान और विश्लेषण में व्यवसायों के दृष्टिकोण को बदल सकती है। वैज्ञानिकों ने पहली बार एक विशाल तारे के ब्लैक होल से टकराने के समय के विस्फोट रिकॉर्ड किए, जहाँ एआई सिस्टम ने इस घटना का घंटों के भीतर पता लगाया।
इस तारे का नाम SN 2023zkd है, जिसे जुलाई 2023 में कैलिफोर्निया के ज़्विकी ट्रांजिएंट फ़ैसिलिटी ने खोजा था। यह 730 मिलियन प्रकाश वर्ष दूर है। इसे पहचानने में एआई की भूमिका उल्लेखनीय थी, जो असामान्य ब्रह्मांडीय घटनाओं की त्वरित पहचान के लिए डिज़ाइन की गई थी। इस प्रारंभिक चेतावनी के चलते विश्वभर के टेलीस्कोप इस घटना को तुरंत कैद कर सके।
हार्वर्ड यूनिवर्सिटी के खगोल विज्ञान के सहायक प्रोफेसर एशले विल्लार और अध्ययन के सह-लेखक ने कहा:
“2023zkd कुछ सबसे स्पष्ट संकेत दिखाता है जो हमने एक विशाल तारे और उसके साथी के विस्फोट से पहले बातचीत के बारे में देखे हैं। यह एक पूरे वर्ग के गुप्त विस्फोटों का हिस्सा हो सकता है, जिन्हें एआई हमारी मदद से खोजेगा।”
शुरुआत में तारे को सामान्य सुपरनोवा माना गया। खगोलज्ञों ने देखा, यह कुछ महीनों बाद फिर से चमका। ऐतिहासिक डेटा से पता चला, विस्फोट से लगभग चार साल पहले प्रणाली की चमक लगातार बढ़ रही थी। इस तरह की विस्तारित पूर्वविस्फोट अवस्था दुर्लभ होती हैं, जो अधिक ग्रेविटेशनल स्ट्रेस की ओर संकेत करती हैं।
विशेषज्ञ मानते हैं, तारा ब्लैक होल की कक्षा में पकड़ा गया था। लाइट कर्व और स्पेक्ट्रा से मिले प्रमाण दर्शाते हैं, तारे ने अंत से पहले दो महत्वपूर्ण विस्फोटों का अनुभव किया, जिससे गैस काफी बाहर निकली। पहले चमक का शीर्ष विस्फोट लहर से आया, जबकि दूसरे का कारण घने गैस बादलों से टकराव था।
अलेक्ज़ेंडर गाग्लियानो, अध्ययन के प्रमुख लेखक और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और फंडामेंटल इंटरैक्शंस संस्थान के शोधकर्ता ने कहा:
“SN 2023zkd इस प्रकार की निकट बातचीत का मजबूत प्रमाण है, जो तारे को विस्फोटित कर सकती है। अधिकांश विशाल तारे बाइनरी में होते हैं, लेकिन इसे आदान-प्रदान के ठीक पहले देखना अत्यंत दुर्लभ है।”
रणनीतिक लाभ
यह खोज दर्शाती है कि एआई कैसे वास्तविक समय में दुर्लभ घटनाओं की पहचान कर सकता है। इसकी विशाल डेटा सेट प्रोसेस करने और विसंगतियों को फ्लैग करने की क्षमता खगोल विज्ञान के अलावा भी व्यवसायों में उपयोगी साबित हो सकती है।
यूसी सांता क्रूज़ के अध्ययन संपादक रयान फोली ने कहा:
“मनुष्य ‘अन्य चीजों’ के अलावा ढूंढने में अच्छे होते हैं, लेकिन एल्गोरिदम उन चीजों को पहले फ्लैग कर सकते हैं जिन्हें मनुष्य पहचान नहीं पाता। यह समय-संवेदनशील अवलोकनों के लिए महत्वपूर्ण है।”
शोध टीम ने डेटा संकलन और अवलोकनों के प्रबंधन के लिए सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म में एआई का उपयोग किया। फोली ने कहा, “आप कल्पना कर सकते हैं कि समान तकनीकों का उपयोग बीमारियों की स्क्रीनिंग, आतंकवादी हमलों के फोकस, मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं के त्वरित उपचार, और वित्तीय धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।”
व्यापार नेताओं को क्या जानना चाहिए
भविष्य की वेधशालाएँ, जैसे वेरा सी. रुबिन वेधशाला, हर रात दक्षिणी आकाश का सर्वेक्षण करेंगी। वास्तविक समय की एआई पहचान के साथ, ये सुविधाएँ अभूतपूर्व डेटा की मात्रा प्रोसेस करेंगी।
नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के सहायक प्रोफेसर एडम मिलर ने स्केल का वर्णन किया:
“वर्तमान में, अगर आप सभी मौजूदा टेलीस्कोप को जोड़ते हैं, तो वे सालाना लगभग 40,000 नए सुपरनोवा का पता लगाते हैं। रुबिन वेधशाला हर रात 2,000 नए विस्फोट खोजेगी।”
रुबिन वेधशाला हर रात 20 टेराबाइट डेटा उत्पन्न करेगी, जिसके लिए एआई उपकरणों की आवश्यकता होगी। नॉर्थवेस्टर्न के शोधकर्ता विभिन्न डेटा पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम विकसित कर रहे हैं, जिसमें शेयर बाजार में उतार-चढ़ाव और मौसम पैटर्न शामिल हैं।
गाग्लियानो ने इस परिवर्तन को उजागर किया: “हम अब ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ हम इन दुर्लभ घटनाओं का स्वतः पता लगा सकते हैं, केवल बाद में नहीं। इसका मतलब है, हम अंततः तारे के जीवन के तरीके को उनके मरने के तरीके से जोड़ सकते हैं।”
यह शोध 13 अगस्त को एस्ट्रोफिजिकल जर्नल में प्रकाशित हुआ था। डेटा एनालिटिक्स, पैटर्न पहचान और समय-समय पर निगरानी सिस्टम में संलग्न व्यवसायों के लिए, ये खगोलीय एआई अनुप्रयोग विसंगतियों का पता लगाने और बड़े पैमाने पर सूचना धाराओं को प्रोसेस करने के लिए सिद्ध रूपरेखा प्रदान करते हैं।
