अदृश्य ब्रह्मांड का नक्शा बनाएंगे ये तरीके। गहन शिक्षण ने खगोलीय छवि को बदल दिया है

पैसाडिना। स्रोत। रात के आकाश में असंख्या कहानियाँ दबकर पड़ी हैं। उनको पढ़ना बाकी है। बहुत दूर तक फैले ब्रह्मांड की हर बात कैद करना एक चुनौती भरा खेल है। आजकल खगोल विज्ञानी आसमान की तस्वीरें खींचते समय भारी मात्रा में डेटा जमा करते हैं। उन्हें तीन चीजों के बीच संतुलन बनाना पड़ता है। मैपिंग की गई जमीन कितनी बड़ी है। टिमटिमाते ग्रह और तारे कम दिख रहे हैं। या फिर तस्वीर कितनी स्पष्ट है। अगर इन तीनों का सामंजस्य चाहिए तो क्या होगा। वैज्ञानिक अब इसका जवाब कंप्यूटर में ढूंढ रहे हैं। आठ सितंबर दो हजार चौबीस में होने वाले सेमिनार में कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के डॉक्टर शूबा नेह हेम्मेटी इस तकनीक पर बात करेंगे। वे दिखाएंगे कि नीरल नेटवर्क कैसे दूरबीन की कच्ची फीड को वैज्ञानिक खोज में बदल देते हैं। आप कल्पना करें कि बिना सालों इंतजार किए ही टिमटिमाते तारों के समूह साफ़ नजर आ जाएं।

जब विभिन्न तस्वीरें एक दूसरे के ऊपर आ जाती हैं तो जानकारी का एक विशाल खाचा बन जाता है। मशीन लर्निंग मॉडल इस खाचे को ध्यान से पढ़ते हैं। ये सिस्टम चौड़े क्षेत्रों की तस्वीरों और करीब से देखी गई घटनाओं को जोड़ना सीख जाते हैं। इससे अलग अलग रंगों की रोशनी पर मिले परिणाम तेज़ी से सामने आते हैं। अक्सर सवाल उठता है कि बहुत पास खड़े तारों को अलग कैसे किया जाए। धुंधली इन्फ्रारेड तस्वीरों को तराशा भी कैसे जाए। जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क और ट्रान्सफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर ये काम बेहतरीन तरीके से करते हैं। ये प्रोटोप्लैनेट्री डिस्क और सक्रिय आकाशगंगा के केंद्रों को इतने साफ दिखाते हैं कि अंतर लगभग रह जाता है। काले पदार्थ के पीछे भागने वाले वैज्ञानिक गुरुत्वाकर्षण लेन्सिंग का सहारा लेते हैं। रेसिड्युअल नेटवर्क यहाँ आकार की नाजुक खिंचाव को संवारते हैं। साथ ही गणितीय शुद्धता भी बरकरार रखते हैं। गति और सटीकता के बीच यह संतुलन ब्रह्माण्ड की मानचित्रण की राह खुल करता है।

नकली डेटा बनाने की प्रक्रिया में डिफ्यूज़न मॉडल ने नया मोड़ लिया है। ये मॉडल ऐसा परीक्षण माहौल तैयार करते हैं जो वास्तविक दूरबीन की शोर और प्रकाशीय व्यवहार से मिलता जुलता है। असली अवलोकन शुरू होने से पहले ही वैज्ञानिक इन काल्पनिक डेटासेट पर अपने उपकरण तैयार कर लेते हैं। इससे मिशन योजना बनाने के दौरान बहुमूल्य समय बच जाता है। भौतिकी से जुड़े नीरल नेटवर्क इस कदम को और आगे बढ़ाते हैं। वे ऊर्जा संरक्षण और प्रकाश के संचरण के मौलिक नियमों को ट्रेनिंग रूटीन में ही शामिल कर लेते हैं। वर्णक्रमीय रेखाएँ स्वचालित पैटर्न पहचान द्वारा साफ़ हो जाती हैं। इससे विश्लेषण की प्रक्रिया सरल हो जाती है। नैन्सी ग्रेस रोमन स्पेस टेलीस्कोप और विरा सी रूबिन वेधशाला आसमान से भारी मात्रा में डेटा भेजने के लिए तैयार हैं। ऐसे में बुद्धिमान फ्रेमवर्क भविष्य की खोज के लिए अनिवार्य आधार बनेंगे। कंप्यूटेशनल डिजाइन को विशेष वैज्ञानिक लक्ष्यों से मिलान करने की क्षमता यह सुनिश्चित करती है। हर बाइट डेटा स्थान के बारे में हमारी समझ में गहराई जोड़ेगा।

यह दृष्टिकोण केवल दृश्य प्रकाश या इन्फ्रारेड तक सीमित नहीं है। यह रेडियो इंटरफेरोमेट्री और एक्स रे स्पेक्ट्रोस्कोपी में भी ताज़गी लेकर आता है। इन क्षेत्रों में सिग्नल की ताकत ही अक्सर नई खोजों की राह बताती है। मानकीकृत सुधार प्रोटोकॉल स्वतंत्र अनुसंधान टीमों को अलग अलग मिशन पर मिले परिणामों की पुष्टि करने देते हैं। इससे ब्रह्माण्ड मापन पर भरोसा और गहरा होता है। कंप्यूटेशनल नवाचार और अवलोकनात्मक खगोल विज्ञान का संगम एक समग्र कार्यप्रवाह बनाता है। यह ऑर्बिटल प्लेटफार्म और भूमि आधारित एरे दोनों से प्राप्त जानकारी को संभालता है। अब हम एक नये युग की गवाही दे रहे हैं। डेटा एकत्रण से लेकर व्याख्या तक सहजता से बहता है। जटिल सिग्नल्स ब्रह्माण्ड के बारे में स्पष्ट कहानियाँ में बदल जाते हैं। आगे का सफर हमें आकाशगंगा निर्माण, तारों के विकास और स्पेस की विशाल संरचना की गहरी समझ दिलाएगा।