একটি একক মেশিন-লার্নিং বিশ্লেষণে ১১,০০০-এরও বেশি এক্সোপ্ল্যানেট প্রার্থীর রিপোর্ট

একটি প্রার্থী-ভান্ডার যা এক্সোপ্ল্যানেট বিজ্ঞানকে নতুনভাবে গড়ে দিতে পারে

জ্যোতির্বিজ্ঞানীরা একসঙ্গে রিপোর্ট হওয়া সম্ভাব্য এক্সোপ্ল্যানেটের সবচেয়ে বড় ব্যাচগুলোর একটি শনাক্ত করে থাকতে পারেন। সরবরাহিত উৎস উপকরণে বর্ণিত একটি নতুন প্রিপ্রিন্ট অনুযায়ী, গবেষকেরা NASA-র Transiting Exoplanet Survey Satellite, বা TESS, দ্বারা পর্যবেক্ষিত 83,717,159টি তারার লাইট কার্ভে একটি মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে 11,554টি এক্সোপ্ল্যানেট প্রার্থী খুঁজে পেয়েছেন।

যদি এই প্রার্থীদের নিশ্চিত করা যায়, তবে ফলাফলটি সৌরজগতের বাইরের পরিচিত বিশ্বের সংখ্যায় অসাধারণ এক লাফের ইঙ্গিত দেবে। উৎস পাঠে বলা হয়েছে, 2025 সালের সেপ্টেম্বর পর্যন্ত 6,000-এরও বেশি এক্সোপ্ল্যানেট নিশ্চিত হয়েছিল, এবং এরপর প্রায় 300টি যোগ হয়েছে। এই মাত্রার একটি যাচাইকৃত ফলাফল মোট সংখ্যাকে 18,000-এর কাছাকাছি নিয়ে যাবে, যা বর্তমান সংখ্যাকে প্রায় তিন গুণ করবে।

ঠিক এই শিরোনাম-সংখ্যাটিই কারণ, যার জন্য ঘোষণাটি মনোযোগও দাবি করে এবং সতর্কতাও। রিপোর্ট করা প্রার্থীরা এখনও নিশ্চিত গ্রহ নয়, এবং গবেষণাটি পিয়ার রিভিউও পায়নি। তবু, প্রার্থী পর্যায়েও কাজটি দেখায় যে বিদ্যমান জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক তথ্যের মধ্যে এখনও কতটা আবিষ্কার-সম্ভাবনা লুকিয়ে আছে।

এত অনেক বিশ্ব হয়তো কেন ধরা পড়েনি

এই অনুসন্ধানের পেছনের মৌলিক পদ্ধতিটি এক্সোপ্ল্যানেট গবেষকদের কাছে পরিচিত। TESS এমন ক্ষুদ্র উজ্জ্বলতা-হ্রাস পর্যবেক্ষণ করে যা পৃথিবী থেকে দেখার দৃষ্টিকোণ থেকে কোনো গ্রহ তার হোস্ট নক্ষত্রের সামনে দিয়ে গেলে ঘটতে পারে। এই ঘটনাগুলোকে transit বলা হয়। চ্যালেঞ্জটি হল পরিসরের। ডেটাসেট যখন কয়েক কোটি তারায় পৌঁছে যায়, তখন ক্ষীণ, নয়েজ-ভরা, অস্পষ্ট সংকেতের সংখ্যা এত বেড়ে যায় যে প্রচলিত কর্মপ্রবাহ সেগুলো দক্ষতার সঙ্গে পরীক্ষা করতে পারে না।

এখানেই নতুন অ্যালগরিদমটি তার সবচেয়ে বড় অবদান রেখেছে বলে মনে হচ্ছে। ৮ কোটিরও বেশি তারাকে স্ক্যান করে এটি এমন সূক্ষ্ম সিগন্যাল চিহ্নিত করেছে, যা নাহলে ধরা প্রায় অসম্ভব হতো। এটি মনে করিয়ে দেয় যে জ্যোতির্বিজ্ঞানে আবিষ্কার এখন আর শুধু আরও বড় টেলিস্কোপ বানানোর ওপর নির্ভর করে না। এটি নির্ভর করে টেলিস্কোপ ইতিমধ্যে যে ডেটা সংগ্রহ করে, সেখান থেকে আরও বেশি সিগন্যাল বের করার ওপরও।

2018 সালে উৎক্ষেপিত TESS এই ধরনের বৃহৎ-পরিসরের খননের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী, কারণ এটি বিপুল পরিমাণ পুনরাবৃত্ত নাক্ষত্রিক পর্যবেক্ষণের আর্কাইভ তৈরি করেছে। প্রতিটি লাইট কার্ভ সময়ের সঙ্গে উজ্জ্বলতার পরিবর্তনের রেকর্ড। ওই কার্ভগুলোর মধ্যে লুকিয়ে থাকতে পারে কক্ষপথে ঘুরতে থাকা গ্রহের তৈরি নিয়মিত ডিপ, পাশাপাশি নক্ষত্রের কার্যকলাপ, যন্ত্রপাতি এবং অন্যান্য জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক প্রভাব থেকে আসা নয়েজও। মেশিন লার্নিং এই জটিলতাকে বড় পরিসরে বাছাই করার একটি উপায় দেয়।

টেলিস্কোপ যুগ থেকে অ্যালগরিদম যুগে

এক্সোপ্ল্যানেট বিজ্ঞান সবসময়ই উন্নত সরঞ্জামের সঙ্গে এগিয়েছে। 1995 সালে প্রথম নিশ্চিত এক্সোপ্ল্যানেট আবিষ্কার একটি নতুন ক্ষেত্রের দ্বার খুলে দেয়, আর পরবর্তী পর্যবেক্ষণাগারগুলো শনাক্তকরণের হার বাড়ায়। এই নতুন ফলাফল যা ইঙ্গিত করছে, তা হল পরবর্তী ধাপটি হয়তো নতুন মিশনের জন্য অপেক্ষা না করে বিদ্যমান পর্যবেক্ষণ-ভান্ডার পুনঃপ্রক্রিয়াকরণ থেকেই আসবে।

এই পরিবর্তন গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি আবিষ্কারের অর্থনীতি ও গতি দুটোই বদলে দেয়। যদি উন্নত শ্রেণিবিন্যাস ব্যবস্থা বিশাল আর্কাইভজুড়ে নির্ভরযোগ্যভাবে উচ্চমানের প্রার্থী শনাক্ত করতে পারে, তবে জ্যোতির্বিজ্ঞানীরা সমানুপাতিকভাবে ম্যানুয়াল শ্রম না বাড়িয়েও ফলো-আপের জন্য বড় লক্ষ্যতালিকা তৈরি করতে পারবেন। বাস্তবে, এর মানে অন্যান্য যন্ত্রে সীমিত পর্যবেক্ষণ সময় আরও দক্ষভাবে কেন্দ্রীভূত করা যাবে।

এটাও বোঝায় যে জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক আর্কাইভকে স্থির নথি না ভেবে পুনর্নবীকরণযোগ্য বৈজ্ঞানিক সম্পদ হিসেবে দেখা উচিত। বিশ্লেষণ পদ্ধতি উন্নত হলে একই টেলিস্কোপ ডেটা থেকে অতিরিক্ত আবিষ্কার বের হতে পারে। সেই অর্থে, মেশিন লার্নিং পর্যবেক্ষণমূলক জ্যোতির্বিজ্ঞানকে প্রতিস্থাপন করে না। এটি বিদ্যমান পর্যবেক্ষণ অবকাঠামোর কার্যকর আয়ু এবং বৈজ্ঞানিক পরিসর বাড়ায়।

এরপর কী হতে হবে

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পরবর্তী ধাপ হলো নিশ্চিতকরণ। প্রার্থী-অবস্থা মানে সংকেতগুলো আশাব্যঞ্জক, কিন্তু চূড়ান্ত নয়। নক্ষত্রের পরিবর্তনশীলতা বা গ্রহীয় transit অনুকরণ করা eclipsing binary সিস্টেমসহ নানা কারণে false positive হতে পারে। উৎস পাঠ 11,554টি বস্তুর সবকটিকে প্রমাণিত গ্রহ বলে দাবি করে না, এবং সেই পার্থক্যটিই মুখ্য।

তবু, শেষ পর্যন্ত নিশ্চিতকরণের হার কম হলেও এই সমীক্ষা খুবই গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। এমন আকারের একটি প্রার্থী-ক্যাটালগ ভবিষ্যৎ যাচাইকরণ কাজ, পরিসংখ্যানভিত্তিক জনসংখ্যা-অধ্যয়ন, এবং আরও বিস্তারিত পর্যবেক্ষণের জন্য অগ্রাধিকার নির্ধারণে সমৃদ্ধ পাইপলাইন দেয়। এসব প্রার্থীর কিছু বায়ুমণ্ডলীয় বৈশিষ্ট্য নির্ণয়, কক্ষপথ বিশ্লেষণ, বা গ্রহীয় ব্যবস্থা গঠনের তুলনামূলক গবেষণার লক্ষ্য হতে পারে।

অনুসন্ধানের পরিসর এও ইঙ্গিত করে যে কিছু ধরনের গ্রহ হয়তো পদ্ধতিগতভাবে কম গণনা হয়েছে, কারণ তারা দুর্বল বা জটিল সংকেতের মধ্যে লুকিয়ে ছিল। যদি তাই হয়, তবে ফলাফলটি শুধু কাঁচা সংখ্যার চেয়েও বেশি কিছুকে প্রভাবিত করতে পারে। এটি নির্দিষ্ট শ্রেণির গ্রহ কতটা সাধারণ এবং জ্যোতির্বিজ্ঞানীদের সেগুলো কোথায় খুঁজতে হবে, সেই মডেলও বদলে দিতে পারে।

সতর্কতাসংবলিত একটি আবিষ্কারের গল্প

বিশেষ করে এক্সোপ্ল্যানেটের মতো জনমনে আকর্ষণীয় একটি ক্ষেত্রে, বড় প্রার্থী-সংখ্যাকে চূড়ান্ত সাফল্য হিসেবে উপস্থাপন করার লোভ সবসময়ই থাকে। তবে ভালো পাঠ আরও সংযত। এটি একটি প্রিপ্রিন্ট থেকে আসা প্রাথমিক কিন্তু সম্ভাব্য গুরুত্বপূর্ণ প্রতিবেদন, যা এখনও পিয়ার রিভিউ পায়নি। প্রার্থীদের নিশ্চিতকরণ দরকার। চূড়ান্ত ফল অবশ্যই প্রাথমিক তালিকার চেয়ে ছোট হবে।

তবু এটি প্রাথমিক বলেই কাজটিকে খারিজ করা ভুল হবে। এই পর্যায়েও, গবেষণাটি বিজ্ঞানে একটি বড় পরিবর্তন দেখায়। আবিষ্কার এখন ক্রমশ যন্ত্র এবং বুদ্ধিমান বিশ্লেষণ ব্যবস্থার পারস্পরিক ক্রিয়ায় গড়ে উঠছে। জ্যোতির্বিজ্ঞানে, এর মানে পরবর্তী বড় অগ্রগতি শুধু মহাকাশে আরও দূরে দেখা থেকেই নয়, বরং বিদ্যমান নক্ষত্র-আলোকে আরও কার্যকরভাবে পড়া শেখা থেকেও আসতে পারে।

যদি রিপোর্ট করা প্রার্থীরা উল্লেখযোগ্য সংখ্যায় টিকে যায়, তবে এই সমীক্ষা সেই পরিবর্তনের একটি মাইলফলক উদাহরণ হয়ে উঠবে। এটি দেখাবে যে ভিনগ্রহের বিশ্বের মানচিত্র এখনও অসম্পূর্ণ, এবং এতে সবচেয়ে বড় সংযোজনগুলোর কিছু হয়তো নতুন টেলিস্কোপ উৎক্ষেপণ থেকে নয়, বরং হাতে থাকা ডেটার ওপর প্রয়োগ করা আরও ভালো অ্যালগরিদম থেকে আসবে।

এই নিবন্ধটি Live Science-এর প্রতিবেদন অবলম্বনে লেখা। মূল নিবন্ধ পড়ুন.