নাগরিক বিজ্ঞানীরা NASA-র পরিচিত ব্রাউন ডোয়ার্ফের সংখ্যা দ্বিগুণ করতে সাহায্য করেছেন

স্বেচ্ছাসেবী জ্যোতির্বিজ্ঞান উদ্যোগটি লুকানো বস্তুর একটি বড় গণনা তৈরি করেছে

NASA জানিয়েছে, Backyard Worlds: Planet 9 প্রকল্পে অংশ নেওয়া স্বেচ্ছাসেবীরা কার্যত পরিচিত ব্রাউন ডোয়ার্ফ জনসংখ্যা দ্বিগুণ করেছেন, এবং গত দশকে 3,000-এরও বেশি নতুন আবিষ্কার যুক্ত করেছেন। Astronomical Journal-এ প্রকাশিত এই ফলাফলটি দেখায়, কীভাবে বিশাল ডেটাসেটের ক্ষেত্রেও ধৈর্যশীল মানব পর্যবেক্ষণ দরকার হয়, সেইসব ক্ষেত্রে citizen science গবেষণাকে দ্রুততর করতে পারে।

ব্রাউন ডোয়ার্ফরা তারা ও গ্রহের মাঝামাঝি এক অস্পষ্ট অবস্থানে থাকে। এগুলোর আকার প্রায় Jupiter-এর মতো, কিন্তু ভর তারার চেয়ে কম। NASA-র মতে, সূর্যের কাছাকাছি অঞ্চলে প্রতি তিন বা চারটি তারার বিপরীতে প্রায় একটি ব্রাউন ডোয়ার্ফ রয়েছে। তবু এরা খুবই কঠিনে ধরা পড়ে, কারণ তারা তারার তুলনায় ম্লান এবং ঘন sky surveys-এ সহজেই চোখ এড়িয়ে যেতে পারে।

এই কঠিনতাই Backyard Worlds প্রকল্পকে মূল্যবান করে তুলেছে। কেবল স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের ওপর নির্ভর না করে, এই উদ্যোগটি বিশাল, বিচ্ছিন্ন স্বেচ্ছাসেবী সম্প্রদায়কে infrared images খুঁটিয়ে দেখতে এবং দীর্ঘ সময়ের ব্যবধানে চলমান বস্তুকে খুঁজে বের করতে যুক্ত করেছে।

2 লক্ষেরও বেশি মানুষ ডেটা অনুসন্ধানে সাহায্য করেছেন

অংশগ্রহণের পরিসর এই গল্পের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য দিকগুলোর একটি। NASA বলছে, পত্রিকায় অন্তর্ভুক্ত 10 বছরের সময়কালে প্রায় 2 লক্ষ স্বেচ্ছাসেবী অবদান রেখেছেন। গবেষণার 75 জন লেখকের মধ্যে 61 জনই স্বেচ্ছাসেবী, যা প্রকাশিত বৈজ্ঞানিক কাজে জনঅংশগ্রহণের এক অস্বাভাবিকভাবে সরাসরি প্রতিফলন।

এই প্রকল্পে NASA-র retired Wide-field Infrared Survey Explorer, বা WISE, এবং পুনরায় সক্রিয় করা Near-Earth-Object WISE mission, NEOWISE-R-এর ছবি ব্যবহার করা হয়েছে। স্বেচ্ছাসেবীরা Zooniverse platform-এ ছবিগুলো পর্যালোচনা করেছেন, 16 বছরের ব্যবধানে তোলা frame তুলনা বা “blinking” করে ব্যাকগ্রাউন্ডের বিপরীতে চলমান বস্তু শনাক্ত করেছেন। কিছু অংশগ্রহণকারী আরও এগিয়ে নিজস্ব tools এবং data-analysis software তৈরি করেছেন অনুসন্ধান উন্নত করতে।

এই hybrid model, যেখানে জনশ্রম, বৈজ্ঞানিক তত্ত্বাবধান, এবং archival space data একত্রিত হয়েছে, একটি দুরূহ catalog সমস্যাকে দীর্ঘমেয়াদি discovery engine-এ পরিণত করেছে। এটি সামনের সারির জ্যোতির্বিজ্ঞানে অংশগ্রহণের ক্ষেত্রও প্রসারিত করেছে। পত্রিকার দুইজন লেখক প্রথমে স্বেচ্ছাসেবী হিসেবে শুরু করেছিলেন এবং পরে astronomy careers-এ প্রবেশ করেছেন, যা দেখায় citizen science projects গবেষণা অবকাঠামো এবং প্রতিভা-নিষ্কাশন নল, দুটোই হতে পারে।

ব্রাউন ডোয়ার্ফ কেন গুরুত্বপূর্ণ

নমুনার আকার দ্বিগুণ করা কেবল অজানা বস্তুর তালিকা পূরণ করা নয়। ব্রাউন ডোয়ার্ফরা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ তারা জ্যোতির্বিজ্ঞানীদের বুঝতে সাহায্য করে তারা ও গ্রহ কীভাবে তৈরি হয়, গ্যালাক্সিতে ভরের বণ্টন কেমন, এবং সূর্যের আশেপাশে কোন ধরনের নিম্ন-তাপমাত্রার বস্তু রয়েছে।

NASA বলছে, বিস্তৃত তালিকাটি extreme T subdwarfs নামে নতুন এক শ্রেণি, পাশাপাশি ultra-cool brown dwarfs এবং এমন একটি বস্তু প্রকাশ করেছে যা aurorae-এর মতো মনে হয়। এসব ফলাফল দেখায়, বড় করা census কেবল একই ধরনের আরও বস্তু নয়। এটি গ্যালাক্সির জনসংখ্যার ম্লান প্রান্তের বৈচিত্র্যকে সামনে আনছে।

ব্রাউন ডোয়ার্ফের সমৃদ্ধ তালিকা সূর্যের আশেপাশের তাত্ক্ষণিক cosmic neighborhood মানচিত্রিত করতেও সাহায্য করে। কারণ এই বস্তুগুলো সংখ্যায় অনেক হলেও ম্লান, তাই conventional sky surveys-এ স্পষ্ট না হয়েও স্থানীয় জনসংখ্যার বড় অংশ হতে পারে। ভালো গণনা কাছাকাছি mass distribution models উন্নত করে এবং নিম্ন-ভরের বস্তু গঠনের সময় জ্যোতির্বিজ্ঞানীরা যে assumptions ব্যবহার করেন, সেগুলিও আরও নির্ভুল করে তোলে।

AI যুগেও মানুষের pattern recognition-এর ভূমিকা আছে

যে সময়ে বৈজ্ঞানিক computing-এর বড় অংশ automated analysis-এর ওপর নির্ভরশীল, Backyard Worlds-এর ফলাফল মনে করিয়ে দেয় যে কিছু কাজে structured public participation এখনও pure machine-led approaches-কে ছাড়িয়ে যেতে বা পরিপূরক হতে পারে। ব্রাউন ডোয়ার্ফ শিকার মানে বহু ছবিতে সূক্ষ্ম গতি ও ম্লান সংকেত লক্ষ করা। এই ধরনের visual comparison distributed human review-এর জন্য দারুণ উপযোগী।

এই প্রকল্পের সাফল্য automation-এর বিরুদ্ধে যুক্তি দেয় না। বরং এটি layered discovery model-এর দিকে ইঙ্গিত করে, যেখানে machines ক্ষেত্রটিকে ছোট করে আনে, আর মানুষ সেইসব জিনিস ধরে ফেলে যা algorithms মিস করতে পারে, বিশেষ করে edge cases এবং অস্বাভাবিক বস্তুর ক্ষেত্রে। স্বেচ্ছাসেবীদের নিজেদের search tools তৈরি করাও দেখায় যে citizen participants কত দ্রুত passive helpers থেকে active method developers-এ রূপ নিতে পারেন।

বড় ক্যাটালগ, আর অনুসন্ধান শেষ হয়নি

এই discovery count এত উল্লেখযোগ্য হওয়ার একটি কারণ হলো, প্রকল্পটি এখনও শেষ হয়নি। NASA বলছে, WISE এবং NEOWISE-R-এ দেখা 2 বিলিয়নেরও বেশি sources-এর মধ্যে দলটি এখনও sift করছে। এর মানে, বর্তমান paper আকাশের ম্লান, ঠান্ডা জনসংখ্যা মানচিত্রিত করার আরও বড় প্রচেষ্টার একটি পর্যায়মাত্র হতে পারে।

প্রকল্পটির public-facing স্বভাব এটিকে অস্বাভাবিক স্থায়িত্বও দেয়। Backyard Worlds প্রকাশনার সঙ্গে শেষ হয় না; সময় ও মনোযোগ দিতে ইচ্ছুক যে কারও জন্য এটি খোলা থাকে। NASA-র জন্য, এটি একই সঙ্গে একটি research program এবং outreach model, যা archived mission data-কে জীবন্ত বৈজ্ঞানিক কাজে পরিণত করে।

বড় শিক্ষা হলো, জ্যোতির্বিজ্ঞানের পরবর্তী আবিষ্কার শুধু নতুন launch আর বড় telescope থেকে আসবে না। সেগুলো আসবে ইতিমধ্যে সংগৃহীত বিশাল ডেটার আরও ভালো ব্যবহার এবং সেই ডেটার চারপাশে মানুষকে সংগঠিত করার নতুন উপায় থেকে। এই ক্ষেত্রে, পুরস্কার ছিল পরিচিত ব্রাউন ডোয়ার্ফ জনসংখ্যার নাটকীয় বিস্তার এবং গ্যালাক্সির সবচেয়ে উপেক্ষিত বস্তু-শ্রেণিগুলোর একটির আরও পরিষ্কার ছবি।

পেশাদার জ্যোতির্বিজ্ঞানীদের জন্য, নতুন catalog ultra-cool atmospheres, বিরল subclasses, এবং local galactic structure অধ্যয়নের জন্য আরও গভীর ভিত্তি দেয়। যারা এটি তৈরি করতে সাহায্য করেছেন, সেই স্বেচ্ছাসেবীদের জন্য এটি প্রমাণ যে আধুনিক space science-এ অর্থবহ discovery কেবল ঐতিহ্যবাহী প্রতিষ্ঠানের ভেতরে থাকা মানুষের জন্য সীমিত নয়। কখনও কখনও তা শুরু হয় একটি public image browser, ধৈর্য, এবং infrared light-এর একটি চলমান ক্ষুদ্র দাগ দিয়ে।

এই নিবন্ধটি science.nasa.gov-এর প্রতিবেদনের ওপর ভিত্তি করে। মূল নিবন্ধটি পড়ুন.