उम्मीदवारों का ऐसा भंडार जो एक्सोप्लैनेट विज्ञान को नया रूप दे सकता है
खगोलविदों ने एक साथ रिपोर्ट किए गए संभावित एक्सोप्लैनेट्स के सबसे बड़े समूहों में से एक की पहचान की हो सकती है। उपलब्ध स्रोत सामग्री में वर्णित एक नए प्रीप्रिंट के अनुसार, शोधकर्ताओं ने NASA के Transiting Exoplanet Survey Satellite, या TESS, द्वारा देखे गए 83,717,159 तारों के लाइट कर्व्स पर एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम लागू करके 11,554 एक्सोप्लैनेट उम्मीदवार खोजे।
यदि इन उम्मीदवारों की पुष्टि हो जाती है, तो यह परिणाम सौरमंडल के बाहर ज्ञात दुनिया की संख्या में असाधारण वृद्धि का संकेत देगा। स्रोत पाठ में कहा गया है कि सितंबर 2025 तक 6,000 से अधिक एक्सोप्लैनेट की पुष्टि हो चुकी थी, और उसके बाद लगभग 300 और जोड़े गए। इस पैमाने पर मान्य भंडार कुल संख्या को 18,000 के करीब ले जा सकता है, जो मौजूदा गिनती का लगभग तीन गुना होगा।
यही प्रमुख संख्या है, और यही कारण है कि इस घोषणा पर ध्यान भी देना चाहिए और सावधानी भी बरतनी चाहिए। बताए गए उम्मीदवार अभी पुष्टि किए गए ग्रह नहीं हैं, और अध्ययन की सहकर्मी समीक्षा भी नहीं हुई है। फिर भी, उम्मीदवार चरण में भी यह काम दिखाता है कि मौजूदा खगोलीय डेटा के भीतर अभी कितनी खोज-क्षमता छिपी हुई है।
इतनी सारी दुनिया क्यों छूट गई होंगी
खोज के पीछे का मूल तरीका एक्सोप्लैनेट शोधकर्ताओं के लिए परिचित है। TESS तारों की चमक में आने वाली छोटी गिरावटों को देखता है, जो तब हो सकती हैं जब कोई ग्रह पृथ्वी से देखने पर अपने मेजबान तारे के सामने से गुजरता है। इन घटनाओं को ट्रांजिट कहा जाता है। चुनौती पैमाने की है। जब डेटा-समूह लाखों-करोड़ों तारों तक पहुंच जाता है, तो मंद, शोरयुक्त और अस्पष्ट संकेतों की संख्या इतनी बढ़ जाती है कि पारंपरिक कार्यप्रवाह उन्हें कुशलता से जांच नहीं पाते।
यहीं नया एल्गोरिदम अपनी सबसे बड़ी भूमिका निभाता दिखता है। 8 करोड़ से अधिक तारों को स्कैन करके, इसने कथित तौर पर ऐसे सूक्ष्म संकेत चिह्नित किए जिन्हें अन्यथा पकड़ना लगभग असंभव होता। यह याद दिलाता है कि खगोलशास्त्र में खोज अब केवल बड़े टेलीस्कोप बनाने पर निर्भर नहीं है। यह इस पर भी निर्भर करती है कि टेलीस्कोप पहले से एकत्र किए गए डेटा से कितना अधिक संकेत निकाला जा सकता है।
2018 में लॉन्च हुआ TESS इस तरह की बड़े पैमाने की खुदाई के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, क्योंकि इसने तारकीय प्रेक्षणों का एक विशाल अभिलेख तैयार किया है। हर लाइट कर्व समय के साथ चमक में बदलाव का रिकॉर्ड है। इन कर्व्स के बीच छिपे हो सकते हैं कक्षा में घूमते ग्रहों से पैदा होने वाली नियमित गिरावटें, लेकिन साथ ही तारकीय गतिविधि, उपकरणों और अन्य खगोलीय प्रभावों से आने वाला शोर भी। मशीन लर्निंग इस जटिलता को बड़े पैमाने पर छानने का तरीका देती है।
टेलीस्कोप युग से एल्गोरिदम युग तक
एक्सोप्लैनेट विज्ञान हमेशा बेहतर उपकरणों के साथ आगे बढ़ा है। 1995 में पहली पुष्टि की गई एक्सोप्लैनेट खोज ने एक नया क्षेत्र खोला, और बाद की वेधशालाओं ने पहचान की गति तेज कर दी। यह नया परिणाम संकेत देता है कि अगली बड़ी छलांग शायद केवल नई मिशनों की प्रतीक्षा करने के बजाय, पहले से मौजूद प्रेक्षणीय डेटा को फिर से संसाधित करने से आएगी।
यह बदलाव इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह खोज की अर्थव्यवस्था और गति दोनों बदल देता है। यदि उन्नत वर्गीकरण प्रणालियां विशाल अभिलेखागार में विश्वसनीय रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले उम्मीदवार पहचान सकती हैं, तो खगोलविद मैनुअल श्रम को आनुपातिक रूप से बढ़ाए बिना फॉलो-अप के लिए बड़ी लक्ष्य सूचियां तैयार कर सकते हैं। व्यावहारिक रूप से इसका मतलब है कि अन्य उपकरणों पर उपलब्ध सीमित अवलोकन समय का अधिक कुशल उपयोग हो सकता है।
इसका यह भी अर्थ है कि खगोलीय अभिलेखागार को स्थिर रिकॉर्ड की तरह कम और नवीकरणीय वैज्ञानिक संसाधनों की तरह अधिक माना जाना चाहिए। विश्लेषणात्मक तरीके बेहतर होने पर वही टेलीस्कोप डेटा अतिरिक्त खोजें दे सकता है। उस अर्थ में, मशीन लर्निंग प्रेक्षणीय खगोलशास्त्र की जगह नहीं लेती। यह पहले से मौजूद प्रेक्षणीय ढांचे की उपयोगी आयु और वैज्ञानिक पहुंच को बढ़ाती है।
आगे क्या होना चाहिए
सबसे महत्वपूर्ण अगला कदम पुष्टि है। उम्मीदवार का दर्जा इसका मतलब है कि संकेत आशाजनक हैं, निर्णायक नहीं। झूठे सकारात्मक कई कारणों से आ सकते हैं, जिनमें तारकीय परिवर्तनशीलता या ग्रहीय ट्रांजिट जैसी दिखने वाली eclipsing binary प्रणालियां शामिल हैं। स्रोत पाठ यह दावा नहीं करता कि 11,554 वस्तुएं सभी सिद्ध ग्रह हैं, और यही अंतर केंद्रीय है।
फिर भी, पुष्टि की अंतिम दर कम होने पर भी यह सर्वेक्षण अत्यंत महत्वपूर्ण हो सकता है। इतने बड़े उम्मीदवार कैटलॉग से भविष्य के सत्यापन कार्य, सांख्यिकीय जनसंख्या अध्ययनों, और अधिक विस्तृत अवलोकन के लिए प्राथमिकता निर्धारण का समृद्ध पाइपलाइन मिलता है। इनमें से कुछ उम्मीदवार वायुमंडलीय विशेषताओं के अध्ययन, कक्षीय विश्लेषण, या ग्रहीय प्रणालियों के निर्माण के तुलनात्मक अध्ययन के लक्ष्य बन सकते हैं।
खोज का पैमाना यह संभावना भी उठाता है कि कुछ प्रकार के ग्रहों की गिनती व्यवस्थित रूप से कम रही हो, क्योंकि वे कमजोर या गड़बड़ संकेतों में छिपे थे। यदि ऐसा है, तो यह परिणाम केवल कुल संख्या से अधिक को प्रभावित कर सकता है। यह इस धारणा को बदल सकता है कि कुछ श्रेणियों के ग्रह कितने आम हैं और खगोलविदों को उन्हें कहां ढूंढना चाहिए।
सावधानी-चिह्न के साथ एक खोज कहानी
बड़ी उम्मीदवार संख्या को अंतिम उपलब्धि की तरह प्रस्तुत करने का हमेशा लोभ रहता है, खासकर एक्सोप्लैनेट जैसे सार्वजनिक रूप से आकर्षक क्षेत्र में। बेहतर दृष्टि अधिक अनुशासित है। यह एक प्रीप्रिंट से आई प्रारंभिक, लेकिन संभावित रूप से महत्वपूर्ण रिपोर्ट है जो अभी सहकर्मी समीक्षा से नहीं गुज़री है। उम्मीदवारों को पुष्टि की आवश्यकता है। अंतिम प्राप्त संख्या शुरुआती सूची से निश्चित रूप से छोटी होगी।
फिर भी, केवल इसलिए इसे खारिज करना गलती होगी कि यह प्रारंभिक है। इसी चरण पर भी, यह अध्ययन विज्ञान में एक व्यापक परिवर्तन को दर्शाता है। खोज अब उपकरणों और बुद्धिमान विश्लेषण प्रणालियों के अंतःक्रिया से अधिक आकार ले रही है। खगोलशास्त्र में, इसका अर्थ है कि अगली बड़ी छलांग केवल अंतरिक्ष में और दूर देखने से नहीं, बल्कि मौजूदा तारकीय प्रकाश को अधिक प्रभावी ढंग से पढ़ना सीखने से भी आ सकती है।
यदि रिपोर्ट किए गए उम्मीदवार पर्याप्त संख्या में सही साबित होते हैं, तो यह सर्वेक्षण उस परिवर्तन का एक ऐतिहासिक उदाहरण बनेगा। यह दिखाएगा कि परग्रही दुनियाओं का मानचित्र अभी भी अधूरा है, और उसमें सबसे बड़े जोड़ किसी नए टेलीस्कोप प्रक्षेपण से नहीं, बल्कि पहले से उपलब्ध डेटा पर लागू एक बेहतर एल्गोरिदम से आ सकते हैं।
यह लेख Live Science की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.
Originally published on livescience.com