शोधकर्ताओं ने 11 अज्ञात अंतरिक्ष विसंगतियों की खोज की

शोधकर्ताओं की एक टीम ने 11 पहले अनदेखे अंतरिक्ष विसंगतियों की खोज की है, जिनमें से सात सुपरनोवा उम्मीदवार हैं। यह अध्ययन न्यू एस्ट्रोनॉमी जर्नल में प्रकाशित हुआ था।

शोधकर्ताओं ने “निकटतम पड़ोसी” विधि के माध्यम से विसंगतियों का पता लगाने के लिए केडी पेड़ का उपयोग करके 2018 में ली गई उत्तरी आकाश की डिजिटल छवियों का विश्लेषण किया। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने खोज को स्वचालित करने में मदद की है। अधिकांश खगोलीय खोजें बाद के अवलोकनों और गणनाओं पर आधारित थीं। जबकि 20वीं शताब्दी में अवलोकनों की कुल संख्या अभी भी अपेक्षाकृत कम थी, बड़े पैमाने पर खगोलीय सर्वेक्षणों के आगमन के साथ डेटा की मात्रा में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई। उदाहरण के लिए, Zwicky Transit Facility (ZTF), जो उत्तरी आकाश का सर्वेक्षण करने के लिए एक वाइड-फील्ड विज़न कैमरा का उपयोग करती है, अवलोकन के प्रति रात लगभग 1.4 टेराबाइट डेटा उत्पन्न करती है और इसके कैटलॉग में अरबों ऑब्जेक्ट होते हैं। इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को मैन्युअल रूप से संसाधित करना महंगा और समय लेने वाला है, इसलिए रूस, फ्रांस और संयुक्त राज्य अमेरिका के शोधकर्ताओं की SNAD टीम एक स्वचालित समाधान विकसित करने के लिए एक साथ आई।

जब वैज्ञानिक खगोलीय पिंडों की जांच करते हैं, तो वे अपने प्रकाश वक्रों को नोटिस करते हैं, जो समय के कार्य के रूप में किसी वस्तु की चमक में अंतर दिखाते हैं। प्रेक्षक पहले आकाश में प्रकाश की एक चमक को पहचानते हैं और फिर उसके विकास का अनुसरण करके देखते हैं कि प्रकाश समय के साथ तेज या कमजोर हो जाता है या बंद हो जाता है। इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने अध्ययन के तहत प्रजातियों के लिए 2018 ZTF कैटलॉग से एक मिलियन वास्तविक प्रकाश वक्र और सात नकली लाइव वक्र मॉडल की जांच की। कुल मिलाकर, उन्होंने लगभग 40 मापदंडों का पालन किया, जिसमें वस्तु की चमक का आयाम और समय सीमा शामिल है। हम अपने सिमुलेशन के गुणों का वर्णन उन गुणों की एक श्रृंखला का उपयोग करके करते हैं जिनकी वास्तविक खगोलीय वस्तुओं में देखे जाने की उम्मीद की जाएगी। लगभग दस लाख वस्तुओं के डेटा सेट में, हम सुपर-मजबूत सुपरनोवा, टाइप I सुपरनोवा, टाइप II सुपरनोवा, और ज्वारीय अशांति की घटनाओं की तलाश कर रहे थे, पेपर के सह-लेखक कॉन्स्टेंटिन मालनचेव और इलिनोइस विश्वविद्यालय में एक पोस्टडॉक बताते हैं। अर्बाना-शैम्पेन। हम चीजों की इन श्रेणियों को विसंगतियों के रूप में संदर्भित करते हैं। वे या तो बहुत दुर्लभ हैं, अज्ञात विशेषताओं के साथ, या वे आगे के अध्ययन के योग्य होने के लिए पर्याप्त दिलचस्प लगते हैं।

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तब वास्तविक वस्तुओं से प्रकाश वक्र डेटा की तुलना केडी ट्री एल्गोरिथम का उपयोग करके सिमुलेशन डेटा से की गई थी। केडी ट्री हाइपरप्लेन, प्लेन, लाइन या पॉइंट्स का उपयोग करके अंतरिक्ष को छोटे भागों में विभाजित करने के लिए एक ज्यामितीय डेटा संरचना है। वर्तमान शोध में, इस एल्गोरिथम का उपयोग खोज को संकीर्ण करने के लिए किया गया था, जब वास्तविक वस्तुओं की खोज सात सिमुलेशन में दिखाई गई विशेषताओं के समान थी। इसके बाद, टीम ने प्रत्येक सिमुलेशन के लिए 15 निकटतम पड़ोसियों, यानी ZTF डेटाबेस से वास्तविक वस्तुओं की पहचान की – कुल 105 मैच, जिन्हें शोधकर्ताओं ने तब विसंगतियों के लिए दृष्टिगत रूप से स्कैन किया था। मैनुअल सत्यापन ने 11 विसंगतियों की पुष्टि की, जिनमें से सात सुपरनोवा उम्मीदवार थे, और चार सक्रिय गैलेक्टिक कोर के लिए उम्मीदवार थे जहां ज्वारीय गड़बड़ी की घटनाएं हो सकती हैं।

“यह एक बहुत अच्छा परिणाम है,” शोध पत्र पर सह-लेखक और स्टर्नबर्ग एस्ट्रोनॉमिकल इंस्टीट्यूट में एक शोध साथी मारिया प्रोज़िंस्काया कहती हैं। पहले से खोजी गई दुर्लभ वस्तुओं के अलावा, हम कई नई खोज करने में सक्षम थे जो खगोलविदों ने पहले नहीं देखी थीं। इसका मतलब है कि ऐसी वस्तुओं को खोने से बचने के लिए मौजूदा खोज एल्गोरिदम में सुधार किया जा सकता है। इस अध्ययन से पता चलता है कि यह विधि बहुत प्रभावी है, जबकि इसे लागू करना अपेक्षाकृत आसान है। एक निश्चित प्रकार की अंतरिक्ष घटना का पता लगाने के लिए प्रस्तावित एल्गोरिदम सार्वभौमिक है और इसका उपयोग ब्याज की किसी भी खगोलीय वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, और यह दुर्लभ प्रकार के सुपरनोवा तक सीमित नहीं है।

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एचएसई विश्वविद्यालय में भौतिकी के स्कूल में सहायक प्रोफेसर मैटवे कोर्निलोव के अनुसार, “खगोलीय और खगोलीय घटनाएं जो अभी तक खोजी नहीं गई हैं, वास्तव में विसंगतियां हैं।” उनकी देखी गई अभिव्यक्तियाँ ज्ञात वस्तुओं से भिन्न होने की उम्मीद है। भविष्य में, हम वस्तुओं के नए वर्गों की खोज के लिए अपनी पद्धति का उपयोग करने का प्रयास करेंगे। (एनी)

(यह कहानी देवडिसकोर्स स्टाफ द्वारा संपादित नहीं की गई है और एक साझा फ़ीड से स्वचालित रूप से उत्पन्न होती है।)

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