खगोल विज्ञान: अगली पीढ़ी

कुछ मामलों में, खगोल विज्ञान का क्षेत्र तेजी से बदल रहा है। हम चित्र लेते हैं, यह देखने के लिए कि वे कैसे बदल गए हैं। हम उत्सर्जन और अवशोषण की तलाश में, इसके विभिन्न रंगों में प्रकाश को तोड़ते हैं। तथ्य यह है कि हम इसे तेजी से कर सकते हैं और आगे की दूरियों ने हमारी समझ में क्रांति ला दी है, लेकिन आधारभूत कार्यप्रणाली नहीं।

लेकिन हाल ही में, क्षेत्र में बदलाव शुरू हो गया है। ऐपिस पर एकाकी खगोलविद के दिन पहले ही चले गए हैं। डेटा को तेजी से ले जाया जा रहा है, इसे संसाधित किया जा सकता है, आसानी से सुलभ तरीके से संग्रहीत किया जा सकता है, और खगोलविदों की बड़े पैमाने पर अंतर्राष्ट्रीय टीमें एक साथ काम करती हैं। रियो डी जनेरियो में हाल ही में अंतर्राष्ट्रीय खगोलविदों की बैठक में, ऑस्ट्रेलिया के राष्ट्रमंडल वैज्ञानिक और औद्योगिक अनुसंधान संगठन (CSIRO) के खगोल विज्ञानी रे नॉरिस ने इन परिवर्तनों पर चर्चा की, वे कितनी दूर जा सकते हैं, हम क्या सीख सकते हैं, और हम क्या खो सकते हैं।

वेधशालाओं
खगोलविदों ने जिस तरह से लंबे समय से क्षेत्र को बदल दिया है, उनमें से एक अधिक प्रकाश इकट्ठा करके है, जिससे वे अंतरिक्ष में अधिक गहराई तक पहुंच सकें। इसके लिए अधिक प्रकाश एकत्र करने की शक्ति और बाद में, बड़े व्यास के साथ दूरबीनों की आवश्यकता होती है। ये बड़े टेलिस्कोप भी बेहतर रिज़ॉल्यूशन का लाभ देते हैं ताकि लाभ स्पष्ट हों। जैसे, नियोजन चरणों में दूरबीनों के नाम विशाल आकार के सूचक होते हैं। ESO के "ओवर वेलिंगली लार्ज टेलिस्कोप" (OWL), "एक्सट्रीमली लार्ज एरे" (ELA), और "स्क्वायर किलोमीटर एरे" (SKA) सभी बड़े पैमाने पर दूरबीन हैं जिनकी कीमत कई अरबों डॉलर है और इसमें कई देशों के संसाधन शामिल हैं।

लेकिन जैसा कि आकार चढ़ता है, वैसे ही लागत भी। पहले से ही, वेधशालाएं बजट पर दबाव डाल रही हैं, खासकर वैश्विक मंदी के मद्देनजर। नॉरिस ने कहा, "बीस साल के समय में भी बड़ी दूरबीनों का निर्माण करने के लिए एक राष्ट्र के धन का एक बड़ा हिस्सा खर्च होगा, और यह संभावना नहीं है कि कोई भी राष्ट्र, या राष्ट्रों का समूह, इस तरह के उपकरण को निधि देने के लिए खगोल विज्ञान पर पर्याप्त उच्च प्राथमिकता निर्धारित करेगा। इसलिए खगोल विज्ञान दूरबीन के अधिकतम आकार तक पहुंच सकता है जो कि यथोचित रूप से निर्मित हो सकता है। "

इस प्रकार, प्रकाश इकट्ठा करने की शक्ति और संकल्प पर निर्धारण के बजाय, नॉरिस का सुझाव है कि खगोलविदों को संभावित खोज के नए क्षेत्रों का पता लगाने की आवश्यकता होगी। ऐतिहासिक रूप से, प्रमुख खोजों को इस तरीके से बनाया गया है। गामा-रे बर्स्ट्स की खोज तब हुई जब हमारे पर्यवेक्षी शासन को उच्च ऊर्जा रेंज में विस्तारित किया गया था। हालाँकि, वर्णक्रमीय सीमा वर्तमान में बहुत अच्छी तरह से कवर की गई है, लेकिन अन्य डोमेन अभी भी अन्वेषण के लिए एक बड़ी क्षमता है। उदाहरण के लिए, जैसा कि सीसीडी विकसित किए गए थे, छवियों के लिए एक्सपोज़र का समय छोटा कर दिया गया था और चर सितारों की नई कक्षाएं खोजी गई थीं। यहां तक ​​कि छोटी अवधि के एक्सपोजर ने एस्टेरोसिज़्मोलॉजी का क्षेत्र बनाया है। डिटेक्टर तकनीक में प्रगति के साथ, इस निचली सीमा को और भी आगे बढ़ाया जा सकता है। दूसरे छोर पर, लंबे समय में छवियों का भंडार खगोलविदों को पहले से अधिक विस्तार में एकल वस्तुओं के इतिहास का पता लगाने की अनुमति दे सकता है।

डेटा प्राप्त करना
हाल के वर्षों में, इनमें से कई परिवर्तनों को 2 माइक्रोन ऑल स्काई सर्वे (2MASS) और ऑल स्काई ऑटोमेटेड सर्वे (ASAS) जैसे बड़े सर्वेक्षण कार्यक्रमों द्वारा आगे बढ़ाया गया है (सिर्फ दो बड़े पैमाने के सर्वेक्षणों में से दो का नाम लेने के लिए)। पूर्व-एकत्रित डेटा के इन बड़े स्टोरों के साथ, खगोलविद खगोलीय डेटा को नए तरीके से एक्सेस करने में सक्षम हैं। दूरबीन के समय का प्रस्ताव करने और फिर उनकी परियोजना को मंजूरी देने की उम्मीद करने के बजाय, खगोलविदों को डेटा तक पहुंच और अनफ़िट किया गया है। नॉरिस का प्रस्ताव है कि, इस प्रवृत्ति को जारी रखना चाहिए, खगोलविदों की अगली पीढ़ी बिना किसी ऑब्जर्वेटरी के सीधे दौरा करने या एक अवलोकन रन की योजना बनाने के बिना बड़ी मात्रा में काम कर सकती है। इसके बजाय, डेटा को वर्चुअल ऑब्जर्वेटरी जैसे स्रोतों से लिया जाएगा।

बेशक, अभी भी गहन और अधिक विशिष्ट डेटा की आवश्यकता होगी। इस संबंध में, भौतिक वेधशालाएं अभी भी उपयोग देखेंगी। पहले से ही, यहां तक ​​कि लक्षित अवलोकन रन से लिया गया अधिकांश डेटा इसे खगोलीय सार्वजनिक डोमेन में बना रहा है। जबकि प्रोजेक्ट्स डिजाइन करने वाली टीम अभी भी पहले डेटा पर पास हो जाती है, कई वेधशालाएं आवंटित समय के बाद मुफ्त उपयोग के लिए डेटा जारी करती हैं। कई मामलों में, इसने एक और टीम का डेटा उठाया और कुछ पता चला जिसकी मूल टीम चूक गई थी। जैसा कि नॉरिस इसे कहते हैं, "बहुत से खगोलीय खोज डेटा को अन्य समूहों को जारी किए जाने के बाद होती है, जो डेटा, मॉडल, या विचारों के साथ संयोजन करके डेटा को मूल्य जोड़ने में सक्षम होते हैं जो साधन डिजाइनरों के लिए सुलभ नहीं हो सकते हैं।"

इस तरह, नेल्सन खगोलविदों को इस तरह से डेटा योगदान करने के लिए प्रोत्साहित करने की सलाह देते हैं। अक्सर एक शोध कैरियर कई प्रकाशनों पर बनाया जाता है। हालांकि, यह उन लोगों को दंडित करने का जोखिम चलाता है जो एक ही परियोजना पर बड़ी मात्रा में समय बिताते हैं जो केवल प्रकाशन की एक छोटी राशि का उत्पादन करता है। इसके बजाय, नेल्सन एक ऐसी प्रणाली का सुझाव देते हैं जिसके द्वारा खगोलविदों को उस डेटा की मात्रा से मान्यता प्राप्त होगी जो उन्होंने समुदाय में जारी करने में मदद की है क्योंकि इससे सामूहिक ज्ञान भी बढ़ता है।

डाटा प्रासेसिंग
चूंकि स्वचालित डेटा लेने की दिशा में एक स्पष्ट रुझान है, इसलिए यह काफी स्वाभाविक है कि प्रारंभिक डेटा प्रसंस्करण में से अधिकांश भी हो सकता है। इससे पहले कि छवियां खगोलीय अनुसंधान के लिए उपयुक्त हों, शोर और अंशांकन के लिए छवियों को साफ किया जाना चाहिए। कई तकनीकों में आगे की प्रक्रिया की आवश्यकता होती है जो अक्सर थकाऊ होती है। मैंने खुद को दस सप्ताह की गर्मियों की इंटर्नशिप के रूप में अनुभव किया है, जिसमें दर्जनों छवियों के लिए सितारों के बिंदु-प्रसार समारोह में फिटिंग प्रोफाइल के दोहराव वाले कार्य शामिल थे, और फिर मैन्युअल रूप से उन सितारों को खारिज कर दिया जो किसी तरह से त्रुटिपूर्ण थे (जैसे कि फ्रेम के किनारे के पास और आंशिक रूप से कटा हुआ होना)।

हालांकि, यह अक्सर एक मूल्यवान अनुभव है जो नवोदित खगोलविदों को प्रक्रियाओं के पीछे तर्क सिखाता है, यह निश्चित रूप से स्वचालित साधनों द्वारा तेज किया जा सकता है। वास्तव में, इन कार्यों के लिए खगोलविदों द्वारा उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें हैं जिन्हें उन्होंने अपने करियर में जल्दी सीखा है और अच्छी तरह से पुराना हो सकता है। इस प्रकार, स्वचालित प्रसंस्करण रूटीन को सर्वोत्तम संभव डेटा के लिए अनुमति देने के लिए वर्तमान सर्वोत्तम प्रथाओं को नियोजित करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।

लेकिन यह विधि अपने स्वयं के खतरों के बिना नहीं है। ऐसे उदाहरण में, नई खोजों को पारित किया जा सकता है। महत्वपूर्ण परिणाम असामान्य रूप से एक एल्गोरिथ्म द्वारा इंस्ट्रूमेंटेशन में एक दोष या गामा किरण हड़ताल के रूप में व्याख्या किए जा सकते हैं और एक उपन्यास घटना के रूप में पहचाने जाने के बजाय खारिज कर दिया गया है जो आगे के विचार को वारंट करता है। इसके अतिरिक्त, इमेज प्रोसेसिंग तकनीक में अभी भी तकनीकों से कलाकृतियों को शामिल किया जा सकता है। क्या खगोलविदों को कम से कम कुछ तकनीकों और उनके नुकसान से परिचित नहीं होना चाहिए, वे एक खोज के रूप में कृत्रिम परिणामों की व्याख्या कर सकते हैं।

डेटा माइनिंग
उत्पन्न होने वाले डेटा में भारी वृद्धि के साथ, खगोलविदों को इसका पता लगाने के लिए नए उपकरणों की आवश्यकता होगी। पहले ही, गैलेक्सी चिड़ियाघर जैसे कार्यक्रमों के साथ उचित पहचानकर्ताओं के साथ डेटा टैग करने का प्रयास किया गया है। एक बार जब इस तरह के डेटा को संसाधित और सॉर्ट किया जाता है, तो खगोलविद जल्दी से अपने कंप्यूटर पर रुचि की वस्तुओं की तुलना करने में सक्षम होंगे, जबकि पहले से देख रहे रन की योजना बनाई जाएगी। जैसा कि नॉरिस बताते हैं, "अब जो विशेषज्ञता किसी अवलोकन की योजना बना रही है वह इसके बजाय डेटाबेस में एक योजना बनाने के लिए समर्पित होगी।" मेरे स्नातक पाठ्यक्रम (2008 के अंत में, अभी भी हाल ही में) के दौरान, खगोल विज्ञान की बड़ी कंपनियों को केवल कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में एक ही पाठ्यक्रम लेने की आवश्यकता थी। यदि नॉरिस की भविष्यवाणियां सही हैं, तो मेरे जैसे पाठ्यक्रम के छात्रों ने अवलोकन तकनीकों में (जो अभी भी फिल्म फोटोग्राफी से जुड़े कुछ काम शामिल थे), संभवतः अधिक प्रोग्रामिंग के साथ-साथ डेटाबेस प्रशासन द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा।

एक बार आयोजित होने के बाद, खगोलविज्ञानी पहले कभी नहीं देखी गई तराजू पर वस्तुओं की आबादी की तुलना करने में सक्षम होंगे। इसके अतिरिक्त, आसानी से कई तरंग दैर्ध्य शासनों से टिप्पणियों का उपयोग करके वे वस्तुओं की अधिक व्यापक समझ प्राप्त करने में सक्षम होंगे। वर्तमान में, खगोलविद स्पेक्ट्रा की एक या दो श्रेणियों में ध्यान केंद्रित करते हैं। लेकिन इतने अधिक डेटा तक पहुंच के साथ, यह खगोलविदों को आगे या विविध रूप से काम करने के लिए मजबूर करेगा।

निष्कर्ष
उन्नति की सभी संभावनाओं के साथ, नॉरिस ने निष्कर्ष निकाला है कि हम खगोल विज्ञान के एक नए स्वर्ण युग में प्रवेश कर सकते हैं। डेटा इतनी आसानी से उपलब्ध होने के बाद से खोजों में तेजी आएगी। उन्होंने अनुमान लगाया कि पीएचडी उम्मीदवार अपने कार्यक्रमों को शुरू करने के तुरंत बाद अत्याधुनिक अनुसंधान करेंगे। मैं सवाल करता हूं कि उन्नत स्नातक क्यों हैं और आम लोगों को भी इसकी जानकारी नहीं है।

फिर भी सभी संभावनाओं के लिए, डेटा तक आसान पहुंच दरारों को भी आकर्षित करेगी। पहले से ही, अक्षम धोखाधड़ी झुंड पत्रिकाओं को उद्धरण की तलाश में मेरा है। कितना बुरा होगा जब वे स्रोत सामग्री और उनके विचित्र विश्लेषण को अपनी बकवास का औचित्य साबित करने के लिए इंगित कर सकते हैं? इससे निपटने के लिए, खगोलविदों (सभी वैज्ञानिकों के रूप में) को अपने सार्वजनिक आउटरीच कार्यक्रमों में सुधार करना होगा और आने वाली खोजों के लिए जनता को तैयार करना होगा।