एक कलाकार ने दो ब्लैक होल को एक साथ सर्पिल करते हुए, स्पेसटाइम में गुरुत्वाकर्षण तरंगों का चित्रण किया।
(छवि: © नासा)
एक नया सॉफ्टवेयर प्रोग्राम जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है तेजी से गुरुत्वाकर्षण तरंगों का पता लगाने और विश्लेषण करने में मदद कर सकता है - अंतरिक्ष-समय के लौकिक कपड़े में लहरें - ब्लैक होल के बीच टकराव जैसी भयावह घटनाओं से, एक नया अध्ययन पाता है।
नई तकनीक, जिसे डीप फ़िल्टरिंग कहा जाता है, शोधकर्ताओं को कैटासीमिक घटनाओं को देखने में मदद कर सकती है जो वर्तमान सॉफ़्टवेयर का पता नहीं लगा सकते हैं, जैसे कि आकाशगंगाओं के दिलों में टाइटैनिक विलय, एक नए पेपर के लेखकों के अनुसार काम का वर्णन करता है।
अंतरिक्ष और समय के ताने-बाने में गुरुत्वाकर्षण तरंगें तरंगित होती हैं। वे तब उत्पन्न होते हैं जब द्रव्यमान के साथ कोई भी वस्तु चलती है, और वे रास्ते में अंतरिक्ष-समय पर प्रकाश, गति और फैलाव की गति से यात्रा करते हैं।
गुरुत्वाकर्षण तरंगों का पता लगाना असाधारण रूप से कठिन है, और वैज्ञानिक जिन चीजों का पता लगा सकते हैं वे असाधारण रूप से बड़े पैमाने पर वस्तुओं से हैं। यद्यपि गुरुत्वाकर्षण तरंगों के अस्तित्व की पहली बार 1916 में अल्बर्ट आइंस्टीन द्वारा भविष्यवाणी की गई थी, लेकिन इसने गुरुत्वाकर्षण गुरुत्वाकर्षण तरंगों के पहले प्रत्यक्ष प्रमाणों का सफलतापूर्वक पता लगाने के लिए एक सदी से अधिक समय के लिए लेसर इंटरफेरोमीटर ग्रेविटेशनल-वेव ऑब्जर्वेटरी (LIGO) का उपयोग कर गुरुत्वाकर्षण गुरुत्वाकर्षण का पता लगाया। दो ब्लैक होल एक साथ मुंहतोड़।
गुरुत्वाकर्षण तरंगों की खोज ने अक्टूबर 2017 में भौतिकी में तीन वैज्ञानिकों को 2017 का नोबेल पुरस्कार दिया। तब से, शोधकर्ताओं ने न्यूट्रॉन सितारों नामक मृत सितारों की एक टकराने वाली जोड़ी से गुरुत्वाकर्षण तरंगों का भी पता लगाया है - ऐसे निष्कर्ष जो दशकों पुराने रहस्य को सुलझाने में मदद कर सकते हैं। ब्रह्मांड के कुछ भारी तत्वों का निर्माण कैसे हुआ।
हालांकि, सॉफ्टवेयर जो वर्तमान में संकेतों का विश्लेषण करता है, जो गुरुत्वाकर्षण-तरंग वेधशालाओं का पता लगाते हैं, यह पता लगाने में कई दिन लग सकते हैं कि किस तरह की घटना ने उन गुरुत्वाकर्षण तरंगों को उत्पन्न किया हो सकता है, अध्ययन के सह-लेखक एलियु हर्टा ने एक साक्षात्कार में Space.com को बताया।
इसके अलावा, यह सॉफ्टवेयर उन वस्तुओं के बीच विलय का पता लगाने के लिए विशिष्ट है जो एक दूसरे के साथ लगभग गोलाकार कक्षाओं में हैं और अपने परिवेश से अपेक्षाकृत अलग-थलग हैं, हुरस्टा के अनुसार, अर्बुनाकोप्सन नेशनल सेंटर फॉर सुपरकंप्यूटिंग एप्लीकेशन के इलिनोइस विश्वविद्यालय में एक सैद्धांतिक खगोल भौतिकीविद्। सॉफ्टवेयर संभवतः उन क्षेत्रों की वस्तुओं से गुरुत्वाकर्षण तरंगों का पता लगाने में विफल हो जाएगा, जहां सितारों को घनी रूप से एक साथ पैक किया जाता है, जैसे कि आकाशगंगाओं के नाभिक, जहां पास के सितारों के गुरुत्वाकर्षण खिंचाव, गोलाकार से अधिक "सनकी" या अंडाकार आकार में कक्षाओं को विकृत कर सकते हैं, ह्यूर्टा। कहा हुआ।
अब, अध्ययन लेखकों का सुझाव है कि कृत्रिम-बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर गुरुत्वाकर्षण तरंगों के विश्लेषण में बहुत तेजी लाने में मदद कर सकता है, साथ ही "[सक्षम] गुरुत्वाकर्षण-तरंग स्रोतों के नए वर्गों का पता लगाना जो मौजूदा डिटेक्शन एल्गोरिदम के साथ किसी का ध्यान नहीं जा सकता है," हर्टा Space.com को बताया।
नए एआई सॉफ़्टवेयर में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं, जिसमें "न्यूरॉन्स" नामक कृत्रिम घटकों को डेटा खिलाया जाता है और एक समस्या को हल करने के लिए सहयोग करते हैं, जैसे कि एक छवि को पहचानना। एक तंत्रिका नेटवर्क फिर अपने न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन को बार-बार समायोजित करता है और देखता है कि क्या ये नए कनेक्शन पैटर्न समस्या को हल करने में बेहतर हैं। समय के साथ, परीक्षण और त्रुटि की इस प्रक्रिया से पता चलता है कि कौन से पैटर्न कंप्यूटिंग समाधानों में सर्वश्रेष्ठ हैं, मानव मस्तिष्क में सीखने की प्रक्रिया की नकल करते हैं।
जबकि पारंपरिक तकनीकों में डिटेक्टर डेटा से गुरुत्वाकर्षण घटनाओं की विशेषताओं को कम करने में कई दिन लग सकते हैं, अत्याधुनिक न्यूरल नेटवर्क जिसे "डीप कंफ्यूजेशनल न्यूरल नेटवर्क" के रूप में जाना जाता है, एक सेकंड के भीतर ऐसा कर सकते हैं, वैज्ञानिकों ने पाया। इसके अलावा, जबकि पारंपरिक तरीकों को इस कार्य को करने के लिए हजारों सीपीयू (कंप्यूटर की केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों) की आवश्यकता होगी, नई तकनीक ने "यहां तक कि एक ही सीपीयू के साथ - यानी आपके स्मार्टफोन या एक मानक लैपटॉप के साथ" काम किया।
इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने पाया कि यह नई तकनीक विलय का विश्लेषण भी कर सकती है जो वर्तमान सॉफ़्टवेयर की तुलना में अधिक जटिल हैं, जैसे कि विलक्षण कक्षाओं में ब्लैक होल को शामिल करने वाले विलय। नए सॉफ़्टवेयर में त्रुटि दर भी कम थी और डेटा में ग्लिट्स को स्पॉट करने में बेहतर था।
हर्टा और डैनियल जॉर्ज, इलिनोइस विश्वविद्यालय के एक कम्प्यूटेशनल खगोल भौतिकीविद् उरबाना-शैंपेन के नेशनल सेंटर फॉर सुपरकंप्यूटिंग एप्लिकेशन में, अपने निष्कर्षों को ऑनलाइन विस्तृत करते हैं। पत्रिका पत्र बी में 27 दिसंबर।
