एअर इंडिया यूरोपा क्लिपर मिशन को नई खोज बनाने में मदद कर सकता है!

2023 में, नासा ने लॉन्च करने की योजना बनाई यूरोपा क्लिपर मिशन, एक रोबोट एक्सप्लोरर जो बृहस्पति के गूढ़ चंद्रमा यूरोपा का अध्ययन करेगा। इस मिशन का उद्देश्य चंद्रमा की रचना, भूविज्ञान और सतह और उपसतह के बीच बातचीत के बारे में अधिक जानने के लिए यूरोपा के बर्फ के गोले और इंटीरियर का पता लगाना है। सबसे अधिक, इस मिशन का उद्देश्य इस बात पर प्रकाश डालना है कि यूरोपा के आंतरिक महासागर में जीवन मौजूद हो सकता है या नहीं।

यह कई चुनौतियां प्रस्तुत करता है, जिनमें से कई इस तथ्य से उत्पन्न होती हैं कि द यूरोपा क्लिपर पृथ्वी से बहुत दूर होगा जब यह अपने विज्ञान संचालन का संचालन करेगा। इसे संबोधित करने के लिए, नासा के जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी (जेपीएल) और एरिज़ोना स्टेट यूनिवर्सिटी (एएसयू) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम की एक श्रृंखला तैयार की, जो मिशन को स्वायत्तता के साथ यूरोपा का पता लगाने की अनुमति देगा।

भविष्य के गहरे-अंतरिक्ष अन्वेषण मिशनों के साथ ये एल्गोरिदम कैसे सहायता कर सकते हैं, यह पिछले सप्ताह 25 वीं एसीएम एसआईजीकेडी कॉन्फ्रेंस ऑन नॉलेज डिस्कवरी एंड डेटा माइनिंग इन एंकोरेज, अलास्का में दी गई एक प्रस्तुति का विषय था। यह वार्षिक सम्मेलन क्षेत्र में नवीनतम घटनाओं और अनुप्रयोगों पर चर्चा करने के लिए दुनिया भर के डेटा साइंस, डेटा माइनिंग और एनालिटिक्स में शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को लाता है।

जब यह सही से नीचे आता है, तो गहरे अंतरिक्ष मिशनों के साथ संचार करना समय लेने वाली, चुनौतीपूर्ण कार्य होता है। मंगल की सतह या कक्षा में मिशन के साथ संचार करते समय, उन्हें पृथ्वी से (या फिर वापस) पहुंचने में 25 मिनट तक का संकेत मिल सकता है। दूसरी ओर, बृहस्पति को संकेत भेजना, पृथ्वी के सापेक्ष उसकी कक्षा में कहां है, इसके आधार पर 30 मिनट से एक घंटे तक का समय लग सकता है।

जैसा कि लेखक अपने अध्ययन में ध्यान देते हैं, अंतरिक्ष यान की गतिविधियां आमतौर पर वास्तविक समय के आदेशों के बजाय पूर्व नियोजित स्क्रिप्ट में प्रेषित होती हैं। यह दृष्टिकोण बहुत प्रभावी है जब अंतरिक्ष यान को प्रभावित करने वाली स्थिति, पर्यावरण और अन्य कारकों को जाना जाता है या पहले से भविष्यवाणी की जा सकती है। हालांकि, इसका मतलब यह भी है कि मिशन नियंत्रक वास्तविक समय में अप्रत्याशित विकास पर प्रतिक्रिया नहीं दे सकते हैं।

जैसा कि नासा जेपीएल के मशीन लर्निंग एंड इंस्ट्रूमेंट ऑटोनॉमी ग्रुप के एक प्रमुख शोधकर्ता डॉ। किरी एल वागस्टाफ ने अंतरिक्ष पत्रिका को ईमेल के जरिए समझाया:

“प्रत्यक्ष मानव नियंत्रण को चुनौती देने के लिए बहुत दूर की दुनिया की खोज करना चुनौतीपूर्ण है। सभी गतिविधियों को पूर्व-स्क्रिप्ट किया जाना चाहिए। पर्यावरण में नई खोजों या परिवर्तनों के लिए एक तेज प्रतिक्रिया के लिए खुद को निर्णय लेने के लिए अंतरिक्ष यान की आवश्यकता होती है, जिसे हम अंतरिक्ष यान स्वायत्तता कहते हैं। इसके अलावा, पृथ्वी से लगभग एक बिलियन किलोमीटर दूर संचालित होने का मतलब है कि डेटा ट्रांसमिशन दरें बहुत कम हैं।

“अंतरिक्ष यान की डेटा एकत्र करने की क्षमता से अधिक है जो वापस भेजा जा सकता है। इससे यह सवाल उठता है कि कौन सा डेटा एकत्र किया जाना चाहिए और इसे कैसे प्राथमिकता दी जानी चाहिए। अंत में, यूरोपा के मामले में, अंतरिक्ष यान को गहन विकिरण द्वारा बमबारी किया जाएगा, जो डेटा को दूषित कर सकता है और कंप्यूटर रीसेट कर सकता है। उन खतरों से निपटने के लिए भी स्वायत्त निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। ”

इस कारण से, डॉ। वागस्टाफ और उनके सहयोगियों ने ऑनबोर्ड डेटा विश्लेषण के लिए संभावित तरीकों पर गौर करना शुरू कर दिया, जो कहीं भी और जब भी प्रत्यक्ष मानव निरीक्षण संभव नहीं है, संचालित करेंगे। ये तरीके विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं जब दुर्लभ, क्षणिक घटनाओं से संबंधित होते हैं जिनकी घटना, स्थान और अवधि की भविष्यवाणी नहीं की जा सकती है।

इनमें मंगल पर देखे गए धूल के शैतान, उल्कापिंड के प्रभाव, शनि पर बिजली गिरने और एन्सेलेडस और अन्य निकायों द्वारा उत्सर्जित बर्फीले प्लम जैसी घटनाएं शामिल हैं। इसे संबोधित करने के लिए, डॉ। वागस्टाफ और उनकी टीम ने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में हाल की प्रगति को देखा, जो कंप्यूटिंग में स्वचालन और स्वतंत्र निर्णय लेने की एक डिग्री के लिए अनुमति देता है। जैसा कि डॉ। वागस्टाफ ने कहा:

“मशीन सीखने की विधियाँ अंतरिक्ष यान को डेटा एकत्र करने की जाँच करने में सक्षम बनाती हैं। अंतरिक्ष यान तब पहचान सकता है कि किन टिप्पणियों में रुचि की घटनाएं हैं। यह डाउनलिंक प्राथमिकताओं के असाइनमेंट को प्रभावित कर सकता है। लक्ष्य इस संभावना को बढ़ाना है कि सबसे दिलचस्प खोजों को पहले डाउनलिंक किया जाएगा। जब डेटा संग्रह, जो संचरित किया जा सकता है, उससे अधिक हो जाता है, तो अंतरिक्ष यान खुद ही मूल्यवान विज्ञान सोने की डली के लिए अतिरिक्त डेटा खदान कर सकता है।

“ऑनबोर्ड विश्लेषण भी अंतरिक्ष यान को यह तय करने में सक्षम कर सकता है कि उसे पहले से ही खोजे गए आंकड़ों के आधार पर कौन सा डेटा एकत्र करना है। यह स्वायत्त विज्ञानक्राफ्ट प्रयोग और मंगल की सतह पर मंगल विज्ञान प्रयोगशाला (क्यूरियोसिटी) रोवर पर एगिस प्रणाली का उपयोग करके पृथ्वी की कक्षा में प्रदर्शित किया गया है। स्वायत्त, उत्तरदायी डेटा संग्रह वैज्ञानिक अन्वेषण को बहुत तेज कर सकता है। हम बाहरी सौर प्रणाली के लिए भी इस क्षमता का विस्तार करना चाहते हैं।

इन एल्गोरिदम को विशेष रूप से तीन प्रकार की वैज्ञानिक जांच के साथ सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया था जो कि अत्यधिक महत्व का होगा यूरोपा क्लिपर मिशन। इनमें थर्मल विसंगतियों (गर्म स्थान), रचना संबंधी विसंगतियों (असामान्य सतह खनिज या जमा), और यूरोपा के उपसतह महासागर से बर्फीले पदार्थ के सक्रिय प्लम का पता लगाना शामिल है।

"इस सेटिंग में, गणना बहुत सीमित है," डॉ। वागस्टाफ ने कहा। "अंतरिक्ष यान का कंप्यूटर 1990 के दशक के मध्य से (~ 200 मेगाहर्ट्ज) डेस्कटॉप कंप्यूटर के समान गति से चलता है। इसलिए, हमने सरल, कुशल एल्गोरिदम को प्राथमिकता दी है। एक पक्ष लाभ यह है कि एल्गोरिदम को समझना, लागू करना और व्याख्या करना आसान है। "

उनकी पद्धति का परीक्षण करने के लिए, टीम ने पिछले अंतरिक्ष मिशनों से सिम्युलेटेड डेटा और टिप्पणियों दोनों के लिए अपने एल्गोरिदम लागू किए। इनमें शामिल थे गैलीलियो अंतरिक्ष यान, जिसने अपनी रचना के बारे में अधिक जानने के लिए यूरोपा के वर्णक्रमीय अवलोकन किए; कैसिनी अंतरिक्ष यान, जिसने शनि के चंद्रमा एनसेलडस पर प्लम गतिविधि की छवियों को कैप्चर किया; और यह नए क्षितिज बृहस्पति के चंद्रमा Io पर ज्वालामुखीय गतिविधि के अंतरिक्ष यान चित्र।

इन परीक्षणों के परिणामों से पता चला कि तीनों एल्गोरिदम में से प्रत्येक ने 2011 के प्लैनेटरी साइंस डेकाडल सर्वे में उल्लिखित विज्ञान लक्ष्यों में योगदान देने के लिए पर्याप्त उच्च प्रदर्शन का प्रदर्शन किया। इनमें "एक आंतरिक महासागर की उपस्थिति की पुष्टि करना, उपग्रह के बर्फ के खोल को चिह्नित करना, और इसके भूगर्भिक इतिहास की समझ को सक्षम करना" यूरोपा पर "बाहरी सौर मंडल की क्षमता को जीवन के लिए निवास के रूप में पुष्टि करना" शामिल है।

इसके अलावा, ये एल्गोरिदम अन्य रोबोटिक मिशनों से लेकर गहरे अंतरिक्ष स्थलों तक दूरगामी प्रभाव डाल सकते हैं। यूरोपा और बृहस्पति के चंद्रमाओं की प्रणाली से परे, नासा निकट भविष्य में जीवन के संभावित संकेतों के लिए शनि के चंद्रमा एनसेलाडस और टाइटन का पता लगाने की उम्मीद कर रहा है, साथ ही ऐसे गंतव्य भी हैं जो दूर तक फैले हैं (जैसे नेप्च्यून के चंद्रमा ट्राइटन और यहां तक ​​कि प्लूटो)। लेकिन अनुप्रयोग वहाँ नहीं रुकते। वागस्टाफ ने इसे डाला:

“अंतरिक्ष यान की स्वायत्तता हमें यह पता लगाने में सक्षम बनाती है कि मनुष्य कहाँ नहीं जा सकते। जिसमें बृहस्पति जैसे दूरस्थ गंतव्य और हमारे अपने सौर मंडल से परे स्थान शामिल हैं। इसमें ऐसे घनिष्ठ वातावरण भी शामिल हैं जो मनुष्यों के लिए खतरनाक हैं, जैसे कि समुद्र के तल या पृथ्वी पर उच्च-विकिरण की सीमा। ”

निकट-भविष्य की कल्पना करना कठिन नहीं है, जहां अर्ध-स्वायत्त रोबोटिक मिशन नियमित मानव निरीक्षण के बिना सौर मंडल के बाहरी और आंतरिक पहुंच की खोज करने में सक्षम हैं। भविष्य को देखते हुए, ऐसे युग की कल्पना करना कठिन नहीं है जहां पूर्ण-स्वायत्त रोबोट अतिरिक्त सौर ग्रहों की खोज करने और अपने निष्कर्षों को घर भेजने में सक्षम हों।

और इस बीच, एक अर्ध-स्वायत्त यूरोपा क्लिपर हम सभी के लिए इंतजार कर रहे हैं कि सबूत मिल सकता है! यह बायोसाइन्सेर्स होगा जो साबित करता है कि वास्तव में पृथ्वी से परे जीवन है!