Google की मशीन सीखने की तकनीक नासा को एक्सोप्लैनेट की खोज करने में मदद करती है

कुछ दिनों पहले, नासा ने दूरसंचार दिग्गज Google के साथ साझेदारी के दिलचस्प परिणामों की घोषणा की। यह एक दीर्घकालिक सहयोग है, जिसका उद्देश्य नासा द्वारा केप्लर ऑर्बिटल टेलीस्कोप से प्राप्त बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए मशीन सीखने की क्षमताओं का उपयोग करना है। इनमें से एक परिणाम केपलर -90 प्रणाली में आठवें एक्सोप्लेनेट की खोज है ।

इस प्रणाली में ग्रह ही सबसे छोटा है। केप्लर -90 पृथ्वी से 2.5 हजार प्रकाश वर्ष की दूरी पर स्थित है। प्रश्न में एक्सोप्लैनेट 14 दिनों में अपने तारे के चारों ओर एक क्रांति बनाता है। जहाँ तक एक न्यायाधीश कर सकता है, यह अपने प्रकाशमान के काफी करीब स्थित है, इसलिए इस पर पानी होने की संभावना नहीं है, इसकी विशेषताओं में केप्लर -90 आई पृथ्वी की तुलना में बुध के समान है।

नासा की रिपोर्ट है कि केपलर -90 तारा सूर्य से थोड़ा भारी है। पड़ोसी और हमारे सौर मंडल के बीच कई बल्कि बड़े अंतर हैं। उदाहरण के लिए, सिस्टम के सभी एक्सोप्लैनेट पृथ्वी से सूर्य की तुलना में अपने तारे के करीब हैं। इसके अतिरिक्त, ज्ञात प्रणाली के अधिकांश ग्रह पृथ्वी से बड़े हैं।

इसी समय, कुछ समानताएं हैं। मुख्य बात यह है कि चट्टानी ग्रह इस प्रणाली में अपने चमकदार के सबसे करीब हैं। गैस दिग्गज भी हैं जो केप्लर -90 के "पिछवाड़े" में घूमते हैं।

इस प्रणाली के लगभग सभी ग्रहों को पारगमन फोटोमेट्री का उपयोग करके पता लगाया गया था। यह विधि आपको एक एक्सोप्लैनेट का पता लगाने की अनुमति देती है क्योंकि यह अपने स्टार की डिस्क से गुजरता है। इस समय, ल्यूमिनरी की चमक कम हो जाती है, और पृथ्वी के वैज्ञानिक एक नए एक्सोप्लैनेट की खोज को रिकॉर्ड करते हैं। बेशक, झूठे संकेत हैं, लेकिन अधिकांश भाग के लिए खगोलविदों को अभी भी एक नई वस्तु की खोज है। केप्लर स्पेस टेलीस्कोप ने 2,500 से अधिक एक्सोप्लैनेट्स की खोज करने में मदद की है जो कि करीब 150,000 तारों की परिक्रमा करते हैं।

सॉफ्टवेयर काफी समय से वैज्ञानिकों को एक्सोप्लैनेट की खोज में मदद कर रहा है, लेकिन इसे "स्मार्ट" नहीं कहा जा सकता है। कुछ करना नहीं जानता। इसी समय, खगोलविद् भी हमेशा एक्सोप्लैनेट को निर्धारित करने में सक्षम नहीं है। कभी-कभी वैज्ञानिक इस तथ्य के कारण खोज को याद करते हैं कि स्टार की डिमिंग बहुत मामूली है, सामान्य सांख्यिकीय त्रुटि के करीब है। ऐसे मामलों की संभावना को कम करने के लिए, वैज्ञानिकों ने Google के एक प्रस्ताव का लाभ उठाया।

दूरसंचार दिग्गज विशेषज्ञों ने अपने तंत्रिका नेटवर्क और उन्हें प्रबंधित करने के लिए विशेषज्ञों की एक टीम का प्रस्ताव दिया है। लक्ष्य है कि केप्लर ने कई वर्षों के काम के दौरान प्राप्त आंकड़ों का विश्लेषण करने में वैज्ञानिकों की मदद की। यह जानकारी किसी भी व्यक्ति के लिए किसी भी समय पर प्रभावी ढंग से संचित सब कुछ का अध्ययन करने में सक्षम होने के लिए बहुत अधिक है। अब तक, सहायक उपकरण के बिना खगोलविद केवल अपेक्षाकृत बड़े एक्सोप्लैनेट को ठीक कर सकते हैं, जो इसकी डिस्क से गुजरते समय अपने तारे की चमक पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं।


लेकिन कमजोर संकेत हैं जो एक व्यक्ति को नहीं पता है कि कैसे काम करना है। और यहाँ मशीन लर्निंग बचाव के लिए आता है। तो, Google ने विशेष सॉफ़्टवेयर बनाया है जो आपको टेलीस्कोप के डेटा में कमजोर संकेतों का अध्ययन करने की अनुमति देता है।

निगम के प्रतिनिधियों ने एक्सोप्लेनेट डेटा के 15,000 विभिन्न उदाहरणों पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जो पहले एजेंसी खगोलविदों द्वारा पंजीकृत किया गया था। इस प्रकार, तंत्रिका नेटवर्क को तारकीय प्रणाली में एक्सोप्लैनेट्स का पता लगाने के लिए कई मानदंड प्राप्त हुए। प्रशिक्षण के अंत तक, निगम विशेषज्ञों ने 96 प्रतिशत सटीकता के साथ ग्रह की पहचान हासिल की।

उसके बाद, सिस्टम में 760 विभिन्न तारों पर डेटा डाउनलोड किया गया। प्राप्त संकेतों के बीच, तंत्रिका नेटवर्क दो एक्सोप्लैनेट्स का पता लगाने में सक्षम था। उनमें से एक, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, केप्लर -90 प्रणाली में स्थित है, और दूसरा केप्लर -80 नामक प्रणाली में स्थित है।

“यह अच्छी तरह से हो सकता है कि केप्लर -90 अधिक ग्रहों को घुमाए। नासा के वैज्ञानिकों ने एक बयान में कहा कि अगर यह धारणा पक्की नहीं होती तो यह और भी अजीब होता।

प्राप्त अनुभव का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिक न केवल केप्लर -90 प्रणाली में, बल्कि पृथ्वी से आगे स्थित अन्य एक्सोप्लैनेट की खोज के लिए Google तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करके अपनी सफलता को मजबूत करने की योजना बनाते हैं।