एआई जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप से पहली छवियों का अध्ययन करने में मदद करेगा

दुनिया भर के वैज्ञानिक जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप द्वारा ली गई पहली छवियों का अध्ययन करने के लिए कमर कस रहे हैं, जो 12 जुलाई को जारी की जाएंगी।

कुछ खगोलशास्त्री पहले कभी नहीं देखे गए विस्तार के स्तर पर गहरे अंतरिक्ष में आकाशगंगाओं का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए डेटा पर मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम चलाएंगे। अमेरिका में कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, सांता क्रूज़ में खगोल भौतिकी के प्रोफेसर ब्रेंट रॉबर्टसन का मानना ​​​​है कि दूरबीन के स्नैप से पता चलेगा सफलताओं इससे हमें यह बेहतर ढंग से समझने में मदद मिलेगी कि लगभग 13.7 अरब साल पहले ब्रह्मांड का निर्माण कैसे हुआ।

उन्होंने बताया, "JWST डेटा रोमांचक है क्योंकि यह हमें इन्फ्रारेड ब्रह्मांड पर एक अभूतपूर्व विंडो देता है, एक ऐसे संकल्प के साथ जिसके बारे में हमने अब तक केवल सपना देखा है," उन्होंने बताया। रजिस्टर. रॉबर्टसन ने विकास में मदद की मॉर्फिअस, एक मशीन-लर्निंग मॉडल को पिक्सेल पर छिद्र करने और अंतरिक्ष की गहरी खाई से धुंधली बूँद के आकार की वस्तुओं को चुनने और यह निर्धारित करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है कि ये संरचनाएँ आकाशगंगाएँ हैं या नहीं, और यदि हैं, तो किस प्रकार की हैं।

सॉफ़्टवेयर का उपयोग COSMOS-वेब प्रोग्राम के हिस्से के रूप में किया जाएगा, जो टेलीस्कोप द्वारा अपने पहले वर्ष में शुरू की जाने वाली सबसे बड़ी और सबसे महत्वाकांक्षी परियोजना है। रॉबर्टसन और लगभग 50 शोधकर्ताओं की एक टीम आकाश के एक हिस्से से पांच लाख आकाशगंगाओं का सर्वेक्षण करेगी; वे यह अध्ययन करने के लिए सबसे पुरानी, ​​पूरी तरह से विकसित आकाशगंगाओं की तलाश करेंगे कि समय के साथ डार्क मैटर कैसे विकसित हुआ क्योंकि इन संरचनाओं ने सितारों की मेजबानी शुरू कर दी, और इस प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग करेंगे।

रॉबर्टसन और उनके सहयोगियों ने JWST के डेटा के अनुकूल मॉर्फियस को अद्यतन किया है। “हमने अब ध्यान देने के तरीकों को एकीकृत कर दिया है जो छवियों के बड़े क्षेत्रों को एक समय में वर्गीकृत करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप लगभग सौ के कारक की गति बढ़ जाती है। नया मॉर्फियस पहले की तुलना में बड़ी छवियों को तेजी से और अधिक विश्वसनीय रूप से वर्गीकृत कर सकता है, ”उन्होंने हमें बताया।

उन्होंने बताया कि सॉफ्टवेयर के नवीनतम संस्करण में नई छवि प्रसंस्करण क्षमताएं भी हैं, जैसे डीब्लेंडिंग जो आकाश में ओवरलैप होने वाली खगोलीय वस्तुओं को अलग कर सकती है। 

ये क्षमताएं काम आएंगी क्योंकि JWST ब्रह्मांड का पहले से कहीं अधिक व्यापक और गहरा दृश्य प्रदान करता है, और प्रत्येक छवि में अधिक संरचनाएं होंगी जिनका नग्न आंखों से मैन्युअल रूप से अध्ययन नहीं किया जा सकता है। मॉर्फियस को शुरू में नासा के हबल स्पेस टेलीस्कोप द्वारा खींची गई 7,600 आकाशगंगा छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था, और रॉबर्टसन का मानना ​​​​है कि इसे JWST से डेटा को बेहतर ढंग से अनुकूलित करने के लिए फिर से प्रशिक्षित करना होगा।

उन्होंने हमें बताया, "हम मॉर्फियस को जेडब्ल्यूएसटी डेटा पर लागू करने की कोशिश करेंगे, बिना पहले दोबारा प्रशिक्षित किए, और आकाश के उन क्षेत्रों में वस्तुओं के प्रदर्शन की जांच करेंगे जहां हबल और जेडब्ल्यूएसटी डेटा मौजूद हैं।"

"यह संभव है कि हमें JWST डेटा के आधार पर मॉर्फियस को फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होगी, यह देखते हुए कि JWST डेटा अधिक लाल है, तरंग दैर्ध्य की एक विस्तृत श्रृंखला में विस्तारित है, और बिंदु प्रसार फ़ंक्शन - मूल रूप से टेलीस्कोप ऑप्टिक्स के माध्यम से एक तारा कैसा दिखता है - हबल से भिन्न है।"

मॉर्फियस यूसी सांता क्रूज़ के सुपर कंप्यूटर पर चलेगा विलासिताहै, जो है सशस्त्र 80 सीपीयू-केवल कंप्यूट नोड्स के साथ प्रत्येक में दो 20-कोर इंटेल कैस्केड लेक ज़ीऑन प्रोसेसर होते हैं, और 28 जीपीयू-केवल नोड्स जिनमें प्रत्येक में दो एनवीडिया वी 100 जीपीयू होते हैं। रॉबर्टसन ने कहा, "एक बार डेटा हाथ में आ जाने के बाद, सभी JWST छवियों पर मॉर्फियस को लक्स पर चलाने में केवल कुछ ही दिन लगेंगे।" 

लंबे समय से प्रतीक्षित दस अरब डॉलर की दूरबीन को लगातार देरी के बाद आखिरकार पिछले साल क्रिसमस के दिन लॉन्च किया गया। उपकरण द्वारा इसका पता लगाना शुरू करने से पहले ग्राउंड कंट्रोल ने इसकी जटिल 18-मिरर प्रणाली को पूरी तरह से संरेखित करने में कई महीने बिताए पहला फोटॉन फरवरी में। ®