मशीन लर्निंग का उपयोग उन भारी तत्वों को चिह्नित करने के लिए किया गया है जो सुपरनोवा में विस्फोट के बाद ब्रह्मांड के पहले सितारों ने अपने तत्काल उत्तराधिकारियों को दिए थे। से संबद्ध शोधकर्ताओं द्वारा तत्वों की इस ब्रह्मांडीय विरासत का अध्ययन किया गया था ब्रह्मांड के भौतिकी और गणित के लिए कावली संस्थान टोक्यो में, जिन्होंने सबूत पाया है कि ब्रह्मांड में सितारों की पहली पीढ़ी के अधिकांश दो या दो से अधिक सितारों की प्रणालियों में मौजूद थे।
ब्रह्मांड में तारों की पहली पीढ़ी सीधे बिग बैंग से प्रदान की गई सामग्री से बनी - जो लगभग विशेष रूप से हाइड्रोजन और हीलियम थी। बड़े पैमाने पर और अल्पकालिक माना जाता है, इन सितारों ने सुपरनोवा के रूप में विस्फोट होने पर भारी तत्वों (खगोलविदों द्वारा "धातु" कहा जाता है) का निर्माण किया। इस सामग्री ने तब अधिक लंबे समय तक रहने वाले सितारों की दूसरी पीढ़ी के निर्माण खंडों का निर्माण किया - जिनमें से कुछ आज तक मिल्की वे में जीवित हैं। जबकि इन तारों में पहली पीढ़ी की तुलना में अधिक भारी तत्व होते हैं, फिर भी उन्हें "अत्यंत धातु खराब" के रूप में वर्णित किया जाता है।
पिछले कंप्यूटर सिमुलेशन ने सुझाव दिया है कि पहली पीढ़ी के कई सितारे दो या दो से अधिक समूहों में मौजूद थे, लेकिन अब तक इस बहुलता का कोई अवलोकन प्रमाण नहीं मिला है। अब, केवली टीम ने लगभग 460 दूसरी पीढ़ी के सितारों की धातु सामग्री का विश्लेषण करने के लिए एक मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग किया है जो वैज्ञानिकों द्वारा देखे गए थे। प्राइम फोकस स्पेक्ट्रोग्राफ हवाई में जापान के सुबारू टेलीस्कोप पर। इन स्पेक्ट्रल डेटा में सितारों के मौलिक मेकअप और सुपरनोवा के बारे में जानकारी होती है जो उनके गठन के लिए सामग्री प्रदान करती है।
नकली सुपरनोवा
द्वारा बनाए गए मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण किया गया था तिलमन हार्टविग टोक्यो विश्वविद्यालय के। मशीन लर्निंग एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) है और सिस्टम को तारकीय द्रव्यमान और विस्फोटक ऊर्जा की एक विस्तृत श्रृंखला पर पहली पीढ़ी के सुपरनोवा के हजारों सिमुलेशन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। इन सिमुलेशन ने प्रत्येक प्रकार के सुपरनोवा के मौलिक उत्पादन की भविष्यवाणी करने के लिए एक न्यूक्लियोसिंथेसिस मॉडल का इस्तेमाल किया। एल्गोरिथ्म तब यह निर्धारित करने में सक्षम था कि एक सुपरनोवा या कई सुपरनोवा के उत्पादन के साथ एक दूसरी पीढ़ी का तारा बनाया गया था या नहीं।
टीम के सदस्य बताते हैं, "हमने पाया कि दूसरी पीढ़ी के सितारों के बहुमत (68%) पहले सितारों से कई सुपरनोवा द्वारा देखे गए दूसरी पीढ़ी के सितारों की रासायनिक रचनाओं का विश्लेषण करके समृद्ध हुए थे।" चियाकी कोबायाशी यूके के हर्टफोर्डशायर विश्वविद्यालय में खगोल भौतिकी अनुसंधान केंद्र के। "हमारे निष्कर्षों का मतलब है कि ब्रह्मांड की शुरुआत में, पहले सितारे एक बहु सितारा प्रणाली में या सितारों के एक समूह में बनते हैं, जो सैद्धांतिक सिमुलेशन में इंगित किया गया था, लेकिन पहले कभी टिप्पणियों के साथ इसकी पुष्टि नहीं की गई है।"
"सूर्य जैसे कम द्रव्यमान वाले सितारों में कार्बन और नाइट्रोजन जैसे हल्के तत्वों का उत्पादन किया जा सकता है, लेकिन ऑक्सीजन और लोहे जैसे अधिकांश तत्व सुपरनोवा द्वारा निर्मित होते हैं। नवीनतम शोध से यह भी पता चलता है कि सोना और यूरेनियम जैसे सबसे भारी तत्व भी सुपरनोवा द्वारा निर्मित होते हैं," वह बताती हैं। "इन तत्वों को सुपरनोवा विस्फोटों द्वारा स्टार बनाने वाले क्षेत्रों से इंटरस्टेलर माध्यम में वितरित किया जाता है। यह प्रक्रिया सितारों की अगली पीढ़ी के गठन को ट्रिगर या दबा सकती है, और इसलिए आकाशगंगाओं के पूरे इतिहास के लिए सुपरनोवा महत्वपूर्ण हैं।
तारकीय जन्म और मृत्यु
मिहो इशिगाकी, जो टोक्यो विश्वविद्यालय में भी हैं, कहते हैं कि स्टार में तात्विक प्रचुरता की व्याख्या करने के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण डेटा को एक मॉडल में फिट करना है जो एक सुपरनोवा से गुजरने वाले एकल स्टार के आउटपुट का वर्णन करता है। यह मानता है कि किसी दिए गए अत्यंत धातु-गरीब तारे में धातुओं के उत्पादन के लिए केवल एक सुपरनोवा जिम्मेदार है।
सुपरनोवा तलछट अभी भी पृथ्वी और चंद्रमा पर बरसती है
"यदि अधिक जटिल परिस्थितियाँ, जैसे कि कई सुपरनोवा अगली पीढ़ी के सितारों को समृद्ध करती हैं, तो सीमित डेटा दिए जाने पर विश्वास के साथ मॉडल को बाधित करना संभव नहीं है," वह कहती हैं, यही वजह है कि टीम ने मशीन लर्निंग की ओर रुख किया। "मशीन लर्निंग दृष्टिकोण जटिल सैद्धांतिक मॉडल को ध्यान में रखते हुए उन डेटा को समझने का एक प्रभावी तरीका है। इस तरह का एआई-आधारित दृष्टिकोण अगले दशक में और अधिक महत्वपूर्ण होगा जब आने वाले खगोलीय सर्वेक्षणों से अधिक डेटा उपलब्ध होगा," वह बताती हैं।
कोबायाशी कहते हैं, "अब मैं बहुत सारे उज्ज्वल सितारों को एक साथ बनाने की कल्पना कर सकता हूं, जो ब्रह्मांड के आकाशगंगा निर्माण और रासायनिक संवर्धन को गति दे सकता है। यह विचार जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कॉप के नवीनतम परिणामों के साथ हम जो देख रहे हैं उसके अनुरूप है।
कोबायाशी का कहना है कि टीम अगली जांच करेगी कि औसतन कितने सुपरनोवा ने सितारों की दूसरी पीढ़ी को समृद्ध किया, एक अध्ययन जिसके लिए अधिक सटीक अवलोकन संबंधी डेटा की आवश्यकता होगी।
में अनुसंधान वर्णित है Astrophysical जर्नल.
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- मिंटिंग द फ्यूचर डब्ल्यू एड्रिएन एशले। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://physicsworld.com/a/first-stars-in-the-universe-formed-in-groups-machine-learning-study-reveals/
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