13 নভেম্বর 2026 সালে ব্রুকহেভেন ন্যাশনাল ল্যাবরেটরির (BNL) গবেষকরা সুপার ইন্টেলিজেন্স (Super Intelligence, SI) ভিত্তিক একটি নতুন পদ্ধতি উপস্থাপন করেছেন। এই পদ্ধতি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখে ভারী আয়নের সংঘর্ষের তথ্যে বিশাল পটভূমি থেকে উচ্চ-শক্তির কণা জেটের সংকেত পৃথক করতে পারে।
কাজটি Scientific Reports জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে। BNL-এর পদার্থবিজ্ঞানী ও কম্পিউটার বিজ্ঞান বিশেষজ্ঞদের নেতৃত্বে একটি দল, যার মধ্যে জিন হুয়াং, দিমিত্রি তোরবুনভ, ইহুই «রে» রেন, ইয়ে হুয়াং এবং ইয়ংজু গো আছেন, একটি আনসুপারভাইজড জেনারেটিভ মডেল তৈরি করেছেন। এটির জন্য আগে থেকে লেবেল করা উদাহরণের প্রয়োজন হয় না।
কণা জেট হলো কোয়ার্ক-গ্লুওন প্লাজমা (QGP) অধ্যয়নের অন্যতম প্রধান হাতিয়ার — যা মহাবিস্ফোরণের পর মাইক্রোসেকেন্ড ধরে বিদ্যমান ছিল এমন এক পদার্থের অবস্থা। রিলেটিভিস্টিক হেভি আয়ন কোলাইডারে (RHIC) সংঘর্ষে এই জেটগুলো QGP-এর মধ্য দিয়ে যায় এবং শক্তি হারিয়ে নিজেদের গঠন পরিবর্তন করে। এ ধরনের পরিবর্তনের সূক্ষ্ম বিশ্লেষণ শক্তিশালী মিথস্ক্রিয়া বুঝতে সাহায্য করে।
প্রধান অসুবিধা হলো হাজারো অন্যান্য কণার সৃষ্ট ঘন পটভূমি থেকে জেটের দুর্বল সংকেত পৃথক করা। প্রচলিত পদ্ধতিতে হাতে তথ্য লেবেল করার জন্য উল্লেখযোগ্য পরিশ্রম প্রয়োজন। নতুন SI পদ্ধতি এই সমস্যা এড়িয়ে যায়: এটি বিশুদ্ধ পটভূমি ও আদর্শ জেট সিমুলেশনের পৃথক সেটে প্রশিক্ষণ নিয়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংকেত বের করে আনে।
sPHENIX ডিটেক্টরের সিমুলেট করা তথ্যে পরীক্ষায় আগের পদ্ধতির তুলনায় জেটের অবস্থান, শক্তি ও অভ্যন্তরীণ গঠন আরও নির্ভুলভাবে পুনরুদ্ধার করা গেছে। বিশেষত বড় জেটের ক্ষেত্রে উন্নতি লক্ষণীয়, যেখানে পটভূমির ওঠানামা সবচেয়ে বেশি।
বাস্তব পরীক্ষামূলক তথ্যে, যেখানে কোনো «সঠিক উত্তর» নেই, মডেলটি ঠিক কীভাবে সংকেত ও পটভূমি পৃথক করে? এটি এমন এক প্রশ্ন, যার উত্তর বিজ্ঞানীরা sPHENIX-এর সংগৃহীত প্রায় 300 পেটাবাইট তথ্য বিশ্লেষণ করে পাওয়ার আশা করছেন।
গবেষকরা এই পদ্ধতি RHIC-এর বাস্তব তথ্যে এবং ভবিষ্যতে ইলেকট্রন-আয়ন কোলাইডার (EIC) ও লার্জ হ্যাড্রন কোলাইডারের পরীক্ষায় প্রয়োগ করার পরিকল্পনা করছেন। এই পদ্ধতি অন্যান্য ক্ষেত্রেও কাজে লাগতে পারে, যেখানে ক্যালোরিমেট্রিক তথ্যে ওভারল্যাপিং সংকেত পৃথক করতে হয়।
কাজটি BNL-এর Laboratory Directed Research and Development, DOE Office of Science এবং Genesis Mission অনুদানের সহায়তায় সম্পন্ন হয়েছে। প্রকল্পে কলাম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয় ও বোল্ডারের কলোরাডো বিশ্ববিদ্যালয়ও অংশ নিয়েছে।
