এআই ব্যবহার করে ১.৫ মিলিয়ন অদৃশ্য মহাজাগতিক ঘটনা আবিষ্কার করলো এক স্কুলছাত্র

সম্পাদনা করেছেন: Tatyana Hurynovich

ক্যালিফোর্নিয়ার পাসাডেনা হাই স্কুলের আমেরিকান উচ্চ বিদ্যালয়ের ছাত্র মাত্তেও পাজ জ্যোতির্বিজ্ঞানে একটি অপ্রত্যাশিত সাফল্য অর্জন করেছেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে, তিনি নাসার NEOWISE টেলিস্কোপের আর্কাইভাল ডেটা বিশ্লেষণ করেন এবং ১.৫ মিলিয়নেরও বেশি পূর্বে অজানা পরিবর্তনশীল আলোর উৎস চিহ্নিত করেন।

২০২২ সালের গ্রীষ্মে এর সূচনা হয়েছিল, যখন পাজ প্ল্যানেট ফাইন্ডার একাডেমী প্রোগ্রামে যোগ দিয়েছিলেন। ক্যালটেকের বিজ্ঞানী ডেভি কার্কপ্যাট্রিকের তত্ত্বাবধানে ইনফ্রারেড প্রসেসিং অ্যান্ড অ্যানালাইসিস সেন্টার (আইপিএসি)-এ, তিনি NEOWISE টেলিস্কোপের বিশাল ডেটা অ্যারে নিয়ে কাজ করেন, যা ২০০৯ সালে নিকট-পৃথিবী গ্রহাণু অনুসন্ধানের জন্য চালু করা হয়েছিল।

ছয় সপ্তাহের মধ্যে, পাজ একটি স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করেন। তিনি ফুরিয়ার রূপান্তর এবং ওয়েভলেট বিশ্লেষণ প্রয়োগ করে বস্তুর ঔজ্জ্বল্যের সূক্ষ্ম পরিবর্তনগুলি শনাক্ত করেন, যা প্রচলিত পদ্ধতির দ্বারা অধরা ছিল।

এই সিস্টেমটি ঝলকানি, স্পন্দনশীল এবং ম্লান হয়ে আসা আলোর উৎসগুলি খুঁজে পেয়েছে—যা কোয়াসার, দ্বৈত তারা এবং সুপারনোভা’র লক্ষণ। ১.৫ মিলিয়ন বস্তুর এই ক্যাটালগটি ২০২৫ সালের শেষের দিকে প্রকাশিত হয়েছিল এবং এটি ইতিমধ্যেই ভেরা সি. রুবিন অবজারভেটরি দ্বারা ব্যবহৃত হচ্ছে।

ক্যালটেকের গবেষক শুভানেহ হেম্মাতি, ড্যানিয়েল মাস্টার্স, আশীষ মাহাবালা এবং ম্যাথিউ গ্রাহাম এই কাজটি সমর্থন করেছেন। ২০২৬ সালের শুরুতে, নাসা কর্তৃপক্ষ আনুষ্ঠানিকভাবে এই কিশোরের অবদানকে স্বীকৃতি দিয়েছে।

পাজ পাসাডেনা ইউনিফাইড স্কুল ডিস্ট্রিক্টের ম্যাথ একাডেমীতে তার দক্ষতা বিকাশ করেন। তার অ্যালগরিদম যেকোনো সাময়িক ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম এবং অর্থশাস্ত্র থেকে শুরু করে নিউরোসায়েন্স পর্যন্ত অন্যান্য ক্ষেত্রেও সম্ভাব্যভাবে প্রযোজ্য হতে পারে।

যদি বিজ্ঞানের পরবর্তী বড় উল্লম্ফনটি কোনো বিশাল পরীক্ষাগার থেকে না এসে, বরং একটি ল্যাপটপ এবং উন্মুক্ত ডেটা সহ একজন স্কুলছাত্রের হাত ধরে আসে তবে কেমন হবে?

পাজের এই আবিষ্কার আধুনিক জ্যোতির্বিজ্ঞানে এআই-এর ক্রমবর্ধমান ভূমিকাকে তুলে ধরে। ২০২৬ সালের ফেব্রুয়ারিতে, ভেরা সি. রুবিন অবজারভেটরি ইতিমধ্যেই এক রাতে ৮০০ হাজার সতর্কতা পাঠিয়েছে এবং ভবিষ্যতে প্রতিদিন সাত মিলিয়ন পর্যন্ত সতর্কতা আশা করা হচ্ছে। মেশিন লার্নিং ছাড়া এই ডেটা প্রবাহ সামলানো অসম্ভব।

এই কাজটি নিয়ে লেখা নিবন্ধটি The Astronomical Journal-এ প্রকাশিত হয়েছে। এই ক্যাটালগটি ইতিমধ্যেই তারার বিবর্তন, দূরবর্তী ছায়াপথ এবং মহাবিশ্বের উচ্চ-শক্তি প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়নে সহায়তা করছে।

44 দৃশ্য

উৎসসমূহ

  • An unexpected breakthrough: a high school student’s AI uncovers 1.5 million previously invisible cosmic phenomena

মন্তব্য

এই বিষয়ে আরও নিবন্ধ পড়ুন:

Korea Aerospace Industries says its AI module on the 12U BEE-1012 CubeSat, launched on Nuri Oct 7, passed an orbital pilot Oct 20. Given a simulated fault, it diagnosed cause and scope and sent back a fix plan. A main demo starts in December. Image Credit: Yonsei University

Image
Reply

Great paper from Anthropic on AI agents doing ML-for-science research. (bookmark it) If you build AI-scientist systems, this one is worth your time. They propose Agent4Sci, which gives frontier coding agents 20 scientific ML benchmarks across 11 domains and asks them to beat

Image
Reply
আপনি কি কোনো ত্রুটি বা অসঠিকতা খুঁজে পেয়েছেন?আমরা আপনার মন্তব্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বিবেচনা করব।