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अंतरिक्ष टेलीस्कोप डेटा सुधारने के लिए आम लोगों को बुला रहा है नासा

नासा ने 'आर्टिफ़ैक्ट इनस्पेक्टर' नामक नागरिक-विज्ञान परियोजना शुरू की है। यह ब्रह्मांड के विस्तार और डार्क एनर्जी पर शोध करने वाले स्पेस टेलीस्कोप के डेटा में गड़बड़ियाँ पहचानने के लिए AI प्रशिक्षित करने में मदद करने को आम लोगों को बुलाती है।

चरण दर चरण

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    टेलीस्कोप आकाशगंगा का स्पेक्ट्रा कैप्चर करता है

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    डेटा में AI को भ्रमित करने वाले आर्टिफ़ैक्ट

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    स्वयंसेवक आँखों से आर्टिफ़ैक्ट चिह्नित करते हैं

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    लेबल से AI टूल फिर प्रशिक्षित होता है

नासा ने 'आर्टिफ़ैक्ट इनस्पेक्टर' नामक एक नागरिक-विज्ञान परियोजना शुरू की है। यह आम लोगों की मदद माँगती है ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को प्रशिक्षित किया जा सके। यह AI स्पेस टेलीस्कोप के डेटा में गड़बड़ियाँ पहचानता है, जो ब्रह्मांड के विस्तार और उसके पीछे की रहस्यमयी शक्ति डार्क एनर्जी पर शोध करते हैं।

यह परियोजना यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ESA) द्वारा नासा के सहयोग से बनाए गए यूक्लिड (Euclid) स्पेस टेलीस्कोप के डेटा पर केंद्रित है। 2027 की शुरुआत में विज्ञान परिचालन शुरू करने के बाद नासा का नैंसी ग्रेस रोमन स्पेस टेलीस्कोप भी इसमें जुड़ जाएगा। दोनों टेलीस्कोप 'स्पेक्ट्रोग्राफ' () नामक उपकरण का इस्तेमाल करते हैं, जो दूर की आकाशगंगाओं से आने वाली रोशनी को 'स्पेक्ट्रा' (spectra) नामक इंद्रधनुषी रंगों में बाँट देता है। इससे वैज्ञानिक यह पता लगा सकते हैं कि कोई आकाशगंगा कितनी दूर है, उसमें किस तरह के तारे हैं, और उसके केंद्र में मौजूद विशाल ब्लैक होल के बारे में विवरण क्या हैं।

इस डेटा का इस्तेमाल करने से पहले, वैज्ञानिकों को 'आर्टिफ़ैक्ट' (artifacts) कहे जाने वाले संकेतों को हटाना पड़ता है। ये असली खगोलीय पिंडों से नहीं, बल्कि टेलीस्कोप की बॉडी से टकराकर आती रोशनी, डिटेक्टर से टकराने वाली कॉस्मिक किरणों, या कैमरे व इलेक्ट्रॉनिक्स की छोटी खामियों से आते हैं। इन्हें पहचानने के लिए खगोलविदों ने AI टूल बनाए हैं, लेकिन नए उपकरणों के डेटा में यह AI हमेशा इन्हें सटीक रूप से नहीं पहचान पाता।

आर्टिफ़ैक्ट इनस्पेक्टर से जुड़ने वाले स्वयंसेवक यूक्लिड का असली टेलीस्कोप डेटा देखते हैं और उसमें आर्टिफ़ैक्ट पहचानना सीखते हैं। उनके काम का इस्तेमाल AI टूल को दिए जाने वाले निर्देशों को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है। इस परियोजना को आज़माने वाली नौ साल की मीव एफ़. ने कहा, "यह सच में बहुत अच्छा लगता है कि हम कंप्यूटर को नए हुनर सिखाने में मदद कर सकते हैं।"

शब्दों की व्याख्या

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