नई गहन शिक्षण पद्धति केप्लर की कुल गणना में 301 ग्रह जोड़ती है

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नई गहन शिक्षण पद्धति केप्लर की कुल गणना में 301 ग्रह जोड़ती है

अन्य तारों के आसपास 4,5000 से अधिक ग्रह पाए गए हैं, लेकिन वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि हमारी आकाशगंगा में लाखों ग्रह हैं। बहुत बड़े, चमकीले तारों के आसपास इन छोटे, फीके पिंडों को खोजने के कई तरीके हैं। श्रेय: NASA / JPL-कैल्टेक

वैज्ञानिकों ने हाल ही में कुल एक्सोप्लैनेट टेली में 301 नए स्वीकृत एक्सोप्लैनेट जोड़े हैं। कई दूर के सितारों की परिक्रमा करने वाले 4,569 पहले से ही मान्यता प्राप्त ग्रहों में शामिल होने के लिए ग्रहों का समूह नवीनतम है। वैज्ञानिकों ने एक साथ इतने सारे ग्रहों की खोज कैसे की? इसका उत्तर ExoMiner नामक एक नए गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ है।


डीप न्यूरल नेटवर्क मशीन लर्निंग के तरीके हैं जो पर्याप्त डेटा प्रदान करने पर स्वचालित रूप से कार्य करना सीखते हैं। ExoMiner एक नया गहरा तंत्रिका नेटवर्क है जो नासा के सुपरकंप्यूटर, प्लीएड्स का लाभ उठाता है, और वास्तविक एक्सोप्लैनेट को विभिन्न प्रकार के धोखेबाजों या “झूठी सकारात्मक” से अलग कर सकता है। इसका डिज़ाइन विभिन्न परीक्षणों और गुणों से प्रेरित है जो मानव विशेषज्ञ नए एक्सोप्लैनेट की पुष्टि करने के लिए उपयोग करते हैं। और वह अतीत में पुष्टि किए गए एक्सोप्लैनेट और झूठे सकारात्मक मामलों का उपयोग करना सीखता है।

ExoMiner उन लोगों को पूरक करता है जो डेटा के माध्यम से तलाशी लेते हैं और समझते हैं कि ग्रह क्या है और क्या नहीं। विशेष रूप से, नासा के केपलर अंतरिक्ष यान और उसके अनुवर्ती मिशन K2 द्वारा एकत्र किए गए डेटा। केपलर जैसे मिशन के लिए, जिसके देखने के क्षेत्र में हजारों सितारे हैं, जिनमें से प्रत्येक में कई संभावित एक्सोप्लैनेट की मेजबानी करने की क्षमता है, बड़े डेटासेट को भेदना बहुत समय लेने वाला कार्य है। ExoMiner इस दुविधा को हल करता है।

“अन्य एक्सोप्लैनेट-डिटेक्टिंग मशीन लर्निंग प्रोग्राम्स के विपरीत, एक्सोमाइनर एक ब्लैक बॉक्स नहीं है,” कैलिफोर्निया के सिलिकॉन वैली में नासा के एम्स रिसर्च सेंटर के एक एक्सोप्लैनेट वैज्ञानिक जॉन जेनकिंस ने कहा। . “हम आसानी से समझा सकते हैं कि डेटा में कौन सी विशेषताएं एक्सोमाइनर को ग्रह को अस्वीकार या पुष्टि करने के लिए प्रेरित करती हैं।”

एक पुष्टि और एक वैध एक्सोप्लैनेट के बीच क्या अंतर है? एक ग्रह “पुष्टि” होता है जब विभिन्न अवलोकन तकनीकें ऐसी विशेषताएं दिखाती हैं जिन्हें केवल ग्रह द्वारा समझाया जा सकता है। आंकड़ों का उपयोग करके ग्रह को “मान्य” किया जाता है – जिसका अर्थ है कि डेटा के आधार पर ग्रह होने की कितनी संभावना या संभावना नहीं है।

में प्रकाशित पेपर में एस्ट्रोफिजिकल जर्नल, एम्स की टीम दिखाती है कि कैसे एक्सोमाइनर ने केप्लर संग्रह में शेष संभावित ग्रहों या उम्मीदवारों के डेटा का उपयोग करके 301 ग्रहों की खोज की। सभी 301 मशीन-मान्यता प्राप्त ग्रह मूल रूप से केप्लर साइंस ऑपरेशंस सेंटर पाइपलाइन के माध्यम से खोजे गए थे और ग्रहों के उम्मीदवार की स्थिति के लिए केप्लर साइंस ऑफिस द्वारा प्रचारित किए गए थे। लेकिन ExoMiner तक कोई भी उन्हें ग्रहों के रूप में नहीं पहचान पाया था।

जब कोई ग्रह सीधे हमारे और उसके तारे के बीच से गुजरता है, तो हम तारे को थोड़ा धुंधला देखते हैं क्योंकि ग्रह प्रकाश के एक हिस्से को अवरुद्ध करता है। यह एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग वैज्ञानिक एक्सोप्लैनेट खोजने के लिए करते हैं। वे समय के विरुद्ध तारे की चमक के साथ प्रकाश वक्र नामक एक भूखंड बनाते हैं। इस साजिश का उपयोग करके, वैज्ञानिक यह देख सकते हैं कि ग्रह द्वारा तारे के प्रकाश का कितना प्रतिशत अवरुद्ध है और ग्रह को तारे की डिस्क को पार करने में कितना समय लगता है। श्रेय: NASA का गोडार्ड स्पेस फ़्लाइट सेंटर

यह पेपर यह भी दर्शाता है कि कैसे ExoMiner झूठी सकारात्मकता का खंडन करने में अधिक सटीक और सुसंगत है और अपने मूल सितारों की परिक्रमा करने वाले ग्रहों के वास्तविक हस्ताक्षरों को प्रकट करने में बेहतर सक्षम है – यह सब वैज्ञानिकों को ExoMiner के निष्कर्षों को विस्तार से देखने की क्षमता देता है। इसके कारण क्या हुआ।

“जब एक्सोमाइनर कहता है कि कुछ ग्रह है, तो आप सुनिश्चित हो सकते हैं कि यह एक ग्रह है,” एम्स में यूनिवर्सिटी स्पेस रिसर्च एसोसिएशन में एक्सोमाइनर प्रोजेक्ट लीड और मशीन लर्निंग मैनेजर हेमाड वालिजाडेगन कहते हैं। “ExoMiner बेहद सटीक है और कुछ मायनों में मानव लेबलिंग के साथ आने वाले पूर्वाग्रहों के कारण मौजूदा मशीन क्लासिफायर और मानव विशेषज्ञों दोनों की तुलना में अधिक विश्वसनीय है।”

माना जाता है कि नए पुष्टि किए गए ग्रहों में से कोई भी पृथ्वी के रहने योग्य क्षेत्र में नहीं है, जैसे कि उनके मूल तारे। लेकिन वे हमारे गैलेक्टिक पड़ोस में पुष्टि किए गए एक्सोप्लैनेट की समग्र आबादी की समान विशेषताओं को साझा करते हैं।

जेनकिंस ने कहा, “ये 301 खोजें हमें अपने अलावा अन्य ग्रहों और सौर प्रणालियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती हैं और जो हमें अद्वितीय बनाती हैं।”

जैसे-जैसे अधिक एक्सोप्लैनेट की खोज जारी है – नासा के ट्रांजिटिंग एक्सोप्लैनेट सर्वे सैटेलाइट, या ट्रांजिट फोटोमेट्री जैसे TESS, और यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के अगले प्लैनेटरी ट्रांजिट एंड ऑसिलेशन ऑफ स्टार्स, या प्लेटो का उपयोग करने वाले मिशन में अधिक मिशन होंगे। काम करने के लिए।

“अब जब हमने केप्लर डेटा का उपयोग करके एक्सोमाइनर को प्रशिक्षित किया है, तो थोड़ा फाइन-ट्यूनिंग के साथ, हम उस सीखने को टीईएसएस सहित अन्य मिशनों में स्थानांतरित कर सकते हैं, जिस पर हम वर्तमान में काम कर रहे हैं,” वालिजाडेग ने कहा। “विकास के लिए जगह है।”


टैटू जैसा ग्रह खोजने का नया तरीका मान्य


जेट प्रणोदन प्रयोगशाला द्वारा प्रदान किया जाता है

उल्लेख: नई डीप लर्निंग मेथड केपलर की कुल गणना में 301 ग्रहों को जोड़ता है (22 नवंबर 2021) https://phys.org/news/2021-11-deep-method-planets-kepler-total.html से पुनर्प्राप्त

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