অ্যানথ্রোপিকস ক্লড সায়েন্স সমগ্র আকাশের প্রথম সম্পূর্ণ অতিবেগুনী মানচিত্র তৈরি করেছে, এটি জনস হপকিন্সের জ্যোতির্পদার্থবিজ্ঞানী ব্রাইস মেনার্ড দ্বারা বর্ণিত একটি মাইলফলক, যিনি এই প্রকল্পের নেতৃত্ব দিয়েছিলেন এবং অ্যানথ্রপিকের ওয়েবসাইটে প্রক্রিয়াটির বিস্তারিত বিবরণ দিয়েছেন। দ্য ডিকোডার দ্বারা রিপোর্ট করা এই প্রচেষ্টাটি দেখায় যে কীভাবে সমন্বিত এআই এজেন্টরা ক্লান্তিকর ডেটা কাজকে শোষণ করতে পারে যা গবেষণা দলগুলি অন্যথায় কখনই পাবে না।

মানচিত্রটি পূর্ববর্তী মহাকাশ মিশনের কয়েক দশক পুরানো শূন্যস্থান পূরণ করে, কোনো টেলিস্কোপ সম্পূর্ণরূপে কভার করেনি এমন অঞ্চলের মডেল-উত্পাদিত পুনর্গঠনের সাথে আর্কাইভাল পর্যবেক্ষণকে একত্রিত করে। এটি চ্যাটবট এবং কোডিং সহকারী থেকে বৈজ্ঞানিক গবেষণার দৈনন্দিন যন্ত্রপাতিতে AI-এর স্থানান্তরিত হওয়ার এখনও সবচেয়ে সুনির্দিষ্ট উদাহরণগুলির মধ্যে একটি — একটি থিম যা আজকের AI গবেষণা কভারেজ এর মধ্যে দিয়ে চলে।

কেন একটি সম্পূর্ণ UV মানচিত্র কখনও বিদ্যমান ছিল না

অতিবেগুনি আলো মাটি থেকে অদৃশ্য। ওজোন স্তর এটিকে অবরুদ্ধ করে, যার অর্থ ইউভি জ্যোতির্বিদ্যা শুধুমাত্র মহাকাশ থেকে করা যেতে পারে। NASA-এর GALEX মিশন, যা 2003 থেকে 2013 সাল পর্যন্ত অতিবেগুনী আকাশে জরিপ করেছিল, প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ আকাশকে ঢেকে রাখতে পেরেছিল কিন্তু উজ্জ্বল নক্ষত্র-গঠনকারী অঞ্চলগুলিকে এড়িয়ে যায়, যেখানে আলো এতই তীব্র হয় যে এটি সনাক্তকারী বা স্যাচুরেট পর্যবেক্ষণকে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে।

এটি প্রায় এক-তৃতীয়াংশ আকাশকে UV কভারেজ ছাড়াই ছেড়ে দিয়েছে — এর মধ্যে রয়েছে বৈজ্ঞানিকভাবে আকর্ষণীয় কিছু আশেপাশের এলাকা, তরুণ নক্ষত্র এবং সক্রিয় তারার গঠন। এক দশকেরও বেশি সময় ধরে, ইউভি ডেটা নিয়ে কাজ করা জ্যোতির্বিজ্ঞানীদের সেই গর্তগুলির সাথে মোকাবিলা করতে হয়েছে, আংশিক দৃশ্যগুলিকে একত্রিত করতে বা তাদের বিশ্লেষণে অনুপস্থিত অঞ্চলগুলিকে এড়িয়ে যেতে হয়েছে।

কিভাবে এআই এজেন্টরা মানচিত্র একত্রিত করেছে

ক্লড সায়েন্স এআই এজেন্টদের দলগুলিকে সমন্বয় করে যারা একাধিক মহাকাশ মিশন থেকে ডেটা ডাউনলোড করে, এটিকে ক্রমাঙ্কিত করে এবং এটিকে একক সামঞ্জস্যপূর্ণ মানচিত্রে একত্রিত করে। যেখানে পর্যবেক্ষণগুলি অনুপস্থিত ছিল, সিস্টেমটি পেইন্টিং ব্যবহার করেছিল - একটি কৌশল যেখানে একটি মডেল ফাঁকগুলি পুনর্গঠন করতে বিদ্যমান ডেটা থেকে শেখে।

ফলাফলগুলি বাস্তব পরিমাপের বিপরীতে যাচাই করা হয়েছিল: পরীক্ষায়, মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি প্রকৃত মান থেকে গড়ে প্রায় 10 শতাংশ বিচ্যুত হয়েছে, মেনার্ডের প্রকল্পের বর্ণনা অনুসারে। এই ত্রুটির হার গুরুত্বপূর্ণ - এটি একটি বৈজ্ঞানিকভাবে ব্যবহারযোগ্য পণ্য এবং একটি সুন্দর ছবির মধ্যে পার্থক্য - এবং এটি প্রস্তাব করে যে পুনর্গঠনগুলি অনুসন্ধানমূলক কাজকে সমর্থন করার জন্য যথেষ্ট কাছাকাছি, এমনকি যদি তারা সরাসরি পর্যবেক্ষণের বিকল্প নাও হয়।

ইউভি আলো তারার আলো দ্বারা আলোকিত ধূলিকণা প্রকাশ করে, যার মধ্যে রয়েছে তরুণ তারার চারপাশে মেঘের মতো কাঠামো এবং তারার বিস্ফোরণ দ্বারা পিছনে থাকা রিংগুলি। এখন পূর্ণ আকাশ ঢেকে রেখে, গবেষকরা সেই অঞ্চলে সেই বৈশিষ্ট্যগুলি অধ্যয়ন করতে পারেন যেগুলি আগে অন্ধ দাগ ছিল।

এজেন্ট-সমন্বয় পদ্ধতি ফলাফল হিসাবে উল্লেখযোগ্য। প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার একটি একক মডেলের পরিবর্তে, সিস্টেমটি প্রকল্পটিকে কাজের মধ্যে বিভক্ত করেছে — মিশন আর্কাইভগুলি সনাক্ত করুন, ডেটা টানুন, ক্রমাঙ্কন পরীক্ষা করুন, অনুমানগুলি সারিবদ্ধ করুন, ওভারল্যাপিং সমীক্ষাগুলিকে একত্রিত করুন, ফাঁকগুলি চিহ্নিত করুন — এবং সেগুলিকে বিশেষ এজেন্টদের কাছে বরাদ্দ করে যারা পাইপলাইনের মাধ্যমে কাজ করেছিল৷ মানব বিজ্ঞানীরা প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণ করেছেন এবং আউটপুট যাচাই করেছেন; এজেন্টরা সমাবেশের কাজ করেছে যা অন্যথায় একজন স্নাতক ছাত্রের দশক গ্রাস করত।

একটি শিক্ষণ টুল এবং একটি টেমপ্লেট

মেনার্ড বলেছিলেন যে মানচিত্রটি শিক্ষার উপাদান হিসাবে পরিবেশন করার উদ্দেশ্যে, ছাত্র এবং গবেষকদের প্রথমবারের মতো অতিবেগুনী আকাশের সম্পূর্ণ দৃশ্য প্রদান করে। কিন্তু বড় প্রভাব হতে পারে কর্মপ্রবাহ নিজেই।

তিনি সন্দেহ করেন যে অনেক বিজ্ঞানী অনুরূপ প্রকল্পগুলি বন্ধ করে দিচ্ছেন - বড়, অস্বাভাবিক ডেটা-একীকরণ প্রচেষ্টা যা এআই এখন সম্ভব করতে পারে। অতীতের মহাকাশ মিশনের সংরক্ষণাগারগুলি এমন ডেটাতে পূর্ণ যা কখনই সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগানো হয়নি, কারণ এটির মূল্যের অভাব নয় বরং এটি পরিষ্কার করা, ক্যালিব্রেট করা এবং একত্রিত করতে একটি গবেষণা দলকে বছরের পর বছর সময় লাগবে। ক্লড সায়েন্সের মতো এজেন্ট-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি অর্থনীতিকে পরিবর্তন করে: সমন্বয় এবং ডেটা হ্যান্ডলিং যা একবার ক্যারিয়ার গ্রাস করে একটি প্রকল্পে ঘটতে পারে।

ফাঁকের উৎসেও একটা শান্ত বিদ্রুপ আছে। GALEX উজ্জ্বল নক্ষত্র-গঠনকারী অঞ্চলগুলিকে অবিকল এড়িয়ে গেছে কারণ তারা সবচেয়ে মূল্যবান লক্ষ্যগুলির মধ্যে রয়েছে - নতুন তারা গঠনের ইঞ্জিন যা জ্যোতির্বিজ্ঞানীরা অতিবেগুনী আলোতে অধ্যয়ন করতে চান৷ ইন্সট্রুমেন্ট সুরক্ষার চারপাশে ডিজাইন করা একটি মিশন এর সবচেয়ে আকর্ষণীয় আশেপাশের জায়গাগুলিকে ম্যাপবিহীন রেখে শেষ হয়েছে, এবং শুধুমাত্র এখন, এআই-সহায়তা পুনর্গঠনের মাধ্যমে, সেই অন্ধ স্থানটি পূরণ করা হচ্ছে।

সতর্কতা

অঙ্কিত অঞ্চলগুলি পূর্বাভাস, পরিমাপ নয়। এই মানচিত্রের প্রায় এক তৃতীয়াংশ বিদ্যমান কারণ একটি মডেল অনুমান করেছে যে আশেপাশের ডেটা এবং আচ্ছাদিত অঞ্চলগুলি থেকে শেখা নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে UV আকাশ কেমন হওয়া উচিত। 10 শতাংশ গড় বিচ্যুতি একটি সামগ্রিক চিত্র; নির্দিষ্ট স্ট্রাকচার - একটি নাক্ষত্রিক অবশিষ্টাংশের চারপাশে একটি ক্ষীণ বলয়, একটি ধূলিকণার মেঘের প্রান্ত - মানচিত্রের সামগ্রিক পরিসংখ্যানের চেয়ে কম নির্ভরযোগ্য হতে পারে।

এটা বরখাস্ত নয়। জ্যোতির্বিজ্ঞানের প্রতিটি পুনর্গঠন প্রকল্প একই বাণিজ্য বন্ধের মুখোমুখি হয় এবং নৃতাত্ত্বিক প্রকল্পটি কোন অঞ্চলে অনুমান করা হয়েছিল সে সম্পর্কে স্বচ্ছ। কিন্তু মানচিত্রের উদ্ধৃতিকারী গবেষকদের পুনর্গঠিত এলাকাগুলি থেকে বিশেষ করে ক্ষীণ বা অস্বাভাবিক উত্সগুলির জন্য পর্যবেক্ষণের পার্থক্য করতে হবে।

এই সপ্তাহে ঘোষিত ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যারের জন্য আকাশ মানচিত্র থেকে দুর্বলতা স্ক্যানিং পর্যন্ত এই প্রকল্পটি অ্যানথ্রপিকের বৃহত্তর ধাক্কাকে বৈজ্ঞানিক কর্মপ্রবাহের মধ্যে তার মডেলগুলিকে স্থাপন করার জন্যও ইঙ্গিত দেয়। জ্যোতির্বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের জন্য, অবিলম্বে নেওয়া সহজ: একটি ডেটাসেট যা এখন বিদ্যমান ছিল না, এবং এটি তৈরি করা টুলিং পরবর্তী অন্যান্য মিশনের দিকে নির্দেশ করা যেতে পারে।

---

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

সর্বশেষ AI খবর, বিশ্লেষণ এবং সাফল্য পান — সব এক জায়গায়।

আরও এআই খবর পড়ুন →