एआईले सूर्यका केही अद्भूत रहस्यहरुलाई सतहमा ल्याउन यसरी मद्दत गरिरहेको छ

काठमाडौं ।

हाम्रो सूर्यले प्रत्येक ११ वर्षमा ऊर्जायुक्त गतिविधिको चक्र पूरा गर्छ, तर वैज्ञानिकहरूले प्रयोग गर्ने प्रविधि भने अझ तीव्र गतिमा अगाडि बढिरहेको छ।

हालै गरिएको नयाँ अध्ययनको मुख्य सन्देशमध्ये यो एउटा हो जसमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता एआई (एआई) ले नयाँ र पुराना सौर्य डाटा बीचको बढ्दो अन्तरलाई जोड्न सक्छ र सूर्यको दीर्घकालीन विकाससम्बन्धी अहिलेसम्म बेवास्ता गरिएका पक्षहरू पत्ता लगाउन वैज्ञानिकहरूलाई सहयोग पुर्‍याउन सक्छ भन्ने उल्लेख गरिएको छ।

सौर्य टेलिस्कोप र उपकरणको नयाँ पुस्ताहरूले सूर्यको अभूतपूर्व दृश्यहरू निरन्तर प्रदान गरिरहेका छन्। यी प्रविधिहरूले वैज्ञानिकहरूलाई सौर्य ज्वालाहरूको जटिल विवरण टिप्न र सूर्यको चुम्बकीय क्षेत्रहरूलाई अझ ठ्याक्कसँग नक्सांकन गर्न सहयोग पुर्‍याउँछन्, जसले सूर्यका जटिल प्रक्रियाहरू बुझ्न र नयाँ खोजहरू गर्न महत्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।

तर, नयाँ उपकरणहरूले संकलन गरेको डाटा पुराना उपकरणहरूसँग गुणस्तर, क्यालिब्रेसन र रिजोल्युसनको भिन्नताका कारण मिल्दोजुल्दो हुँदैन, जसले दशकौंसम्म सूर्य कसरी विकास गर्‍यो भन्ने अध्ययनलाई चुनौतीपूर्ण बनाएको अध्ययनमा भनिएको छ।

स्पेस डटकमका अनुसार एआई-आधारित नयाँ विधिले विभिन्न उपकरणहरूबाट संकलित भिन्न प्रकारका डेटा भित्रका ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू पत्ता लगाएर तिनलाई साझा, मानकीकृत ढाँचामा रूपान्तरण गर्छ। यसले वैज्ञानिकहरूलाई ऐतिहासिक सूर्य-डागहरू, दुर्लभ घटनाहरू र विभिन्न उपकरणहरूको डेटा मिसाएर गर्नुपर्ने अध्ययनहरूका लागि थप समृद्ध र सुसंगत डाटा आर्काइभ उपलब्ध गराउँछ।

“एआईले अवलोकनको स्थान लिन सक्दैन, तर यसले हामीले पहिले नै संकलन गरिसकेको डाटाबाट अधिकतम उपयोग गर्न सक्ने बनाउँछ,” ग्राज विश्वविद्यालय, अस्ट्रियाका रोबर्ट यारोलिमले बताए। उनी उन्नत सौर्य छविहरू प्रोसेस गर्ने एल्गोरिदम विकास गर्छन् र अध्ययनको नेतृत्व गरेका हुन्।

यारोलिमको टोलीले विकास गरेको एआई विधिले एउटै समयमा काम नगरेका दुई फरक उपकरणबीचको डाटा रूपान्तरण गर्न सक्ने क्षमता राख्दछ। यसले तिनको डाटा-आधारित विधिलाई धेरै खगोलीय फोटो डाटासेटहरूमा प्रयोग गर्न मिल्ने बनाउँछ।

टोलीले यो प्रक्रिया दुई चरणमा सम्पन्न गरेको हो, जसमा न्युरल नेटवर्क (मानव मस्तिष्कको आधारमा बनाइएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम) को प्रयोग गरिएको छ। पहिलो चरणमा, एक न्युरल नेटवर्कले उच्च गुणस्तरको फोटो लिएर त्यस्ता फोटोहरूलाई कृत्रिम रूपमा कमजोर गुणस्तरको उपकरणले खिचेझैं ‘बिगारेको’ नक्कली फोटो बनाउँछ।

यसले एआई लाई उपकरणहरूले ल्याउने क्षति वा प्रणालीगत अन्तर सिक्न सहयोग गर्छ। त्यसपछि दोस्रो न्युरल नेटवर्कलाई ती बिगारिएका कृत्रिम फोटोहरूलाई फेरि उच्च गुणस्तरको झैं बनाउन तालिम दिइन्छ। यसरी यसले दुई उपकरणबीचको भिन्नतालाई सच्याउने तरिका सिक्छ।

एकपटक दोस्रो नेटवर्कले बिग्रिएको फोटो कसरी सुधार्ने भन्ने सिकेपछि, यसले पुराना उपकरणले संकलन गरेको वास्तविक, कमजोर गुणस्तरको फोटोलाई सुधार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले सूर्यको मौलिक भौतिक विशेषता नबिगारी रेजोल्युसन सुधार्ने र आवाज घटाउने काम गर्छ।

यो एआई प्रविधिले पुरानो डाटा पनि नयाँ उपकरणहरूको क्षमताबाट प्रभावकारी रूपमा लाभ उठाउन सक्ने बनाउँछ, जसले वैज्ञानिकहरूलाई कम विवरणयुक्त ऐतिहासिक अवलोकनहरूलाई आधुनिक डाटाजस्तै गुणस्तरमा रूपान्तरण गर्न सक्ने बनाउने उक्त विज्ञप्तिमा उल्लेख गरिएको छ।

“यो परियोजनाले आधुनिक कम्प्युटिङले ऐतिहासिक डाटामा नयाँ जीवन फुक्न सक्छ भन्ने देखाउँछ,” अध्ययनकी सह-लेखिका तथा रुसको स्कोल्कोभो इन्स्टिच्युट अफ साइन्स एण्ड टेक्नोलोजीकी टाटियाना पोड्लाड्चिकोवाले सोही विज्ञप्तिमा भनिन्। “हाम्रो काम पुराना फोटोहरू सुधार्नेभन्दा पर जान्छ — यो समयको अन्तरालमा सूर्यको विकास अध्ययन गर्नका लागि साझा वैज्ञानिक भाषा निर्माण गर्ने प्रयास हो।”

अनुसन्धानकर्ताहरूले यो प्रविधि दुईवटा सौर्य चक्र (करीब दुई दशक) मा विभिन्न अन्तरिक्ष टेलिस्कोपहरूले संकलन गरेका डाटामा प्रयोग गरेका थिए। विज्ञप्तिअनुसार, यो विधिले सूर्यको पूरै डिस्क देखिने फोटोहरूमा बढी विवरणहरू देखिने बनाएको थियो, पृथ्वीबाट अवलोकन गर्दा वायुमण्डलीय विकृतिले ल्याउने धमिलोपन र विकृति घटाएको थियो, र सूर्यको टाढाको भागको चुम्बकीय क्षेत्रसमेत अनुमान गर्न सक्षम भएको थियो।

टोलीले यो प्रविधि २०१० को सेप्टेम्बरमा करिब एक हप्तासम्म ट्र्याक गरिएको एउटा सूर्य-दाग (NOAA 11106) मा पनि प्रयोग गरे। अध्ययनका निष्कर्षअनुसार, एआईले सूर्य-दागको अझ तीखो र विस्तृत “चुम्बकीय चित्रहरू” उत्पादन गर्‍यो, जसले वैज्ञानिकहरूलाई नासाले युरोपियन स्पेस एजेन्सीसँगको सहकार्यमा सञ्चालन गरेको सोलार एण्ड हिलिओस्फेरिक अब्जरभेटरी (SOHO) बाट प्राप्त मूल डाटा भन्दा अझ प्रभावकारी ढंगले यसको चुम्बकीय संरचना हेर्न मद्दत गर्‍यो।

“अन्ततः, हामी यस्तो भविष्य निर्माण गर्दैछौं, जहाँ हरेक अवलोकन — चाहे त्यो विगतको होस् या भविष्यको — एउटै वैज्ञानिक भाषामा बोल्न सकोस्,” पोड्लाड्चिकोवाले भनिन्।

यो अनुसन्धानको विवरण सन् २०२५ अप्रिल २ मा नेचर कम्युनिकेसन्स पत्रिकामा प्रकाशित भएको हो।