वैज्ञानिक अनुसंधान में सफलता हमेशा अनुभवी प्रयोगशालाओं और अनुसंधान टीमों में नहीं मिलती है। कभी-कभी, वे नई आंखों द्वारा बनाए जाते हैं जो चुनौती देने के लिए उत्सुक होते हैं कि डेटा का विश्लेषण कैसे किया जाता है। यह बिल्कुल वैसा ही हुआ जब संयुक्त राज्य अमेरिका के एक किशोर माटेओ पाज़ ने नासा के अब सेवानिवृत्त अनुसंधान परियोजना से डेटा का पुन: विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग किया। उस डेटा को देखते हुए जिसका पूरी तरह से विश्लेषण किया गया था, पाज़ को ब्रह्मांड में 1.5 मिलियन नई वस्तुएं मिलीं। इस खोज ने न केवल नासा के शोधकर्ताओं को प्रभावित किया, बल्कि इसने नासा के निदेशक, जेरेड इसाकमैन का व्यक्तिगत ध्यान भी आकर्षित किया। जब यह हुआ तो वह संक्षिप्त क्षण इस वास्तविकता को उजागर करता है कि युवा और नई तकनीक आधुनिक खगोल विज्ञान का चेहरा बदल रहे हैं।
नासा प्रमुख ने छिपे हुए तारों को उजागर करने के लिए एआई और नियोवाइज डेटा का उपयोग करने के लिए माटेओ पाज़ की प्रशंसा की
माटेओ पाज़ ने नियोवाइज नासा मिशन के डेटा का उपयोग करके अपना शोध करने का निर्णय लिया, जिसका इन्फ्रारेड टेलीस्कोप पहले ही बंद हो चुका था। डेटा को चुनने का कारण यह था कि इसका कई वर्षों तक अध्ययन किया गया था, और इसमें मौजूद कमजोर संकेतों को पारंपरिक विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके अलग करना मुश्किल था। माटेओ ने इन्फ्रारेड क्षेत्र में हल्के बदलावों को नोटिस करने की संवेदनशीलता के साथ डेटा विश्लेषण एआई फ्रेमवर्क विकसित करके एक अलग दृष्टिकोण अपनाया।प्रत्येक वस्तु को व्यक्तिगत रूप से देखने के बजाय, उनकी पद्धति ने अरबों डेटा बिंदुओं के भीतर पैटर्न की तलाश की, उन खगोलीय पिंडों को उजागर किया जो पारंपरिक लेंस के माध्यम से देखने पर शोर के भीतर अस्पष्ट थे। लेकिन खोज की कुंजी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम थी जिसे पाज़ ने स्वयं डिज़ाइन किया था। एल्गोरिथ्म ने अपने परिचालन जीवनकाल के दौरान नियोवाइज स्पेस टेलीस्कोप द्वारा एकत्र किए गए लगभग 200 बिलियन इन्फ्रारेड डेटा बिंदुओं का विश्लेषण किया। जबकि मानव विश्लेषक सूक्ष्म संकेत से चूक गए होंगे, कंप्यूटर एल्गोरिदम ने पैटर्न को अधिक आसानी से पहचान लिया।कंप्यूटर सिमुलेशन के लॉन्च के ठीक छह सप्ताह बाद, सिस्टम ने ब्रह्मांड में कई घटनाओं की पहचान की, जैसे कि क्वासर, अज्ञात तारे और संभावित सुपरनोवा। परिणाम उन लोगों के लिए दायरे और तीव्रता दोनों में आश्चर्यजनक थे जो पहले के विश्लेषणात्मक कंप्यूटरों की कार्यप्रणाली से परिचित थे। इस खोज को पहले से ही औपचारिक रूप से मान्यता प्राप्त है, क्योंकि पाज़ एक लेख के लेखक हैं खगोलीय जर्नल.
कैसे शैक्षणिक मार्गदर्शन ने माटेओ पाज़ को नासा की मान्यता प्राप्त करने में मदद की
पाज़ का प्रोजेक्ट कैल्टेक से संबद्ध संगठन प्लैनेट फ़ाइंडर अकादमी के माध्यम से शुरू हुआ, जहाँ पाज़ ने डेवी किर्कपैट्रिक नामक एक खगोल भौतिकीविद् के साथ काम किया। परियोजना में मार्गदर्शन प्राप्त करने के अनुभव का उद्यम को परिभाषित करने में महत्वपूर्ण महत्व था, जिसमें पेशेवर वैज्ञानिक का अनुभव छात्र की रचनात्मकता के साथ एकीकृत था।इस साझेदारी ने सुनिश्चित किया कि एआई प्रणाली द्वारा उत्पादित परिणामों को वैज्ञानिक रूप से सत्यापित और व्याख्या किया गया। यह इस बात से भी स्पष्ट है कि कैसे शैक्षणिक परामर्श निर्धारित अनुसंधान मापदंडों के विरुद्ध नवीन सोच को पोषित करके युवा प्रतिभा को दबाने के बजाय उसका लाभ उठाने में सक्षम था। खोज की खबर अंतरिक्ष विज्ञान समुदाय में तेजी से फैल गई। नासा के निदेशक जेरेड इसाकमैन ने सार्वजनिक रूप से इस उपलब्धि पर प्रतिक्रिया व्यक्त की, पाज़ को एजेंसी में एक पद के लिए आवेदन करने के लिए आमंत्रित किया और व्यक्तिगत प्रोत्साहन के रूप में लड़ाकू जेट की सवारी की पेशकश की।हालाँकि यह इशारा हल्का-फुल्का था, लेकिन यह उस गंभीरता को रेखांकित करता है जिसके साथ खोज को लिया गया था। इसने उम्र या औपचारिक साख की परवाह किए बिना प्रतिभा को पहचानने के लिए प्रमुख अंतरिक्ष संस्थानों के भीतर बढ़ते खुलेपन का भी संकेत दिया।
