এআই মহাজাগতিক আবিষ্কারে বিপ্লব আনছে: জেমিনি মডেলের মাধ্যমে আকাশ জরিপ বিশ্লেষণে উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন

জ্যোতির্বিজ্ঞানের অনুসন্ধানে ২০২৫ সাল একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত হিসেবে চিহ্নিত হয়েছে। এই সময়ে আধুনিক আকাশ জরিপ থেকে আসা বিশাল তথ্য প্রবাহকে পরিচালনা ও ব্যাখ্যা করার জন্য অত্যাধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)-এর সফল সংমিশ্রণ ঘটেছে। এই প্রযুক্তিগত সমন্বয় একটি মৌলিক পরিবর্তন এনেছে, যার ফলে কাঁচা পর্যবেক্ষণমূলক তথ্য অভূতপূর্ব নির্ভুলতার সাথে সুসংগঠিত, নতুন বৈজ্ঞানিক অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তরিত হচ্ছে।

এই সক্ষমতার একটি প্রধান প্রমাণ বিস্তারিতভাবে প্রকাশিত হয়েছিল নেচার অ্যাস্ট্রোনমি জার্নালে। এই গবেষণায় গুগলের জেমিনি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ব্যবহার করা হয়েছিল। গবেষকরা প্যান-স্টারস (Pan-STARRS), মীরলাইট (MeerLICHT) এবং অ্যাটলাস (ATLAS)-এর মতো প্রধান পর্যবেক্ষণ প্রকল্পগুলির বিস্তৃত রাতের আকাশের সংরক্ষণাগারগুলি সূক্ষ্মভাবে পরীক্ষা করার জন্য জেমিনি ব্যবহার করেন। মডেলটি উল্লেখযোগ্য শ্রেণিবিন্যাস নির্ভুলতা প্রদর্শন করেছে: প্যান-স্টারস ডেটাতে ৯৪.১%, মীরলাইট পর্যবেক্ষণে ৯৩.৪% এবং অ্যাটলাস ডেটাতে ৯১.৯%। এই ফলাফলগুলি বৃহৎ আকারের জ্যোতির্পদার্থগত জরিপগুলিতে ডেটার বন্যা সামলানোর জন্য উন্নত এআই কাঠামোর বিশাল সম্ভাবনাকে জোরালোভাবে তুলে ধরে।

এছাড়াও, সমান্তরাল গবেষণা নিশ্চিত করেছে যে জেমিনির মতো সাধারণ উদ্দেশ্যমূলক এলএলএমগুলি ন্যূনতম প্রম্পটিং ব্যবহার করে বিশেষজ্ঞ সহকারী হিসাবে কাজ করতে পারে। মাত্র ১৫টি উদাহরণমূলক ছবি এবং পাঠ্য নির্দেশাবলী ব্যবহার করে, মডেলটি সুপারনোভা-এর মতো ক্ষণস্থায়ী জ্যোতির্বিজ্ঞানের ঘটনাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষেত্রে প্রায় ৯৩% নির্ভুলতা অর্জন করেছে। এই সহজলভ্যতা জটিল তথ্য বিশ্লেষণের একটি গণতন্ত্রীকরণের ইঙ্গিত দেয়, যা এআই প্রোগ্রামিং-এ গভীর দক্ষতা নেই এমন গবেষকদেরকেও আবিষ্কারের ক্ষেত্রে অর্থপূর্ণ অবদান রাখতে সক্ষম করে।

বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়ায় মেশিন ইন্টেলিজেন্সের একীকরণ ছিল ইন্টারন্যাশনাল ওয়ার্কশপ অন এআই + অ্যাস্ট্রোনমি-এর কেন্দ্রীয় আলোচ্য বিষয়। এই কর্মশালাটি ২০২৫ সালের অক্টোবরে চীনের হাংঝৌতে অনুষ্ঠিত হয়েছিল। আলোচনায় উঠে আসে যে কীভাবে বৃহৎ আকারের মডেলগুলি স্পেকট্রাল বিশ্লেষণ, ইমেজিং এবং টাইম-ডোমেন ডেটা ব্যাখ্যা জুড়ে আবিষ্কারগুলিকে দ্রুততর করছে। সংশ্লিষ্ট প্রচেষ্টায়, মাল্টি-ইনস্টিটিউশনাল স্কাই ইনস্টিটিউট (SkAI Institute), যা ২০২৪ সালের অক্টোবরে ২০ মিলিয়ন ডলার অনুদান নিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, ২০২৫ সালের জুনে তাদের কাজকে আরও এগিয়ে নিয়ে যায়। তারা ভেরা সি. রুবিন অবজারভেটরি (Vera C. Rubin Observatory)-এর মতো জরিপ থেকে ডেটা আসার আগেই শিল্প স্কেলে মাল্টি-মোডাল জ্যোতির্পদার্থগত ডেটা—যেমন ছবি, স্পেকট্রা এবং টাইম সিরিজ—প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল তৈরি করার কাজ করছে, যা জ্যোতির্পদার্থগত উপলব্ধিতে বিপ্লবের প্রতিশ্রুতি দেয়।

এই নতুন যুগের সূচনা আরও স্পষ্ট হয়েছিল উচ্চ বিদ্যালয়ের ছাত্র মাতেও পাজ (Matteo Paz)-এর এপ্রিল ২০২৫-এর সাফল্যের মাধ্যমে। ক্যালটেক (Caltech)-এর ডেভি কার্কপ্যাট্রিক (Davy Kirkpatrick)-এর তত্ত্বাবধানে, পাজ একটি এআই অ্যালগরিদম তৈরি করেছিলেন যা সফলভাবে ১.৫ মিলিয়ন পূর্বে অজ্ঞাত মহাজাগতিক বস্তুকে তালিকাভুক্ত করেছে। পাজের মডেলটি নাসার অবসরপ্রাপ্ত নিওওয়াইজ (NEOWISE) ইনফ্রারেড টেলিস্কোপ থেকে অপ্রতুলভাবে অধ্যয়ন করা ডেটা ঘেঁটে দেখেছিল। ডেটার বিশালতার কারণে যা আগে উপেক্ষা করা হয়েছিল, সেই পরিবর্তনশীল বস্তুগুলি থেকে আসা ক্ষীণ ইনফ্রারেড ওঠানামাগুলি এটি সনাক্ত করে। এই যুগান্তকারী কাজটি, যা দ্য অ্যাস্ট্রোনমিক্যাল জার্নাল-এ একটি পিয়ার-রিভিউড প্রকাশনা হিসেবে স্থান পেয়েছে, নিশ্চিত করে যে উপলব্ধ সরঞ্জামগুলির উদ্ভাবনী প্রয়োগ গভীর আবিষ্কারের ক্ষমতাকে বহুগুণ বাড়িয়ে তোলে।