कृत्रिम बुद्धिमत्ता से सौर चुंबकीय क्षेत्र का मानचित्रण: अंतरिक्ष मौसम की भविष्यवाणी में सटीकता का नया आयाम

हवाई विश्वविद्यालय के खगोल भौतिकी संस्थान (IfA) के शोधकर्ताओं ने एक नवीन कार्यप्रणाली विकसित की है। यह कार्यप्रणाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करके सूर्य के चुंबकीय क्षेत्र के त्रि-आयामी मानचित्रों को अभूतपूर्व विस्तार और स्पष्टता के साथ तैयार करती है। इस महत्वपूर्ण प्रगति का उद्देश्य डेनियल के. इनौए सोलर टेलीस्कोप (DKIST) से प्राप्त होने वाले डेटा पर आधारित वैज्ञानिक अन्वेषणों को मजबूत समर्थन प्रदान करना है। इस शोध के निष्कर्ष प्रतिष्ठित प्रकाशन 'द एस्ट्रोफिजिकल जर्नल' में प्रकाशित किए गए हैं।

IfA के प्रमुख शोधकर्ता, डॉक्टरेट उम्मीदवार काई यंग, ने इस उपलब्धि के महत्व पर विशेष बल दिया। उन्होंने बताया कि वर्तमान समय में यह तकनीक अत्यंत महत्वपूर्ण है, क्योंकि सूर्य अभी भी अंतरिक्ष मौसम का एक शक्तिशाली स्रोत बना हुआ है। यह अंतरिक्ष मौसम पृथ्वी पर मौजूद प्रौद्योगिकियों के सामान्य संचालन में गंभीर बाधाएँ उत्पन्न कर सकता है। सूर्य का चुंबकीय क्षेत्र ही वह मूल शक्ति है जो सौर ज्वालाओं (Solar Flares) और कोरोनल मास इजेक्शन (CME) जैसी विस्फोटक घटनाओं को जन्म देती है। ये घटनाएं उपग्रह प्रणालियों, बिजली ग्रिडों और वैश्विक संचार नेटवर्क के लिए सीधा खतरा पैदा करती हैं।

सौर चुंबकीय क्षेत्र को मापने की पारंपरिक पद्धतियों में कुछ मूलभूत चुनौतियाँ हमेशा से रही हैं। इनमें एक बड़ी समस्या क्षेत्र के झुकाव की दिशा को लेकर अनिश्चितता है—अर्थात्, क्या क्षेत्र हमारी ओर इंगित कर रहा है या हमसे दूर जा रहा है। इसके अतिरिक्त, चुंबकीय संरचनाओं की वास्तविक ऊँचाई निर्धारित करना भी अत्यंत जटिल कार्य रहा है। इन सीमाओं के कारण, विश्वसनीय भविष्यवाणियों के लिए आवश्यक सटीक त्रि-आयामी मॉडल बनाना मुश्किल हो जाता था।

इन बाधाओं को पार करने के लिए, शोध दल ने 'हालेकाला डिसएम्बिगुएशन डिकोडर' (Haleakalā Disambiguation Decoder) नामक एक मशीन लर्निंग प्रणाली का निर्माण किया। यह एल्गोरिदम भौतिकी के उस मौलिक नियम को आधार बनाता है जिसके अनुसार चुंबकीय क्षेत्र हमेशा बंद और निरंतर लूप बनाते हैं। इस भौतिक बाधा का उपयोग करके, AI प्रणाली क्षेत्र की दिशा के निर्धारण में मौजूद 180-डिग्री की अज़ीमुथल अस्पष्टता को सफलतापूर्वक हल कर पाती है। साथ ही, यह चुंबकीय परतों की वास्तविक ऊँचाई का आकलन भी उच्च सटीकता के साथ करती है।

इस नई विधि की प्रभावशीलता को जटिल कंप्यूटर मॉडलों पर सफलतापूर्वक परखा गया है, जिसमें शांत क्षेत्र, सक्रिय क्षेत्र और सूर्य के धब्बे (Sunspots) सभी शामिल थे। DKIST टेलीस्कोप, जो हवाई में मौना केआ की चोटी पर स्थित है, से प्राप्त होने वाली अति-उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के आलोक में AI की यह उन्नत व्याख्या क्षमता विशेष रूप से मूल्यवान सिद्ध होती है। 'हालेकाला डिसएम्बिगुएशन डिकोडर' का उपयोग करके वैज्ञानिक सौर मैग्नेटोस्फीयर का अधिक विश्वसनीय त्रि-आयामी मानचित्र तैयार कर सकते हैं। यह शक्तिशाली सौर विस्फोटों को प्रेरित करने वाले तंत्रों की बेहतर समझ प्रदान करता है, जिससे विद्युत धाराओं की सदिश दिशाओं को भी स्पष्ट रूप से पहचाना जा सकता है।

अंतरिक्ष मौसम की भविष्यवाणियों में सटीकता में वृद्धि का सीधा व्यावहारिक महत्व है। NOAA द्वारा संशोधित पूर्वानुमानों के अनुसार, दिसंबर 2019 में शुरू हुआ वर्तमान सौर चक्र 25, नवंबर 2024 और मार्च 2026 के बीच अपनी अधिकतम गतिविधि तक पहुँचने की उम्मीद है। इस AI तकनीक से प्राप्त होने वाली सौर घटनाओं के ट्रिगर्स की बेहतर समझ, बुनियादी ढाँचे की सुरक्षा और समय पर चेतावनी जारी करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस कम्प्यूटेशनल कार्य की विशालता का अंदाजा इस बात से लगाया जा सकता है कि SPIn4D परियोजना के तहत, NSF के सुपरकंप्यूटर 'चेयेने' पर 10 मिलियन घंटे से अधिक प्रोसेसर समय का उपयोग करके 120 टेराबाइट सिमुलेटेड अवलोकन डेटा तैयार किया गया था।