জর্জিয়া: ‘এক্সোপ্ল্যানেট’ (Exoplanet) অর্থাৎ আমাদের সৌরজগতের বাইরের গ্রহ খুঁজে বের করতে সদা তৎপর মহাকাশ বিজ্ঞানীরা। তাঁরা এক নতুন কৌশল আবিষ্কার করেছেন যা হয়তো এ কাজে যুগান্তকারী সাফল্য আনতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এক শাখা ‘মেশিন লার্নিং’ (Machine Learning) ব্যবহার করে বহুদূরের এক এক্সোপ্ল্যানেট খুঁজে বের করেছেন তাঁরা। জর্জিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের (University of Georgia) গবেষণা দল দেখিয়েছে, মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে বহু দূরের গ্রহ খুঁজে বের করা যায়। নতুন গঠিত নক্ষত্রের চারপাশে গ্যাসের স্তর থাকে, তাকে বলা হয় প্রোটোপ্ল্যানেটারি ডিস্কস (Protoplanetary Discs)। এই গ্যাসের স্তরে নজর দিয়েই এক্সোপ্ল্যানেট আছে কি না বুঝে ফেলছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা।
এই গবেষণার প্রধান জেসন টেরি বলছেন, গ্রহের অস্তিত্ব সম্পর্কে আমরা প্রথাগত কৌশল ব্যবহার করেই নিশ্চিত হয়েছিলাম। কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেল আমাদের দেখিয়ে দিয়েছে ঠিক কোথায় গ্রহটি থাকতে পারে। অনেক আগে পর্যবেক্ষণ করা একটি ডিস্কে নতুন মডেল প্রয়োগ করা হয়েছিল। এই ডিস্কে কোনও এক্সোপ্ল্যানেটের উপস্থিতির কথা জানা ছিল না এতকাল। কিন্তু সেখানেই গ্রহের অস্তিত্বের পক্ষে সায় দেয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। অনেকগুলি ছবির মাধ্যমে প্রোটোপ্ল্যানেটারি ডিস্কের একটি বিশেষ জায়গায় বারবার নির্দেশ করতে থাকে। ওই জায়গা একটি গ্রহের মতো বৈশিষ্ট্য দেখাচ্ছে।
আরও পড়ুন: Mobile Phone | পাবলিক টয়লেটের চেয়ে বেশি ব্যাকটেরিয়া থাকে মোবাইল ফোনে, বলছে বিশেষজ্ঞ
কম্পিউটেশনাল অ্যাস্ট্রোফিজিক্সের (Astrophysics) সহকারী অধ্যাপক ক্যাসান্ড্রা হল বলছেন, নতুন কনসেপ্টের এটা এক দুর্দান্ত প্রমাণ। এক্সোপ্ল্যানেট আছে এমন জায়গায় মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যায়, এতদিন এটাই জানতাম। এবার নিশ্চিতভাবেই জানতে পারলাম, এর মাধ্যমে একদম নতুন আবিষ্কার করা যাবে।
জেসন টেরি আরও বলেন, এটা দেখায় যে আমাদের মডেলগুলি এবং সাধারণভাবে মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ তথ্যগুলিকে দ্রুত এবং সঠিকভাবে শনাক্ত করার ক্ষমতা রাখে যা মানুষের চোখে নাও পড়তে পারে৷ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্লেষণ এবং পরবর্তী তাত্ত্বিক খোঁজকে ত্বরান্বিত করতে পারে। এই পুরো ক্যাটালগটি বিশ্লেষণ করতে এবং একটি নির্দিষ্ট স্থানে একটি নতুন গ্রহের জন্য শক্তিশালী প্রমাণ খুঁজে পেতে প্রায় এক ঘণ্টা সময় লেগেছিল, তাই আমরা মনে করি এই ধরনের কৌশলগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ জায়গা থাকবে কারণ আমাদের ডেটাসেটগুলি আরও বড় হবে৷
