NASA’s Kepler Data Adds 301 Planets, Thanks to Machine Learning » Movie Review » sarkariaresult – sarkariaresult.com

मशीन लर्निंग (एमएल) विधियां न केवल पहले से उपलब्ध तकनीक का पूरक हैं बल्कि वैज्ञानिक अनुसंधान को और आगे ले जा रही हैं। अब, एक नई गहन शिक्षण पद्धति ने कुल टैली में 301 एक्सोप्लैनेट जोड़े हैं। इन ग्रहों को पहले से ही मान्य 4,569 ग्रहों में जोड़ा गया था जो कई दूर के सितारों की परिक्रमा कर रहे हैं। एक्सोमाइनर नामक एक गहरी तंत्रिका विधि की मदद से परिवर्धन किए गए थे, जो नए ग्रहों का पता लगाने के लिए नासा के सुपर कंप्यूटर प्लीएड्स के लिए काम करता है। एक बार पर्याप्त डेटा के साथ, ExoMiner वास्तविक ग्रहों और “झूठी सकारात्मक” के बीच अंतर करने का कार्य सीखता है। यह विभिन्न परीक्षणों और गुणों के आधार पर तैयार किया गया है जो मानव विशेषज्ञ एक्सोप्लैनेट का पता लगाने के लिए उपयोग करते हैं। इसे पुष्टि किए गए ग्रहों और झूठे-सकारात्मक मामलों के डेटाबेस के साथ भी खिलाया जाता है।

एस्ट्रोफिजिकल जर्नल में प्रकाशित एक पेपर में, कैलिफोर्निया के सिलिकॉन वैली में एम्स रिसर्च सेंटर की टीम बताती है कि कैसे एक्सोमाइनर ने नासा के केपलर आर्काइव में उपलब्ध डेटा का उपयोग करके 301 ग्रहों की खोज की।

एम्स रिसर्च सेंटर के एक एक्सोप्लैनेट वैज्ञानिक जॉन जेनकिंस ने कहा, “अन्य एक्सोप्लैनेट-डिटेक्टिंग मशीन लर्निंग प्रोग्राम्स के विपरीत, एक्सोमाइनर एक ब्लैक बॉक्स नहीं है – इसमें कोई रहस्य नहीं है कि यह क्यों तय करता है कि कुछ ग्रह है या नहीं।” ExoMiner डेटा के बारे में पारदर्शी है, जो किसी ग्रह की पुष्टि या अस्वीकार करता है। पहचान योग्य विशेषताओं का उपयोग करके एक ग्रह की पुष्टि की जाती है और फिर, इसे आँकड़ों का उपयोग करके मान्य किया जाता है। नए खोजे गए 301 ग्रहों में से किसी में भी पृथ्वी जैसी रहने की स्थिति नहीं है।

ExoMiner प्रोजेक्ट लीड और मशीन लर्निंग मैनेजर, Hamed Valizadegan ने कहा, “ExoMiner अत्यधिक सटीक है और कुछ मायनों में मौजूदा मशीन क्लासिफायर और मानव विशेषज्ञों दोनों की तुलना में अधिक विश्वसनीय है, जो मानव लेबलिंग के साथ आने वाले पूर्वाग्रहों के कारण अनुकरण करने के लिए है।”

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि ExoMiner के पास “बढ़ने के लिए पर्याप्त जगह” है।


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