पिछले साल नवंबर में नासा के अंतरिक्ष यान लूसी का सामना डिंकीनेश नाम के एक छोटे से उल्कापिंड से हुआ था| वैज्ञानिकों को इस उल्कापिंड के इतिहास और भूगोल के बारे में दिलचस्प जानकारियां मिली हैं | 

 नासा के जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप (जिसे वेब या JWST भी कहा जाता है) से यह इन्फ्रारेड छवि NIRCam (नियर-इन्फ्रारेड कैमरा) द्वारा JWST एडवांस्ड डीप एक्स्ट्रागैलेक्टिक सर्वे या JADES प्रोग्राम के लिए ली गई थी। NIRCam डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया गया था कि स्पेक्ट्रोस्कोपिक अवलोकनों के साथ किन आकाशगंगाओं का आगे अध्ययन किया जाना चाहिए। ऐसी ही एक आकाशगंगा, JADES-GS-z14-0 (पुलआउट में दिखाई गई), 14.32 (+0.08/-0.20) के रेडशिफ्ट पर निर्धारित की गई थी, जो इसे सबसे दूर की ज्ञात आकाशगंगा का वर्तमान रिकॉर्ड-धारक बनाती है। यह बिग बैंग के 300 मिलियन वर्ष से भी कम समय के अनुरूप है। श्रेय: NASA, ESA, CSA, STScI, ब्रैंट रॉबर्टसन (UC सांता क्रूज़), बेन जॉनसन (CfA), सैंड्रो टैचेला (कैम्ब्रिज), फिल कारगिल (CfA)

नासा के जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप का उपयोग करने वाले खगोलविदों ने सबसे प्रारंभिक और सबसे दूर स्थित आकाशगंगाओं की खोज की है, जो बिग बैंग के ठीक 300 मिलियन वर्ष बाद की हैं , जो ब्रह्मांड के प्रारंभिक चरणों को समझने में एक प्रमुख मील का पत्थर है।

खगोलविदों की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने दो सबसे पुरानी और सबसे दूर की आकाशगंगाओं की खोज की घोषणा की है, जिनकी पुष्टि बिग बैंग के केवल 300 मिलियन वर्ष बाद की है। नासा के जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप (JWST) से प्राप्त यह महत्वपूर्ण खोज, प्रारंभिक ब्रह्मांड के अध्ययन में एक प्रमुख मील का पत्थर है। इन आकाशगंगाओं की खोज JWST एडवांस्ड डीप एक्स्ट्रागैलेक्टिक सर्वे (JADES) टीम द्वारा की गई थी, जिसका सह-नेतृत्व यूसी सांता क्रूज़ के खगोलशास्त्री ब्रैंट रॉबर्टसन ने किया था।

जेएडीईएस संचालन समिति में शामिल खगोल विज्ञान और खगोल भौतिकी के प्रोफेसर रॉबर्टसन ने कहा, "यह खोज पूरी तरह से अप्रत्याशित है और इसे आज तक जेडब्लूएसटी के साथ सबसे महत्वपूर्ण एक्स्ट्रागैलेक्टिक खोज के रूप में देखा जा सकता है।" वे खोज के विभिन्न पहलुओं की रिपोर्ट करने वाले तीन शोधपत्रों में से पहले शोधपत्र के मुख्य लेखक हैं।

एक शोधपत्र में, लेखक निष्कर्ष निकालते हैं: "यह दर्शाता है कि नए JWST अवलोकनों का दूर के ब्रह्मांड के बारे में हमारे ज्ञान पर तत्काल प्रभाव हो सकता है। बिग बैंग के 300 मिलियन वर्ष से भी कम समय बाद उच्च-रेडशिफ्ट आकाशगंगा आबादी स्थापित होने के साथ , हमने JWST संचालन के पहले अठारह महीनों के दौरान ब्रह्मांडीय अतीत में अपनी पहुँच 40% तक बढ़ा दी है।"

" रेडशिफ्ट " ब्रह्मांड के विस्तार के कारण होने वाले प्रभाव को संदर्भित करता है, जहां दूर की आकाशगंगाओं से आने वाले प्रकाश की तरंगदैर्ध्य यात्रा करते समय फैल जाती है। इन नई खोजी गई आकाशगंगाओं में, प्रभाव चरम पर है - 15 गुना तक फैलना, और आकाशगंगाओं के पराबैंगनी प्रकाश को भी अवरक्त तरंगदैर्ध्य में ले जाना, जहां केवल JWST ही इसे देखने की क्षमता रखता है।

वैज्ञानिकों ने नासा के जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप के NIRSpec (नियर-इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोग्राफ) का उपयोग करके दूर की आकाशगंगा JADES-GS-z14-0 का स्पेक्ट्रम प्राप्त किया ताकि इसकी रेडशिफ्ट को सटीक रूप से मापा जा सके और इसलिए इसकी आयु निर्धारित की जा सके। रेडशिफ्ट को लाइमैन-अल्फा ब्रेक के रूप में जानी जाने वाली एक महत्वपूर्ण तरंग दैर्ध्य के स्थान से निर्धारित किया जा सकता है। यह आकाशगंगा बिग बैंग के 300 मिलियन वर्ष से भी कम समय पहले की है। श्रेय: नासा, ईएसए, सीएसए, जोसेफ ओल्मस्टेड (एसटीएससीआई), एस. कार्नियानी (स्कुओला नॉर्मले सुपीरियर), जेएडीईएस सहयोग

प्रारंभिक आकाशगंगाओं का पीछा करना

आधुनिक सिद्धांत यह मानता है कि आकाशगंगाएँ विशेष क्षेत्रों में विकसित होती हैं जहाँ गुरुत्वाकर्षण ने ब्रह्मांडीय गैस और डार्क मैटर को घने गांठों में केंद्रित कर दिया है जिन्हें "हेलो" कहा जाता है। ये हेलो प्रारंभिक ब्रह्मांड में तेज़ी से विकसित होते हैं, और पदार्थ के अधिक से अधिक विशाल संग्रह में विलीन हो जाते हैं। यह तेज़ विकास ही है जिसकी वजह से खगोलविद और भी पहले की आकाशगंगाओं को खोजने के लिए इतने उत्सुक हैं: प्रत्येक छोटी वृद्धि हमारी आँखों को कम विकसित अवधि की ओर ले जाती है, जहाँ चमकीली आकाशगंगाएँ और भी अधिक विशिष्ट और असामान्य होती हैं।

हबल अल्ट्रा डीप फील्ड के पास के क्षेत्र में पाई जाने वाली दो नई खोजी गई आकाशगंगाओं की स्पेक्ट्रोस्कोपिक रूप से पुष्टि की गई है। सहयोग के मानक नामकरण अभ्यास को ध्यान में रखते हुए, अब इन आकाशगंगाओं को JADES-GS-z14-0 और JADES-GS-z14-1 के रूप में जाना जाता है, जिनमें से पहली आकाशगंगा इन दोनों में से अधिक दूर है।

दूरी का नया रिकॉर्ड बनाने के अलावा, JADES-GS-z14-0 अपने आकार और चमक के लिए भी उल्लेखनीय है। JWST ने आकाशगंगा का व्यास 1,600 प्रकाश वर्ष से अधिक मापा है। सबसे अधिक चमकदार आकाशगंगाओं में से कई अपनी अधिकांश रोशनी सुपरमैसिव ब्लैक होल में गिरने वाली गैस के माध्यम से उत्पन्न करती हैं , जिससे क्वासर बनता है। लेकिन टीम का कहना है कि JADES-GS-z14-0 के बड़े आकार का मतलब है कि रोशनी युवा सितारों द्वारा उत्पन्न की जानी चाहिए।

गहराई से छिपे हुए रत्न

और फिर भी, जब JADES टीम ने इसे एक साल पहले पहली बार देखा था, तो यह विशाल आकाशगंगा उनके लिए एक पहेली थी, क्योंकि यह आकाश में एक अग्रभूमि आकाशगंगा के इतने करीब दिखाई देती है कि वे यह सुनिश्चित नहीं कर सकते थे कि दोनों पड़ोसी नहीं हैं। लेकिन अक्टूबर 2023 में, JADES टीम ने और भी गहरी इमेजिंग की - JWST नियर-इन्फ्रारेड कैमरा के साथ पूरे पाँच दिन सिर्फ़ एक फ़ील्ड पर - "JADES ऑरिजिन फ़ील्ड" बनाने के लिए। शुरुआती आकाशगंगाओं को बेहतर ढंग से अलग करने के लिए डिज़ाइन किए गए फ़िल्टर के उपयोग से, यह विश्वास बढ़ गया कि JADES-GS-z14-0 वास्तव में बहुत दूर है।

इसके अलावा, आकाशगंगा संयोग से उस क्षेत्र में पड़ी जहाँ टीम ने JWST मिड-इन्फ्रारेड इंस्ट्रूमेंट के साथ अल्ट्रा-डीप इमेजिंग का संचालन किया था। इन संयुक्त इमेजिंग परिणामों ने टीम को आकाशगंगा को JADES के कैपस्टोन अवलोकन में शामिल करने के लिए आश्वस्त किया, जो कि धुंधली प्रारंभिक आकाशगंगाओं पर स्पेक्ट्रोस्कोपी करने के लिए 75 घंटे का अभियान था। स्पेक्ट्रोस्कोपी ने उनकी उम्मीदों की पुष्टि की कि JADES-GS-z14-0 वास्तव में एक रिकॉर्ड तोड़ने वाली आकाशगंगा थी - और यह कि धुंधली उम्मीदवार, JADES-GS-z14-1, लगभग उतनी ही दूर थी।

ब्रह्मांडीय अन्वेषण में एक नया युग

उच्च चमक और तारकीय उत्पत्ति का संयोजन JADES-GS-z14-0 को प्रारंभिक ब्रह्मांड में बड़ी, विशाल आकाशगंगाओं के तेजी से निर्माण के लिए अब तक का सबसे विशिष्ट सबूत बनाता है। रॉबर्टसन ने कहा, "हम इस आकाशगंगा का पता लगा सकते थे, भले ही यह 10 गुना कम चमकीली होती, जिसका मतलब है कि हम ब्रह्मांड में और भी पहले के उदाहरण देख सकते थे - शायद पहले 200 मिलियन वर्षों में।" "यह आकाशगंगा वास्तव में एक रत्न है, और यह प्रारंभिक ब्रह्मांड में और अधिक छिपे हुए खजानों की ओर इशारा करती है।"

रॉबर्टसन का पेपर, "जेडीईएस ऑरिजिंस फील्ड में सबसे प्रारंभिक आकाशगंगाएँ: बिग बैंग के बाद 300 मिलियन वर्ष पूर्व की चमक और ब्रह्मांडीय तारा-गठन दर घनत्व", एस्ट्रोफिजिकल जर्नल में प्रकाशन के लिए स्वीकार किया गया है ।

जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप एक अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रम है जिसका नेतृत्व नासा अपने साझेदारों, ईएसए ( यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी ) और सीएसए (कनाडाई अंतरिक्ष एजेंसी) के साथ मिलकर कर रहा है।

इस महीने की शुरुआत में टीजर जारी करने के बाद India Kawasaki Motor (IKM) ने देश में नई निंजा ZX-4RR लॉन्च कर दी है। इसकी कीमत 9.10 लाख रुपये (एक्स-शोरूम) है। नई कावासाकी निंजा ZX-4RR में 4-सिलेंडर मोटर है और यह एक उचित पॉकेट रॉकेट है।

 Kawasaki Ninja ZX-4RR को निंजा ZX-4R के ऊपर पोजिशन किया गया है और इसे कंप्लीट बिल्ट यूनिट (CBU) के रूप में सीमित संख्या में भारत लाया जा रहा है। ब्रेकिंग परफॉरमेंस फ्रंट में 290 मिमी डुअल सेमी-फ्लोटिंग डिस्क और रियर में सिंगल 220 मिमी डिस्क से आती है। नई कावासाकी निंजा ZX-4RR भारत में सबसे प्रतीक्षित आगामी बाइकों में से एक रही है।

डिजाइन अपडेट, इंजन और परफॉरमेंस

डिजाइन की बात करें तो Ninja ZX-4RR आक्रामक और हर तरह से स्पोर्ट्स बाइक जैसी दिखती है। इसमें स्प्लिट LED हेडलाइट और शार्प फ्रंट प्रोफाइल है, जो मौजूदा Ninja ZX-6R जैसा ही है। कावासाकी नई Ninja ZX-4RR को लाइम ग्रीन के सिंगल पेंट स्कीम में पेश कर रही है।

नई निंजा ZX-4RR को निंजा ZX-4R के ऊपर पोजिशन किया गया है और इसे कंप्लीट बिल्ट यूनिट (CBU) के रूप में सीमित संख्या में भारत लाया जा रहा है। नई कावासाकी निंजा ZX-4RR भारत में सबसे प्रतीक्षित आगामी बाइकों में से एक रही है और यह 399 सीसी के लिक्विड-कूल्ड, इन-लाइन फोर-सिलेंडर इंजन से पावर लेती है, जो 14,500 आरपीएम पर 76 बीएचपी और 13,000 आरपीएम पर 37.6 एनएम का पीक टॉर्क देता है। इंजन को 6-स्पीड गियरबॉक्स और बाय-डायरेक्शनल क्विकशिफ्टर के साथ जोड़ा गया है।

स्पेसिफिकेशन

Kawasaki Ninja ZX-4RR का कर्ब वेट सिर्फ 189 किलोग्राम है। हार्डवेयर कंपोनेंट में प्रीलोड एडजस्टेबिलिटी के साथ 37 मिमी यूएसडी शोवा SFF-BP फ्रंट फोर्क्स शामिल हैं, जबकि रियर में प्रीलोड-एडजेस्टेबल शोवा BFRC लाइट मोनोशॉक मिलता है।

फीचर्स

 ब्रेकिंग परफॉरमेंस फ्रंट में 290 मिमी डुअल सेमी-फ्लोटिंग डिस्क और रियर में सिंगल 220 मिमी डिस्क से आती है। इस बाइक की अन्य विशेषताओं में ब्लूटूथ कनेक्टिविटी के साथ 4.3 इंच की TFT स्क्रीन, 4 राइडिंग मोड और ऑल-एलईडी लाइटिंग शामिल हैं। Ninja ZX-4RR का इंडियन मार्केट में कोई सीधा प्रतिद्वंद्वी नहीं है।

 

 

ट्रूकॉलर ने 29 मई को एंड्रॉयड ऐप के लिए “एआई कॉल स्कैनर” फीचर की घोषणा की, जो एआई-संश्लेषित या क्लोन की गई आवाज़ से स्पैम कॉल का पता लगाएगा। कॉलर पहचान सेवा प्रदाता के अनुसार, इस फीचर को मानवीय आवाज़ों और एआई-संश्लेषित आवाज़ों के बीच अंतर का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया गया है ताकि यह उपयोगकर्ताओं को संभावित घोटालों और धोखाधड़ी गतिविधियों के बारे में सूचित कर सके।

जब किसी उपयोगकर्ता को कोई संदिग्ध फ़ोन कॉल आती है, तो वे Truecaller फ़ोन कॉल इंटरफ़ेस पर AI कॉल स्कैनर के लिए एक समर्पित बटन पर टैप कर सकते हैं। फिर यह सुविधा चल रहे फ़ोन कॉल से आवाज़ का नमूना रिकॉर्ड करती है और कंपनी के अपने AI मॉडल का लाभ उठाते हुए इसे प्रोसेस करती है, जिसके बारे में कहा जाता है कि इसे मानवीय भाषण की अनूठी विशेषताओं को पहचानने और इसे AI द्वारा उत्पन्न आवाज़ों से अलग करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। फिर उपयोगकर्ता को सूचित किया जाता है कि क्या कॉल करने वाला संश्लेषित आवाज़ का उपयोग कर रहा है।

ट्रूकॉलर एआई कॉल स्कैनर: रोलआउट योजना

AI कॉल स्कैनर एंड्रॉयड के लिए Truecaller ऐप पर प्रीमियम सब्सक्रिप्शन प्लान के हिस्से के रूप में शुरू हो रहा है, जिसकी शुरुआत अमेरिका से होगी। कंपनी ने पुष्टि की है कि यह फीचर जल्द ही भारत में लॉन्च किया जाएगा। इसने यह भी कहा कि कंपनी Truecaller iOS ऐप पर समान कार्यक्षमता प्रदान करने के तरीके पर सक्रिय रूप से काम कर रही है।

ट्रूकॉलर ने कहा कि वह एआई कॉल स्कैनर फीचर को अन्य संचार प्लेटफॉर्म और डिवाइस में एकीकृत करने पर विचार कर रहा है। इसने यह भी कहा कि कंपनी एआई-संचालित चैटबॉट विकसित करने के विचार की खोज कर रही है, जिस पर लोग धोखाधड़ी का पता लगाने और अन्य के लिए अपनी कॉल रिकॉर्डिंग भेज सकते हैं। हालाँकि, ट्रूकॉलर ने इन सुविधाओं की उपलब्धता की पुष्टि नहीं की है।

 

WhatsApp दो-चरणीय सत्यापन पिन भूल गए हैं और आपका खाता लॉक हो गया है? यह मार्गदर्शिका आपको उपलब्ध दो तरीकों के बारे में बताएगी, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपने पहले अपने खाते को किसी ईमेल पते से लिंक किया था या नहीं। अपने WhatsApp खाते तक फिर से पहुँच प्राप्त करने और इसे नए पिन से सुरक्षित करने के लिए इन चरणों का पालन करें। WhatsApp पर अपने दो-चरणीय सत्यापन पिन को रीसेट करने के दो तरीके हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपने पहले अपने खाते को किसी ईमेल पते से लिंक किया था या नहीं: यदि आपके पास कोई ईमेल पता लिंक है:

 

व्हाट्सएप खोलें: अपने स्मार्टफोन पर व्हाट्सएप ऐप लॉन्च करें।

1.  सेटिंग्स एक्सेस करें: स्क्रीन के ऊपरी दाएँ कोने में तीन वर्टिकल डॉट्स पर टैप करें। फिर, मेनू से "सेटिंग्स" चुनें।

2.  अकाउंट: सेटिंग्स में, "अकाउंट" पर टैप करें।

3.  दो-चरणीय सत्यापन: "दो-चरणीय सत्यापन" पर जाएँ और उस पर टैप करें।

4.  . पिन भूल गए?: "पिन भूल गए?" लेबल वाला विकल्प देखें और उस पर टैप करें।

5.  ईमेल भेजें: WhatsApp आपसे यह पुष्टि करने के लिए कहेगा कि आप अपना पिन रीसेट करना चाहते हैं।

6.  अपने पंजीकृत ईमेल पते पर पासवर्ड रीसेट लिंक प्राप्त करने के लिए "ईमेल भेजें" पर टैप करें।

7.  ईमेल चेक करें और रीसेट करें: अपना ईमेल खोलें और WhatsApp से संदेश ढूँढें ईमेल में दिए गए लिंक पर क्लिक करें। इससे WhatsApp खुल जाएगा और आप एक नया पिन सेट कर पाएँगे। रीसेट प्रक्रिया को पूरा करने के लिए अपना नया पिन दर्ज करें और पुष्टि करें।

 

जनरेटिव एआई क्वांटम कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में क्रांति लाता है |

इन्सब्रुक विश्वविद्यालय में विकसित की गई विधि उपयोगकर्ता की विशिष्टताओं के आधार पर क्वांटम सर्किट बनाती है और सर्किट को चलाने वाले क्वांटम हार्डवेयर की विशेषताओं के अनुरूप तैयार की जाती है। श्रेय: इन्सब्रुक विश्वविद्यालय

शोधकर्ताओं ने एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किया है जो टेक्स्ट विवरण से क्वांटम सर्किट उत्पन्न करता है, ठीक उसी तरह जैसे स्टेबल डिफ्यूजन जैसे मॉडल चित्र बनाते हैं। यह विधि क्वांटम कंप्यूटिंग की दक्षता और अनुकूलनशीलता में सुधार करती है ।

मशीन लर्निंग (एमएल) में सबसे महत्वपूर्ण हालिया विकासों में से एक है डिफ्यूजन मॉडल जैसे जनरेटिव मॉडल। इनमें स्टेबल डिफ्यूजन और डैल.ई शामिल हैं , जो इमेज जेनरेशन के क्षेत्र में क्रांति ला रहे हैं। ये मॉडल टेक्स्ट विवरण के आधार पर उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां बनाने में सक्षम हैं।

ऑस्ट्रिया के इंसब्रुक विश्वविद्यालय के सैद्धांतिक भौतिकी विभाग के गोर्का मुनोज़-गिल बताते हैं, "क्वांटम कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के लिए हमारा नया मॉडल भी यही करता है, लेकिन चित्र बनाने के बजाय, यह निष्पादित किए जाने वाले क्वांटम ऑपरेशन के पाठ विवरण के आधार पर क्वांटम सर्किट बनाता है |

क्वांटम कंप्यूटिंग चुनौतियां

क्वांटम कंप्यूटर पर एक निश्चित क्वांटम अवस्था तैयार करने या एल्गोरिदम निष्पादित करने के लिए, ऐसे ऑपरेशन करने के लिए क्वांटम गेट्स का उचित क्रम खोजने की आवश्यकता होती है। जबकि यह शास्त्रीय कंप्यूटिंग में आसान है, क्वांटम दुनिया की विशिष्टताओं के कारण क्वांटम कंप्यूटिंग में यह एक बड़ी चुनौती है। हाल ही में, कई वैज्ञानिकों ने क्वांटम सर्किट बनाने के तरीके प्रस्तावित किए हैं, जिनमें से कई मशीन लर्निंग विधियों पर निर्भर हैं। हालाँकि, इन एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करना अक्सर बहुत कठिन होता है क्योंकि मशीन के सीखने के दौरान क्वांटम सर्किट को सिम्युलेट करने की आवश्यकता होती है। डिफ्यूजन मॉडल जिस तरह से प्रशिक्षित होते हैं, उसके कारण ऐसी समस्याओं से बचते हैं।

हंस जे. ब्रीगेल और फ्लोरियन फुरटर के साथ मिलकर इस नई विधि को विकसित करने वाले गोर्का मुनोज़-गिल बताते हैं, "इससे बहुत फ़ायदा मिलता है।" "इसके अलावा, हम दिखाते हैं कि शोर-मुक्त प्रसार मॉडल अपनी पीढ़ी में सटीक हैं और बहुत लचीले भी हैं, जिससे अलग-अलग संख्या में क्यूबिट के साथ-साथ क्वांटम गेट्स के प्रकार और संख्या वाले सर्किट बनाने की अनुमति मिलती है।"

मॉडलों को सर्किट तैयार करने के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है जो क्वांटम हार्डवेयर की कनेक्टिविटी को ध्यान में रखते हैं, अर्थात क्वांटम कंप्यूटर में क्यूबिट कैसे जुड़े हैं।

गोर्का मुनोज़-गिल ने नई विधि की एक अन्य संभावना का उल्लेख करते हुए कहा, "चूंकि मॉडल के प्रशिक्षित हो जाने के बाद नए सर्किट का निर्माण बहुत सस्ता हो जाता है, इसलिए इसका उपयोग क्वांटम परिचालनों के बारे में नई जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।"

क्वांटम सर्किट जनरेशन

इन्सब्रुक विश्वविद्यालय में विकसित की गई विधि उपयोगकर्ता विनिर्देशों के आधार पर क्वांटम सर्किट बनाती है और सर्किट को चलाने के लिए क्वांटम हार्डवेयर की विशेषताओं के अनुरूप होती है। यह क्वांटम कंप्यूटिंग की पूरी सीमा को उजागर करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह कार्य अब नेचर मशीन इंटेलिजेंस में प्रकाशित हुआ है और इसे ऑस्ट्रियाई विज्ञान निधि FWF और यूरोपीय संघ सहित अन्य द्वारा वित्तीय सहायता दी गई है।

 

 नासा की नई ओटीपीएस रिपोर्ट में कक्षीय मलबे के प्रबंधन के लिए लागत प्रभावी तरीकों की पहचान की गई है, जिसमें 30 वर्षों में प्रत्यक्ष जोखिम और लागत मूल्यांकन पर जोर दिया गया है। साभार: नए डेटा विश्लेषण से पता चलता है कि नासा और उसके साझेदारों ने कक्षीय मलबे की बढ़ती समस्या से निपटने के लिए पहले की अपेक्षा अधिक लागत प्रभावी तरीके खोज लिए हैं।

नासा के प्रौद्योगिकी, नीति और रणनीति कार्यालय ने एक नई रिपोर्ट जारी की है, जो एजेंसी के नेतृत्व को कक्षीय मलबे से उत्पन्न खतरों को मापने के तरीके के बारे में महत्वपूर्ण नई जानकारी प्रदान करती है।

नासा के ओटीपीएस का नेतृत्व करने वाली चैरिटी वीडेन ने कहा, "पृथ्वी की कक्षा में बढ़ती गतिविधि ने हमें तेज़ स्थलीय संचार से लेकर हमारी बदलती जलवायु की बेहतर समझ तक सब कुछ दिया है।" "इन खिलते अवसरों के परिणामस्वरूप अंतरिक्ष का वातावरण अधिक भीड़भाड़ वाला हो रहा है। यह अध्ययन नासा के उस काम का हिस्सा है, जो इस महत्वपूर्ण मुद्दे पर आर्थिक दृष्टिकोण लागू करके नासा की हाल ही में जारी अंतरिक्ष स्थिरता रणनीति में उल्लिखित उस वातावरण की हमारी समझ को तेज़ी से बेहतर बनाने के लिए है।"

कक्षीय मलबे को कम करने, ट्रैक करने और उपचार करने का लागत और लाभ विश्लेषण नामक रिपोर्ट , कक्षीय मलबे से जुड़ी तकनीकी और आर्थिक अनिश्चितताओं को दूर करने के लिए ओटीपीएस के कार्य का दूसरा चरण है।

पृथ्वी के चारों ओर कक्षीय मलबे का सिमुलेशन भू-समकालिक क्षेत्र में वस्तु जनसंख्या को प्रदर्शित करता है। श्रेय: NASA ODPO

पिछली रिपोर्टों से प्रगति

2023 में जारी की गई OTPS चरण 1 रिपोर्ट ने उन नीति निर्माताओं के लिए प्रारंभिक जानकारी प्रदान की, जो वस्तुओं को स्थानांतरित करने, हटाने या पुनः उपयोग करने सहित कक्षीय मलबे के लिए उपचार उपायों के लागत-लाभ विश्लेषण की तलाश कर रहे थे। नई रिपोर्ट ने कक्षीय मलबे से अंतरिक्ष यान के लिए उत्पन्न जोखिमों के अनुमानों की गुणवत्ता में सुधार किया है। ये नए अनुमान अंतरिक्ष में सबसे बड़े मलबे से लेकर मिलीमीटर आकार के टुकड़ों तक सब कुछ कवर करते हैं। रिपोर्ट OTPS टीमों के फोकस को भी बढ़ाती है ताकि उन कार्यों को शामिल किया जा सके जो नए मलबे के निर्माण को कम कर सकते हैं और मौजूदा मलबे को ट्रैक कर सकते हैं।

 

रिपोर्ट के मुख्य लेखक नासा के विश्लेषक जेरिको लोके ने कहा, "यह अध्ययन हमें इस सवाल का जवाब देने की शुरुआत करने की अनुमति देता है: कक्षीय मलबे की बढ़ती समस्या को दूर करने के लिए हम सबसे अधिक लागत प्रभावी कार्रवाई क्या कर सकते हैं?" "हर चीज को डॉलर में मापकर, हम सीधे तौर पर छोटे मलबे को ट्रैक करने के लिए अंतरिक्ष यान को ढालने या मलबे के 50 बड़े टुकड़ों को हटाने की तुलना 50,000 छोटे टुकड़ों को हटाने से कर सकते हैं।"

जोखिम मापने के लिए नवीन दृष्टिकोण

नई ओटीपीएस रिपोर्ट पिछले कक्षीय मलबे अध्ययनों से इस मायने में अलग है कि यह कक्षा में मलबे के टुकड़ों की संख्या जैसे जोखिम प्रॉक्सी के बजाय अंतरिक्ष मलबे से उत्पन्न जोखिम का सीधे अनुमान लगाती है। इसके अतिरिक्त, यह डॉलर में जोखिमों को मापता है - मलबे से बचने के लिए अंतरिक्ष यान को चलाने, नज़दीकी दृष्टिकोणों से निपटने और मलबे के प्रभाव के कारण होने वाले नुकसान या हानि से ऑपरेटरों को होने वाली लागतों का मॉडलिंग करता है। अध्ययन यह दर्शाता है कि 30 वर्षों में कक्षीय मलबे का वातावरण कैसे विकसित होगा।

लागत प्रभावी रणनीतियों का मूल्यांकन

कुल मिलाकर, अध्ययन में 10 से अधिक विभिन्न कार्रवाइयों की लागत-प्रभावशीलता की तुलना की गई है, जो कक्षीय मलबे से होने वाले जोखिम को कम करने के लिए की जा सकती हैं, जैसे कि ढाल, छोटे मलबे को ट्रैक करना, या बड़े मलबे को ठीक करना। अंततः, टीम को विभिन्न कार्रवाइयों के संयोजन की लागत-प्रभावशीलता का आकलन करने की उम्मीद है, जिन्हें पोर्टफोलियो के रूप में जाना जाता है।

रिपोर्ट का विश्लेषण अंतरिक्ष समुदाय द्वारा ऐतिहासिक रूप से अंतरिक्ष स्थिरता का समर्थन करने के लिए लागत प्रभावी तरीकों पर विचार किए जाने वाले सामान्य ज्ञान कार्यों की पुनः जांच करता है। उदाहरण के लिए, रिपोर्ट का अनुमान है कि मलबे के उपचार के कुछ तरीके मलबे के शमन के समान ही मूल्यवान हो सकते हैं। यह यह भी अनुमान लगाता है कि निष्क्रिय अंतरिक्ष यान को जल्दी से जल्दी कक्षा से हटाना जोखिम को कम करने का एक लागत प्रभावी तरीका है। इस तरह के निष्कर्ष नासा के नेताओं और अंतरिक्ष समुदाय के लिए कक्षीय मलबे के मुद्दे पर विचार करते समय नए विचार प्रदान कर सकते हैं।

भविष्य की योजनाएं और सार्वजनिक पहुंच

ओटीपीएस ने अध्ययन तैयार करने के लिए इस्तेमाल किए गए शोध कोड को सार्वजनिक रूप से जारी करने की योजना बनाई है। शोध दल ने कक्षीय मलबे और इसके विभिन्न तरीकों को समझने पर अपना काम जारी रखने की योजना बनाई है और हितधारकों के साथ अपने ज्ञान को साझा करने के लिए काम करेगा।

 

 

 

 

सैमसंग गैलेक्सी F55 5G आज लॉन्च के लिए तैयार है. कंपनी ने फोन का टीज़र फ्लिपकार्ट पर जारी कर दिया है, और यहां से पता चला है कि ये फोन वेगन लेदर फिनिश के साथ आएगा. फोन के टीज़र के साथ इसकी कीमत का भी हिंट दिया गया है. बैनर पर लिखा है कि इसकी कीमत 2X,999 रुपये से शुरू होग. इसे देखकर ऐसा लग रहा है कि फोन को 30,000 रुपये से कम दाम पर लॉन्च किया जाएगा. इस फोन को कहा गया है कि ये इस सेगमेंट का सबसे हल्का वेगन लेदर फोन होगा. लॉन्चिंग से पहले फोन के कलर का भी खुलासा हो गया है. फोन को अपरीकॉट क्रश और रेजिन ब्लैक कलर ऑप्शन के साथ लॉन्च किए जाने की बात कही गई है.

फोन में कटिंग एज स्नैपड्रैगन 7 जेन 1 प्रोसेसर मिलेगा और इसमें 12जीबी तक की रैम मिलने की बात कही गई है. इस सैमसंग फोन में 120Hz रिफ्रेश रेट sAMOLED+ वाला डिस्प्ले मिलेगा.

फोन में 12जीबी रैम और 256जीबी की इंटरनल स्टोरेज मिलती है. पावर के लिए फोन 5000mAh की बैटरी दिए जाने की बात सामने आई है, और ये 45W फास्ट चार्जिंग सपोर्ट के साथ आएगी.

Samsung Galaxy F55 5G में FHD+ रेज़ोलूशन वाला 6.7 इंच का बड़ा सुपर AMOLED डिस्प्ले होने की बात सामने आई है. ये फोन पंच-होल स्क्रीन और इसे 120Hz रिफ्रेश रेट के साथ पेश किया जाएगा. ये फोन बैटरी बचाने और समय और अलर्ट दिखाने के लिए ऑलवेज-ऑन फीचर को भी सपोर्ट करेगा.

कैसा हो सकता है कैमरा?
कैमरे के तौर इस फोन में 50 मेगापिक्सल का प्राइमेरी लेंस, 8 मेगापिक्सल का अल्ट्रावाइड लेंस और 2 मेगापिक्सल का मैक्रो सेंसर के साथ पीछे की तरफ ट्रिपल-रियर कैमरा सिस्टम होगा. मेन लेंस में ऑप्टिकल इमेज स्टेबिलाइज़ेशन (OIS) सपोर्ट होने की बात सामने आई है. सेल्फी के लिए फोन में 50 मेगापिक्सल का फ्रंट कैमरा दिया जाएगा. इसके कैमरे से 4K वीडियो शूट की जा सकेगी.

 नई दिल्ली, 25 मई। एसएस इनोवेशन्स द्वारा निर्मित 'मेड-इन-इंडिया' सर्जिकल रोबोट सिस्टम एसएसआई मंत्रा ने सफलतापूर्वक 100 रोबोटिक कार्डियक सर्जरी पूरे कर इतिहास रच दिया है। इस तकनीक के साथ अब तक एंडोस्कोपिक कोरोनरी आर्टरी बाईपास, आंतरिक स्तन धमनी टेकडाउन, माइट्रल वाल्व रिप्लेसमेंट और द्विपक्षीय आंतरिक स्तन धमनी टेकडाउन जैसी सर्जरी को सफलतापूर्वक पूरा किया है।

शनिवार को कंपनी के एसएस इनोवेशन के अध्यक्ष और सीईओ डॉ. सुधीर श्रीवास्तव ने कहा कि एसएसआई मंत्रा के साथ इस मील के पत्थर तक पहुंचना एसएस इनोवेशन के रणनीतिक बाजार विस्तार में एक और मील का पत्थर है। हमारा मकसद रोबोटिक सर्जरी के व्यापक उपयोग को बढ़ावा देना है।

उन्होंने कहा कि एसएसआई मंत्रा की डिजाइन इसे जटिल हृदय संबंधी सर्जरी करने में सक्षम बनाती है। कार्डियक सर्जरी के लिए अक्सर बड़े सर्जिकल कट्स लगाए जाते हैंं। सर्जिकल रोबोट सिस्टम एसएसआई मंत्रा का वैश्विक स्तर पर 1,000 से अधिक प्रक्रियाओं में उपयोग किया जाता है। डॉ. श्रीवास्तव ने बताया कि इस सर्जिकल रोबोट सिस्टम एसएसआई मंत्रा का मकसद सर्जरी को बेहतर तरीके से पूरा करना, कम रक्त हानि, जल्दी रिकवरी और कम लागत में मरीज को बेहतर परिणाम देना है। कंपनी 2025 की शुरुआत में अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) और यूरोप में सीई मार्क से अप्रूवल की उम्मीद कर रही है।

रिसर्च एंड मार्केट्स के अनुसार वैश्विक सर्जिकल रोबोटिक्स बाजार का आकार 2022 में 78.8 बिलियन डॉलर था और 2032 तक इसके 188.8 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो 2023 से 2032 तक 9.1 प्रतिशत की सीएजीआर से बढ़ रहा है।

 न्यूरोसाइंटिस्ट ने निर्धारित किया है कि कुछ दैनिक अनुभव मस्तिष्क द्वारा सुगम प्रक्रिया के माध्यम से नींद के दौरान स्थायी यादों में बदल जाते हैं। NYU ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन के नेतृत्व में हाल ही में किए गए एक अध्ययन ने हिप्पोकैम्पस में “तीव्र तरंग-लहरों” की पहचान की है, जो कि मुख्य तंत्र है जो यह चुनता है कि कौन सी यादों को स्थायी रूप से बनाए रखना है। ये तरंगें निष्क्रिय क्षणों के दौरान होती हैं और यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं कि कौन से अनुभव, कई तरंगों के बाद, नींद के दौरान लंबे समय तक चलने वाली यादों में समेकित होते हैं।

हाल के शोध में हिप्पोकैम्पस में “तीव्र तरंग-लहरियों” की पहचान एक मस्तिष्क तंत्र के रूप में की गई है, जो यह निर्धारित करता है कि कौन से दैनिक अनुभव स्थायी स्मृति बन जाते हैं, निष्क्रिय क्षणों के दौरान महत्वपूर्ण तरंगें नींद के दौरान स्मृति समेकन की ओर ले जाती हैं।

पिछले कुछ दशकों में न्यूरोसाइंटिस्टों ने पाया है कि मस्तिष्क दैनिक अनुभवों में से कुछ को उसी रात नींद के दौरान स्थायी यादों में बदल देता है। हाल ही में किए गए एक अध्ययन में एक ऐसी प्रणाली का परिचय दिया गया है जो यह तय करती है कि कौन सी यादें मस्तिष्क में तब तक संरक्षित रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं जब तक कि नींद उन्हें स्थायी रूप से ठोस न कर दे।

NYU ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में , यह अध्ययन न्यूरॉन्स नामक मस्तिष्क कोशिकाओं के इर्द-गिर्द घूमता है जो यादों को एनकोड करने वाले विद्युत संकेतों को संचारित करने के लिए “फायर” करते हैं – या अपने सकारात्मक और नकारात्मक चार्ज के संतुलन में उतार-चढ़ाव लाते हैं। हिप्पोकैम्पस नामक मस्तिष्क क्षेत्र में न्यूरॉन्स के बड़े समूह लयबद्ध चक्रों में एक साथ फायर करते हैं, एक दूसरे के मिलीसेकंड के भीतर संकेतों के अनुक्रम बनाते हैं जो जटिल जानकारी को एनकोड कर सकते हैं।

इन्हें "तीव्र तरंग-लहरें" कहा जाता है, तथा मस्तिष्क के बाकी हिस्सों में ये "चीखें" हिप्पोकैम्पल न्यूरॉन्स के 15 प्रतिशत की लगभग एक साथ फायरिंग को दर्शाती हैं, तथा इनका नाम उस आकार के आधार पर रखा गया है जो वे तब लेते हैं जब उनकी गतिविधि को इलेक्ट्रोड द्वारा कैप्चर किया जाता है और ग्राफ पर दर्ज किया जाता है।

जबकि पिछले अध्ययनों ने नींद के दौरान तरंगों को स्मृति निर्माण से जोड़ा था, हाल ही में साइंस जर्नल में प्रकाशित नए अध्ययन में पाया गया कि दिन में होने वाली घटनाओं के तुरंत बाद पांच से 20 तीव्र तरंग-तरंगें नींद के दौरान अधिक बार दोहराई जाती हैं और इसलिए स्थायी यादों में समेकित हो जाती हैं। बहुत कम या बिना किसी तीव्र तरंग-तरंगों के बाद होने वाली घटनाएं स्थायी यादें बनाने में विफल रहीं।

"हमारे अध्ययन में पाया गया है कि तीव्र तरंगें मस्तिष्क द्वारा उपयोग की जाने वाली शारीरिक प्रणाली है, जो यह 'निर्णय' लेने के लिए उपयोग की जाती है कि क्या रखना है और क्या त्यागना है," वरिष्ठ अध्ययन लेखक ग्योर्गी बुज़ाकी, एमडी, पीएचडी, एनवाईयू लैंगोन हेल्थ में न्यूरोसाइंस और फिजियोलॉजी विभाग में न्यूरोसाइंस के बिग्स प्रोफेसर ने कहा।

चलें और रुकें

नया अध्ययन एक ज्ञात पैटर्न पर आधारित है: मनुष्य सहित स्तनधारी कुछ क्षणों के लिए दुनिया का अनुभव करते हैं, फिर रुक जाते हैं, फिर थोड़ा और अनुभव करते हैं, फिर फिर से रुक जाते हैं। अध्ययन के लेखकों का कहना है कि जब हम किसी चीज़ पर ध्यान देते हैं, तो मस्तिष्क की गणना अक्सर "निष्क्रिय" पुनर्मूल्यांकन मोड में बदल जाती है। इस तरह के क्षणिक विराम पूरे दिन होते हैं, लेकिन सबसे लंबे समय तक निष्क्रिय रहने की अवधि नींद के दौरान होती है।

बुज़साकी और उनके सहकर्मियों ने पहले ही स्थापित कर दिया था कि जब हम सक्रिय रूप से संवेदी जानकारी का पता लगाते हैं या चलते हैं, तो कोई तेज़ तरंग-लहर नहीं होती है, बल्कि केवल पहले या बाद में निष्क्रिय विराम के दौरान होती है। वर्तमान अध्ययन में पाया गया कि तेज तरंग-लहरें जागने के अनुभवों के बाद ऐसे विरामों के दौरान प्राकृतिक टैगिंग तंत्र का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिसमें टैग किए गए न्यूरोनल पैटर्न कार्य-पश्चात नींद के दौरान पुनः सक्रिय हो जाते हैं।

महत्वपूर्ण रूप से, तेज तरंग-लहरें हिप्पोकैम्पल "स्थान कोशिकाओं" की फायरिंग से बनती हैं, जो एक विशिष्ट क्रम में होती हैं, जो हमारे द्वारा प्रवेश किए जाने वाले प्रत्येक कमरे और माउस द्वारा प्रवेश किए गए भूलभुलैया के प्रत्येक हाथ को एनकोड करती हैं। याद की गई यादों के लिए, वही कोशिकाएँ तेज़ गति से फायर करती हैं, जब हम सोते हैं, "प्रति रात हज़ारों बार रिकॉर्ड की गई घटना को वापस चलाते हैं।" यह प्रक्रिया शामिल कोशिकाओं के बीच कनेक्शन को मजबूत करती है।

वर्तमान अध्ययन के लिए, अध्ययन चूहों द्वारा लगातार भूलभुलैया रन को हिप्पोकैम्पल कोशिकाओं की आबादी द्वारा इलेक्ट्रोड के माध्यम से ट्रैक किया गया था जो बहुत ही समान अनुभवों को रिकॉर्ड करने के बावजूद समय के साथ लगातार बदलते रहे। इसने पहली बार भूलभुलैया रन का खुलासा किया जिसके दौरान जागने के दौरान तरंगें उत्पन्न हुईं, और फिर नींद के दौरान फिर से चलीं।

जब कोई चूहा भूलभुलैया में प्रत्येक दौड़ के बाद मीठे व्यंजन का आनंद लेने के लिए रुकता था, तो आमतौर पर तेज तरंग-लहरें रिकॉर्ड की जाती थीं। लेखकों का कहना है कि इनाम की खपत ने मस्तिष्क को खोजपूर्ण से निष्क्रिय पैटर्न में बदलने के लिए तैयार किया ताकि तेज तरंग-लहरें उत्पन्न हो सकें।

दोहरे-पक्षीय सिलिकॉन जांच का उपयोग करके, अनुसंधान दल भूलभुलैया दौड़ के दौरान जानवरों के हिप्पोकैम्पस में एक साथ 500 न्यूरॉन्स तक रिकॉर्ड करने में सक्षम था। बदले में इसने एक चुनौती पैदा कर दी क्योंकि जितने अधिक न्यूरॉन्स स्वतंत्र रूप से रिकॉर्ड किए जाते हैं, डेटा उतना ही जटिल हो जाता है। डेटा की सहज समझ हासिल करने, न्यूरोनल गतिविधि को देखने और परिकल्पना बनाने के लिए, टीम ने डेटा में आयामों की संख्या को सफलतापूर्वक कम कर दिया, कुछ तरीकों से जैसे कि एक त्रि-आयामी छवि को एक सपाट छवि में परिवर्तित करना, और डेटा की अखंडता को खोए बिना।

बुज़ाकी की प्रयोगशाला में स्नातक छात्र, प्रथम लेखक वानन (विनी) यांग, पीएचडी ने कहा, "हमने समीकरण से बाहरी दुनिया को बाहर निकालने का काम किया, और उन तंत्रों को देखा जिनके द्वारा स्तनधारी मस्तिष्क सहज और अवचेतन रूप से कुछ यादों को स्थायी बनाने के लिए टैग करता है।" "ऐसी प्रणाली क्यों विकसित हुई यह अभी भी एक रहस्य है, लेकिन भविष्य के शोध से ऐसे उपकरण या उपचार सामने आ सकते हैं जो याददाश्त में सुधार करने के लिए तेज तरंगों को समायोजित कर सकते हैं, या दर्दनाक घटनाओं की याददाश्त को भी कम कर सकते हैं।"