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सितारों की मौत, ब्लैक होल और जोरदार धमाके... Universe को देखने के साथ अब सुन भी पाएंगे इंसान, आंकड़ों को ध्वनि में बदल रहे वैज्ञानिक

Universe Sound: जब हम टेलीस्कोप के साथ यूनिवर्स का पता लगाते हैं, तो हम पाते हैं कि यह सितारों की सुपरनोवा मौतों, ब्लैक होल और न्यूट्रॉन सितारों के विलय सहित प्रलयकारी विस्फोटों से भरा है, जो गुरुत्वाकर्षण तरंगें पैदा करते हैं, और तीव्र विस्फोट करते हैं।

Edited By: Shilpa
Updated on: August 22, 2022 18:38 IST
Universe Sound- India TV Hindi
Image Source : PIXABAY Universe Sound

Highlights

  • यूनिवर्स को सुन भी पाएंगे इंसान
  • आंकड़ों को ध्वनि में बदल रहे वैज्ञानिक
  • यूनिवर्स की तस्वीरें होती रही हैं जारी

Universe Sound: हम अक्सर खगोल विज्ञान को एक दृश्य विज्ञान के रूप में सोचते हैं, यूनिवर्स की सुंदर तस्वीरों के साथ। हालांकि, खगोलविद प्रकृति को गहराई से समझने के लिए तस्वीरों से परे विश्लेषण उपकरणों की एक विस्तृत सीरीज का उपयोग करते हैं। डाटा सोनिफिकेशन डाटा को ध्वनि में बदलने की प्रक्रिया है। इसके अनुसंधान, शिक्षा और अन्य क्षेत्रों में शक्तिशाली अनुप्रयोग हैं, और नेत्रहीन और दृष्टिबाधित समुदायों को भूखंडों, तस्वीरों और अन्य डाटा को समझने में सक्षम बनाता है। विज्ञान में एक उपकरण के रूप में इसका उपयोग अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है, लेकिन खगोल विज्ञान के क्षेत्र में काम करने वाले समूह इसके साथ काफी आगे बढ़ रहे हैं।

नेचर एस्ट्रोनॉमी में प्रकाशित एक पेपर में, खगोल विज्ञान और अन्य क्षेत्रों में डाटा सोनिफिकेशन की वर्तमान स्थिति पर चर्चा की गई, 100 ध्वनि-आधारित परियोजनाओं का अवलोकन प्रदान किया गया और इसके भविष्य की दिशाओं का पता लगाया गया।

कॉकटेल पार्टी प्रभाव

इस दृश्य की कल्पना करें: आप एक भीड़-भाड़ वाली पार्टी में हैं, जहां काफी शोरगुल है। आप किसी को नहीं जानते हैं और वे सभी ऐसी भाषा बोल रहे हैं जिसे आप समझ नहीं सकते। फिर आपको दूर किसी कोने से अपनी भाषा की बातचीत के कुछ अंश सुनाई देते हैं। आप इस पर ध्यान केंद्रित करते हैं और अपना परिचय देने के लिए उस ओर बढ़ते हैं।

हो सकता है आपने कभी ऐसी किसी पार्टी का अनुभव नहीं किया हो, शोरगुल वाले कमरे में समझ में आने लायक आवाज या भाषा सुनने के विचार से सभी परिचित हैं। मानव कान और मस्तिष्क की अवांछित ध्वनियों को छानने और वांछित ध्वनियों को पुनः प्राप्त करने की क्षमता को 'कॉकटेल पार्टी प्रभाव' कहा जाता है।

इसी तरह, विज्ञान हमेशा उन सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है, जिनका पता लगाया जा सकता है, जिसके लिए अक्सर शोर वाले डाटा से बहुत ही कमजोर संकेतों को निकालने की आवश्यकता होती है। खगोल विज्ञान में हम अक्सर सबसे कमजोर, सबसे दूर या सबसे क्षणभंगुर संकेतों को खोजने के लिए जोर देते हैं। डाटा सोनिफिकेशन हमें इन सीमाओं को और आगे बढ़ाने में मदद करता है।

अच्छी वस्तुओं की अधिकता

जब हम टेलीस्कोप के साथ यूनिवर्स का पता लगाते हैं, तो हम पाते हैं कि यह सितारों की सुपरनोवा मौतों, ब्लैक होल और न्यूट्रॉन सितारों के विलय सहित प्रलयकारी विस्फोटों से भरा है, जो गुरुत्वाकर्षण तरंगें पैदा करते हैं, और तीव्र विस्फोट करते हैं।

ये घटनाएं हमें उच्चतम ज्ञात ऊर्जाओं और घनत्वों पर चरम भौतिकी को समझने की अनुमति देती हैं। वे हमें यूनिवर्स की विस्तार दर को मापने में मदद करते हैं और इसमें कितना पदार्थ होता है, और यह निर्धारित करने के लिए कि अन्य चीजों के साथ तत्व कहां और कैसे बनाए गए थे।

रुबिन ऑब्जर्वेटरी और स्क्वायर किलोमीटर एरे जैसी आगामी सुविधाएं हर रात इन लाखों घटनाओं का पता लगाएंगी। हम बड़ी संख्या में डिटेक्शन से निपटने के लिए कंप्यूटर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं।

हालांकि, इन घटनाओं में से अधिकांश बहुत मद्धम आवाज के साथ फटने वाली हैं, और केवल कंप्यूटर ही उनका पता लगा सकते हैं। अगर कंप्यूटर को 'वांछित' सिग्नल का टेम्प्लेट दिया जाता है, तो वह एक हल्की आवाज का पता लगा सकता है। लेकिन अगर संकेत इस अपेक्षित व्यवहार से हट जाते हैं, तो वे खो जाते हैं।

और अक्सर यही घटनाएं सबसे दिलचस्प होती हैं और यूनिवर्स की प्रकृति में सबसे बड़ी अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं। इन संकेतों को सत्यापित करने और इनकी पहचान करने के लिए डाटा सोनिफिकेशन का उपयोग करना लाभकारी हो सकता है।

जो दिखता है उससे अधिक

डाटा सोनिफिकेशन विज्ञान की व्याख्या के लिए उपयोगी है क्योंकि मनुष्य दृश्य जानकारी की तुलना में ऑडियो जानकारी की तेजी से व्याख्या करते हैं। इसके अलावा, आंख जितने रंगों के स्तर को समझ सकती है, कान उसकी तुलना में अधिक पिच स्तरों को समझ सकता है।

एक और दिशा जिसे हम डाटा सोनिफिकेशन के लिए खोज रहे हैं, वह है बहु-आयामी डाटा विश्लेषण- जिसमें ध्वनि में कई अलग-अलग विशेषताओं या गुणों के बीच संबंधों को समझना शामिल है।

एक साथ दस या अधिक आयामों में डाटा प्लॉट करना बहुत जटिल है, और इसकी व्याख्या करना बहुत भ्रमित करने वाला है। हालांकि, समान डाटा को सोनिफिकेशन के माध्यम से अधिक आसानी से समझा जा सकता है।

जैसा कि यह पता चला है, मानव कान तुरही और बांसुरी की आवाज के बीच अंतर को तुरंत बता सकता है, भले ही वे एक ही स्वर (आवृत्ति) को एक ही लय और अवधि में बजाते हों।

क्यों? क्योंकि प्रत्येक ध्वनि में उच्च-क्रम के हार्मोनिक्स शामिल होते हैं, जो ध्वनि की गुणवत्ता, या समय निर्धारित करने में मदद करते हैं। उच्च-क्रम के हार्मोनिक्स की विभिन्न ताकतें श्रोता को जल्दी से उपकरण की पहचान करने में सक्षम बनाती हैं।

अब जानकारी रखने की कल्पना करें - डाटा के विभिन्न गुण- उच्च-क्रम हार्मोनिक्स की विभिन्न शक्तियों के रूप में। अध्ययन की गई प्रत्येक वस्तु का एक अनूठा स्वर होगा, या उसके समग्र गुणों के आधार पर स्वरों के एक वर्ग से संबंधित होगा।

थोड़े से प्रशिक्षण के साथ, एक व्यक्ति एक ही स्वर से वस्तु के सभी गुणों, या उसके वर्गीकरण को लगभग तुरंत सुन और पहचान सकता है।

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