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Why do students fear math? | National Mathematics Day

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Why do students fear math? | National Mathematics Day

कई छात्रों के लिए, गणित एक विषय की तरह कम और एक फैसले की तरह अधिक लगता है, आप या तो “इसमें अच्छे हैं” या आप नहीं हैं। स्कूल में गणित से कोई छुटकारा नहीं है, और कुछ लोगों के लिए, प्रत्येक कक्षा जिज्ञासा या आत्मविश्वास के बजाय चिंता की एक परिचित गांठ लेकर आती है। आप इसकी कल्पना नहीं कर रहे हैं: डर वास्तविक है, और यह इतना व्यापक है कि इसका कोई नाम हो सकता है। अरिथमोफोबिया, जिसे न्यूमेरोफोबिया भी कहा जाता है, संख्याओं और गणितीय सोच के तीव्र भय को संदर्भित करता है।

लेकिन सच्चाई यह है कि यह डर जितना हम स्वीकार करते हैं, उससे कहीं अधिक आम है। छात्रों की पीढ़ियाँ यह मानते हुए बड़ी हुई हैं कि वे “गणित के लोग” नहीं हैं। लेकिन क्या वह लेबल वैध भी है? विशेषज्ञ कहते हैं नहीं. गणित की क्षमता कुछ लोगों के लिए आरक्षित जन्मजात प्रतिभा नहीं है; यह अनुभव, शिक्षण और मानसिकता से आकार लेता है। यह समझने के लिए कि यह डर कहां से आता है और इसे कैसे दूर किया जा सकता है, हमने शिक्षकों और गणित विशेषज्ञों से बात की। और हर उस व्यक्ति के लिए जिसने कभी गणित से संघर्ष किया है, उनके पास इसका उत्तर है।

खराब चित्रों के साथ गणित सीखना

तो गणित से प्यार करने वाले लोग इस डर के बारे में क्या कहते हैं? आइये आगे बढ़ते हैं बेंजामिन ऑरलिन-एक शिक्षक जिसने अलग ढंग से गणित करके अपना करियर बनाया है। मिनेसोटा में स्थित, बेन गर्व से खुद को “गणित का प्रेमी, चित्र बनाने में ख़राब” बताता है। और वह विरोधाभास ही वास्तव में उसकी ताकत है। स्टिक आकृतियों, सरल रेखाचित्रों और तीखे हास्य के माध्यम से, वह जटिल विचारों को तोड़ता है और गणित को मानवीय, सुलभ और मज़ेदार भी बनाता है। मैथ विद बैड ड्रॉइंग्स श्रृंखला के सबसे अधिक बिकने वाले लेखक के रूप में, ऑरलिन साबित करते हैं कि गणित को सही मायने में समझने के लिए आपको सही समीकरणों – या सही चित्रों – की आवश्यकता नहीं है।

बेंजामिन ऑरलिन द्वारा खराब चित्रों वाला गणित।

यह समझने के लिए कि गणित का डर इतनी जल्दी क्यों जड़ जमा लेता है, और इसे कैसे अनसीखा किया जा सकता है, हमने पूछा कि वास्तव में क्या चीज़ छात्रों को गणित से दूर ले जाती है, ऑरलिन संख्याओं या सूत्रों से कहीं अधिक गहरी चीज़ की ओर इशारा करते हैं।

“युवा जीवन में कुछ बड़े सवाल पूछते हुए आगे बढ़ते हैं। इनमें से एक है, ‘मैं किसमें अच्छा हूं?'”

बेंजामिन ऑरलिन द्वारा खराब चित्रों वाला गणित।

बेंजामिन ऑरलिन द्वारा खराब चित्रों वाला गणित।

उनके अनुसार, छात्र अक्सर अपनी आत्म-मूल्य की भावना को इस बात से जोड़ते हैं कि वे गणित की कक्षा में कैसा प्रदर्शन करते हैं। जो लोग सफल महसूस करते हैं वे विषय का आनंद लेते हैं। जो लोग ऐसा नहीं करते, वे जल्दी ही असफलता को आत्मसात कर लेते हैं।

“बड़े पैमाने पर सरलीकरण करने के लिए,” वे कहते हैं, “बच्चे गणित से नफरत करना सीखते हैं अगर यह उन्हें बेवकूफ़ महसूस कराता है।”

ऑरलिन का अधिकांश कार्य इस भावना को ख़त्म करने पर केंद्रित है। उनका तर्क है कि एक बड़ी समस्या यह है कि गणित की कक्षाओं की संरचना कैसे की जाती है।

बेंजामिन ऑरलिन द्वारा खराब चित्रों वाला गणित।

बेंजामिन ऑरलिन द्वारा खराब चित्रों वाला गणित।

जब हर कोई, साथ-साथ, दिन-ब-दिन एक ही तरह का काम कर रहा होता है, तो आप बहुत जल्दी जान जाते हैं कि कक्षा में कौन सबसे तेज़ और सबसे सटीक है। यह कठिन है कि आप अपनी तुलना न करें… और खुद को ‘विजेता’ या ‘हारे हुए’ जैसा महसूस न करें।”

इसे बदलने के लिए, ऑरलिन का मानना ​​है कि शिक्षकों को पहले इस पदानुक्रम को तोड़ना होगा और फिर फिर से परिभाषित करना होगा कि गणित में सफलता वास्तव में कैसी दिखती है।

“गणित सब कुछ करने के बारे में है। आप कौन सी समस्याएं हल कर सकते हैं? आप क्या हासिल कर सकते हैं और क्या बना सकते हैं? गणित सीखना विचार की नई शक्तियों को विकसित करना है।”

वह पारंपरिक शिक्षण विधियों के भी उतने ही आलोचक हैं जो दोहराए जाने वाले अभ्यासों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। “यह अभ्यास अभ्यास और दौड़ लगाकर खेल सीखने जैसा है, लेकिन वास्तव में कभी खेल नहीं खेलना।”

इसके बजाय, वह बजट डिजाइन करने से लेकर डेटा का विश्लेषण करने तक सार्थक, वास्तविक दुनिया के कार्यों की वकालत करते हैं – जो दर्शाता है कि कक्षाओं से परे गणित का उपयोग कैसे किया जाता है। क्या गणित का डर सार्वभौमिक है, इस पर ऑरलिन स्पष्ट है: “यह वस्तुतः 100% सांस्कृतिक है।”

और छात्रों के लिए – विशेष रूप से जो ऊब या अभिभूत महसूस करते हैं, उनका संदेश ईमानदार और उत्साहवर्धक दोनों है। “गणित विविधता से भरा है… इसलिए यदि आप ऊब महसूस कर रहे हैं, तो कुछ ऐसा खोजें जो आपको उत्साहित करे और खोज शुरू करें। और यदि आपको यह चीज़ कठिन लगती है, तो ठीक है! यही बात इसे अध्ययन के लायक बनाती है।”

शिक्षक कक्षा से क्या देखते हैं

शिक्षकों के लिए, गणित का डर अमूर्त नहीं है – यह कक्षाओं में प्रतिदिन दिखाई देता है। तीन दशकों के शिक्षण के बाद, मैथ्यू के. थॉमसडॉन बॉस्को स्कूल, दिल्ली में गणित शिक्षक, कहते हैं कि गणित को लेकर चिंता आमतौर पर तब शुरू होती है जब समझ टूट जाती है।

जो छात्र बुनियादी अवधारणाओं- भिन्न, बीजगणित, ज्यामिति को भूल जाते हैं, उन्हें अक्सर इन्हें समझने में कठिनाई होती है। “वे खोया हुआ महसूस करते हैं,” वह बताते हैं, और वह भावना धीरे-धीरे डर में बदल जाती है। इसमें सामाजिक अपेक्षाएं, माता-पिता का दबाव और यह विश्वास भी शामिल है कि गणित विचार के बजाय गति और पूर्णता के बारे में है।

थॉमस कहते हैं, एक ग़लतफ़हमी विशेष रूप से नुकसान पहुंचाती है: यह विचार कि छात्र गणित में या तो “अच्छे” या “बुरे” होते हैं।

मैथ्यू के. थॉमस, डॉन बॉस्को स्कूल, दिल्ली में गणित शिक्षक।

मैथ्यू के. थॉमस, डॉन बॉस्को स्कूल, दिल्ली में गणित शिक्षक।

उन्होंने जोर देकर कहा, ”गणित याद रखने या सही उत्तर पाने के बारे में नहीं है।” “यह प्रक्रिया को समझने के बारे में है।”

वह विश्वास प्रतिध्वनित होता है पारिजात जैनस्मार्ट माइंड्स मैथमेटिक्स श्रृंखला के लेखक, जो देखते हैं कि जब छात्र समझना बंद कर देते हैं और याद करना शुरू कर देते हैं तो डर जड़ पकड़ लेता है।

“जब कोई अवधारणा स्पष्ट नहीं होती है, तो छात्र समझने से रटने की ओर बढ़ जाते हैं। बहुत जल्द, यह भ्रम पैदा करता है – और बार-बार भ्रम चिंता में बदल जाता है।”

पारिजात जैन, स्मार्ट माइंड्स मैथमेटिक्स के लेखक

पारिजात जैन, स्मार्ट माइंड्स मैथमेटिक्स के लेखक

जैन गणित को एक सीढ़ी के रूप में वर्णित करते हैं: शुरुआत में कुछ कदम चूक जाते हैं, और हर नया अध्याय असंभव रूप से ऊंचा लगता है। वह कहते हैं, ”असली मुद्दा बुद्धिमत्ता नहीं है, इसमें बुनियादों का अभाव है।”

दोनों शिक्षकों का तर्क है कि पारंपरिक शिक्षण पद्धतियाँ अक्सर इस डर को पुष्ट करती हैं। जब कक्षाएँ गति, अंक और रटने की प्रक्रियाओं को प्राथमिकता देती हैं, तो जिन छात्रों को अधिक समय की आवश्यकता होती है, वे यह मानने लगते हैं कि वे “गणित के लोग नहीं हैं।” सार्थक जुड़ाव, परियोजनाएँ, विज़ुअलाइज़ेशन, वास्तविक जीवन के अनुप्रयोग, उस धारणा को बदल देते हैं।

जैन इसे सरलता से कहते हैं: “गणित याद रखने की चीज़ नहीं है, यह समझने की चीज़ है।”

और एक बार जब छात्र समझ जाते हैं, तो डर ख़त्म होने लगता है। वे इस बात पर जोर देते हैं कि गणित सिर्फ एक स्कूल का विषय नहीं है, बल्कि सोचने का एक तरीका है, जो कक्षा से परे तर्क, धैर्य और समस्या सुलझाने के कौशल का निर्माण करता है।

जैसा कि थॉमस अपने छात्रों को याद दिलाते हैं: “गणित एक यात्रा है, मंजिल नहीं। प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित करें- और आत्मविश्वास आएगा।”

“गणित मस्तिष्क नाम की कोई चीज़ नहीं है”

गीता महाशब्देएक अनुभवी गणित शिक्षक और नवनिर्मित लर्निंग फाउंडेशन, महाराष्ट्र के निदेशक, ने भारत भर में शिक्षकों, पाठ्यपुस्तकों और कक्षाओं के साथ काम करते हुए दो दशकों से अधिक समय बिताया है। महाराष्ट्र सरकार के लिए गुणवत्ता की पूर्व मुख्य सलाहकार और एनसीईआरटी गणित पाठ्यपुस्तक लेखन टीम की सदस्य, उन्होंने प्रत्यक्ष रूप से देखा है कि कैसे गणित का डर स्वाभाविक नहीं है, बल्कि पैदा किया गया है।

उनके अनुसार, कोई भी बच्चा संख्याओं से डरकर स्कूल नहीं जाता। वह बताती हैं, “जब 100 बच्चे कक्षा 1 में प्रवेश करते हैं, तो उनमें से एक भी गणित से नहीं डरता। लेकिन कक्षा 10 तक, लगभग 80% इसे छोड़ना चाहते हैं।” वह कहती हैं, यह बदलाव आकस्मिक नहीं है – यह प्रणालीगत है।

गीता महाशब्दे, गणित शिक्षिका और नवनिर्मित लर्निंग फाउंडेशन, महाराष्ट्र की निदेशक

गीता महाशब्दे, गणित शिक्षिका और नवनिर्मित लर्निंग फाउंडेशन, महाराष्ट्र की निदेशक

महाशब्दे ने व्यापक रूप से प्रचलित धारणा को दृढ़ता से चुनौती दी है कि कुछ लोग “गणित के लोग” हैं और अन्य नहीं हैं। वह बताती हैं कि कैरल ड्वेक और जो बोलेर जैसे विद्वानों के काम के आधार पर मस्तिष्क विज्ञान में अनुसंधान ने निर्णायक रूप से दिखाया है कि ‘गणित मस्तिष्क’ जैसी कोई चीज नहीं है। बुद्धि स्थिर नहीं होती और गणितीय क्षमता सही मानसिकता और अनुभवों के साथ बढ़ती है।

तो डर कहाँ से आता है?

एक प्रमुख अपराधी गति है. कक्षाएँ अक्सर सबसे तेज़ उत्तर को पुरस्कृत करती हैं, विचारशील सोच को नहीं। एक प्रश्न पूछा जाता है, कुछ बच्चे चिल्ला-चिल्लाकर उत्तर देते हैं, और पाठ आगे बढ़ता है – कई अन्य को बीच में ही सोच-विचार में छोड़कर। वह कहती हैं, ”बच्चे इसलिए असफल नहीं होते क्योंकि वे सोच नहीं सकते।” “वे असफल हो जाते हैं क्योंकि उन्हें सोचने का समय नहीं दिया जाता है।”

गणित, कई विषयों के विपरीत, लंबवत है, प्रत्येक अवधारणा पिछले एक पर आधारित है। एक कदम चूकें, और उसके बाद आने वाली हर चीज़ असंभव लगती है। जब बच्चों को जल्दबाजी की जाती है, टोका जाता है, या गलतियाँ करने से हतोत्साहित किया जाता है, तो वे धीरे-धीरे अलग हो जाते हैं।

महाशब्दे एक मौलिक सरल बदलाव की वकालत करते हैं: बच्चों को गणित को उसी तरह से संभालने, बनाने और खोजने दें जैसे मनुष्य हमेशा करते हैं – पैटर्न का अवलोकन करके, वस्तुओं को व्यवस्थित करके और प्रश्न पूछकर। चाहे वह त्रिकोण बनाने के लिए छड़ियों का उपयोग करना हो, वर्ग संख्याओं को खोजने के लिए ब्लॉकों का उपयोग करना हो, या भिन्नों को समझाने के लिए वास्तविक जीवन की कहानियों का उपयोग करना हो, सीखना तब स्थायी हो जाता है जब बच्चे सूत्रों को याद करने के बजाय अवधारणाओं का अनुभव करते हैं।

वह एक उल्लेखनीय उदाहरण देती है: अधिकांश वयस्क इस तरह के प्रश्न पर अचंभित हो जाते हैं 5 ÷ ½ -लेकिन वही लोग आसानी से उत्तर दे सकते हैं, “यदि आपके पास 2½ लीटर दूध है और इसे आधा लीटर के पैकेट में पैक करें, तो आपको कितने पैकेट मिलेंगे?”

गणित समान है. डर भाषा से आता है, विचार से नहीं.

वह कहती हैं, यह भी उतना ही महत्वपूर्ण है कि शिक्षकों का समर्थन कैसे किया जाता है। विद्यार्थियों में तब तक आत्मविश्वास नहीं बढ़ सकता जब तक शिक्षकों पर विश्वास न हो। एकमुश्त कार्यशालाएँ, कठोर स्क्रिप्ट और ऐप्स के माध्यम से अत्यधिक निगरानी कक्षा अभ्यास को बदलने में बहुत कम योगदान देती है। जो काम करता है वह है समय, विश्वास, सहयोग और शिक्षक की स्वायत्तता।

उनका संदेश, अंततः, केवल छात्रों के लिए नहीं है – बल्कि माता-पिता, शिक्षकों और सिस्टम के लिए भी है: “हर कोई गणित सीख सकता है। तैराकी की तरह, आप इसे बाहर से देखकर नहीं सीखते हैं। आप इसे पानी में उतरकर सीखते हैं।”

और जब बच्चों को छोटे कदम उठाने, सोचने की जगह और सफलता के बार-बार अनुभव दिए जाते हैं, तो डर आत्मविश्वास का रास्ता दे देता है – एक समय में एक ही समस्या।

जब डर चिंता बन जाता है

जबकि शिक्षण विधियाँ और कक्षा संस्कृति एक प्रमुख भूमिका निभाती हैं, गणित के डर के भावनात्मक प्रभाव को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। डॉ. राहुल चंडोकआर्टेमिस लाइट एनएफसी में वरिष्ठ सलाहकार और मनोचिकित्सा के प्रमुख, बताते हैं कि गणित की चिंता अक्सर दबाव से उत्पन्न होती है – आंतरिक और बाहरी दोनों।

उनका कहना है कि छात्र गणित से डरने लगते हैं, जब उन्हें लगता है कि उन्हें हर उत्तर सही देना चाहिए, वे लगातार दूसरों से अपनी तुलना करते रहते हैं, या इस विचार को मन में बिठा लेते हैं कि केवल “स्मार्ट” लोग ही विषय में अच्छा कर सकते हैं। पिछले संघर्ष या बार-बार मिलने वाली असफलताएँ इस डर को और गहरा कर सकती हैं। डॉ. चंडोक कहते हैं, “छात्रों को यह समझने की ज़रूरत है कि किसी विषय को चुनौतीपूर्ण मानना ​​सामान्य बात है।” “संघर्ष का मतलब कमजोरी नहीं है, इसका सीधा सा मतलब है कि कुछ नया सीखने में समय लगता है।”

डॉ. राहुल चंडोक, आर्टेमिस लाइट एनएफसी में वरिष्ठ सलाहकार और मनोचिकित्सा प्रमुख।

डॉ. राहुल चंडोक, आर्टेमिस लाइट एनएफसी में वरिष्ठ सलाहकार और मनोचिकित्सा प्रमुख।

गणित के आसपास तनाव को प्रबंधित करने के लिए, वह व्यावहारिक रणनीतियों का सुझाव देते हैं: समस्याओं को छोटे चरणों में तोड़ना, नियमित रूप से अभ्यास करना, बिना किसी डर के प्रश्न पूछना और दृश्य सहायता का उपयोग करना। यहां तक ​​​​कि साधारण आदतें – जैसे छोटे ब्रेक लेना या छोटे सुधारों का जश्न मनाना – चिंता को कम कर सकती हैं। वयस्कों का समर्थन भी उतना ही मायने रखता है। उनका कहना है कि माता-पिता और शिक्षकों को पूर्णता के बजाय प्रयास पर ध्यान देना चाहिए, उत्साहजनक भाषा का उपयोग करना चाहिए और सुरक्षित स्थान बनाना चाहिए जहां छात्र भ्रम व्यक्त करने में सहज महसूस करें।

मानसिकता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। डॉ. चंडोक इस बात पर जोर देते हैं कि बच्चों को यह स्वीकार करने की जरूरत है कि उन्हें हर चीज में उत्कृष्टता हासिल करने की जरूरत नहीं है। वह कहते हैं, ”कोई भी हर विषय में अच्छा नहीं होता है, और इसे पहचानने से दबाव कम करने में मदद मिलती है।” जब छात्र केवल परिणामों के बजाय प्रयास और प्रगति पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो उनमें आत्मविश्वास, लचीलापन और सीखने के साथ एक स्वस्थ संबंध विकसित होता है।

वह यह भी बताते हैं कि गणित को अक्सर जल्दबाजी, उच्च दबाव वाले तरीके से पढ़ाया जाता है – जिससे धीमी गति से सोचने या समझने के लिए बहुत कम जगह बचती है। विभिन्न सीखने की गति को सामान्य बनाना, गणित को वास्तविक जीवन से जोड़ना, और केवल सही उत्तरों के बजाय समस्या-समाधान की प्रशंसा करना एक महत्वपूर्ण अंतर ला सकता है। सबसे बढ़कर, छात्रों को यह याद दिलाना कि बुद्धिमत्ता को किसी एक विषय से नहीं मापा जा सकता है, डर को आत्म-विश्वास से बदलने में मदद करता है।

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What is India’s first orbital data centre satellite?

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अब तक कहानी:

हेn 4 मई को बेंगलुरु स्थित इमेजिंग सैटेलाइट कंपनी Pixxel ने कहा कि यह एआई फर्म सर्वम के साथ साझेदारी करेगा लॉन्च करने के लिए जिसे भारत का पहला ‘ऑर्बिटल डेटा सेंटर’ उपग्रह कहा जा रहा है, जिसे पाथफाइंडर नाम दिया गया है। यह 2026 की चौथी तिमाही तक कक्षा के लिए निर्धारित 200 किलोग्राम श्रेणी का उपग्रह होने की उम्मीद है। यह कंपनी के ब्रेड-एंड-बटर व्यवसाय, पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरे के साथ डेटासेंटर-क्लास जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) ले जाएगा।

कक्षीय डेटा केंद्र क्या है?

यह स्थलीय डेटा केंद्रों में पाए जाने वाले समान प्रकार के जीपीयू ले जाने वाले उपग्रहों का एक समूह है। यह केवल ग्राउंड स्टेशनों पर डेटा रिले करने के बजाय कक्षा में एआई मॉडल को प्रशिक्षित और चला सकता है। ऐसा केंद्र कम-शक्ति वाले “एज” प्रोसेसर की तुलना में अधिक मांग वाला काम कर सकता है, जिसका उपयोग पारंपरिक उपग्रह सिग्नल संपीड़न जैसे कार्यों के लिए करते हैं। पृथ्वी पर एज कंप्यूटिंग एक केंद्रीकृत क्लाउड के बजाय जहां डेटा उत्पन्न होता है, उसके नजदीक गणना चलाने के अभ्यास को संदर्भित करता है, और वही तर्क, कक्षा में लागू होता है, जो अंतरिक्ष-आधारित गणना का विस्तार करने का वादा करता है।

Pixxel के पाथफाइंडर को एकल-उपग्रह प्रदर्शक के रूप में बनाया जा रहा है, जिसे यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या ग्राउंड-ग्रेड हार्डवेयर को कम पृथ्वी की कक्षा के कठोर, गर्म वातावरण में विश्वसनीय रूप से कार्य करने के लिए बनाया जा सकता है। कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी अवैस अहमद ने बताया, “जाहिर तौर पर इसकी शुरुआत एक उपग्रह के रूप में होगी, जिसे हम इस साल के अंत से पहले लॉन्च करने की कोशिश करेंगे।” द हिंदू.

वैश्विक कंपनियाँ अचानक क्यों दिलचस्पी लेने लगी हैं?

पिछले दो वर्षों में तीन कारक एक साथ आए हैं, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों को ऐसे केंद्रों को वास्तविक बनाने की दिशा में प्रयास करने के लिए प्रेरित किया गया है। डेटा केंद्रों को ऊर्जा उपलब्धता, भूमि, पानी और स्थानीय विनियमन की सीमाओं द्वारा बाधित किया जा रहा है, जो सभी एआई की मांगों के कारण बढ़ गए हैं। सही कक्षा में, सौर ऊर्जा प्रभावी रूप से निरंतर है और मुफ्त बिजली प्रदान करती है, जिसे समर्थक अंतरिक्ष में गणना करने के लिए सबसे मजबूत तर्क मानते हैं।

पृथ्वी अवलोकन उपग्रह विस्तृत, भारी छवि फ़ाइलें भी उत्पन्न करते हैं जिन्हें डाउनलिंक करना महंगा होता है; कक्षा में डेटा को संसाधित करना और केवल निष्कर्षों को प्रसारित करना लंबे समय से उस बाधा को कम करने के एक तरीके के रूप में देखा गया है।

तीसरा कारक प्रतिस्पर्धी स्थिति है। स्पेसएक्स के सीईओ, एलोन मस्क ने 2025 में एक्स पर कहा था कि “केवल स्टारलिंक वी3 उपग्रहों को स्केल करना, जिनमें हाई-स्पीड लेजर लिंक हैं, काम करेगा। स्पेसएक्स यह करेगा।” उन्होंने यह भी तर्क दिया कि “यदि हम समीकरण के अन्य भागों को हल कर सकते हैं तो स्टारशिप (कंपनी का सबसे शक्तिशाली रॉकेट) चार से पांच वर्षों के भीतर पृथ्वी की उच्च कक्षा में 100GW/वर्ष पहुंचा सकता है।” अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस की ब्लू ओरिजिन, माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर स्पेस और लोनस्टार डेटा होल्डिंग्स ने पहले ही पायलट तैनाती शुरू कर दी है। इनमें से किसी भी प्रयास ने अभी तक व्यावसायिक पैमाने पर कक्षीय डेटा केंद्र का निर्माण नहीं किया है।

चुनौतियाँ क्या हैं?

सौर पैनलों से बिजली द्वारा संचालित जीपीयू चिप्स गर्म हो जाते हैं। अब अंतरिक्ष ठंडा हो सकता है, और सामान्य ज्ञान यह सुझाव दे सकता है कि यह गर्मी के लिए एक प्राकृतिक सिंक है। हालाँकि, स्थान भी खाली है और इसका निर्वात संवहन को समाप्त कर देता है। यह वह तंत्र है जिसके द्वारा पृथ्वी पर गर्म हवा को सामान्यतः स्थलीय सर्वर से दूर ले जाया जाता है; कक्षा में, एक गर्म जीपीयू चिप प्रभावी रूप से एक ओवन है जो अपनी स्वयं की अपशिष्ट ऊर्जा को दूर करने में असमर्थ है, इसे ले जाने के लिए कोई हवा नहीं है। इसका एकमात्र समाधान विकिरण है, जिसके लिए गर्मी को अमोनिया से भरे लूपों के माध्यम से तैनात पैनलों तक पंप किया जाना चाहिए, जहां इसे अंतरिक्ष में अवरक्त प्रकाश के रूप में विकिरणित किया जा सकता है। चालक दल अंतरिक्ष उड़ान का इतिहास इस बात की यादों से भरा हुआ है कि यह शासन कितना अक्षम्य हो सकता है।

विकिरण क्षति दूसरी समस्या है और इसने आज तक उड़ाए गए प्रत्येक लंबी अवधि के मिशन के डिजाइन को आकार दिया है। ‘बिट फ़्लिप’ – जहां कंप्यूटर के बिट्स और बाइट्स बेतरतीब ढंग से बदलते हैं – और दीर्घकालिक अर्धचालक क्षरण कॉस्मिक किरणों के कारण होता है, और विकिरण-कठोर चिप्स, जो अधिकांश अंतरिक्ष हार्डवेयर को नियंत्रित करते हैं, आमतौर पर वाणिज्यिक जीपीयू से वर्षों तक पीछे रहते हैं। ग्रहण अवधि के लिए बिजली के भंडारण की आवश्यकता होती है, और रोबोटिक सर्विसिंग के बिना रखरखाव प्रभावी रूप से असंभव है, इसलिए अतिरेक को शुरू से ही डिजाइन किया जाना चाहिए।

Pixxel-Sarvam साझेदारी में वास्तव में क्या शामिल है?

पाथफाइंडर उपग्रह का डिज़ाइन, निर्माण, लॉन्च और संचालन Pixxel द्वारा किया जाएगा। सर्वम, एक भारतीय एआई फर्म, एआई बैकबोन के रूप में वर्णित विवरण प्रदान करेगी, जिसमें प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए उपग्रह की जीपीयू परत पर पूर्ण-स्टैक भाषा मॉडल चलाए जाएंगे। पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे को उसी प्लेटफॉर्म पर ले जाया जाएगा, जिससे मिशन को तत्काल उपयोग का मौका मिलेगा: कक्षा में कैप्चर की गई इमेजरी का कक्षा में विश्लेषण किया जा सकता है, केवल निष्कर्ष पृथ्वी पर प्रेषित किए जा सकते हैं। श्री अहमद ने लागत, जीपीयू की संख्या या लॉन्च प्रदाता का खुलासा करने से इनकार कर दिया, और कहा कि इसरो और स्पेसएक्स के बीच चयन स्लॉट उपलब्धता के आधार पर निर्धारित किया जाएगा। हालाँकि, Pixxel टीम में कई विशेषज्ञ हैं जिन्होंने भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन के साथ काम किया है और अंतरिक्ष में थर्मल प्रबंधन का अनुभव रखते हैं।

क्या अंतरिक्ष में डेटा क्रंचिंग ज़मीन से सस्ता हो सकता है?

उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर अभी नहीं, और कुछ समय के लिए नहीं। श्री अहमद ने कहा कि दी गई संख्या में जीपीयू ले जाने वाला एक उपग्रह पृथ्वी पर समान हार्डवेयर की तुलना में अधिक महंगा है। अंतिम समता का तर्क तीन धारणाओं पर बनाया गया है: तारामंडल को हजारों उपग्रहों तक बढ़ाया जाएगा; स्पेसएक्स की स्टारशिप चालू होने के बाद लॉन्च लागत तेजी से कम हो जाएगी; और यह कि कक्षा में शीतलन और ग्रिड-बिजली व्यय की अनुपस्थिति अंततः उच्च पूंजी परिव्यय की भरपाई कर देगी। श्री अहमद ने 5-10 वर्ष का क्षितिज निर्धारित किया। उन्होंने कहा, “भारत में एक डेटा सेंटर को बदलने में लगभग 100-500 उपग्रह लगेंगे और अगर कोई इसके लिए भुगतान करेगा, तो हम उन्हें 24 महीनों में भी लॉन्च कर सकते हैं।” Pixxel और उसके साथियों द्वारा दी गई समय-सीमा की तुलना में स्वतंत्र मूल्यांकन स्पष्ट रूप से अधिक सतर्क रहे हैं। उपग्रहों पर एज प्रोसेसिंग को शैक्षणिक और एजेंसी समीक्षाओं द्वारा निकट अवधि में व्यवहार्य माना जाता है, लेकिन स्थलीय बादल के थोक प्रतिस्थापन को 10 से 30 साल के प्रस्ताव के रूप में माना जाता है।

प्रकाशित – 10 मई, 2026 09:25 पूर्वाह्न IST

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Science Snapshots: May 10, 2026

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एपलटन, यूएस, 2015 में एक भौंरा जंगली फूल से रस इकट्ठा करता है। | फोटो साभार: एपी

नेपाल के कमजोर समुदायों को कीट परागणकों की आवश्यकता है

नेपाल में एक अध्ययन में पाया गया है कि कीट परागणकर्ता मानव स्वास्थ्य और वित्तीय अस्तित्व दोनों के लिए आवश्यक हैं। शोधकर्ताओं ने छोटे किसान परिवारों के आहार और आय पर नज़र रखी और पाया कि कीड़े एक परिवार की खेती की आय के 44% और विटामिन ए और फोलेट जैसे महत्वपूर्ण पोषक तत्वों के 20% से अधिक सेवन के लिए जिम्मेदार हैं। देशी मधुमक्खी सबसे महत्वपूर्ण प्रजाति थी। अध्ययन में यह भी पाया गया कि इन प्रजातियों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने से कुपोषण की प्रवृत्ति को उलटा किया जा सकता है।

छोटा कैमरा आर्कटिक समुद्र तल पर छिपी दुनिया का खुलासा करता है

शोधकर्ताओं ने एक पोर्टेबल कैमरे का उपयोग करके आर्कटिक समुद्र तल पर जीवन की एक झलक पकड़ी है। जब उन्होंने डिवाइस को 260 मीटर ग्रीनलैंडिक फ़जॉर्ड में तैनात किया, तो उन्होंने एक हलचल भरा पारिस्थितिकी तंत्र देखा जो पहले दृश्य से छिपा हुआ था। वहाँ सैकड़ों छोटे जीव थे, जिनमें झींगा जैसे एम्फ़िपोड और छोटी जेलीफ़िश, और पीछे की ओर तैरने वाली एक घोंघा मछली और एक नरव्हाल शामिल थे। लाल एलईडी रोशनी का उपयोग करते हुए, जिसे कई गहरे समुद्र के जीव नहीं देख सकते हैं, शोधकर्ताओं ने इन जानवरों को बिना डराए देखा।

नया एआई टूल कोशिकाओं की पहचान करने में उत्कृष्ट है, यहां तक ​​कि ‘नई’ कोशिकाओं की भी

ट्रांस्क्रिप्टफॉर्मर नामक एक शक्तिशाली एआई उपकरण अत्यधिक सटीकता के साथ सेल प्रकारों की पहचान कर सकता है, यहां तक ​​कि उन प्रजातियों की भी, जिन्हें उसने पहले नहीं देखा है। वैज्ञानिकों ने 1.5 अरब वर्षों के विकास काल में 12 प्रजातियों की 112 मिलियन कोशिकाओं पर इसका प्रशिक्षण किया। यह मानव कोशिकाओं में रोग स्थितियों का तेजी से पता लगा सकता है और नए निर्देशों के बिना स्वाभाविक रूप से जटिल जैविक पैटर्न को उजागर कर सकता है, जैसे कि प्रजातियां कैसे संबंधित हैं। यह मॉडल सभी जीवित प्राणियों में जीव विज्ञान की तुलना करने का एक नया तरीका है।

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अब तक कहानी:

हेn 4 मई को बेंगलुरु स्थित इमेजिंग सैटेलाइट कंपनी Pixxel ने कहा कि यह एआई फर्म सर्वम के साथ साझेदारी करेगा लॉन्च करने के लिए जिसे भारत का पहला ‘ऑर्बिटल डेटा सेंटर’ उपग्रह कहा जा रहा है, जिसे पाथफाइंडर नाम दिया गया है। यह 2026 की चौथी तिमाही तक कक्षा के लिए निर्धारित 200 किलोग्राम श्रेणी का उपग्रह होने की उम्मीद है। यह कंपनी के ब्रेड-एंड-बटर व्यवसाय, पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरे के साथ डेटासेंटर-क्लास जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) ले जाएगा।

कक्षीय डेटा केंद्र क्या है?

यह स्थलीय डेटा केंद्रों में पाए जाने वाले समान प्रकार के जीपीयू ले जाने वाले उपग्रहों का एक समूह है। यह केवल ग्राउंड स्टेशनों पर डेटा रिले करने के बजाय कक्षा में एआई मॉडल को प्रशिक्षित और चला सकता है। ऐसा केंद्र कम-शक्ति वाले “एज” प्रोसेसर की तुलना में अधिक मांग वाला काम कर सकता है, जिसका उपयोग पारंपरिक उपग्रह सिग्नल संपीड़न जैसे कार्यों के लिए करते हैं। पृथ्वी पर एज कंप्यूटिंग एक केंद्रीकृत क्लाउड के बजाय जहां डेटा उत्पन्न होता है, उसके नजदीक गणना चलाने के अभ्यास को संदर्भित करता है, और वही तर्क, कक्षा में लागू होता है, जो अंतरिक्ष-आधारित गणना का विस्तार करने का वादा करता है।

Pixxel के पाथफाइंडर को एकल-उपग्रह प्रदर्शक के रूप में बनाया जा रहा है, जिसे यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या ग्राउंड-ग्रेड हार्डवेयर को कम पृथ्वी की कक्षा के कठोर, गर्म वातावरण में विश्वसनीय रूप से कार्य करने के लिए बनाया जा सकता है। कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी अवैस अहमद ने बताया, “जाहिर तौर पर इसकी शुरुआत एक उपग्रह के रूप में होगी, जिसे हम इस साल के अंत से पहले लॉन्च करने की कोशिश करेंगे।” द हिंदू.

वैश्विक कंपनियाँ अचानक क्यों दिलचस्पी लेने लगी हैं?

पिछले दो वर्षों में तीन कारक एक साथ आए हैं, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों को ऐसे केंद्रों को वास्तविक बनाने की दिशा में प्रयास करने के लिए प्रेरित किया गया है। डेटा केंद्रों को ऊर्जा उपलब्धता, भूमि, पानी और स्थानीय विनियमन की सीमाओं द्वारा बाधित किया जा रहा है, जो सभी एआई की मांगों के कारण बढ़ गए हैं। सही कक्षा में, सौर ऊर्जा प्रभावी रूप से निरंतर है और मुफ्त बिजली प्रदान करती है, जिसे समर्थक अंतरिक्ष में गणना करने के लिए सबसे मजबूत तर्क मानते हैं।

पृथ्वी अवलोकन उपग्रह विस्तृत, भारी छवि फ़ाइलें भी उत्पन्न करते हैं जिन्हें डाउनलिंक करना महंगा होता है; कक्षा में डेटा को संसाधित करना और केवल निष्कर्षों को प्रसारित करना लंबे समय से उस बाधा को कम करने के एक तरीके के रूप में देखा गया है।

तीसरा कारक प्रतिस्पर्धी स्थिति है। स्पेसएक्स के सीईओ, एलोन मस्क ने 2025 में एक्स पर कहा था कि “केवल स्टारलिंक वी3 उपग्रहों को स्केल करना, जिनमें हाई-स्पीड लेजर लिंक हैं, काम करेगा। स्पेसएक्स यह करेगा।” उन्होंने यह भी तर्क दिया कि “यदि हम समीकरण के अन्य भागों को हल कर सकते हैं तो स्टारशिप (कंपनी का सबसे शक्तिशाली रॉकेट) चार से पांच वर्षों के भीतर पृथ्वी की उच्च कक्षा में 100GW/वर्ष पहुंचा सकता है।” अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस की ब्लू ओरिजिन, माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर स्पेस और लोनस्टार डेटा होल्डिंग्स ने पहले ही पायलट तैनाती शुरू कर दी है। इनमें से किसी भी प्रयास ने अभी तक व्यावसायिक पैमाने पर कक्षीय डेटा केंद्र का निर्माण नहीं किया है।

चुनौतियाँ क्या हैं?

सौर पैनलों से बिजली द्वारा संचालित जीपीयू चिप्स गर्म हो जाते हैं। अब अंतरिक्ष ठंडा हो सकता है, और सामान्य ज्ञान यह सुझाव दे सकता है कि यह गर्मी के लिए एक प्राकृतिक सिंक है। हालाँकि, स्थान भी खाली है और इसका निर्वात संवहन को समाप्त कर देता है। यह वह तंत्र है जिसके द्वारा पृथ्वी पर गर्म हवा को सामान्यतः स्थलीय सर्वर से दूर ले जाया जाता है; कक्षा में, एक गर्म जीपीयू चिप प्रभावी रूप से एक ओवन है जो अपनी स्वयं की अपशिष्ट ऊर्जा को दूर करने में असमर्थ है, इसे ले जाने के लिए कोई हवा नहीं है। इसका एकमात्र समाधान विकिरण है, जिसके लिए गर्मी को अमोनिया से भरे लूपों के माध्यम से तैनात पैनलों तक पंप किया जाना चाहिए, जहां इसे अंतरिक्ष में अवरक्त प्रकाश के रूप में विकिरणित किया जा सकता है। चालक दल अंतरिक्ष उड़ान का इतिहास इस बात की यादों से भरा हुआ है कि यह शासन कितना अक्षम्य हो सकता है।

विकिरण क्षति दूसरी समस्या है और इसने आज तक उड़ाए गए प्रत्येक लंबी अवधि के मिशन के डिजाइन को आकार दिया है। ‘बिट फ़्लिप’ – जहां कंप्यूटर के बिट्स और बाइट्स बेतरतीब ढंग से बदलते हैं – और दीर्घकालिक अर्धचालक क्षरण कॉस्मिक किरणों के कारण होता है, और विकिरण-कठोर चिप्स, जो अधिकांश अंतरिक्ष हार्डवेयर को नियंत्रित करते हैं, आमतौर पर वाणिज्यिक जीपीयू से वर्षों तक पीछे रहते हैं। ग्रहण अवधि के लिए बिजली के भंडारण की आवश्यकता होती है, और रोबोटिक सर्विसिंग के बिना रखरखाव प्रभावी रूप से असंभव है, इसलिए अतिरेक को शुरू से ही डिजाइन किया जाना चाहिए।

Pixxel-Sarvam साझेदारी में वास्तव में क्या शामिल है?

पाथफाइंडर उपग्रह का डिज़ाइन, निर्माण, लॉन्च और संचालन Pixxel द्वारा किया जाएगा। सर्वम, एक भारतीय एआई फर्म, एआई बैकबोन के रूप में वर्णित विवरण प्रदान करेगी, जिसमें प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए उपग्रह की जीपीयू परत पर पूर्ण-स्टैक भाषा मॉडल चलाए जाएंगे। पिक्सेल के हाइपरस्पेक्ट्रल कैमरे को उसी प्लेटफॉर्म पर ले जाया जाएगा, जिससे मिशन को तत्काल उपयोग का मौका मिलेगा: कक्षा में कैप्चर की गई इमेजरी का कक्षा में विश्लेषण किया जा सकता है, केवल निष्कर्ष पृथ्वी पर प्रेषित किए जा सकते हैं। श्री अहमद ने लागत, जीपीयू की संख्या या लॉन्च प्रदाता का खुलासा करने से इनकार कर दिया, और कहा कि इसरो और स्पेसएक्स के बीच चयन स्लॉट उपलब्धता के आधार पर निर्धारित किया जाएगा। हालाँकि, Pixxel टीम में कई विशेषज्ञ हैं जिन्होंने भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन के साथ काम किया है और अंतरिक्ष में थर्मल प्रबंधन का अनुभव रखते हैं।

क्या अंतरिक्ष में डेटा क्रंचिंग ज़मीन से सस्ता हो सकता है?

उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर अभी नहीं, और कुछ समय के लिए नहीं। श्री अहमद ने कहा कि दी गई संख्या में जीपीयू ले जाने वाला एक उपग्रह पृथ्वी पर समान हार्डवेयर की तुलना में अधिक महंगा है। अंतिम समता का तर्क तीन धारणाओं पर बनाया गया है: तारामंडल को हजारों उपग्रहों तक बढ़ाया जाएगा; स्पेसएक्स की स्टारशिप चालू होने के बाद लॉन्च लागत तेजी से कम हो जाएगी; और यह कि कक्षा में शीतलन और ग्रिड-बिजली व्यय की अनुपस्थिति अंततः उच्च पूंजी परिव्यय की भरपाई कर देगी। श्री अहमद ने 5-10 वर्ष का क्षितिज निर्धारित किया। उन्होंने कहा, “भारत में एक डेटा सेंटर को बदलने में लगभग 100-500 उपग्रह लगेंगे और अगर कोई इसके लिए भुगतान करेगा, तो हम उन्हें 24 महीनों में भी लॉन्च कर सकते हैं।” Pixxel और उसके साथियों द्वारा दी गई समय-सीमा की तुलना में स्वतंत्र मूल्यांकन स्पष्ट रूप से अधिक सतर्क रहे हैं। उपग्रहों पर एज प्रोसेसिंग को शैक्षणिक और एजेंसी समीक्षाओं द्वारा निकट अवधि में व्यवहार्य माना जाता है, लेकिन स्थलीय बादल के थोक प्रतिस्थापन को 10 से 30 साल के प्रस्ताव के रूप में माना जाता है।

प्रकाशित – 10 मई, 2026 03:55 पूर्वाह्न IST

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