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How groundbreaking new brain atlases capture development in motion

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How groundbreaking new brain atlases capture development in motion

मस्तिष्क को एक तैयार अंग के रूप में नहीं बल्कि एक निर्माणाधीन शहर के रूप में देखने की कल्पना करें, जहां प्रत्येक न्यूरॉन एक श्रमिक है जो क्षितिज के बढ़ने के साथ नौकरी बदलता है।

में पत्रों की एक श्रृंखला प्रकृति 5 नवंबर को प्रकाशित इस लेख में बिलकुल यही बात कही गई है। संयुक्त राज्य अमेरिका में एलन इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन साइंस के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में, यूएस ब्रेन इनिशिएटिव के साझेदारों के साथ मिलकर, वैज्ञानिकों ने यह चार्ट बनाया है कि मस्तिष्क की मुख्य कोशिकाएं – न्यूरॉन्स और उनकी सहायक ग्लिया – चूहे से लेकर मानव तक की प्रजातियों में कैसे बनती हैं, स्थानांतरित होती हैं और विशेषज्ञ होती हैं।

मस्तिष्क को भागों की एक निश्चित सूची के रूप में मानने के बजाय, नए मानचित्र इसे एक जीवित सातत्य के रूप में चित्रित करते हैं, कोशिकाओं के परिपक्व होने, जुड़ने और नेटवर्क बनाने के दौरान आनुवंशिक पैटर्न का समय-अंतराल टिमटिमाता रहता है।

पहली बार ये अध्ययन समय और प्रजातियों के बीच मस्तिष्क के विकास का एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। पिछले प्रयासों की तुलना करना कठिन था क्योंकि प्रयोगशालाओं ने अलग-अलग तरीकों का इस्तेमाल किया, विभिन्न चरणों का नमूना लिया या अलग-अलग क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया। ब्रेन इनिशिएटिव टीमों ने प्रोटोकॉल को मानकीकृत करके, नए अनुक्रमण और इमेजिंग टूल का निर्माण करके और माउस, मार्मोसेट और मानव ऊतक से डेटा को संरेखित करने के लिए साझा कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन बनाकर इसे हल किया। साथ में, वे अब एक सामान्य संदर्भ प्रदान करते हैं कि न्यूरॉन्स और ग्लिया कैसे उभरते हैं और सर्किट में इकट्ठे होते हैं।

एलन इंस्टीट्यूट के निदेशक होंगकुई ज़ेंग ने इसे “विकासात्मक तंत्रिका विज्ञान के नए युग” की शुरुआत के रूप में वर्णित किया, जो अंतरिक्ष, समय और प्रजातियों में डेटा को एकीकृत करता है। छह समन्वित अध्ययन पेश करते हैं जिसे वह “सामान्य संदर्भ” कहती हैं कि कैसे जीन मस्तिष्क की जटिल सर्किटरी को इकट्ठा करते हैं, आने वाले वर्षों के लिए तंत्रिका विज्ञान को चलाने के लिए एक गाइड की संभावना है।

जहां पुराने नक्शे कम पड़ गए

दशकों तक, मस्तिष्क एटलस ने न्यूरॉन्स के साथ ऐसा व्यवहार किया मानो वे निश्चित श्रेणियों में आते हों। नए डेटासेट ने यह दिखाकर इस दृष्टिकोण को उलट दिया है कि विकासशील कोशिकाएं जीन-गतिविधि पैटर्न के साथ क्रमिक संक्रमणों से गुजरती हैं जो तेज छलांग के बजाय चरण दर चरण बदलती हैं।

डॉ. ज़ेंग में से एक में अध्ययन करते हैंउनकी टीम ने पाया कि जैसे-जैसे चूहे का मस्तिष्क परिपक्व हुआ, युवा न्यूरॉन्स मध्यवर्ती चरणों से गुज़रे जहां उन्होंने पहले और आगामी दोनों प्रकार की कोशिकाओं की विशेषताओं का मिश्रण दिखाया।

डॉ. ज़ेंग ने कहा, “सीमाएं कभी स्पष्ट नहीं होतीं।”

कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को के एक एसोसिएट प्रोफेसर, टोमाज़ नोवाकोव्स्की ने दिखाया मानव वंशावली एटलस मानव मस्तिष्क का विकास भी इसी मार्ग पर हुआ। सुसंस्कृत मानव भ्रूण मस्तिष्क ऊतक में व्यक्तिगत स्टेम कोशिकाओं के वंशजों का पता लगाकर, उनकी टीम ने पाया कि रेडियल ग्लिया, मस्तिष्क की निर्माता कोशिकाएं, पहले न्यूरॉन्स का उत्पादन करती हैं जो संकेतों को सक्रिय करती हैं, फिर वे जो उन्हें शांत करती हैं।

यह क्रमिक बदलाव – जिसे पिछले एकल-समय-बिंदु मानचित्र नहीं देख सके – ने पुष्टि की कि न्यूरॉन्स एक ही बार में अपनी वयस्क पहचान हासिल नहीं करते हैं।

विशेष रूप से, दोनों अध्ययनों से पता चला है कि विकासशील न्यूरॉन्स एक एकल, स्थिर पहचान नहीं रखते हैं। जैसे-जैसे वे परिपक्व होते हैं, उनकी जीन गतिविधि धीरे-धीरे बदलती है, एक परिभाषित प्रकार से दूसरे में जाने के बजाय मध्यवर्ती चरणों से गुजरती है।

कोशिकाओं की यात्रा

डॉ. नोवाकोव्स्की ने सुसंस्कृत मानव भ्रूण के मस्तिष्क के ऊतकों में कोशिका वंशावली का पता लगाने के लिए वायरल बारकोडिंग का उपयोग किया। यह तकनीक हानिरहित वायरस पर निर्भर करती है जो प्रत्येक स्टेम सेल को एक अद्वितीय आनुवंशिक लेबल के साथ टैग करती है, जिससे शोधकर्ताओं को इसके सभी वंशजों का अनुसरण करने की अनुमति मिलती है।

फिर उनकी टीम ने यह मापने के लिए एकल-कोशिका आरएनए अनुक्रमण लागू किया कि प्रत्येक विकासशील न्यूरॉन में कौन से जीन सक्रिय थे।

टीम ने उन जीन रीडआउट को ऊतक के भीतर उनके सटीक स्थानों पर वापस रखने के लिए स्थानिक प्रोफाइलिंग का भी उपयोग किया, लगभग 3डी मानचित्र पर पिन लौटाने की तरह। साथ में, इन विधियों ने एक समय-समाधान रिकॉर्ड बनाया जिसमें दिखाया गया कि कैसे व्यक्तिगत कोशिकाएं विभाजित, विभेदित और अपने विकास पथ में बस गईं।

इनमें से प्रत्येक चरण ने यह दिखाना शुरू कर दिया कि कैसे एक कोशिका अनेक बन जाती है। डॉ. नोवाकोव्स्की ने कहा कि पोस्टमॉर्टम मानव मस्तिष्क के डीएनए विश्लेषण से वही विकासात्मक बदलाव पता चला जो उनकी टीम ने संस्कृति में देखा था, जिससे पुष्टि हुई कि पैटर्न प्रयोगशाला प्रणाली का एक कलाकृति नहीं था।

डॉ. ज़ेंग के कम्प्यूटेशनल एटलस ने विकासात्मक परिवर्तनों को अधिक सटीक रूप से परिभाषित करने का एक तरीका जोड़ा। उनकी टीम ने यह पता लगाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया कि न्यूरॉन की जीन-गतिविधि प्रोफ़ाइल एक अलग सेल चरण के रूप में अर्हता प्राप्त करने के लिए पर्याप्त रूप से बदल गई है, जिसने पहले के व्यक्तिपरक निर्णयों को मात्रात्मक मानदंडों के साथ बदल दिया है।

अंत में, येल विश्वविद्यालय के प्रोफेसर रोंग फैन की टीम ने लापता आयाम: स्थान जोड़ा। उनके में स्थानिक त्रि-ओमिक्स एटलसशोधकर्ताओं ने विकासशील मस्तिष्क ऊतक के पतले, संरक्षित टुकड़ों में तीन प्रकार की आणविक जानकारी मापी: कौन से जीन सक्रिय थे, आसपास का डीएनए कितना सुलभ था, और प्रत्येक कोशिका कौन से प्रोटीन का उत्पादन करती थी। फिर उन्होंने प्रत्येक माप को ऊतक के भीतर कोशिका के सटीक स्थान से जोड़ा। इससे यह देखना संभव हो गया कि विभिन्न आणविक पैटर्न कहां दिखाई देते हैं और समय के साथ पड़ोसी कोशिकाएं एक साथ कैसे बदल गईं।

कुल मिलाकर, इन दृष्टिकोणों ने शोधकर्ताओं को अलग-अलग क्षणों में उन्हें पकड़ने के बजाय, समय और स्थान दोनों में विकासशील कोशिकाओं का अनुसरण करने की अनुमति दी।

नये एटलस पढ़ रहे हैं

साथ में, इन एटलस ने यह समझने का द्वार खोल दिया है कि कैसे अरबों व्यक्तिगत कोशिका निर्णय मस्तिष्क की असाधारण विविधता को आकार देते हैं।

एलन इंस्टीट्यूट के एक अन्वेषक सिंडी वैन वेल्थोवेन एक चूहे का हिस्सा थे अध्ययन इसने ट्रैक किया कि कैसे निरोधात्मक न्यूरॉन्स, कोशिकाएं जो मस्तिष्क की गतिविधि को शांत या संतुलित करती हैं, अग्रमस्तिष्क के गठन के साथ विविधता और पलायन करती हैं। टीम को निरोधात्मक वंशावली मिलीं जो अलग-अलग समय में विविधतापूर्ण थीं, कुछ बाद में दिखाई दीं और कई क्षेत्रों में वितरित की गईं, जो देर से अभिनय करने वाली भूमिकाओं का सुझाव देती हैं।

अपने काम के आधार पर, डॉ. नोवाकोव्स्की के मानव एटलस ने इस सर्किटरी के पूरक पक्ष का पता लगाया: उत्तेजक न्यूरॉन्स, जो तंत्रिका गतिविधि को बढ़ाते हैं। एक साथ पढ़ें, दोनों अध्ययनों से पता चलता है कि मस्तिष्क की उत्तेजना और निषेध की विरोधी प्रणालियाँ जीन अभिव्यक्ति के निरंतर, अतिव्यापी मार्गों के माध्यम से कैसे आकार लेती हैं।

ऐसा प्रतीत होता है कि उन्हीं आणविक नेटवर्कों में गहरी विकासवादी जड़ें हैं, यह विचार कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को के एक एसोसिएट प्रोफेसर एलेक्स पोलेन द्वारा खोजा गया है।

प्रसवोत्तर माउस मस्तिष्क स्थानिक मल्टीओमिक्स मानचित्र कॉर्टिकल परत न्यूरॉन परिपक्वता और ऑलिगोडेंड्रोसाइट भेदभाव और माइलिनेशन को उजागर करते हैं।

प्रसवोत्तर माउस मस्तिष्क स्थानिक मल्टीओमिक्स मानचित्र कॉर्टिकल परत न्यूरॉन परिपक्वता और ऑलिगोडेंड्रोसाइट भेदभाव और माइलिनेशन को उजागर करते हैं। | फोटो साभार: येल विश्वविद्यालय से डि झांग; झांग एट अल., प्रकृति (CC BY)

में एक क्रॉस-प्रजाति विश्लेषणडॉ. पोलेन और उनके सहयोगियों ने सभी स्तनधारियों में जीन गतिविधि की तुलना की और पाया कि एक न्यूरॉन प्रकार जिसे कभी प्राइमेट्स के लिए अद्वितीय माना जाता था, टीएसी3 इंटिरियरॉन, जो भावनाओं और हार्मोनल सिग्नलिंग को विनियमित करने में मदद करता है, कई स्तनधारी वंशों में मौजूद है, हालांकि इसकी बहुतायत और आणविक प्रोफ़ाइल भिन्न होती है।

डॉ. पोलेन ने कहा, “साझा वंशावली का सबसे मजबूत सबूत मार्सुपियल्स से लेकर प्राइमेट्स तक व्यापक रूप से देखने से मिला।”

इन सभी निष्कर्षों से पता चलता है कि विकास पूरी तरह से नए न्यूरॉन बनाने के बजाय मौजूदा न्यूरॉन प्रकारों को संशोधित करता है। मनुष्यों में, समान विकासात्मक मार्ग मौजूद होते हैं लेकिन लंबे समय तक प्रगति करते हैं, जिससे कोशिकाओं को विविधता लाने और जटिल सर्किट बनाने के लिए अधिक समय मिलता है।

सभी प्रजातियों में, अंतर्निहित पैटर्न सुसंगत है: मस्तिष्क की वायरिंग बनाने के लिए विकासात्मक कार्यक्रमों का पुन: उपयोग और समायोजन किया जाता है, प्रतिस्थापित नहीं किया जाता है।

यह सब एक साथ लाना

अलग-अलग एटलस के साथ, कंसोर्टियम ने एक अंतिम कदम उठाया। मेटा-एटलस में परियोजना कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में डॉ. नोवाकोव्स्की, डॉ. ज़ेंग और प्रशिक्षण कार्यक्रम संरक्षक अपर्णा भादुड़ी के नेतृत्व में, शोधकर्ताओं ने एक साझा संदर्भ बनाने के लिए माउस, मार्मोसेट और मानव मस्तिष्क से विकासात्मक डेटा को संरेखित किया जो विभिन्न प्रजातियों में कोशिका स्थितियों की तुलना करने की अनुमति देता है।

डॉ. ज़ेंग ने स्वीकार किया कि “मस्तिष्क के ऊतकों की कमी, विशेष रूप से विकास के प्रमुख चरणों से मानव नमूनों की कमी, अब के लिए सबसे बड़ी सीमा हो सकती है।”

उन्होंने कहा कि इस तरह के अंतराल पर काबू पाने का मतलब डेटा और इसका विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों दोनों में लगातार सुधार करना है: “हमें टैक्सोनॉमी के साथ कठोरता से व्यवहार नहीं करना चाहिए, बल्कि नए ज्ञान प्राप्त करने के साथ-साथ उन्हें परिष्कृत करना जारी रखना चाहिए।”

डॉ. भादुड़ी के लिए, लक्ष्य एक साझा संसाधन बनाना है जिसका उपयोग पूरा क्षेत्र कर सके।

उन्होंने कहा, “इस संदर्भ डेटा का होना इस क्षेत्र के लिए एक शानदार अवसर है।” “यह हमें क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए सामान्य जीन हस्ताक्षर, सेल नाम और विश्लेषणात्मक उपकरण रखने में सशक्त बनाएगा।”

उनका प्रोजेक्ट ब्रेन मैपिंग को एक तैयार उत्पाद के बजाय एक सामूहिक, चल रहे प्रयास के रूप में मानता है। जैसा कि डॉ. ज़ेंग ने कहा, उद्देश्य मानचित्र को पूरा करना नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करना है कि हर कोई समान निर्देशांक का उपयोग कर रहा है।

नक्शे से लेकर दवा तक

तंत्रिका विज्ञानियों के लिए, ये मानचित्र इस बात का स्पष्ट दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं कि कैसे प्रारंभिक विकास मस्तिष्क के बाद के कार्य के लिए परिस्थितियाँ निर्धारित करता है। वे दिखाते हैं कि गर्भधारण के दौरान प्रमुख आनुवंशिक मार्ग कब चालू या बंद होते हैं और वे परिवर्तन कोशिकाओं को विशिष्ट भूमिकाओं में कैसे निर्देशित करते हैं।

एटलस विकास की अवधियों को उजागर करता है जिसमें न्यूरोडेवलपमेंटल विकारों से जुड़े कई जीन अत्यधिक सक्रिय होते हैं, जो शोधकर्ताओं को यह पता लगाने में मदद कर सकता है कि छोटे व्यवधानों के दीर्घकालिक प्रभाव होने की सबसे अधिक संभावना कब होती है। ऐसा माना जाता है कि ऑटिज्म या मिर्गी जैसी स्थितियों में जीवन में बाद में होने वाली क्षति के बजाय शुरुआती विकास के समय में बदलाव शामिल होता है।

डॉ. नोवाकोव्स्की ने कहा कि अगला कदम यह परीक्षण करना है कि क्या उनकी टीम द्वारा देखे गए विकासात्मक स्विच अन्य प्रणालियों में भी होते हैं। उन्होंने कहा, गैर-मानव प्राइमेट सबसे करीबी हो सकते हैं इन-विवो मॉडल” जबकि “ऑर्गनोइड्स एक और उभरता हुआ मॉडल है,” और उन्होंने कहा कि वह यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि परिणाम संरेखित होते हैं या नहीं।

आनुवंशिकी और समय से परे, आसपास का ऊतक वातावरण भी कोशिकाओं के परिपक्व होने पर प्रभाव डालता है। फैन द्वारा तैयार किए गए स्थानिक एटलस में और अन्य., टीम ने जीन और प्रोटीन गतिविधि के मानचित्रों की तुलना की और पाया कि मजबूत विकासात्मक संकेत वाले क्षेत्रों में कोशिकाएं जल्दी परिपक्व हो गईं जबकि शांत क्षेत्रों में कोशिकाएं अधिक धीरे-धीरे विकसित हुईं। जब उन्होंने घायल ऊतकों की जांच की, तो मस्तिष्क ने प्रारंभिक विकास के दौरान देखे गए जीन गतिविधि के पैटर्न को सक्रिय कर दिया, जो विकास और मरम्मत के बीच साझा तंत्र का सुझाव देता है।

शोधकर्ताओं का तेजी से मानना ​​है कि जब विकास संबंधी घटनाएं गलत समय पर या गलत स्थान पर होती हैं, तो कई न्यूरोलॉजिकल स्थितियां उत्पन्न होती हैं, जैसे कोशिकाएं बहुत जल्दी आ जाती हैं, बहुत जल्दी परिपक्व हो जाती हैं या असामान्य स्थान पर बस जाती हैं। नए एटलस इन संवेदनशील अवधियों की पहचान करना आसान बनाते हैं, जो उन विशिष्ट चरणों की ओर इशारा करते हैं जिनमें छोटे व्यवधानों के दीर्घकालिक परिणाम हो सकते हैं।

अभी भी काम बाकी है

कुछ न्यूरॉन प्रकार केवल संक्षिप्त रूप से प्रकट होते हैं या केवल विशिष्ट परिस्थितियों में अपने परिभाषित जीन पर स्विच करते हैं, जैसे कि हाल की गतिविधि के बाद या विशेष व्यवहारिक अवस्थाओं के दौरान। डॉ. वान वेल्थोवेन ने कहा कि ऐसे क्षणभंगुर या स्थिति-विशिष्ट न्यूरॉन्स आज के डेटासेट में “अनदेखे रहने की संभावना है”।

डॉ. ज़ेंग इस बात से सहमत थे कि यात्रा अभी ख़त्म नहीं हुई है: “हमारे काम को पूरे मस्तिष्क तक विस्तारित करना, जिसमें कॉर्टेक्स, मस्तिष्क की बाहरी परत और गति और भावना का समन्वय करने वाले गहरे उप-क्षेत्र शामिल हैं, पहला कदम होगा।”

डॉ. भादुड़ी ने कहा, “मस्तिष्क अंततः कैसे उभरता है, इसके लिए अधिक विस्तृत रूपरेखा बनाने के लिए हमें अधिक समय बिंदुओं और मस्तिष्क क्षेत्रों की आवश्यकता है।”

साथ में, ये अंतराल क्षेत्र के लिए अगले चरणों को परिभाषित करते हैं: व्यापक मस्तिष्क क्षेत्र, अधिक विकासात्मक चरण, और सेल प्रकारों को पकड़ने के लिए सघन नमूनाकरण जो वर्तमान तरीकों से छूट जाते हैं।

अनिर्बान मुखोपाध्याय नई दिल्ली से प्रशिक्षण प्राप्त आनुवंशिकीविद् और विज्ञान संचारक हैं।

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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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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 03:55 पूर्वाह्न IST

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