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The rational ape: study says chimpanzees reason through their beliefs

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The rational ape: study says chimpanzees reason through their beliefs

जब, 1960 में, ब्रिटिश प्राइमेटोलॉजिस्ट जेन गुडाल पहली बार तंजानिया के गोम्बे नेशनल पार्क में चिंपांज़ी को एंथिल से दीमकों को पकड़ने के लिए टहनियों का उपयोग करते हुए देखा, वह वैज्ञानिक इतिहास बना रही थी। शोधकर्ताओं का तब तक मानना ​​था कि केवल मनुष्य ही उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं। गुडऑल की खोज ने उस रेखा को मिटा दिया और साथ ही मानव होने का क्या अर्थ है, इसके बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न भी उठाए।

अब, एक अध्ययन प्रकाशित हुआ विज्ञान 30 अक्टूबर को सुझाव दिया गया है कि एक और कथित विशिष्ट मानवीय गुण – सबूतों को तौलने, विश्वासों को संशोधित करने और किसी के मन को बदलने की क्षमता – अकेले हमारे लिए नहीं हो सकती है। (यह निश्चित रूप से एक तरफ रख रहा है मशीनों.)

नीदरलैंड, युगांडा, यूके और अमेरिका के विशेषज्ञों की एक टीम ने सावधानीपूर्वक डिजाइन किए गए व्यवहार परीक्षणों की एक श्रृंखला के माध्यम से युगांडा के नगांबा द्वीप चिंपैंजी अभयारण्य में 15-23 चिंपैंजी का अवलोकन किया। वे जिस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास कर रहे थे वह सरल था: जब भोजन कहाँ छिपा है, इसके बारे में विरोधाभासी सुरागों का सामना करना पड़ता है, तो क्या चिंपैंजी नवीनतम संकेत का पालन करते हैं या क्या वे जानकारी को जोड़ते हैं, इसे याद करते हैं और अपनी मान्यताओं को अद्यतन करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे मनुष्य करते हैं जब वे तर्कसंगत रूप से सोचते हैं?

पांच परीक्षण

शोधकर्ताओं ने यह जांचने के लिए पांच सरल परीक्षणों का उपयोग किया कि चिंपैंजी ने अपनी मान्यताओं को कैसे संशोधित किया।

“इस अध्ययन को चलाने के लिए, हमें वास्तव में इसे तोड़ना होगा और पूछना होगा: इसकी जड़ों में तर्कसंगतता क्या है?” यूट्रेक्ट विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर और अध्ययन के प्रमुख लेखक हन्ना श्लेहौफ़ ने कहा। “इसके सबसे बुनियादी घटक क्या हैं? और आप इसे गैर-मौखिक तरीके से कैसे परखते हैं?”

टीम ने महान वानरों के निर्णयों के बारे में भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करने के लिए बायेसियन मॉडल का उपयोग किया और उनकी तुलना उनके वास्तविक व्यवहार से की। बायेसियन मॉडल नए सबूतों के साथ किसी की मान्यताओं को लगातार अद्यतन करके किसी चीज़ को समझने या भविष्यवाणी करने का एक सांख्यिकीय तरीका है।

पहले परीक्षण में जाँच की गई कि चिंपैंजी मजबूत और कमजोर सुरागों पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। एक मजबूत सुराग एक कंटेनर में गिरा हुआ भोजन देखने के रूप में हो सकता है; एक कमजोर सुराग कंटेनर के अंदर भोजन की खड़खड़ाहट सुनना हो सकता है। शोधकर्ताओं ने उस क्रम को भी बदल दिया जिसमें ये सुराग दिखाई दिए।

इस तरह, टीम ने देखा कि जब मजबूत सुराग दूसरे स्थान पर आया, तो चिंपैंजी द्वारा अपनी मूल पसंद को बदलने की अधिक संभावना थी, यह सुझाव देते हुए कि वे केवल सबसे हालिया संकेत पर प्रतिक्रिया नहीं कर रहे थे, बल्कि यह सोच रहे थे कि प्रत्येक सुराग कितना विश्वसनीय हो सकता है।

दूसरे परीक्षण में जांच की गई कि जब टीम ने सुरागों की अदला-बदली की तो क्या यह पैटर्न कायम रहा। इस बार, मजबूत सुराग श्रवण संबंधी था जबकि कमजोर सुराग में अस्पष्ट हलचल या भोजन के निशान शामिल थे। पहले की तरह, चिंपैंजी लगातार मजबूत, अधिक विश्वसनीय सुरागों का पक्ष लेते थे, भले ही वे कब भी सामने आए हों।

तीसरे परीक्षण में यह पता लगाया गया कि चिंपैंजी को सुराग कितनी अच्छी तरह याद हैं। वैज्ञानिकों ने तीन कंटेनर पेश किए, एक मजबूत सुराग के साथ, एक कमजोर सुराग के साथ, और तीसरा बिना किसी सुराग के। चिंपैंजी द्वारा सबसे मजबूत सुराग वाले कंटेनर को चुनने के बाद, शोधकर्ताओं ने इसे हटा दिया और उन्हें शेष दो (कुछ हद तक कंटेनर की तरह) दे दिए मोंटी हॉल समस्या इंसानों के लिए)। चिंपांज़ी अक्सर बिना किसी जानकारी वाले कंटेनर के बजाय कमज़ोर सुराग वाले कंटेनर को चुनते हैं, जिससे पता चलता है कि उन्होंने केवल सबसे मजबूत सुराग पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय कई संभावनाओं को ध्यान में रखा है।

इसके बाद, वैज्ञानिकों ने जाँच की कि क्या चिंपैंजी उनके पास पहले से मौजूद जानकारी और कुछ नई जानकारी के बीच अंतर कर सकते हैं। महान वानरों को या तो एक डिब्बे में खाने की खड़खड़ाहट की वही आवाजें दो बार सुनाई दीं या दूसरी बार एक नई आवाज सुनाई दी। चिंपैंजी ने अपनी पसंद तभी बदली जब दूसरे सिग्नल में कुछ नया जोड़ा गया, जिससे यह संकेत मिला कि वे वास्तव में नए सबूतों से पुरानी जानकारी बता सकते हैं।

अंतिम परीक्षण में यह पता लगाया गया कि जब चिंपैंजी का प्रारंभिक विश्वास कमजोर हो गया था तो उन्होंने कैसे प्रतिक्रिया दी। जब वैज्ञानिकों ने एक “पराजित” सुराग प्रस्तुत किया जो सीधे तौर पर पिछले मजबूत सुराग का खंडन करता था, उदाहरण के लिए यह खुलासा करके कि भोजन के बजाय एक कंकड़ से एक खड़खड़ाहट की आवाज आई थी, तो चिंपैंजी ने अपनी पसंद को संशोधित किया। हालाँकि, उन्होंने उसी ‘पराजय’ को नजरअंदाज कर दिया जब यह पिछले सकारात्मक सबूतों से जुड़ा नहीं था।

विशिष्ट रूप से मानव नहीं

कुल मिलाकर, परीक्षणों से पता चलता है कि चिंपांज़ी ने अंतिम या सबसे तेज़ संकेतों पर प्रतिक्रिया नहीं दी। इसके बजाय उन्होंने मूल्यांकन किया कि जानकारी का प्रत्येक भाग कितना प्रासंगिक और विश्वसनीय है, कई संभावनाओं को खुला रखा, और अपनी पसंद को उन तरीकों से अद्यतन किया जो मनुष्यों में तर्कसंगत, साक्ष्य-आधारित तर्क के समान हैं।

“यह दर्शाता है कि [the study] वे अपनी पसंद के कारणों से अवगत हैं, एक ऐसा कौशल जिसके बारे में माना जाता है कि यह विशिष्ट रूप से मानवीय है,” प्रोफेसर श्लीहौफ़ ने कहा।

इस प्रकार की तर्कसंगत सोच जंगली चिंपैंजी के रोजमर्रा के जीवन में कैसे आएगी? चूंकि यह अध्ययन अर्ध-बंदी स्थितियों में और बचाए गए चिंपैंजी के साथ किया गया था, इसलिए शोधकर्ता केवल काल्पनिक उदाहरण ही पेश कर सके।

जैसा कि प्रोफ़ेसर श्लीहौफ़ ने कहा: “कल्पना कीजिए कि एक चिंपांज़ी ज़मीन पर एक लाल फल देखता है और एक पेड़ की ओर चलता है क्योंकि उसे लगता है कि फल वहाँ से गिर गया होगा। लेकिन जब वह उस स्थान पर पहुँचता है, तो उसे पता चलता है कि ‘फल’ केवल लाल पत्तियों का एक समूह था। उस पल में, चिंपांज़ी को अपना विश्वास संशोधित करना चाहिए: उसे अब यह नहीं सोचना चाहिए कि यह पेड़ पके फलों से भरा है।”

‘बड़े सवाल’

प्राइमेटोलॉजिस्ट और क्योटो यूनिवर्सिटी प्राइमेट रिसर्च इंस्टीट्यूट के पूर्व निदेशक (और जो अध्ययन में शामिल नहीं थे) टेटसुरो मात्सुज़ावा के अनुसार, जंगली चिंपांज़ी में उनके दैनिक जीवन में ऐसे लक्षणों का निरीक्षण करना बेहद मुश्किल होगा क्योंकि शोधकर्ता विश्वसनीय रूप से यह दिखाने के लिए पर्याप्त बार-बार अवलोकन करने में सक्षम नहीं होंगे कि चिंपांज़ी अध्ययन में दिखाए गए तरीकों से अपनी मान्यताओं को संशोधित कर सकते हैं।

बहरहाल, उन्होंने कहा, “यह अध्ययन मानव तर्कसंगतता की विकासवादी जड़ों के बारे में भी बड़े सवाल उठाता है। यह दर्शाता है कि तर्कसंगत सोच मनुष्यों तक ही सीमित नहीं है, और हमें यह पूछने के लिए प्रेरित करती है कि इस क्षमता का कितना हिस्सा चिंपांज़ी और अन्य महान वानरों के साथ साझा किया जाता है, यह सवाल अब सबसे आगे लाया गया है।”

इप्सिता हर्लेकर एक स्वतंत्र विज्ञान लेखिका हैं।

प्रकाशित – 24 नवंबर, 2025 05:30 पूर्वाह्न IST

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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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