ناسا نے اعلان کیا کہ وہ نینسی گریس رومن خلائی دوربین کو مقررہ وقت سے آٹھ ماہ قبل ستمبر 2026 میں مدار میں بھیجے گا۔ توقع ہے کہ نئی خلائی دوربین اپنی زندگی کے دوران ماہرین فلکیات کو 20000 ٹیرا بائٹس ڈیٹا فراہم کرے گی۔
اس سے جیمز ویب اسپیس ٹیلی سکوپ سے روزانہ ڈاؤن لنک کی جانے والی 57 گیگا بائٹس کی سانس لینے والی تصویروں میں اضافہ ہو جائے گا، جس نے 2021 میں اپنا کام شروع کیا تھا، اور اس سال کے آخر میں چلی کے پہاڑوں میں ویرا سی روبن آبزرویٹری کے ذریعے ایک سروے کا آغاز ہو گا، جس میں ہر رات 20 ٹیرا بائٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی امید ہے۔
موازنے کے لیے، ہبل اسپیس دوربین، جو ایک بار سونے کا معیار ہے، ہر روز صرف 1 سے 2 گیگا بائٹس سینسر ریڈنگ فراہم کرتی ہے۔ ان تمام ریڈنگز کو ہاتھ سے چھیدنے کو کچھ وقت ہو گیا ہے، لیکن ڈیٹا کے ڈھیر والے ہر کسی کی طرح، ماہرین فلکیات اب اپنے مسائل کو حل کرنے کے لیے GPUs کا رخ کر رہے ہیں۔
برینٹ رابرٹسن، ایک UC سانتا کروز کے فلکیاتی طبیعیات کے ماہر، نے ان مشنوں سے ڈیٹا کی حمایت یا استعمال کرتے ہوئے سائنس میں اس قدمی تبدیلی کے لیے ایک صف اول کی نشست حاصل کی ہے۔ رابرٹسن نے پچھلے 15 سال Nvidia کے ساتھ GPUs کو سمجھنے کی جگہ کے مسائل پر لاگو کرنے کے لیے گزارے ہیں، پہلے سپرنووا دھماکوں کے بارے میں جدید ترین نقلی جانچ کے نظریات کے ذریعے، اور اب جدید ترین رصد گاہوں سے ڈیٹا کے ٹورینٹ کا تجزیہ کرنے کے لیے ٹولز تیار کر رہے ہیں۔
اس نے TechCrunch کو بتایا، "یہ ارتقاء کچھ چیزوں کو دیکھنے سے، ڈیٹا سیٹ کے بڑے پیمانے پر CPU پر مبنی تجزیے کرنے، پھر ان ہی تجزیوں کے GPU- تیز ورژن کرنے تک،" اس نے ٹیک کرنچ کو بتایا۔
رابرٹسن اور اس وقت کے گریجویٹ طالب علم ریان ہاؤسن نے مورفیس نامی ایک گہرا سیکھنے کا ماڈل تیار کیا جو بڑے ڈیٹا سیٹوں پر سوراخ کر سکتا ہے اور کہکشاؤں کی شناخت کر سکتا ہے۔ ویب ڈیٹا کے ان کے ابتدائی AI تجزیہ نے ایک مخصوص قسم کی ڈسک کہکشاؤں کی حیرت انگیز تعداد کی نشاندہی کی اور ہماری کائنات کی ترقی کے بارے میں نظریات میں ایک نئی شکن کا اضافہ کیا۔
اب مورفیس وقت کے ساتھ بدل رہا ہے: رابرٹسن بڑے لینگویج ماڈلز کے عروج کے پیچھے اپنے فن تعمیر کو کنوولوشنل نیورل نیٹ ورکس سے ٹرانسفارمرز میں تبدیل کر رہا ہے۔ اس کے نتیجے میں ماڈل اپنے کام کو تیز کرتے ہوئے، فی الحال اس سے کئی گنا رقبے کا تجزیہ کرنے کے قابل ہو جائے گا۔
رابرٹسن زمینی دوربینوں کے ذریعے اکٹھے کیے گئے مشاہدات کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے خلائی دوربین کے ڈیٹا پر تربیت یافتہ AI ماڈلز پر بھی کام کر رہا ہے، جو زمین کے ماحول سے مسخ ہوتے ہیں۔ راکٹری میں ترقی کے باوجود، مدار میں 8 میٹر کا آئینہ لانا اب بھی مشکل ہے، اس لیے روبن کے مشاہدات کو بہتر بنانے کے لیے سافٹ ویئر کا استعمال اگلی بہترین چیز ہے۔
لیکن وہ اب بھی GPU تک رسائی کی عالمی مانگ کے دباؤ کو محسوس کر رہا ہے۔ رابرٹسن نے نیشنل سائنس فاؤنڈیشن کو UC سانتا کروز میں ایک GPU کلسٹر بنانے کے لیے استعمال کیا ہے، لیکن یہ پرانا ہوتا جا رہا ہے یہاں تک کہ زیادہ محققین اپنے کام پر کمپیوٹ-انٹینسیو تکنیکوں کو لاگو کرنا چاہتے ہیں۔ ٹرمپ انتظامیہ نے اپنی موجودہ بجٹ کی درخواست میں NSF کے بجٹ میں 50 فیصد کمی کی تجویز پیش کی۔
"لوگ یہ AI، ML تجزیہ کرنا چاہتے ہیں، اور GPUs واقعی ایسا کرنے کا طریقہ ہیں،" رابرٹسن نے کہا۔ "آپ کو کاروباری ہونا ضروری ہے... خاص طور پر جب آپ ٹیکنالوجی کے کنارے پر کام کر رہے ہوں۔ یونیورسٹیاں بہت خطرے سے دوچار ہیں کیونکہ ان کے پاس وسائل محدود ہیں، اس لیے آپ کو باہر جا کر انہیں دکھانا ہوگا کہ، 'دیکھو، یہ وہ جگہ ہے جہاں ہم ایک فیلڈ کے طور پر جا رہے ہیں۔'"
