हाई स्कूल के एक छात्र की बड़ी कामयाबी, दो सूर्य की परिक्रमा करते हुए एक ग्रह को खोजा [VIDEO]
नासा के ट्रांजिटिंग एक्सोप्लेनेट सर्वे सैटलाइट (TESS) मिशन में इंटर्न हाई स्कूल के छात्र ने एक ऐसा ग्रह को खोज निकाला दो सूर्य की परिक्रमा करता है।
Pic from NASA Goddard video
वॉशिंगटन: नासा के ट्रांजिटिंग एक्सोप्लेनेट सर्वे सैटलाइट (TESS) मिशन को कई ग्रहों की खोज का श्रेय दिया जाता है जो हमारे अपने सौर मंडल से बहुत दूर हैं। TESS की ग्रहों की लिस्ट में नया शामिल करने के लिए अभी हाल ही में एक हाई स्कूल के छात्र का अहम योगदान है। नासा के गोडार्ड स्पेस फ्लाइट सेंटर में एक हाई स्कूल के प्रशिक्षु वोल्फ कुकिर ने एक खगोलीय पिंड को देखा, जो पिक्टर नाम का एक तारामंडल में दो तारों (सूर्य) की परिक्रमा करता है, जो पृथ्वी से करीब 1,300 प्रकाश वर्ष पर स्थित है।
TOI 1388b के रूप में नामांकित, नए पहचाने गए एक्सोप्लैनेट नेप्च्यून और शनि के बीच आकार के संदर्भ में है और दो सितारों की परिक्रमा करते हैं। जिनमें से एक हमारे सूर्य से 15 प्रतिशत बड़ा है, जबकि दूसरा काफी छोटा है।
वोल्फ ने सीएनएन को बताया कि मैं उन सभी चीजों के डेटा के माध्यम से देख रहा था जो वोलेंटियर्स ने एक एक्लिप्सिंग बायनरी के रूप में हरी झंडी दिखाई थी, एक सिस्टम जहां दो तारे एक दूसरे के चारों ओर चक्कर लगाते हैं और हमारे विचार से एक-दूसरे की हर कक्षा में ग्रहण लगाते हैं। उन्होंने कहा कि मेरी तीन दिन की इंटर्नशिप में मैंने TOI 1338b नामक एक सिस्टम से एक सिग्नल देखा। सबसे पहले, मैंने सोचा था कि यह एक तारे ग्रहण था, लेकिन समय गलत था। यह एक ग्रह निकला।
यह TESS मिशन, जिसे 2018 के अप्रैल में एक SpaceX फाल्कन 9 द्वारा कक्षा में लॉन्च किया गया था। सीएनएन के अनुसार, ऑबर्जवर्स ने एक समय में सीधे 27 दिनों के लिए एक स्थान का निरीक्षण किया और हर 30 मिनट में तस्वीरें क्लिक किया।
बार-बार आने वाली तस्वीरों ने वैज्ञानिकों को तारों की चमक में उतार-चढ़ाव की पहचान करने में मदद करते हैं जो कि परिक्रमा करने वाले एक्सोप्लैनेट का संकेत हो सकता है। ऐसे ग्रहों की चाल ट्रांजिट्स के रूप में भी जाना जाता है। TESS चमकदार तारों के मामले में ट्रांजिट्स की पहचान करने में अच्छा है। लेकिन यह बाइनरी स्टार सिस्टम के लिए लागू नहीं होता है।
SETI के एक रिसर्चर वेसलिन कोस्टोव ने सीएनएन को समझाया कि ये सिग्नल के प्रकार हैं ये एल्गोरिदम वास्तव में संघर्ष करते हैं। मानव आंख डेटा में पैटर्न खोजने में बहुत अच्छी है। विशेष रूप से नन-पेरियोडिक पैटर्न की तरह जिसे हम इस सिस्टम से ट्रांजिट्स में देखते हैं।