बार्सिलोना विश्वविद्यालय के कॉसमॉस साइंसेज संस्थान (ICCUB) के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने एक नई तकनीक विकसित की है जो ब्रह्मांड के विस्तार का अध्ययन करने और डार्क एनर्जी नामक रहस्यमयी शक्ति की जांच करने के तरीके में काफी सुधार कर सकती है। क्योंकि, जाहिर है, ब्रह्मांड ने अभी दिखावा करना बंद नहीं किया है।

नेचर एस्ट्रोनॉमी में प्रकाशित इस शोध में CIGaRS नामक एक ढांचा पेश किया गया है जो टाइप Ia सुपरनोवा से कहीं अधिक जानकारी निकाल सकता है - ये शक्तिशाली तारकीय विस्फोट हैं जिनका उपयोग विशाल ब्रह्मांडीय दूरियों को मापने के लिए किया जाता है। वर्तमान कई दृष्टिकोणों के विपरीत, यह विधि मुख्य रूप से महंगी स्पेक्ट्रोस्कोपिक टिप्पणियों के बजाय इमेजिंग डेटा पर निर्भर करती है। यह उन्नति खगोलविदों को अगली पीढ़ी के आकाश सर्वेक्षणों, विशेष रूप से वेरा सी. रुबिन वेधशाला द्वारा संचालित, से जल्द ही आने वाले विशाल डेटासेट का पूरा लाभ उठाने में मदद करने की उम्मीद है।

टाइप Ia सुपरनोवा तब होते हैं जब सफेद बौने तारे विस्फोट करते हैं। चूंकि ये विस्फोट लगभग समान आंतरिक चमक तक पहुंचते हैं, खगोलविद इन्हें "मानक मोमबत्तियों" के रूप में उपयोग करते हैं: पृथ्वी से उनकी वास्तविक चमक की तुलना करके, शोधकर्ता उनकी दूरी की गणना कर सकते हैं। इन मापों ने इस खोज में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई कि ब्रह्मांड त्वरित दर से विस्तार कर रहा है। वैज्ञानिक इस त्वरण का श्रेय डार्क एनर्जी को देते हैं, जो आधुनिक भौतिकी में सबसे महत्वपूर्ण अनसुलझे प्रश्नों में से एक है।

हालांकि, एक महत्वपूर्ण जटिलता है। टाइप Ia सुपरनोवा पूरी तरह से समान नहीं हैं। पिछले 20 वर्षों में, खगोलविदों ने पाया है कि एक सुपरनोवा की देखी गई चमक उस आकाशगंगा से प्रभावित होती है जिसमें वह होता है। पुरानी या अधिक विशाल आकाशगंगाओं में पाए जाने वाले सुपरनोवा युवा या कम विशाल आकाशगंगाओं में होने वाले सुपरनोवा से थोड़े भिन्न दिखाई दे सकते हैं। शोधकर्ताओं ने आमतौर पर इन अंतरों को अपेक्षाकृत सरल सुधार विधियों का उपयोग करके समायोजित किया है। हालांकि उपयोगी, ये अनुमान दूरी माप की सटीकता और बदले में, ब्रह्मांड संबंधी अध्ययनों की सटीकता को सीमित कर सकते हैं।

नया ढांचा एक साथ कई कारकों को मॉडल करके इस चुनौती का समाधान करता है। प्रत्येक घटक को स्वतंत्र रूप से व्यवहार करने के बजाय, शोधकर्ताओं ने एक एकीकृत मॉडल बनाया जिसमें स्वयं सुपरनोवा विस्फोट, उनकी मेजबान आकाशगंगाएं, धूल जो उनके प्रकाश को बदलती है, पूरे ब्रह्मांडीय इतिहास में सुपरनोवा दरों में परिवर्तन, और यहां तक कि ब्रह्मांड का विस्तार भी शामिल है। "ब्रह्मांड को मॉडल करने का एक शक्तिशाली तरीका बायेसियन अनुमान का उपयोग करके कंप्यूटर में इसे अब इनिशियो सिम्युलेट करना है," अध्ययन के सह-लेखक राउल जिमेनेज़ (ICREA-ICCUB) कहते हैं। "यह एक ही समय में सभी संभावित मापदंडों को बदलने का एक तरीका प्रदान करता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि हम किस ब्रह्मांड में रहते हैं। इसके अलावा, इस क्षमता के होने से, कोई संभावित 'अज्ञात अज्ञात' व्यवस्थितताओं को देख सकता है ताकि उनके प्रभाव को समझा जा सके।"

इस तरह का एक व्यापक मॉडल बनाने के लिए सामान्य रूप से भारी कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होगी। दृष्टिकोण को व्यावहारिक बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने सिमुलेशन-आधारित अनुमान नामक एक आधुनिक तकनीक की ओर रुख किया। यह प्रक्रिया वैज्ञानिकों द्वारा भौतिक मॉडल के आधार पर बड़ी संख्या में सिम्युलेटेड ब्रह्मांड उत्पन्न करने से शुरू होती है। एक तंत्रिका नेटवर्क तब सीखता है कि सिम्युलेटेड अवलोकन उन भौतिक गुणों से कैसे संबंधित हैं जिन्होंने उन्हें उत्पन्न किया। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, सिस्टम वास्तविक खगोलीय टिप्पणियों की अपने सिमुलेशन से तुलना कर सकता है और सबसे संभावित अंतर्निहित मापदंडों को निर्धारित कर सकता है। यह रणनीति एक साथ हजारों सुपरनोवा का विश्लेषण करना संभव बनाती है, एक ऐसा कार्य जो पारंपरिक तकनीकों का उपयोग करके अव्यावहारिक होगा।

अध्ययन के सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक यह है कि ढांचा केवल इमेजिंग डेटा का उपयोग करके आकाशगंगा दूरियों (रेडशिफ्ट) को उच्च सटीकता के साथ निर्धारित कर सकता है। शोधकर्ताओं के अनुसार, नई विधि स्पेक्ट्रोस्कोपिक माप के बराबर सटीकता के साथ रेडशिफ्ट अनुमान प्रदान करती है, लेकिन स्पेक्ट्रा की आवश्यकता नहीं होती है। यह क्षमता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि आगामी सर्वेक्षणों से लाखों सुपरनोवा उम्मीदवारों की पहचान होने की उम्मीद है, जबकि केवल एक छोटे प्रतिशत को ही वास्तविक रूप से स्पेक्ट्रोस्कोपिक अनुवर्ती मिल सकता है।