Incorporating neutron star physics into gravitational wave inference with physics-informed priors using normalizing flows

जब दो सघन तारकीय अवशेष, जैसे कि न्यूट्रॉन तारे या ब्लैक होल, एक-दूसरे के चारों ओर घूमते हुए टकराते हैं, तो वे अंतरिक्ष-समय के ताने-बाने में लहरें भेजते हैं जिन्हें गुरुत्वाकर्षण तरंगें (gravitational waves) कहा जाता है। पृथ्वी पर स्थित डिटेक्टर इन सूक्ष्म संकेतों को पकड़ते हैं, जिससे वैज्ञानिकों को ब्रह्मांड को उस तरह से सुनने की अनुमति मिलती है जो कुछ दशक पहले तक असंभव था। टकराव के दौरान क्या हुआ, इसे समझने के लिए शोधकर्ता तरंगों की ध्वनि से उन वस्तुओं के गुणों तक पीछे जाने के लिए एक सांख्यिकीय पद्धति का उपयोग करते हैं जिन्होंने उन्हें उत्पन्न किया। इस प्रक्रिया के लिए यह अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है कि वे वस्तुएं कैसी हो सकती हैं, भले ही संकेत आने से पहले ही उनके बारे में जानकारी प्राप्त हो जाए। पारंपरिक रूप से, वैज्ञानिक "अज्ञेयवादी" (agnostic) अनुमानों का उपयोग करते रहे हैं, जो यह मान लेते हैं कि तारों के द्रव्यमान या उनकी आंतरिक संरचना के बारे में कोई पूर्व ज्ञान नहीं है, और हर संभावना को समान रूप से संभावित मानते हैं। हालांकि, यह दृष्टिकोण इस व्यापक ज्ञान की अनदेखी करता है कि अत्यधिक दबाव के तहत पदार्थ कैसे व्यवहार करता है और आकाशगंगा में न्यूट्रॉन तारे कैसे वितरित हैं।

एक नया अध्ययन इन अनुमानों को संभालने के एक स्मार्ट तरीके का प्रस्ताव करता है। शोधकर्ताओं ने एक ऐसी विधि विकसित की है जो गुरुत्वाकर्षण तरंग संकेतों के विश्लेषण में वास्तविक भौतिकी को सीधे फीड करती है। न्यूट्रॉन तारों की आंतरिक संरचना के बारे में हम जो पहले से जानते हैं या इन वस्तुओं के विशिष्ट द्रव्यमानों को अनदेखा करने के बजाय, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो इस जानकारी को शुरुआत से ही शामिल करती है। परमाणु भौतिकी के नियमों और ज्ञात तारों के अवलोकनों पर प्रशिक्षित एक प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करके, उन्होंने "भौतिकी-सूचित" (physics-informed) अपेक्षाओं का एक सेट बनाया। तीन विशिष्ट ब्रह्मांडीय टकरावों के वास्तविक डेटा पर लागू करने पर, इस पद्धति ने न केवल टकराने वाली वस्तुओं की प्रकृति की पुष्टि करने में मदद की, बल्कि उनके गुणों की एक बहुत अधिक स्पष्ट तस्वीर भी प्रदान की, जो पिछले तरीकों की तुलना में कहीं अधिक सटीक थी।

इस कार्य का मूल तत्व इन टकरावों के डेटा की व्याख्या करना है। जब एक गुरुत्वाकर्षण तरंग संकेत का पता लगाया जाता है, तो यह वस्तुओं के द्रव्यमान, उनके घूमने के तरीके और उनके करीब आने पर उनकी आंतरिक संरचना के विकृत होने के बारे में जानकारी का एक जटिल मिश्रण होता है। इस जानकारी को निकालने के लिए, शोधकर्ता बेयसियन अनुमान (Bayesian inference) पर भरोसा करते हैं, जो एक गणितीय ढांचा है जो नए साक्ष्य मिलने पर एक परिकल्पना की संभावना को अपडेट करता है। इस अपडेट का शुरुआती बिंदु "प्रायर" (prior) है, जो उस विश्वास का प्रतिनिधित्व करता है जो वैज्ञानिक नए डेटा को देखने से पहले रखते हैं। वर्षों से, मानक अभ्यास अनइंफॉर्मेटिव प्रायर का उपयोग करना रहा है जो यह मानता है कि कोई भी द्रव्यमान या आंतरिक संरचना संभव है, केवल इसलिए क्योंकि पक्षपात से बचना सुरक्षित लगता था। फिर भी, हम न्यूट्रॉन तारों के बारे में बहुत कुछ जानते हैं। हम जानते हैं कि वे अविश्वसनीय रूप से घने पदार्थ से बने हैं जो भौतिकी के विशिष्ट नियमों का पालन करते हैं, और हमने अपनी आकाशगंगा में कई न्यूट्रॉन तारों के द्रव्यमान को मापा है। यह नया अध्ययन तर्क देता है कि इस ज्ञान को त्यागना एक छूटा हुआ अवसर है।

इसे ठीक करने के लिए, टीम ने एक लचीली प्रणाली बनाई है जो हमारे न्यूट्रॉन स्टार भौतिकी की वर्तमान समझ को सीधे विश्लेषण में कूटबद्ध (encode) करती है। उन्होंने "इक्वेशन ऑफ स्टेट" (equation of state) पर बाधाओं को एकत्र करने से शुरुआत की, जो अनिवार्य रूप से एक नियम पुस्तिका है जो बताती है कि न्यूट्रॉन तारे के भीतर पाए जाने वाले अत्यधिक घनत्व पर पदार्थ कैसे व्यवहार करता है। यह नियम पुस्तिका परमाणु सिद्धांत के प्रयोगों और पल्सर (जो तेजी से घूमते न्यूट्रॉन तारे हैं) के अवलोकनों द्वारा सूचित होती है। उन्होंने यह भी डेटा एकत्र किया कि अत्यधिक विशाल न्यूट्रॉन तारे आमतौर पर कितने भारी होते हैं, जो हमारी आकाशगंगा में रेडियो अवलोकनों से प्राप्त किया गया है। इस जानकारी का उपयोग करके, उन्होंने लाखों सिम्युलेटेड परिदृश्यों को तैयार किया कि एक टकराव कैसा दिख सकता है यदि इसमें ऐसी वस्तुएं शामिल हों जो इन भौतिक नियमों का पालन करती हों।

इन सिमुलेशन का उपयोग 'नॉर्मलाइजिंग फ्लो' (normalizing flow) नामक एक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था। इस मॉडल को एक अत्यधिक कुशल मानचित्रकार (mapmaker) के रूप में समझें जो सबसे संभावित भौतिक परिदृशनों के आकार को सीखता है। प्रशिक्षित होने के बाद, यह मॉडल एक परिष्कृत फिल्टर के रूप में कार्य करता है। विश्लेषण को द्रव्यमान और आंतरिक संरचना के हर सैद्धांतिक रूप से संभव संयोजन के माध्यम से भटकने देने के बजाय, यह खोज को उन क्षेत्रों की ओर निर्देशित करता है जहाँ भौतिकी हमें बताती है कि वस्तुओं के अस्तित्व में होने की सबसे अधिक संभावना है। यह विश्लेषण को सबसे प्रशंसनीय स्पष्टीकरणों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, जिससे परिणाम अधिक सटीक और निष्कर्ष अधिक मजबूत होते हैं।

शोधकर्ताओं ने संयुक्त राज्य अमेरिका, इटली और जापान के वेधशालाओं द्वारा पता लगाए गए तीन वास्तविक गुरुत्वाकर्षण तरंग आयोजनों पर इस नए दृष्टिकोण का परीक्षण किया। पहला आयोजन, GW170817, दो न्यूट्रॉन तारों के बीच का टकराव था जिसे प्रकाश के लिए टेलिस्कोपों द्वारा भी देखा गया था। दूसरा, GW190425, एक अन्य न्यूट्रॉन स्टार टकराव था, लेकिन इसके घटक अधिक भारी थे। तीसरा, GW230529, एक न्यूट्रॉन स्टार और एक ब्लैक होल के बीच का टकराव था, एक ऐसी घटना जिसे पहले निश्चितता के साथ वर्गीकृत करना कठिन था। प्रत्येक मामले में, भौतिकी-सूचित पद्धति ने पारंपरिक, बिना मार्गदर्शन वाले दृष्टिकोण की तुलना में ब्रह्मांड का अधिक स्पष्ट दृश्य प्रदान किया।

पहले आयोजन, GW170817 के लिए, नए तरीके ने पुष्टि की कि टकराने वाली वस्तुएं वास्तव में दो न्यूट्रॉन तारे ही थे। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इसने शोधकर्ताओं को इन सितारों की आंतरिक कठोरता के बारे में विभिन्न सिद्धांतों के बीच अंतर करने की अनुमति दी। डेटा ने दृढ़ता से एक "सॉफ्ट" इक्वेशन ऑफ स्टेट का समर्थन किया, जिसका अर्थ है कि सितारों के भीतर का पदार्थ संकुचित होने के लिए अपेक्षाकृत आसान है। यह निष्कर्ष उन निष्कर्षों से मेल खाता है जो गुरुत्वाकर्षण तरंग डेटा को प्रकाश के अवलोकनों के साथ जोड़कर निकाले गए थे, लेकिन नया तरीका केवल गुरुत्वाकर्षण तरंग संकेत का उपयोग करके इस निष्कर्ष तक पहुँचा। इसने इस टकराव के कितनी दूर होने के सटीक माप को भी बेहतर बनाया, जिससे अनुमानित दूरी पिछले विश्लेषणों की तुलना में थोड़ी और आगे बढ़ गई।

दूसв आयोजन, GW190425, एक पहेली पेश करता था क्योंकि टकराने वाले तारे हमारी आकाशगंगा में पाए जाने वाले विशिष्ट न्यूट्रॉन तारों की तुलना में बहुत भारी थे। पारंपरिक विश्लेषण उनकी सटीक प्रकृति को निर्धारित करने में संघर्ष कर रहा था। हालाँकि, भौतिकी-सूचित दृष्टिकोण ने स्पष्ट रूप से उन्हें एक बाइनरी न्यूट्रॉन स्टार सिस्टम के रूप में पहचाना, उनके असामान्य द्रव्यमान के बावजूद। इसने यह भी खुलासा किया कि दोनों तारे संभवतः समान वजन के नहीं थे, एक ऐसा विवरण जिसे पुराने, बिना मार्गदर्शक तरीकों ने मिस कर दिया था। विश्लेषण ने इस घटना के लिए एक विशिष्ट दूरी का सुझाव दिया जो पहले सोची गई तुलना में काफी बड़ी थी, जो इस तथ्य के अनुरूप है कि संकेत अपेक्षाकृत मंद था।

तीसरे आयोजन, GW230529 में, एक न्यूट्रॉन स्टार और एक ब्लैक होल शामिल थे। चूंकि संकेत मंद था, इसलिए यह बताना कठिन था कि वस्तुएं वास्तव में क्या थीं या वे कैसे घूम रही थीं। नया तरीका यहाँ बहुत प्रभावी रहा क्योंकि इसने संभावनाओं को सीमित कर दिया। इसने उच्च विश्वास के साथ एक न्यूट्रॉन स्टार और एक ब्लैक होल के बीच के टकराव के रूप में इस घटना को निर्णायक रूप से वर्गीकृत किया, और अन्य संभावनाओं को खारिज कर दिया। इसके अलावा, भौतिक बाधाओं को शामिल करके, विश्लेषण ने दोनों वस्तुओं के बीच द्रव्यमान अनुपात का बहुत सटीक अनुमान प्रदान किया। इसने ब्लैक होल के स्पिन (spin) की एक स्पष्ट तस्वीर भी दी, जो पहले अनिश्चित था। इस पद्धति ने इस घटना की अनुमानित दूरी को और दूर धकेल दिया, जो संकेत की मंदता के अनुरूप है।

तीनों आयोजनों में एक प्रमुख निष्कर्ष यह था कि भौतिकी-सूचित प्रायर (priors) लगातार टकराव की दूरी के बड़े अनुमानों की ओर ले गए। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि नए तरीके ने वस्तुओं के द्रव्यमान को अधिक मजबूती से सीमित किया। चूंकि हमारे द्वारा सुनी जाने वाली सिग्नल द्रव्यमान और दूरी दोनों पर निर्भर करती है, इसलिए द्रव्यमान को अधिक सटीक रूप से जानने से दूरी की गणना को समायोजित करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। इन मामलों में, समायोजन का अर्थ था कि वस्तुएं पहले की तुलना में अधिक दूर थीं। इस बदलाव के खगोलविदों के लिए वास्तविक परिणाम हैं जो इन टकरावों के साथ आने वाले प्रकाश की तलाश कर रहे हैं, क्योंकि एक अधिक दूर स्थित वस्तु मंद और खोजने में कठिन होगी।

अध्ययन ने यह भी प्रदर्शित किया कि यह दृष्टिकोण अस्पष्ट घटनाओं को सुलझाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में कार्य कर सकता है। GW230529 के मामले में, पद्धति ने टकराव की प्रकृति के लिए निर्णायक साक्ष्य प्रदान किया, जो पहले इतने मंद संकेत के साथ प्राप्त करना कठिन था। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि भौतिकी के नियमों का उपयोग करके खोज को निर्देशित करके, वे बिना किसी बड़े सिग्नल या बेहतर डिटेक्टरों की प्रतीक्षा किए, उसी डेटा से अधिक जानकारी निकाल सकते हैं।

भविष्य की ओर देखते हुए, शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि उनकी विधि लचीली बनाने के लिए डिज़ाइन की गई है। जैसे-जैसे न्यूट्रॉन तारों के बारे में हमारी समझ में सुधार होगा, या नए प्रकार के अवलोकन उपलब्ध होंगे, इस प्रणाली को नई जानकारी को शामिल करने के लिए अपडेट किया जा सकता है। इसके लिए विश्लेषण प्रक्रिया के पूर्ण ओवरहाल की आवश्यकता नहीं है; इसके बजाय, यह केवल उस मानचित्र को अपडेट करता है जिसका उपयोग कंप्यूटर डेटा को नेविगेट करने के लिए करता है। इसका अर्थ यह है कि जैसे-जैसे हम सितारों के भीतर के घने पदार्थ के बारे में अधिक जानेंगे, ब्रह्मांड की ध्वनियों की व्याख्या करने की हमारी क्षमता स्वतः ही बेहतर होती जाएगी। यह कार्य डेटा को एक खाली स्लेट के रूप में मानने के बजाय उसे प्रकृति के ज्ञात नियमों के साथ एक संवाद के रूप में मानने की ओर एक बदलाव है, जिससे हम ब्रह्मांड को अधिक स्पष्टता के साथ सुन पा रहे हैं।