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Spatio-Spectroscopic Representation Learning using Unsupervised Convolutional Long-Short Term Memory Networks

यह शोध पत्र MaNGA सर्वेक्षण डेटा से स्थानिक-स्पेक्ट्रोस्कोपिक विशेषता निरूपणों (spatio-spectroscopic feature representations) को सीखने के लिए कनवल्शनल लॉन्ग-शॉर्ट टर्म मेमोरी नेटवर्क ऑटोएनकोडर्स का उपयोग करते हुए एक अनसुपरवाइज्ड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो विसंगतिपूर्ण सक्रिय गैलेक्टिक नाभिकों (Active Galactic Nuclei) में वैज्ञानिक रूप से महत्वपूर्ण विशेषताओं को सफलतापूर्वक पहचानता है।

मूल लेखक: Kameswara Bharadwaj Mantha, Lucy Fortson, Ramanakumar Sankar, Claudia Scarlata, Chris Lintott, Sandor Kruk, Mike Walmsley, Hugh Dickinson, Karen Masters, Brooke Simmons, Rebecca Smethurst

प्रकाशित 2026-02-23

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Kameswara Bharadwaj Mantha, Lucy Fortson, Ramanakumar Sankar, Claudia Scarlata, Chris Lintott, Sandor Kruk, Mike Walmsley, Hugh Dickinson, Karen Masters, Brooke Simmons, Rebecca Smethurst

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक जासूस हैं जो "द गैलेक्सी" नामक एक विशाल शहर को समझने की कोशिश कर रहे हैं। अतीत में, खगोलविदों ने इस शहर को एक अकेली, धुंधली खिड़की से देखा था, जिससे उन्हें केवल पूरे पड़ोस से आने वाली कुल रोशनी का पता चलता था। लेकिन इन्टीग्रल फील्ड स्पेक्ट्रोस्कोपी (IFS) नामक नई तकनीक की मदद से, अब वे इस शहर को गली-गली, मोहल्ला-मोहल्ला देख सकते हैं, और यहाँ तक कि हर एक घर की हवा के "रासायनिक फिंगरप्रिंट" का भी विश्लेषण कर सकते हैं।

यह डेटा के एक पहाड़ जैसा है। यह एक छोटे देश के आकार के पुस्तकालय की हर किताब को एक साथ पढ़ने जैसा है। इंसान अकेले यह नहीं कर सकते। यहीं पर यह शोध पत्र (paper) काम आता है।

यहाँ बताया गया है कि कैसे लेखकों ने एक सुपर-स्मार्ट रोबोट लाइब्रेरियन बनाया ताकि वे उस डेटा के पहाड़ में छिपी अजीब, दिलचस्प और रहस्यमय आकाशगंगाओं (galaxies) को खोज सकें।

1. समस्या: बहुत अधिक डेटा, बहुत अधिक आयाम (Dimensions)

शोधकर्ताओं ने MaNGA सर्वे के डेटा का उपयोग किया, जिसने लगभग 9,000 आकाशगंगाओं के "3D मूवीज़" लिए थे।

"3D" वाला हिस्सा: एक आकाशगंगा को केवल एक सपाट चित्र के रूप में नहीं, बल्कि एक घन (cube) के रूप में कल्पना करें।
- X और Y: बाएँ/दाएँ और ऊपर/नीचे का दृश्य (आकाशगंगा का आकार)।
- Z (गहराई): स्पेक्ट्रम। केवल रंगों को देखने के बजाय, वे 19 अलग-अलग रासायनिक तत्वों (जैसे हाइड्रोजन या ऑक्सीजन) से आने वाले प्रकाश के विशिष्ट "सुरों" (wavelengths) को देखते हैं।

इस 3D क्यूब में एक अजीब आकाशगंगा को खोजना, एक साथ बज रहे 9,000 अलग-अलग ऑर्केस्ट्रा द्वारा बजाए जा रहे सिम्फनी में एक विशिष्ट, थोड़े अलग सुर को खोजने जैसा है।

2. समाधान: "समय-यात्रा करने वाला" रोबोट लाइब्रेरियन

लेखकों ने एक विशेष प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) बनाया जिसे 2D कनवोल्यूशनल लॉन्ग-शॉर्ट टर्म मेमोरी नेटवर्क ऑटोएनकोडर (2D Convolutional Long-Short Term Memory Network Autoencoder) कहा जाता है। यह बोलने में बहुत कठिन है, तो चलिए इसे एक उपमा (analogy) से समझते है:

"ऑटोएनकोडर" (द कम्प्रेशन मशीन): कल्पना कीजिए कि आपके पास कपड़ों का एक विशाल, बिखरा हुआ ढेर है (कच्चा गैलेक्सी डेटा)। आप उस पूरे ढेर को एक छोटे से सूटकेस (जिसे "लेटेंट स्पेस" कहते हैं) में फिट करना चाहते हैं ताकि उसे ले जाया जा सके। AI एक कुशल पैक करने वाले (master packer) की तरह काम करता है। यह गैलेक्सी डेटा को एक छोटे, कुशल कोड में सिकोड़ देता है जिसमें अभी भी सारी महत्वपूर्ण जानकारी होती है।
"कनवोल्यूशनल" वाला हिस्सा: यह एक स्कैनर की तरह है जो डेटा पैक करते समय आकाशगंगा के आकार (क्या यह एक सर्पिल है? या एक गोला?) को देखता है।
"LSTM" (लॉन्ग-शॉर्ट टर्म मेमोरी): यह जादुई सामग्री है। आमतौर पर, AI एक तस्वीर को देखता है और रुक जाता है। लेकिन आकाशगंगाओं के पास "स्पेक्ट्रा" होते हैं, जो संगीत के नोट्स के एक क्रम की तरह होते हैं। एक LSTM उस संगीतकार की तरह है जो धुन को याद रखता है। यह समझता है कि आकाशगंगा के एक हिस्से से आने वाला प्रकाश दूसरे हिस्से के प्रकाश से कैसे जुड़ा है। यह पूरी आकाशगंगा में विभिन्न रासायनिक "सुरों" के बीच के संबंधों को सीखता है।

लक्ष्य: AI एक आकाशगंगा को लेता है, उसे एक छोटे सूटकेस में संकुचित (compress) करता है, और फिर आकाशगंगा को पूरी तरह से पुन: बनाने के लिए उसे अनपैक करता है। यदि AI अच्छा है, तो अनपैक की गई आकाशगंगा मूल के बिल्कुल समान दिखेगी।

3. जासूसी का काम: "अजीबोगरीब" को खोजना

यहाँ एक चतुर चाल है: AI को "बोरिंग" होने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।

AI यह सीखता है कि एक "सामान्य" आकाशगंगा कैसी दिखती है, इसके लिए वह 9,000 आकाशगंगाओं पर अभ्यास करता है। वह सामान्य आकाशगंगाओं को पैक करने और अनपैक करने में बहुत कुशल हो जाता है।

परीक्षण: जब वे इसमें एक ऐसी आकाशगंगा डालते हैं जो अजीब या असामान्य (जैसे कि एक ब्लैक होल वाली या एक अजीब विस्फोट वाली) है, तो AI भ्रमित हो जाता है। वह इसे पैक करने की कोशिश करता है, लेकिन वह "अजीबियत" को अपने मानक सूटकेस में फिट नहीं कर पाता।
परिणाम: जब वह आकाशगंगा को अनपैक करता है, तो वह अस्त-व्यस्त या गलत दिखती है। मूल और अस्त-व्यस्त अनपैक किए गए संस्करण के बीच के अंतर को "एनोमली स्कोर" (Anomaly Score) कहा जाता है।
- कम स्कोर: "यह आकाशगंगा सामान्य है। मुझे ठीक से पता है कि इसके साथ क्या करना है।"
- उच्च स्कोर: "ओह! यह आकाशगंगा अजीब है! मुझे नहीं पता कि इसे कैसे पैक करूं!"

4. खोज: "ब्लूबेरीज़" और ब्लैक होल्स

शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली का परीक्षण एक्टिव गैलेक्टिक न्यूक्लिआई (AGN) वाली आकाशगंगाओं के समूह पर किया—जो मूल रूप से ऐसी आकाशगंगाएँ हैं जिनमें सुपर-मैसिव ब्लैक होल्स तारों को निगल रहे हैं और चमक रहे हैं।

निष्कर्ष: अधिकांश ब्लैक-होल वाली आकाशगंगाएँ AI के लिए "सामान्य" दिखीं। लेकिन कुछ आकाशगंगाएँ उच्च एनोमली स्कोर के साथ अलग दिखाई दीं।
"ब्लूबेरी" आकाशगंगा: उनके द्वारा खोजी गई सबसे अजीब आकाशगंगाओं में से एक "ब्लूबेरी" आकाशगंगा थी। यह तारा निर्माण का एक छोटा, तीव्र विस्फोट है जो एक चमकीले नीले बेर्री (berry) की तरह दिखता है। AI ने इसे "सुपर अजीब" के रूप में चिह्नित किया, और जब इंसानों ने इसे देखा, तो उन्होंने पुष्टि की कि यह वास्तव में एक वैज्ञानिक रूप से दिलचस्प वस्तु थी जिसका हाल ही में अध्ययन किया गया था।
खोज: क्योंकि AI ने सभी आकाशगंगाओं को एक "अजीबोगरीब के मानचित्र" में संकुचित कर दिया था, शोधकर्ता पूछ सकते थे: "मुझे वे सभी आकाशगंगाएँ दिखाएं जो इस अजीब ब्लूबेरी जैसी दिखती हैं।" AI ने तुरंत अन्य आकाशगंगाओं को ढूंढ लिया जिनके लक्षण समान थे, भले ही वे डेटा में कहीं गहरे छिपे हों।

सारांश

इस पेपर को ब्रह्मांड के लिए एक स्मार्ट फिल्टर बनाने के रूप में देखें।

उन्होंने एक रोबोट को सिखाया कि 3D में "सामान्य" आकाशगंगाएँ कैसी दिखती हैं।
उन्होंने रोबोट को हजारों आकाशगंगाओं को स्कैन करने दिया।
जब भी रोबोट भ्रमित हुआ और बोला, "मैं इसे समझ नहीं पा रहा हूँ," तो वे समझ गए कि उन्होंने कुछ विशेष खोज लिया है।
इसने उन्हें एक-एक करके देखने के बजाय दुर्लभ, अजीब आकाशगंगाओं (जैसे कि पागल ब्लैक होल्स या तीव्र तारा जन्म वाली आकाशगंगाओं) को बहुत तेज़ी से खोजने में सक्षम बनाया।

यह ब्रह्मांड को खोजने का एक नया तरीका है: यह देखने के बजाय कि आप क्या उम्मीद करते हैं, आप कंप्यूटर को यह बताने देते हैं कि क्या अप्रत्याशित है।

यहाँ शोध पत्र "Spatio-Spectroscopic Representation Learning using Unsupervised Convolutional Long-Short Term Memory Networks" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

इंटीग्रल फील्ड स्पेक्ट्रोस्कोपी (IFS) सर्वेक्षण, जैसे कि MaNGA (Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory), हजारों आकाशगंगाओं के लिए समृद्ध 3D डेटा क्यूब प्रदान करते हैं जिनमें स्थानिक ( $X, Y$ ) और स्पेक्ट्रल ( $\lambda$ ) जानकारी शामिल होती है। जबकि यह डेटा खगोलविदों को तारा निर्माण और सक्रिय गैलेक्टिक नाभिक (AGN) विकास जैसी जटिल भौतिक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने की अनुमति देता है, IFS डेटा की विशाल मात्रा और उच्च आयामीता (high dimensionality) पारंपरिक विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ पेश करती है।

खगोल विज्ञान में मौजूदा डीप लर्निंग दृष्टिकोण मुख्य रूप से इन पर केंद्रित रहे हैं:

इमेजिंग डेटा: आकाशगंगा की आकृति विज्ञान (morphology) के लिए कनवल्शनल ऑटोएनकोडर्स (AEs) का उपयोग करना।
1D स्पेक्ट्रा: स्पेक्ट्रल लक्षण वर्णन के लिए मानक AEs का उपयोग करना।
अनुक्रमिक डेटा (Sequential data): टाइम-सीरीज या 1D अनुक्रमों के लिए LSTMs का उपयोग करना।

हालाँकि, एक ऐसे अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क (unsupervised frameworks) में एक अंतराल है जो बिना किसी पूर्व लेबल वाले डेटा के, आकाशगंगा डेटा में विसंगतियों (anomalies) या असामान्य भौतिक हस्ताक्षरों का पता लगाने के लिए स्थानिक और स्पेक्ट्रोस्कोपिक आयामों (spatio-spectral relationships) में सामान्यीकृत फीचर रिप्रजेंटेशन को एक साथ सीखने में सक्षम हो।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखकों ने ऑटोएनकोडर आर्किटेक्चर में एकीकृत 2D Convolutional Long-Short Term Memory (2DConvLSTM) नेटवर्क का उपयोग करते हुए एक नवीन अनसुपरवाइज्ड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित किया है।

A. डेटा तैयारी (Data Preparation)

डेटासेट: मॉडल को रेडशिफ्ट $z < 0.08$ के साथ MaNGA सर्वेक्षण (SDSS DR17) से 9,043 आकाशगंगाओं पर प्रशिक्षित किया गया था।
इनपुट निर्माण:
- कच्चे स्पेक्ट्रल क्यूब्स को 19 विशिष्ट ऑप्टिकल एमिशन लाइन्स (जो [OII] से [SII] तक फैली हुई हैं, $\sim$ 3800Å से 8000Å को कवर करती हैं) निकालने के लिए प्रोसेस किया गया।
- प्रत्येक लाइन के केंद्र के आसपास $\sim$ 6Å की एक वेवलेंथ विंडो को परिभाषित किया गया ताकि केवल एकल मान के बजाय लाइन प्रोफाइल सहसंबंधों (correlations) को कैप्चर किया जा सके।
- परिणामी डेटा क्यूब्स को आकाशगंगा के केंद्र पर आधारित एक समान $32 \times 32$ स्थानिक ग्रिड में क्रॉप किया गया।
- इनपुट डाइमेंशन: $32 \times 32 \times 190$ (स्थानिक $\times$ स्थानिक $\times$ 19 लाइन्स $\times$ प्रति लाइन 10 वेवलेंथ बिन्स)।
डेटा ऑग्मेंटेशन (Data Augmentation): स्थानिक और रूपात्मक विविधताओं को संभालने के लिए, प्रत्येक क्यूब को रैंडम हॉरिजॉन्टल फ्लिप, 90° रोटेशन, गॉसियन नॉइज़ और स्थानिक ट्रांसलेशन (5 पिक्सल तक) का उपयोग करके 3 बार ऑगमेंट किया गया, जिससे $\sim$ 36,000 ट्रेनिंग सैंपल्स प्राप्त हुए।

B. मॉडल आर्किटेक्चर (Model Architecture)

लेखकों ने टेंसरफ्लो (TensorFlow) का उपयोग करके दो आर्किटेक्चर विकसित किए, जो दोनों एनकोडर-बॉटलनेक-डिकोडर संरचना का पालन करते हैं:

2DConvLSTM-AE (Autoencoder): एक डिटरमिनिस्टिक मॉडल।
2DConvLSTM-vAE (Variational Autoencoder): एक प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल।

एनकोडर (Encoder):

इनपुट: 3D स्पेक्ट्रल क्यूब ( $X \times Y \times \lambda$ )।
Conv2D $\lambda$ ब्लॉक्स: 2D स्थानिक स्लाइस पर कार्य करने वाले वेवलेंथ-वार 2D कनवल्शनल ब्लॉक्स के दो सेट।
2DConvLSTM ब्लॉक्स: तीन 2D कनवल्शनल LSTM ब्लॉक्स, जिनमें प्रति ब्लॉक 2 का डाउनसैंपलिंग फैक्टर है, ताकि स्पैटियो-टेम्पोरल (स्पैटियो-स्पेक्ट्रल) निर्भरताओं को कैप्चर किया जा सके।
बॉटलनेक (Bottleneck):
- AE: फ्लैटन किए गए फीचर्स FC लेयर्स के माध्यम से लेटेंट वेक्टर $Z$ (512 डाइमेंशन्स) में जाते हैं।
- vAE: फ्लैटन किए गए फीचर्स मीन ( $\mu_z$ ) और लॉग-वेरिएंस ( $\log \sigma^2_z$ ) की भविष्यवाणी करने के लिए दो FC लेयर्स से गुजरते हैं। $Z$ को गाऊसी वितरण $N(\mu_z, \sigma_z)$ से सैंपल किया जाता है।

डिकोडर (Decoder):

लेटेंट वेक्टर $Z$ को $\lambda$ बार रिपीट और रीशेप किया जाता है।
इसे मूल $32 \times 32 \times 190$ डाइमेंशन में फीचर्स को प्रोग्रेसिवली अपसैंपल करने के लिए तीन 2D ट्रांसपोज कनवल्शनल ब्लॉक्स (Conv2D $^T_\lambda$ ) के माध्यम से पास किया जाता है।
एक्टिवेशन: इंटरमीडिएट लेयर्स में लेयर नॉर्मलाइजेशन के साथ लीनियर एक्टिवेशन; अंतिम लेयर में ELU (Exponential Linear Unit)।

C. ट्रेनिंग रणनीति (Training Strategy)

लॉस फंक्शन्स (Loss Functions):
- AE: इनपुट और रिकंस्ट्रक्टेड क्यूब्स के बीच मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) ( $L_{rec}$ )।
- vAE: $L_{rec}$ और लेटेंट स्पेस को रेगुलराइज करने के लिए कुलबैक-लीब्लर (KL) डायवर्जेंस लॉस का योग।
हाइपरपैरामीटर्स: बैच साइज 16, लर्निंग रेट 0.01, एडैग्राड (Adagrad) ऑप्टिमाइज़र, 30 एपॉक्स के लिए प्रशिक्षित।
विसंगति स्कोरिंग (Anomaly Scoring): विसंगति स्कोर इनपुट और रिकंस्ट्रक्टेड क्यूब के बीच मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) के रूप में गणना की जाती है। उच्च रिकंस्ट्रक्शन एरर का अर्थ है कि मॉडल पैटर्न को सीखने में विफल रहा, जो एक विसंगति का संकेत देता है।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

नवीन आर्किटेक्चर: अनसुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए 2DConvLSTMs का पहला अनुप्रयोग, जो स्पैटियो-स्पेक्ट्रोस्कोपिक गैलेक्सी डेटा को स्पेक्ट्रल लाइन्स को स्थानिक मानचित्रों के एक अनुक्रम के रूप में प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है।
अनसुपरवाइज्ड विसंगति पहचान (Unsupervised Anomaly Detection): बिना किसी लेबल वाले ट्रेनिंग डेटा के, केवल रिकंस्ट्रक्शन एरर पर भरोसा करते हुए, वैज्ञानिक रूप से दिलचस्प और असामान्य आकाशगंगाओं (AGN सहित) की पहचान करने की क्षमता प्रदर्शित की।
लेटेंट स्पेस एक्सप्लोरेशन: हाई-डायमेंशनल स्पैटो-स्पेक्ट्रल डेटा को 3D UMAP लेटेंट स्पेस में सफलतापूर्वक मैप किया, जिससे विशिष्ट क्लस्टर्स और असामान्य ऑब्जेक्ट्स के अनुरूप "विंग्स" (wings) का पता चला।
वैज्ञानिक सत्यापन: मॉडल ने ज्ञात AGN और नए उम्मीदवारों (एक "ब्लूबेरी" गैलेक्सी 8626-12704 सहित) की पहचान करके अपनी प्रभावशीलता सिद्ध की, जो सीखे गए रिप्रजेंटेशन की भौतिक प्रासंगिकता की पुष्टि करता है।

4. परिणाम (Results)

लेटेंट स्पेस वितरण:
- कम विसंगति स्कोर वाली अधिकांश आकाशगंगाएँ UMAP स्पेस के केंद्र में क्लस्टर हुईं।
- उच्च विसंगति स्कोर वाली आकाशगंगाएँ (वितरण के "विंग्स") कम UMAP1/UMAP2 मानों और अधिमानतः उच्च UMAP3 मानों द्वारा लक्षित थीं।
AGN प्रदर्शन:
- मॉडल का परीक्षण 290 AGN (C20 कैटलॉग से) के सबसेट पर किया गया।
- जबकि कई AGN सामान्य वितरण के भीतर थे, एक महत्वपूर्ण उपसमूह (विशेष रूप से रेडियो-सिलेक्टेड AGN) ने उच्च विसंगति स्कोर प्रदर्शित किया, जो वितरण के "विंग्स" के साथ संरेखित था।
- एक्स-रे और ब्रॉड-लाइन सिलेक्टेड AGN अधिक बिखरे हुए थे, जो अक्सर निम्न-से-मध्यम विसंगति वाले नमूनों के साथ ओवरलैप होते थे।
केस स्टडीज:
- मॉडल द्वारा पहचानी गई अत्यधिक विसंगतिपूर्ण आकाशगंगाओं ने विचलित आकार (disturbed morphologies), मजबूत नीले/बैंगनी उत्सर्जन (तीव्र तारा निर्माण का संकेत), और मजबूत एमिशन लाइन्स प्रदर्शित कीं।
- नेयरेस्ट नेबर (NN) सर्च: लेटेंट स्पेस का उपयोग करते हुए, लेखकों ने विसंगतिपूर्ण AGN को क्वेरी किया और ऐसे पड़ोसी पाए जो समान BPT डायग्नोस्टिक प्लॉट्स (जो AGN गतिविधि का संकेत देते हैं) साझा करते थे, जिससे सिद्ध हुआ कि मॉडल ने भौतिक रूप से सार्थक फीचर्स सीखे हैं।

5. महत्व (Significance)

यह कार्य बड़े पैमाने के स्पेक्ट्रोस्कोपिक सर्वेक्षणों के लिए दुर्लभ या असामान्य खगोलीय घटनाओं की खोज के लिए एक शक्तिशाली, डेटा-संचालित पाइपलाइन स्थापित करता है। पारंपरिक 1D स्पेक्ट्रल विश्लेषण या 2D इमेजिंग विश्लेषण से आगे बढ़कर, 2DConvLSTM फ्रेमवर्क स्थानिक संरचना और स्पेक्ट्रल विशेषताओं के बीच जटिल अंतर्संबंध को कैप्चर करता है।

इसका महत्व निम्नलिखित में निहित है:

स्केलेबिलिटी (Scalability): इसकी अनसुपरवाइज्ड प्रकृति मॉडल को बिना किसी प्री-लेबल्ड विसंगति डेटासेट के भविष्य के विशाल IFS सर्वेक्षणों (जैसे SDSS-V, DESI) पर लागू करने की अनुमति देती है।
खोज की क्षमता (Discovery Potential): यह "सुई खोजने" (needle in the haystack) जैसे कार्यों के लिए सफल है, जैसे विशिष्ट प्रकार के AGN या इंटरैक्टिंग गैलेक्सी, जिन्हें मानक चयन मानदंडों द्वारा अनदेखा किया जा सकता है।
मेथोडोलॉजिकल एडवांसमेंट: यह अनुक्रमिक डेटा मॉडलिंग (LSTMs) और स्थानिक डेटा मॉडलिंग (CNNs) के बीच के अंतर को विशेष रूप से 3D खगोलीय डेटा क्यूब्स के लिए पाटता है।