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Probabilistic kilonova prediction from gravitational wave inferred binary neutron star parameters

यह शोध पत्र \textsc{Genova} को प्रस्तुत करता है, जो एक संभाव्य ढांचा (probabilistic framework) है जो गुरुत्वाकर्षण तरंगों से अनुमानित द्वि-न्यूट्रॉन तारा मापदंडों से सीधे किलोनोवा स्पेक्ट्रा और प्रकाश वक्रों (light curves) की भविष्यवाणी करने के लिए कंडीशनल नॉर्मलाइजिंग फ्लोज़ का उपयोग करता है, जो स्रोत अनिश्चितता और मॉडल विविधताओं दोनों को ध्यान में रखते हुए GW170817/AT2017gfo के प्रेक्षित डेटा को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित करता है।

मूल लेखक: Xiao-Fei Dong, Ik Siong Heng, Gavin P. Lamb, Chris Messenger, Nikhil Sarin, Benjamin Rayson, Nial R. Tanvir, Jessica Irwin, Thomas Wallace, Skye Rosetti, Bo Milvang-Jensen, Andrew J. Levan, Jens Hjort

प्रकाशित 2026-08-21

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Xiao-Fei Dong, Ik Siong Heng, Gavin P. Lamb, Chris Messenger, Nikhil Sarin, Benjamin Rayson, Nial R. Tanvir, Jessica Irwin, Thomas Wallace, Skye Rosetti, Bo Milvang-Jensen, Andrew J. Levan, Jens Hjorth

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

जब दो सघन तारकीय अवशेष, जिन्हें न्यूट्रॉन तारे कहा जाता है, आपस में टकराते हैं, तो वे केवल लुप्त नहीं हो जाते। इसके बजाय, वे एक हिंसक विस्फोट को जन्म देते हैं जो ब्रह्मांड में भारी तत्वों को बिखेर देता है, जिससे प्रकाश की एक संक्षिप्त, उज्ज्वल चमक पैदा होती है जिसे किलोनोवा (kilonova) कहा जाता है। यह घटना सोने और प्लैटिनम जैसे भारी तत्वों को बनाने के लिए ब्रह्मांड की प्राथमिक भट्टी है। दशकों तक, खगोलशास्त्री इन चमकों के विवरण का केवल अनुमान ही लगा सकते थे क्योंकि वे पकड़ने में बहुत धुंधले और क्षणिक थे। 2017 में दृश्य नाटकीय रूप से बदल गया, जब वैज्ञानिकों ने ऐसे टकराव से उत्पन्न गुरुत्वाकर्षण तरंगों का पता लगाया और तुरंत प्रकाश को देखने के लिए दूरबीनों का उपयोग किया। इस एकल घटना, GW170817 ने पुष्टि की कि ये टकराव वास्तविक हैं और डेटा का एक खजाना प्रदान किया। हालाँकि, इसने एक बड़ी चुनौती को भी रेखांकित किया: जबकि गुरुत्वाकर्षण तरंग डिटेक्टर हमें टकराने वाले सितारों के द्रव्यमान और स्पिन के बारे में बता सकते हैं, वे सीधे तौर पर यह भविष्यवाणी नहीं कर सकते कि परिणामी विस्फोट कितना चमकीला होगा या इसका रंग क्या होगा। विस्फोट को समझने के लिए, खगोलशास्त्रियों को अदृश्य गुरुत्वाकर्षण संकेतों और दृश्य प्रकाश के बीच के अंतर को पाटना होगा, एक ऐसा कार्य जिसके लिए पारंपरिक रूप से हर नई खोज के लिए जटिल, समय लेने वाले कंप्यूटर सिमुलेशन की आवश्यकता होती थी।

शोधकर्ताओं के एक दल ने अब इस संबंध को तुरंत स्थापित करने और इसमें अनिश्चितता के एक अंतर्निहित माप के साथ करने के लिए एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने 'जेनोवा' (Genova) नामक एक उपकरण बनाया है, जो गुरुत्वाकर्षण तरंग डिटेक्टरों से प्राप्त कच्चे डेटा और अपेक्षित किलोनोवा के बीच एक परिष्कृत अनुवादक के रूप में कार्य करता है। प्रत्येक नए इवेंट के लिए धीमे, भारी सिमुलेशन चलाने के बजाय, यह उपकरण 'नॉर्मलाइजिंग फ्लो' (normalizing flow) नामक एक मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करता है। इस प्रक्रिया को संभावित विस्फोट परिणामों के एक विशाल पुस्तकालय को सीखने के रूप में समझें। शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर को लाखों सैद्धांतिक परिदृश्यों के माध्यम से प्रशिक्षित किया, जिससे उसे यह सिखाया गया कि किलोनोवा से निकलने वाला प्रकाश सितारों के विशिष्ट द्रव्यमान, उनके विलय से पहले उनके खिंचाव, और उस कोण के आधार पर कैसे बदलता है जिससे हम विस्फोट को देखते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, उपकरण को उन चीजों को ध्यान में रखने के लिए भी प्रशिक्षित किया गया था जिन्हें हम निश्चित रूप से नहीं जानते, जैसे कि मलबे की सटीक संरचना या रेडियोधर्मी क्षय से कितनी गर्मी उत्पन्न होती है। इन लाखों उदाहरणों से सीखकर, सिस्टम ने एक एकल, कठोर उत्तर के बजाय संभावित परिणामों की एक सीमा (range) की भविष्यवाणी करना सीखा।

शोधकर्ताओं ने अपने नए उपकरण का परीक्षण उन विस्तृत भौतिकी सिमुलेशन के विरुद्ध किया जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। परिणामों ने दिखाया कि उपकरण विस्फोट की अपेक्षित चमक और रंग के विकास को उच्च सटीकता के साथ पुनरुत्पादित कर सकता है। टकराव के लगभग दस दिनों की अवधि के दौरान, अनुमानित चमक सैद्धांतिक मॉडलों के साथ बहुत कम त्रुटि मार्जिन के भीतर मेल खाती थी, जो आमतौर पर एक मैग्नीट्यूड (magnitude) का दसवां हिस्सा होता है, जो तारकीय चमक को मापने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक इकाई है। उपकरण ने सफलतापूर्वक अनिश्चितता की सीमा का भी पूर्वानुमान लगाया, जिससे यह दिखाया कि संभावित परिणामों का प्रसार उस जटिल भौतिकी के अनुरूप था जिसकी वह नकल करने की कोशिश कर रहा था। उपकरण की मजबूती को सिद्ध करने के लिए, टीम ने इसे भौतिकी के एक पूरी तरह से अलग सेट के विरुद्ध भी परखा जो विस्फोट के काम करने के बारे में अलग धारणाओं का उपयोग करता था। इन विभिन्न भौतिक नियमों का सामना करने के बावजूद, उपकरण के अनुमान उपयोगी बने रहे, जिसने प्रकाश वक्रों (light curves) के सामान्य व्यवहार को पकड़ा। यह सुझाव देता है कि विधि वास्तविक दुनिया के खगोल भौतिकी के अज्ञातों को संभालने के लिए पर्याप्त लचीली है, न कि केवल उन विशिष्ट मॉडलों के लिए जिनका उपयोग उसे सिखाने के लिए किया गया था।

टीम ने फिर अपने प्रसिद्ध 2017 के इवेंट, GW170817 पर, उस समय रिकॉर्ड किए गए वास्तविक गुरुत्वाकर्षण तरंग डेटा का उपयोग करते हुए जेनोवा को लागू किया। उन्होंने इसे इन्फ्रारेड तरंग दैर्ध्य में विस्फोट के नए, पुन: विश्लेषित अवलोकनों के साथ जोड़ा, जिन्हें हाल ही में बैकग्राउंड शोर को हटाने के लिए संसाधित किया गया था। उपकरण ने एक संभाव्य पूर्वानुमान (probabilistic forecast) तैयार किया, जिससे संभावित प्रकाश वक्रों की एक पट्टी (band) बनी जो गुरुत्वाकर्षण तरंग डेटा के आधार पर सबसे संभावित परिणामों का प्रतिनिधित्व करती थी। जब उन्होंने इस पूर्वानुमान की वास्तविक अवलोकनों के साथ तुलना की, तो उन्होंने पाया कि वास्तविक डेटा लगभग 77 प्रतिशत मापों के लिए अनुमानित सीमा के भीतर सहजता से आ गया। यह सफलता प्रदर्शित करती है कि उपकरण गुरुत्वाकर्षण तरंग डिटेक्टर के अनिश्चित, अस्त-व्यस्त डेटा को ले सकता है और उसे एक विश्वसनीय, संभाव्य मार्गदर्शक में बदल सकता है कि खगोलशास्त्रियों को अपने दूरबीनों में क्या देखने की उम्मीद करनी चाहिए।

हालांकि उपकरण ने घटना के अधिकांश भाग के लिए असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन किया, शोधकर्ताओं ने नोट किया कि इसे विस्फोट के शुरुआती क्षणों, विशेष रूप रूप से डेढ़ दिन के भीतर, थोड़ा संघर्ष करना पड़ा। वास्तविक विस्फोट शुरुआती घंटों में उपकरण के सबसे संभावित भविष्यवाणियों की तुलना में अधिक चमकीला और नीला दिखाई दिया। टीम ने इस विसंगति का पता लगाने के लिए सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए अंतर्निहित भौतिकी मॉडलों को जिम्मेदार ठहराया, न कि स्वयं मशीन लर्निंग की खामी को। प्रशिक्षण मॉडल ने कुछ जटिल प्रभावों को पूरी तरह से शामिल नहीं किया था, जैसे कि तेजी से घूमते हुए अवशेष तारे से ऊर्जा या शॉकवेव्स जो शुरुआती चमक को बढ़ा सकती हैं। यह खोज पद्धति की विफलता नहीं है, बल्कि एक स्पष्ट संकेतक है कि हमारे भौतिक विज्ञान की समझ में कहाँ सुधार की आवश्यकता है। यह दिखाता है कि उपकरण अपनी सीमाओं के प्रति ईमानदार है और यह स्पष्ट रूप से उजागर कर सकता है कि वर्तमान सिद्धांत कहाँ कम पड़ रहे हैं।

अंततः, यह कार्य मल्टी-मैसेंजर एस्ट्रोनॉमी के भविष्य के लिए तैयार होने का एक नया, कुशल तरीका स्थापित करता है। जैसे-जैसे गुरुत्वाकर्षण तरंग डिटेक्टर अधिक संवेदनशील होते जा रहे हैं, वे न्यूट्रॉन स्टार टकरावों को अधिक संख्या में पहचानेंगे, जो संभावित रूप से प्रति वर्ष दर्जनों हो सकते हैं। खगोलशास्त्रियों के पास प्रत्येक एक के लिए धीमे सिमुलेशन चलाने का समय नहीं होगा। जेनोवा ढांचा एक समाधान प्रदान करता है, जिससे वैज्ञानिक किसी भी नए इवेंट के लिए संभावित परिणामों की एक सीमा तुरंत उत्पन्न कर सकते हैं। यह क्षमता पर्यवेक्षकों को यह जानने में मदद करेगी कि उन्हें अपनी दूरबीनों को ठीक कहाँ केंद्रित करना है और क्या देखना है, जिससे टकराते सितारों के धुंधले, क्षणिक संकेतों को ब्रह्मांड के सबसे भारी तत्वों के निर्माण की एक स्पष्ट खिड़की में बदला जा सके। यह विधि केवल एक एकल भविष्य की भविष्यवाणी नहीं करती है; यह संभावनाओं के परिदृश्य को मैप करती है, यह सुनिश्चित करती है कि जब अगली टक्कर होगी, तो हम इसे स्पष्ट रूप से देखने के लिए तैयार होंगे।

तकनीकी सारांश: गुरुत्वाकर्षण तरंगों द्वारा अनुमानित बाइनरी न्यूट्रॉन स्टार मापदंडों से संभाव्य किलोनोवा भविष्यवाणी

समस्या विवरण
किलोनोवा (KNe), बाइनरी न्यूट्रॉन स्टार (BNS) विलय के विद्युत चुम्बकीय समकक्ष (electromagnetic counterparts) के रूप में कार्य करते हैं, जो r-प्रक्रिया न्यूक्लियोसिंथेसिस और सघन पदार्थ के समीकरण (equation of state) के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। जबकि GW170817/AT2017gfo के पता लगाने ने गुरुत्वाकर्षण तरंगों (GWs) और किलोनोवा (KNe) के बीच एक स्पष्ट संबंध स्थापित किया है, अब तक केवल कुछ ही उम्मीदवारों की पहचान की गई है। मल्टी-मैसेंजर खगोल विज्ञान में एक महत्वपूर्ण चुनौती यह है कि GW मापदंडों (विशेष रूप से घटक द्रव्यमान, ज्वारीय विरूपणता (tidal deformities), और दृश्य कोण (viewing angles) के पश्चातर नमूनों (posterior samples)) का उपयोग करके संभावित किलोनोवा प्रकाश वक्रों (light curves) और स्पेक्ट्रा की सीमा का तेजी से पूर्वानुमान कैसे लगाया जाए। यह भविष्यवाणी इस तथ्य से जटिल हो जाती है कि GW मापदंड किलोनोवा अवलोकनीय (observables) को विशिष्ट रूप से निर्धारित नहीं करते हैं; मॉडल-निर्भर मापदंडों जैसे कि इजेक्टा ओपेसिटी (ejecta opacities), लैंथेनाइड अंश (lanthanide fractions), और हीटिंग दरों से महत्वपूर्ण खगोलीय अनिश्चितता उत्पन्न होती है। पारंपरिक फॉरवर्ड मॉडलिंग के लिए बड़े पश्चातर समूहों (posterior ensembles) पर जटिल रेडिएटिव ट्रांसफर सिमुलेशन का मूल्यांकन करना आवश्यक होता है, जो अत्यधिक गणनात्मक रूप से महंगा है और तीव्र विद्युत चुम्बकीय अनुवर्ती (follow-up) के लिए अक्सर अव्यावहारिक है।

कार्यप्रणाली: जेनोवा (Genova) फ्रेमवर्क
लेखक जेनोवा प्रस्तुत करते हैं, जो किलोनोवा स्पेक्ट्रा के वितरणों को सीधे GW-अनुमानित बाइनरी मापदंडों से मैप करने के लिए एक कंडीशनल नॉर्मलाइजिंग फ्लो (conditional normalising flow) का उपयोग करता है।

मॉडल आर्किटेक्चर: जेनोवा एक रियल-वैल्यूड नॉन-वॉल्यूम प्रिजर्विंग (RealNVP) फ्लो का उपयोग करता है। यह सशर्त प्रायिकता वितरण $p(x|\theta)$ को सीखता है, जहाँ $x$ रेस्ट-फ्रेम किलोनोवा स्पेक्ट्रा (20 वेवलेंथ बिन में विविक्तिकृत) है और $\theta$ अनुकूलन चर (conditioning variables) हैं: रेस्ट-फ्रेम समय ( $t$ ), सोर्स-फ्रेम घटक द्रव्यमान ( $m_1, m_2$ ), आयामहीन ज्वारीय विरूपणता ( $\Lambda_1, \Lambda_2$ ), और दृश्य कोण कोसाइन ( $\mu_{obs}$ )।
न्युसेंस मापदंडों का मार्जिनलाइजेशन (Marginalization of Nuisance Parameters): इस ढांचे की एक प्रमुख विशेषता "न्युसेंस" किलोनोवा मापदंडों ( $\eta$ ) का मार्जिनलाइजेशन है जो सीधे GW द्वारा बाधित नहीं होते हैं। इनमें अधिकतम न्यूट्रॉन स्टार द्रव्यमान ( $M_{TOV}$ ), इजेक्टा ओपेसिटी ( $\kappa_{blue}, \kappa_{red}$ ), तापमान फ्लोर (temperature floors), और ज्यामितीय पैरामीटर (जैसे लैंथेनाइड ओपनिंग एंगल) शामिल हैं। इन मापदंडों के भौतिक प्रायोरिटी (priors) से नमूने लेकर प्रशिक्षित किए गए डेटा के माध्यम से, फ्लो अप्रत्यक्ष रूप से उनकी भिन्नता को भविष्य कहने वाली अनिश्चितता में समाहित कर देता है, जिससे मॉडल-निर्भर अनिश्चितता को अंतिम लाइट कर्व्स में प्रसारित किया जाता है।
प्रशिक्षण डेटा: इस सरोगेट को निचोल एट अल. (2021) (N21) के तीन-घटक किलोनोवा मॉडल का उपयोग करके उत्पन्न $10^6$ सिंथेटिक स्पेक्ट्रा पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसे Redback कोड में लागू किया गया है। प्रशिक्षण डेटा में एक अपडेटेड रेडियोधर्मी हीटिंग दर प्रिस्क्रिप्शन (Rosswog & Korobkin 2024) शामिल है। डेटासेट विलय के 0.1 से 11.0 दिनों के समय सीमा और 2800 से 25000 Å वेवलेंथ को कवर करता है।
भविष्यवाणी वर्कफ़्लो: दिए गए GW पश्चातर नमूनों के सेट के लिए, ढांचा भविष्य कहने वाले स्पेक्ट्रा वितरण उत्पन्न करता है। इन्हें ल्यूमिनोसिटी डिस्टेंस और रेडशिफ्ट (एक प्लैंक18 $\Lambda$ CDM कॉस्मोलॉजी मानते हुए) के माध्यम से ऑब्जर्वर-फ्रेम फ्लक्स डेंसिटी में परिवर्तित किया जाता है, फोटोमेट्रिक बैंडपास के माध्यम से एकीकृत किया जाता है, और स्पष्ट परिमाण (apparent magnitudes) में परिवर्तित किया जाता है। आउटपुट को मेडियंस और केंद्रीय 68% और 90% क्वांटाइल अंतराल के रूप में वर्णित किया जाता है।

मुख्य परिणाम

इन-डिस्ट्रीब्यूशन वैलिडेशन: जिस N21 मॉडल का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया गया था, उसके विरुद्ध परीक्षण करने पर, जेनोवा मेडियन लाइट कर्व्स को पुनरुत्पादित करता है जिसमें अवशेष (residuals) आमतौर पर $\sim0.1$ $\sim 0.1$ मैग से कम होते हैं। अनुमानित केंद्रीय 68% अंतराल की चौड़ाई का संदर्भ मॉडल की चौड़ाई के अनुपात का मान विलय के 0.4–8.0 दिन के विंडो के दौरान मुख्य रूप से 0.8 और 1.4 के बीच रहता है।
- विसंगतियां: विलंबित समय ( $>1$ दिन) पर $u$ -बैंड में बड़े अवशेष ( $\sim0.1-0.25$ मैग) और चौड़ाई अनुपात विचलन होते हैं क्योंकि वहां फ्लक्स कम और शोर के प्रति संवेदनशील होता है, और प्रारंभिक समय ( $<1$ दिन) में $K_s$ -बैंड में स्पेक्ट्रल रेजोल्यूशन सीमाओं और लो-फ्लक्स प्रभावों के कारण ऐसा होता है।
- दक्षता: फ्लो मॉडल गणना लागत को काफी कम कर देता है, जिसके लिए एकल भविष्यवाणी के लिए एक GPU पर प्रत्यक्ष N21 जनरेशन के रनटाइम का लगभग 1/64वां हिस्सा लगता है।
क्रॉस-मॉडल निरंतरता: ढांचे का परीक्षण एक भौतिक रूप से भिन्न रेडिएटिव ट्रांसफर मॉडल (Kasen et al. 2017, K17) के विरुद्ध किया गया। हालांकि K17 बाइनरी मापदंडों के बजाय इजेक्टा गुणों द्वारा पैरामीटराइज्ड है, जेनोवा के भविष्य कहने वाले अंतराल व्यापक रूप से K17 लाइट कर्व्स को समाहित करते हैं। यह सुझाव देता है कि संभाव्य भविष्यवाणी अपने प्रशिक्षण वितरण से भिन्न मॉडलों पर लागू होने के बाद भी सूचनात्मक बनी रहती है।
GW170817/AT2017gfo पर अनुप्रयोग: लेखकों ने GW170817 के लो-स्पिन पश्चातर नमूनों पर जेनोवा को लागू किया। परिणामी भविष्य कहने वाले अंतराल ने व्यापक रूप से देखे गए मल्टी-बैंड लाइट कर्व्स को कवर किया (68% अंतराल के भीतर $\sim77\%$ $\sim 77%$ अवलोकनों को कवर किया गया)।
- नया डेटा: अध्ययन में विस्टा (VISTA) टेलीस्कोप से नए रि-रिड्यूस्ड $Y, J, K_s$ -बैंड फोटोमेट्री शामिल है, जो पिछले मापों के साथ सुसंगत है लेकिन बेहतर विलंबित-समय बाधाएं (late-time constraints) प्रदान करता है।
- प्रारंभिक-समय विसंगति: मॉडल शुरुआती अवलोकनों ( $t \lesssim 1.5$ दिन) को पूरी तरह से कवर करने में विफल रहा। लेखक इसके लिए N21 मॉडल की सीमाओं को जिम्मेदार ठहराते हैं, जो चमकदार, तेजी से विकसित होने वाले ब्लू घटक को पकड़ने में सक्षम नहीं है, न कि स्वयं फ्लो सरोगेट की विफलता को।

महत्व और दावे
यह शोध पत्र संभाव्य किलोनोवा भविष्यवाणी के लिए कुशल सरोगेट मॉडल के रूप में नॉर्मलाइजिंग फ्लो के उपयोग के लिए एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट स्थापित करता है। प्राथमिक महत्व निम्नलिखित में निहित है:

महंगी ऑन-द-फ्लाई रेडिएटिव ट्रांसफर सिमुलेशन के बिना सीधे GW मापदंड अनिश्चितताओं और मार्जिनलाइज्ड मॉडल अनिश्चितताओं को विद्युत चुम्बकीय अवलोकनीय में प्रसारित करना।
एकल नियत (deterministic) भविष्यवाणियों के बजाय पूर्ण भविष्य कहने वाले वितरण (मेडियंस और विश्वसनीय अंतराल) प्रदान करना, जो डिटेक्शन की संभावना का आकलन करने और अनुवर्ती अवलोकन की योजना बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।
यह प्रदर्शित करना कि ऐसा ढांचा भौतिक रूप से भिन्न मॉडलों द्वारा उत्पन्न लाइट कर्व्स पर लागू होने के बावजूद सूचनात्मक बना रह सकता है, जो विशिष्ट प्रशिक्षण प्रिस्क्रिप्शन से परे मजबूती का सुझाव देता है।

लेखक विनम्रतापूर्वक नोट करते हैं कि वर्तमान कार्यान्वयन अपनाए गए N21 किलोनोवा मॉडल की मान्यताओं (जैसे कि स्पष्ट मैग्नेटर ऊर्जा इंजेक्शन या जटिल स्पिन प्रभावों की कमी) द्वारा सीमित है, और मात्रात्मक अनिश्चितता उस विशिष्ट मॉडल परिवार के भीतर मापदंडों के मार्जिनलाइजेशन को दर्शाती है। वे निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि जेनोवा कुशल मल्टी-मैसेंजर इन्फरेंस की दिशा में एक कदम है, भविष्य के कार्यों को व्यवस्थित अनिश्चितताओं को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए कई किलोनोवा प्रिस्क्रिप्शन और अधिक जटिल भौतिक प्रभावों (जैसे मैग्नेटर अवशेष और स्पिन विन्यास) को शामिल करने का लक्ष्य रखना चाहिए।

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