A single-sheet model-discrimination protocol for structural memory in 5-interval thixotropy tests of soft-glassy inks

चिपचिपी चीजों का विज्ञान और स्मृति

कल्पना कीजिए कि आप टूथपेस्ट की एक ट्यूब को दबा रहे हैं। शुरू में, यह सख्त होता है और इसे हिलाना मुश्किल होता है, लेकिन एक बार जब आप इसे अच्छी तरह से दबाते हैं, तो यह आसानी से बहने लगता है। यदि आप दबाना बंद कर देते हैं और इसे ऐसे ही छोड़ देते हैं, तो यह फिर से सख्त हो जाता है। यह व्यवहार केवल टूथपेस्ट के लिए नहीं है; यह केचप, पेंट, हेयर जेल और यहाँ तक कि 3D प्रिंटर में उपयोग की जाने वाली कुछ प्रकार की स्याही के लिए भी सच है। भौतिकी की दुनिया में, इन्हें "सॉफ्ट-ग्लासी" (soft-glassy) सामग्रियां कहा जाता है। ये लोगों की भीड़ की तरह हैं: जब वे शांत होते हैं, तो वे अपना आकार बनाए रखते हैं, लेकिन यदि आप उन्हें जोर से धकेलते हैं, तो वे एक तरल की तरह बिखर जाते हैं और बहने लगते हैं।

वैज्ञानिक इन सामग्रियों के व्यवहार को देखने के लिए एक विशेष परीक्षण करते हैं, जिसे "फाइव-इंटरवल थिक्सोट्रॉपी टेस्ट" (या संक्षेप में 5ITT) कहा जाता है। इसे सामग्री के लिए "रुकने और चलने" (stop-and-go) के खेल के रूप में समझें। आप इसे बैठने देते हैं (कम गति), फिर इसे जोर से हिलाते हैं (उच्च गति), फिर से बैठने देते हैं, फिर से हिलाते हैं, और अंत में बैठने देते हैं। इन परिवर्तनों के दौरान सामग्री के प्रवाह को देखकर, वैज्ञानिक "संरचनात्मक स्मृति" (structural memory) नामक चीज़ को माप सकते हैं। यह सामग्री की अपनी पिछली आकृति को "याद रखने" और टूटने के बाद खुद को फिर से बनाने की क्षमता है। आमतौर पर, वैज्ञानिक केवल अंतिम परिणाम देखते हैं कि क्या सामग्री ने रिकवरी की है। लेकिन यह शोध पत्र एक गहरा प्रश्न पूछता है: क्या सामग्री वास्तव में अपने अतीत को याद कर रही है, या यह केवल स्टिरर (stirrer) की वर्तमान गति पर प्रतिक्रिया दे रही है?

कागज के एक एकल पन्ने पर जासूसी कार्य

इस शोध में, गुओजुन पान (Guojun Pan) एक जासूस की तरह काम कर रहे हैं जो इस रहस्य को सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं कि ये स्याही कैसे "सोचती" हैं। बड़ा सवाल यह है: जब कोई स्याही हिलने के बाद अपना आकार वापस पाती है, तो क्या उसे यह समझाने के लिए एक विशेष आंतरिक "मेमोरी वेरिएबल" (स्मृति चर) की आवश्यकता होती है, या यह केवल वर्तमान गति के प्रति एक सरल प्रतिक्रिया है?

उत्तर खोजने के लिए, शोधकर्ता ने केवल कई परीक्षणों के औसत परिणामों को नहीं देखा। इसके बजाय, उन्होंने व्यक्तिगत परीक्षण शीटों को एक-एक करके देखा, जैसे पूरे हाथ की धुंधली फोटो के बजाय एक एकल उंगली के निशान की जांच करना। उन्होंने दो प्रतिस्पर्धी विचारों के बीच एक दौड़ आयोजित की:

1. "नो-मेमोरी" (कोई स्मृति नहीं) टीम: यह टीम मानती है कि स्याही सरल है। इसमें बस एक "धीमी" सेटिंग और एक "तेज़" सेटिंग होती है। यदि आप इसे धीरे हिलाते हैं, तो यह गाढ़ी होती है; यदि आप इसे तेज़ी से हिलाते हैं, तो यह पतली होती है। इसकी पिछली घटनाओं की कोई स्मृति नहीं होती।
2. "मेमोरी" (स्मृति) टीम: यह टीम मानती है कि स्याही की एक आंतरिक स्थिति होती है, जैसे एक स्पंज जो धीरे-धीरे पानी सोखता है या उसे बाहर निकालता है। इसे याद रहता है कि इसे पहले कितनी जोर से हिलाया गया था और यह उस स्मृति का उपयोग यह तय करने के लिए करता है कि इसे अभी कितना गाढ़ा होना चाहिए।

शोधकर्ता ने इन मॉडलों की दौड़ चलाने के लिए जल-आधारित स्याही फॉर्मूलेशन के एक सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग किया। उन्होंने दोनों मॉडलों को डेटा पर फिट किया और फिर एक सख्त स्कोरिंग प्रणाली (जिसे AIC और BIC कहा जाता है) का उपयोग किया ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि "मेमोरी" टीम केवल इसलिए नहीं जीती क्योंकि उसके पास काम करने के लिए अधिक उपकरण (पैरामीटर) हैं। यह एक गणितीय दंड की तरह है: यदि जटिल मॉडल अतिरिक्त जटिलता को न्यायसंगत बनाने के लिए पर्याप्त सुधार नहीं करता है, तो वह हार जाता है।

परिणाम: स्मृति जीतती है, लेकिन केवल तभी जब आप क्रम सही रखें

परिणाम "55 फैमिली" नामक स्याही के एक विशिष्ट परिवार के लिए काफी स्पष्ट थे। "मेमोरी" टीम ने प्रतियोगिता को बुरी तरह हरा दिया। जब उन्होंने मेमोरी मॉडल का उपयोग किया, तो स्याही के गाढ़ेपन के पूर्वानुमान में त्रुटि साधारण "नो-मेमोरी" मॉडल की तुलना में 76.6 ± 0.6% कम हो गई। अधिक पैरामीटर के लिए सख्त दंड लगाने के बाद भी, मेमोरी मॉडल स्पष्ट विजेता बना रहा, जिसका स्कोर अंतर (∆AIC) −187.9 ± 3.4 था। यह बड़ी नकारात्मक संख्या का अर्थ है कि सुधार इतना महत्वपूर्ण था कि यह कोई इत्तेफाक नहीं हो सकता।

लेकिन प्रयोग का सबसे मजेदार हिस्सा है: "स्कैंबल्ड ऑर्डर" (बदला हुआ क्रम) परीक्षण। शोधकर्ता ने डेटा लिया और चरणों के क्रम को मिला दिया। सामान्य "स्लो-फास्ट-स्लो-फास्ट-स्लो" पैटर्न के बजाय, उन्होंने इसे "स्लो-फास्ट-फास्ट-स्लो-स्लो" बना दिया। यदि स्याही के पास वास्तव में अपने इतिहास की स्मृति थी, तो यह बदला हुआ क्रम मॉडल को भ्रमित करना चाहिए और इसे विफल कर देना चाहिए। और ऐसा ही हुआ! जब क्रम को बदला गया, तो मेमोरी मॉडल के लिए त्रुटि 219 ± 6% बढ़ गई। यह साबित करता है कि मॉडल केवल नंबरों का अनुमान नहीं लगा रहा था; यह वास्तव में स्याही के भौतिक इतिहास को ट्रैक कर रहा था।

"रेफ फैमिली" (Ref family) नामक स्याही के दूसरे समूह के लिए, परिणाम थोड़े अव्यवस्थित थे लेकिन अभी भी उसी दिशा में इशारा कर रहे थे। मेमोरी मॉडल ने भविष्यवाणियों में 47.3 ± 16.4% का सुधार किया, और स्कैंबल्ड ऑर्डर परीक्षण ने त्रुटि में कम और परिवर्तनशील वृद्धि (68 ± 51%) दिखाई। यह सुझाव देता है कि हालांकि मेमोरी प्रभाव वास्तविक है, ये विशिष्ट स्याही "55 फैमिली" की तुलना में थोड़ी अधिक शोर वाली या परिवर्तनशील हो सकती हैं।

इसका क्या अर्थ है

यह शोध पत्र केवल यह नहीं कहता कि "स्याही फिर से गाढ़ी हो जाती है।" यह साबित करता है कि कुछ सॉफ्ट-ग्लासी स्याही के लिए, उन्हें एक आंतरिक "मेमोरी" दिए बिना उनके व्यवहार को समझाना संभव नहीं है। यह सरल विचार कि "यह धीमा होने पर गाढ़ा और तेज़ होने पर पतला होता है" पर्याप्त नहीं है। स्याही को अपने अतीत को ट्रैक करने के लिए एक छिपे हुए चर (variable) की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, लेखक सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि यह सभी सामग्रियों के लिए कोई जादुई सूत्र नहीं है। यह एक विशिष्ट परीक्षण है जो इन विशेष स्याही के लिए अच्छी तरह से काम किया। यह अध्ययन एक मानक माप प्रक्रिया को एक कठोर परीक्षण में बदल देता है जो हमें बता सकता है कि कब किसी सामग्री के पास वास्तव में अपनी स्मृति होती है। यह उस चिपचिपे पदार्थ के छिपे हुए "विचारों" को समझने की दिशा में एक कदम है जो हमारी दुनिया को प्रवाहित करता है।