২৯ সেপ্টেম্বর, ২০২৬ তারিখের সংস্করণ

জ্যোতির্বিদেরা জেমস ওয়েবের নতুন ছবির সঙ্গে হাবলের পুরোনো ছবি মিলিয়েছেন। GNz7q নামের একটি কোয়াসার প্রায় এক মাত্রা (ম্যাগনিচিউড) ম্লান হয়ে গেছে। এটি আছে লোহিত সরণ ৭.১৯-এ, মহাবিস্ফোরণের ৭০ কোটি বছর পরে।

বিশ বছরের সংরক্ষিত তথ্য দেখায় একটি দ্রুত উত্থান, তারপর এর নিজস্ব সময়ে প্রায় দুই বছর ধরে মসৃণ অবনতি। মাত্র প্রায় ০.১% কোয়াসার এতটা বদলায়।

সবচেয়ে ভালো ব্যাখ্যা: কয়েক সৌরভরের একটি নক্ষত্র, যাকে কৃষ্ণগহ্বর ছিঁড়ে ফেলেছে। ঝলকটি প্রায় ১.৫ × ১০⁵³ আর্গ শক্তি ছেড়েছে। এটি এ ধরনের জানা ঘটনাগুলোর মধ্যে সবচেয়ে শক্তিশালীগুলোর একটি।

ওয়েব প্রতিধ্বনিটিও ধরেছে। প্রায় আধা পারসেক দূরের ধুলো, প্রায় ১,৫০০ K পর্যন্ত উত্তপ্ত, ঝলকের পরে জ্বলজ্বল করে। এতদিন নক্ষত্র ছিন্নভিন্ন হওয়ার নিশ্চিত ঘটনাগুলো লোহিত সরণ ১.২-এর কাছেই থেমে যেত।

সূত্র: A tidal disruption event in a quasar at redshift 7.19, https://arxiv.org/abs/2609.30441

২০২৬ সালের ৩ জুলাই জেমস ওয়েব দূরবীন একটি বিশাল ছায়াপথপুঞ্জের ছবি তোলে। একটি ছোট লাল বিন্দু দেখা দেয়, যা ২০২৪-এ সেখানে ছিল না। এর রংগুলো বলছিল: লোহিত সরণ ১৬-র একটি ছায়াপথ।

১৭ আগস্ট নেওয়া একটি বর্ণালি অন্য গল্প বলল। হাইড্রোজেনের চওড়া রেখাগুলো লোহিত সরণ ৩.৩৪-এ একটি বিস্ফোরিত নক্ষত্রকে উন্মোচন করল। এর গ্যাস ৭,০০০ থেকে ৯,০০০ km/s বেগে বাইরের দিকে ছুটছে।

পুঞ্জটি একটি লেন্সের মতো কাজ করে। এটি বিস্ফোরণটিকে প্রায় ১১ গুণ বিবর্ধিত করে আর এর আলোকে কয়েকটি প্রতিবিম্বে ভাগ করে দেয়। পাঁচটি মডেল পরের প্রতিবিম্বের পূর্বাভাস দিচ্ছে ২০২৮ থেকে ২০৩২-এর মধ্যে।

সেই প্রত্যাবর্তনের সময় মাপলে মহাবিশ্ব কত দ্রুত প্রসারিত হচ্ছে তা মাপা যেতে পারে। SN Helios লোহিত সরণ ২-এর ওপারে প্রথম সুপারনোভা যার প্রত্যাবর্তন এত কাছে। আর এটি ছায়াপথ-শিকারিদের সতর্ক করে: রেকর্ড ভাঙা কিছু প্রার্থী হয়তো ভেকধারী।

সূত্র: SN Helios: A Multiply Imaged Type II Supernova Opening Time-Delay Cosmography beyond redshift of 3, https://arxiv.org/abs/2609.30440

এক অ্যাটোসেকেন্ড হলো এক সেকেন্ডের শত কোটি ভাগের শত কোটি ভাগের এক ভাগ। এত ছোট পালস পরমাণু ও অণুর ভেতরে ইলেকট্রনের চলাফেরা ক্যামেরাবন্দি করতে পারে। এই ক্ষেত্রটি ২০২৩ সালের পদার্থবিজ্ঞানে নোবেল পুরস্কার পেয়েছে।

জার্মানির European XFEL-এ একটি দল ইলেকট্রনের গুচ্ছকে পরপর পাঁচবার চেপে ছোট করেছে। স্বাভাবিক পরিচালনায় তিনটি ধাপ থাকে। সিমুলেশন অনুযায়ী প্রবাহ ১,৫০,০০০ অ্যাম্পিয়ার।

এরপর ইলেকট্রনগুলো প্রায় ১০০ অ্যাটোসেকেন্ড স্থায়ী নরম এক্স-রের ঝলক নিঃসরণ করেছে। কোনো কোনোটিতে ৩ মিলিজুল পর্যন্ত শক্তি ছিল। তাদের সর্বোচ্চ ক্ষমতা পৌঁছেছে প্রায় ১০ টেরাওয়াটে।

লেখকদের মতে, অ্যাটোসেকেন্ড এক্স-রের ক্ষেত্রে এত ছোট ঝলকে এত শক্তি নজিরবিহীন। প্রতি সেকেন্ডে কয়েক দশ হাজার পালস থাকায় গবেষকরা সেরাগুলো বেছে রাখতে পারেন। দৈর্ঘ্যটি বর্ণালি থেকে অনুমান করা, সরাসরি সময় মেপে নয়।

সূত্র: Generation of 10-TW Attosecond X-Ray Pulses in a Free Electron Laser, https://arxiv.org/abs/2609.31534

একটি কুশনের ওপর বল ফেলুন, সেটি কম লাফাবে। আরও কুশন যোগ করুন, তাহলে আরও কম লাফানোর কথা, তাই না? সাধারণ প্রিন্টার কাগজের একটি গাদা অন্য কথা বলে।

আমস্টারডামের পদার্থবিজ্ঞানীরা ৫০০টি পর্যন্ত A4 কাগজের গাদার ওপর একটি ইস্পাতের বল ফেলেছেন। দশটি কাগজে লাফ ০.৭১ থেকে নেমে ০.৫০ হয়েছে। তারপর আবার বেড়েছে, প্রায় ৫৮টি কাগজে সর্বোচ্চে পৌঁছেছে।

ধাক্কাটি গাদার ভেতর দিয়ে নিচের দিকে একটি শব্দতরঙ্গ পাঠায়। সেটি টেবিলে প্রতিফলিত হয়ে আবার ওপরে ফিরে আসে। বল যখন এখনো কাগজ ছুঁয়ে আছে তখন ফিরলে, সেটি বলটিকে ওপরে ঠেলে দেয়।

চমকের বিষয়: কাগজগুলোর মাঝে আটকে থাকা বাতাসই বেশিরভাগ কাজ করে। প্রতিটি ফাঁক প্রায় ১৫ মাইক্রোমিটার পুরু। বেশিরভাগ বাতাস পাম্প করে বের করে দিলে এই কাগজের ট্রাম্পোলিন আর কাজ করে না।

সূত্র: The Paper-Stack Trampoline: Acoustic Restitution in Layered Media, https://arxiv.org/abs/2609.31213

এমন একটি দাবার ছক নিন যার কোনো শেষ নেই। কোণে একটি রানি বসান। তারপর প্রতি কলামে একটি করে রানি যোগ করুন, সবসময় সেই সবচেয়ে নিচের ঘরে, যাকে অন্য কোনো রানি আক্রমণ করে না।

রানিরা দুটি রেখায় ভাগ হয়ে যায়। একটি ১.৬১৮ ঢালে ওঠে, অন্যটি ০.৬১৮ ঢালে। দুটি সংখ্যাই আসে সোনালি অনুপাত φ = (1 + √5)/2 থেকে।

গণিতবিদেরা ২০২০ সালে এটি অনুমান করেছিলেন, আর ডোনাল্ড নুথ একশো কোটি কলাম পর্যন্ত তা যাচাই করেছিলেন। এখন সিঙ্গাপুরের বুন সুয়ান হো এটি প্রমাণ করেছেন। কোনো রানি তার রেখা থেকে প্রায় ৭ ঘরের বেশি দূরে কখনো সরে না।

মূল ধাপটি কম্পিউটার দিয়ে ৭,০১৪টি সম্ভাব্য পরিস্থিতিতে যাচাই করা হয়েছে। আর লেখক বলছেন, প্রমাণটি নিজেই পাওয়া গেছে এআই GPT-6 Pro-র সাহায্যে। যাচাইয়ের কোড উন্মুক্ত, সঙ্গে Lean-এ একটি আনুষ্ঠানিক রূপায়ণ।

সূত্র: Greedy queens and the golden ratio, https://arxiv.org/abs/2609.31336

জীবন মুরগি আর ডিমের ধাঁধার মুখোমুখি। প্রোটিন তৈরি করে রাইবোসোম, অথচ ভালোভাবে কাজ করতে রাইবোসোমের প্রোটিন লাগে। তাহলে কোনটি আগে এসেছিল?

ফ্রান্স ও অস্ট্রেলিয়ার তিন গবেষক একটি উত্তর দিচ্ছেন: কোনোটিই নয়। তাঁদের অনুমানে একটি RNA অণু নিজের প্রতিলিপি তৈরি করত, আর পেপটাইড তৈরিও শুরু করেছিল। তাঁরা এর নাম দিয়েছেন রাইবোরেপ্লিসোম।

তাঁরা একটি সরল RNA প্রতিলিপিকারক থেকে রাইবোসোম ও জিনোম পর্যন্ত ১২টি ধাপের রূপরেখা আঁকেন। শুধু প্রথম দুটিতে রাসায়নিক ভাগ্যের জোর লাগে। বাকি দশটি সাধারণ প্রাকৃতিক নির্বাচনেই আসতে পারে।

তাঁদের সিমুলেশনে একক অণুটি শেষ পর্যন্ত সহযোগী RNA-গুলোর একটি "স্যুপের" চেয়ে প্রায় ছয় গুণ বেশি যোগ্য হয়। মূল কারণ: দরকারি উৎপাদগুলো যে জিনগুলো সেগুলো তৈরি করেছে তাদের পাশেই থাকে। এটি এখনো একটি তত্ত্ব, আর লেখকেরা এটি যাচাইয়ের চারটি উপায় প্রস্তাব করেছেন।

সূত্র: Pathways of early evolution from the perspectives of a riboreplisome – the ultimate RNA machine of life, https://arxiv.org/abs/2609.30816

এআই মডেল এখন চোখের একটি ছবি, বুকের এক্স-রে, মস্তিষ্কের স্ক্যান বা রক্ত পরীক্ষা থেকে আপনার বয়স অনুমান করতে পারে। অনুমান যদি আপনার আসল বয়সের চেয়ে বেশি হয়, তবে বলা হয় আপনি দ্রুত বুড়িয়ে যাচ্ছেন।

ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডনের নেতৃত্বে একটি দল এমন পাঁচটি "বার্ধক্য ঘড়ি" পরীক্ষা করেছে। অঙ্গভিত্তিক চারটি ঘড়িতেই একটি লুকানো পক্ষপাত আছে। এগুলো অনুমানকে গড় বয়সের দিকে টেনে আনে, আর এই টান সুস্থদের চেয়ে অসুস্থদের ক্ষেত্রে বেশি জোরালো।

ফলাফল: "বেশি বয়স্ক দেখানো" আর "অসুস্থ হওয়া"-র মধ্যে সম্পর্ক বয়সের সঙ্গে ফিকে হয়ে যায়। বুকের এক্স-রেতে ৭০ বছরের পর তা এমনকি উল্টে যায়। পুনঃক্রমাঙ্কন বা পুনঃপ্রশিক্ষণ এই পক্ষপাত দূর করতে পারেনি।

একই বয়সের একজন সুস্থ ও একজন অসুস্থ মানুষকে জোড়া বাঁধলে, ২৫% থেকে ৫৯% জোড়ায় সুস্থজনকেই বেশি বয়স্ক দেখিয়েছে। লেখকরা সতর্ক করেছেন: এখনো কোনো ঘড়ি একা কোনো একজন মানুষের স্বাস্থ্য বিচার করতে পারে না।

সূত্র: Prediction bias in biological ageing markers, https://arxiv.org/abs/2609.30322

আবহাওয়া মডেলগুলো একটি গ্রিডের ওপর প্রবাহী গতির সমীকরণ সমাধান করে। নির্ভুল হতে হলে তাদের প্রায় এক মিলিমিটার চওড়া গ্রিড-ঘর লাগত। সেরা মডেলগুলোও প্রাসঙ্গিক মাপগুলোর অর্ধেকেরও কম ধরতে পারে।

ইউটা বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি পিএইচডি অভিসন্দর্ভ অন্য কিছু চেষ্টা করেছে। এটি বায়ুমণ্ডল গড়ে "টার্বুলন" দিয়ে, অর্থাৎ সব আকারের আনুষ্ঠানিক ঘূর্ণি, যা ইটের মতো একটির ওপর আরেকটি সাজানো। প্রবাহী সমীকরণ নেই, সময়-ধাপও নেই।

এতে তৈরি ত্রিমাত্রিক মেঘক্ষেত্রগুলো মোটামুটি উচ্চ-রেজোলিউশন সিমুলেশনের সঙ্গে মেলে, স্পষ্ট কিছু ত্রুটিসহ। মহাকাশ থেকে দেখলে, এদের জ্যামিতি উপগ্রহ-ছবির সঙ্গে রেফারেন্স সিমুলেশনগুলোর মতোই বা তার চেয়েও ভালো মেলে।

প্রতিটি স্বাধীন স্ন্যাপশটে ১,০০,০০০ থেকে ১০ লাখ গুণ কম গণনা লাগে। কিন্তু মডেলটির অন্য একটি মডেল থেকে গড় প্রোফাইল দরকার। আর সময়-ধাপ না থাকায় এটি আগামীকালের আবহাওয়ার পূর্বাভাস দিতে পারে না।

সূত্র: Weather and Climate Without Fluid Mechanics, https://arxiv.org/abs/2609.30589

সেরা লাফানো রোবটগুলো একটু চালাকি করে। তারা ধীরে ধীরে একটি স্প্রিংয়ে দম দেয়, সেটিকে আটকে রাখে, তারপর ছেড়ে দেয়। এক রেকর্ডধারী দুই লাফের মাঝে প্রায় দুই মিনিট বিশ্রাম নেয়।

ইলিনয় বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রকৌশলীরা উল্টো পথ ধরেছেন। তাঁদের রোবটের ওজন ২৮১ গ্রাম। এর একটিই কার্বনের পা, প্রায় দুই মিটার লম্বা, যা একটি ছোট মোটর সরাসরি চালায়, কোনো স্প্রিং ছাড়াই।

কৌশলটি হলো কাপড়ের একটি ফিতা, যা পায়ের চারপাশে ক্যান্ডি-কেনের ডোরার মতো পেঁচানো। এটি মোটরকে প্রায় পূর্ণ ক্ষমতায় রাখে আর সরু পা-টিকে বেঁকে যাওয়া থেকে রক্ষা করে।

ফলাফল: মাটিতে মাত্র ১৯০ মিলিসেকেন্ড থাকার পর ৭.৬ মিটারের লাফ। মাথায় চারটি ছোট প্রপেলার লম্বা পা-টিকে খাড়া রাখে। স্প্রিং ছাড়া কোনো বৈদ্যুতিক রোবটের এটিই এ পর্যন্ত নথিভুক্ত সবচেয়ে উঁচু লাফ।

সূত্র: A Long-Legged, Direct-Drive Monopedal Robot Achieves Exceptional Jump Height, https://arxiv.org/abs/2609.30530

দুটি হুবহু এক রকম রাস্তা, একই মডেলের ওপর তৈরি ৫০ জন এআই চালক। প্রতিদিন সকালে একটি ট্রাফিক সম্প্রচার জানায় কোন রাস্তাটি বেশি ফাঁকা। এজেন্টরা তা ভালোভাবেই কাজে লাগায়: প্রতি যাত্রায় প্রায় ৬৪ মিনিট, আদর্শ এক ঘণ্টার কাছাকাছি।

এরপর টোকিওর গবেষকরা মাত্র একটি বাক্য যোগ করলেন: অনেক চালক এই পরামর্শ শুনে রাস্তা বদলাবে, তাই সেই রাস্তায় জট লাগতে পারে। ফলাফল: প্রায় ৯৬% এজেন্ট একই ভিড়ের রাস্তায় রয়ে গেল।

গড় যাত্রার সময় লাফিয়ে ৯৫ মিনিটে পৌঁছাল। যেকোনো এজেন্ট একা রাস্তা বদলালেই ৬৯ মিনিট বাঁচাতে পারত। ১০০ রাউন্ড পরেও দশটি দলের একটিও বেরিয়ে আসতে পারেনি।

একই সতর্কবার্তা পাওয়া ২০ জন মানুষের দলগুলো ভারসাম্যের কাছাকাছি থেকেছে। মিশ্র দলে মানুষ ক্রমশ সেই রাস্তাটি নিয়েছে যা এজেন্টরা এড়িয়ে চলছিল। ১৫ জন এজেন্ট থাকলে মানুষের গড় সময় ছিল ৪৪ মিনিট, আর এজেন্টদের ৮০।

সূত্র: Warned alike, AI agents avoid the less-crowded road while people take it, https://arxiv.org/abs/2609.30883