दुनिया की सभी आठ सौ प्रजातियों की चीटियों के डेटा लिये
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ए आई की मदद से काम बहुत तेज हुआ
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अभियान को एंटस्कैन नाम दिया गया
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अब जीवों की रचना का काम आसान
राष्ट्रीय खबर
रांचीः मैरीलैंड विश्वविद्यालय में कीट विज्ञान विभाग के अध्यक्ष इवान इकोनोमो की प्रयोगशाला पिछले दस वर्षों से कीड़ों के नमूनों की इमेजिंग के लिए माइक्रो सीटी स्कैनर्स पर निर्भर रही है। इन एक्स-रे स्कैन के माध्यम से वैज्ञानिक कीड़ों की शारीरिक संरचना और रूप का अध्ययन करते हैं, जिसे मॉर्फोलॉजी कहा जाता है। हालांकि यह तकनीक अत्यंत विस्तृत 3 डी डेटा प्रदान करती है, लेकिन यह बहुत महंगी और धीमी है। इकोनोमो के अनुसार, एक अकेले नमूने को स्कैन करने में 10 घंटे तक का समय लग सकता था।
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एक शोध में, इकोनोमो और उनके सहयोगियों ने इस प्रक्रिया को तेज करने के लिए एक नए दृष्टिकोण का परीक्षण किया। इस परियोजना में जर्मनी के कार्ल्सरूहे इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने एक सिंक्रोट्रॉन पार्टिकल एक्सेलेरेटर, एक्स-रे इमेजिंग, रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का संयोजन किया। इस तकनीक की मदद से चींटियों की 800 प्रजातियों का डिजिटल पुनर्निर्माण किया गया।
इस नई तकनीक ने वैज्ञानिकों को अविश्वसनीय गति प्रदान की। अध्ययन के मुख्य लेखक जूलियन काट्ज़के ने बताया कि यदि यही काम प्रयोगशाला के सामान्य सीटी स्कैनर से किया जाता, तो इसमें छह साल का निरंतर समय लगता। लेकिन के आईटी के सेटअप के साथ, टीम ने मात्र एक सप्ताह में 2,000 नमूनों को स्कैन कर लिया। इस अभियान को एंटस्कैन नाम दिया गया है, जो भविष्य में अन्य जीवों के बड़े पैमाने पर डिजिटलीकरण का मार्ग प्रशस्त करेगा।
इस डिजिटल संग्रह को बनाने के लिए दुनिया भर के संग्रहालयों और संस्थानों से इथेनॉल में संरक्षित चींटियों के नमूने एकत्र किए गए। सिंक्रोट्रॉन एक्सेलेरेटर ने एक तीव्र एक्स-रे बीम उत्पन्न की, जबकि एक रोबोटिक सैम्पल चेंजर ने हर 30 सेकंड में नमूनों को बदलकर प्रक्रिया को गति दी। प्रारंभ में, स्कैन में चींटियाँ अजीब स्थितियों में कैद हुई थीं, जिन्हें प्राकृतिक दिखाने के लिए ए आई टूल्स का उपयोग किया गया। ये मॉडल इतने विस्तृत हैं कि इनमें चींटियों की मांसपेशियां, तंत्रिका तंत्र और पाचन अंगों को माइक्रोमीटर स्तर की स्पष्टता के साथ देखा जा सकता है।
एंटस्कैन डेटा का उपयोग वैज्ञानिक शोधों में भी शुरू हो चुका है। दिसंबर 2025 के एक अध्ययन में, इस डेटा की मदद से यह जांचा गया कि चींटियों के उपनिवेशों को छोटे आकार के अधिक श्रमिकों से लाभ होता है या मजबूत शरीर वाले कम श्रमिकों से। विश्लेषण से पता चला कि जिन कॉलोनियों ने अपने बाहरी कवच पर कम संसाधन खर्च किए, वे अधिक श्रमिकों का समर्थन करने और तेजी से विकसित होने में सक्षम रहीं।
इकोनोमो का मानना है कि यह कार्य हमें जीवों के आकार और रूप के विश्लेषण के बिग डेटा युग में ले जाता है। यह तकनीक न केवल विज्ञान प्रयोगशालाओं, बल्कि कक्षाओं और हॉलीवुड स्टूडियोज के लिए भी जीवों की एक विशाल डिजिटल लाइब्रेरी तैयार करने में सहायक होगी।
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