২৭ অক্টোবর, ২০২৬ তারিখের সংস্করণ

বিটলজুস (Betelgeuse), কালপুরুষ (ওরায়ন) মণ্ডলের কাঁধের লাল দানব তারা, সম্ভবত একটি ছোট সঙ্গী তারা রাখে। জোয়ার-ভাটার বল ধীরে ধীরে তার কক্ষপথ ছোট করে আনছে। কয়েক হাজার বছরের মধ্যে বিটলজুস তাকে গিলে ফেলবে বলে আশা করা হয়।

ক্যালিফোর্নিয়া, নিউ ইয়র্ক ও ম্যাসাচুসেটসের একটি দল সেই শেষ ঝাঁপের সিমুলেশন করেছে। সঙ্গী তারাটি সর্পিল পথে অনেক ভেতরে ঢুকে যায় এবং কেন্দ্রের কাছে ছিন্নভিন্ন হয়ে যায়। এরপর একটি অভিঘাত তরঙ্গের (শক ওয়েভ) পৃষ্ঠে পৌঁছাতে লাগে প্রায় 28 দিন।

অভিঘাত যখন বাইরে ফেটে বেরোবে, ঝলকটি শীর্ষে শুক্রের চেয়ে কয়েক গুণ উজ্জ্বল হবে। এর সবচেয়ে উজ্জ্বল পর্যায় চলে প্রায় দুই দিন। ভারী সঙ্গী আরও উজ্জ্বল ঝলক দেয়।

এই একীভবন সূর্যের ভরের 6 থেকে 11 গুণ পদার্থও উড়িয়ে দেবে। তারিখটি খুবই অনিশ্চিত: মোটামুটি এখন থেকে 4,000 থেকে 7,000 বছর পরে। তারার চারপাশের ধূলিকণা এই দৃশ্যকে লালচে ও ম্লান করে দিতে পারে।

সূত্র: From Inspiral to Outburst: Modeling a Potential Luminous Red Nova from Betelgeuse, https://arxiv.org/abs/2610.31755

যুক্তরাষ্ট্রের বেশির ভাগ নতুন গাড়ি লেনের লাইনের মাঝে নিজেকে চালাতে সাহায্য করতে পারে। ড্যাশবোর্ডের একটি আইকন জানায় ক্যামেরা সেই লাইনগুলো দেখছে কি না। কিন্তু সেই আইকনকে কি বিশ্বাস করা যায়?

পেনসিলভানিয়া ও নিউ ইয়র্কের গবেষকেরা বাস্তব গাড়িচালনার 39,800 সেকেন্ড বিশ্লেষণ করেছেন। এতে ছিল তিনটি গাড়ি নির্মাতার 13টি মডেল। সব ক্লিপ বেছে নেওয়া হয়েছে এমন জায়গা থেকে, যেখানে লেনে থাকা কঠিন ছিল।

লাইন দেখা কঠিন হলে আইকনটি তা জানিয়েছে মাত্র 47% সময়। এমন কঠিন অংশগুলোর অর্ধেকে এটি কোনো সতর্কবার্তাই দেয়নি। যখন দিয়েছে, তখন সঙ্গে সঙ্গেই দিয়েছে।

সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি: চালক স্টিয়ারিংয়ে সামান্য বল দেন, স্টিয়ারিং ছেড়ে দেন সিস্টেমের হাতে, অথচ আইকন বলে সব ঠিক আছে। এই কঠিন চালনায় এমনটা ঘটেছে ঘণ্টায় 48 সেকেন্ড। তখন গাড়িটি লেনের ভেতরে বেশি এদিক-ওদিক সরেছে: প্রায় 12 সেমি, বনাম 4 সেমি।

সূত্র: Silence Is Not Assurance: When Production Lane Keeping Assist Does Not Warn, and What It Costs, https://arxiv.org/abs/2610.31899

চাঁদে রাত চলে প্রায় 354 ঘণ্টা। মাটি ঠান্ডা হতে হতে 95 কেলভিনের, প্রায় −178 °C-এর, দিকে যায়। প্রতিটি ছোট রোবটকে একটি হিটার দেওয়ার মতো যথেষ্ট প্লুটোনিয়াম নেই।

তাহলে রোবটেরা কি একে অপরকে উষ্ণ রাখতে পারে? ESA ও MIT-র গবেষকেরা এমন কুড়িটি রোবটের সিমুলেশন করেছেন। তাদের একমাত্র পুরস্কার আসত ভোরে: সবচেয়ে ঠান্ডা পাঁচটি কতটা উষ্ণ রইল।

কেউ তাদের জড়ো হতে বলেনি। তবু তারা জড়ো হয়েছে, তারপর আড়াল-পাওয়া কেন্দ্র আর উন্মুক্ত কিনারার মধ্যে অবিরাম জায়গা বদল করেছে। এম্পেরর পেঙ্গুইনরা ঠিক এই দুটি আচরণ দিয়েই অ্যান্টার্কটিকার শীত পেরোয়।

ফল: স্থির একটি জটলার চেয়ে 37% কম সঞ্চিত শক্তিতে প্রতিটি রোবট টিকে যায়। এটি পদার্থবিদ্যার বেঁধে দেওয়া সীমার 13%-এর মধ্যে। এখনো পরীক্ষা হয়নি: আসল চাকা গোটা রাত চাঁদের মাটিতে ঘষা খেলে কী হয়।

সূত্র: Emergent Cooperative Thermoregulation in Lunar Swarm Robotics, https://arxiv.org/abs/2610.31868

কোম্পানিগুলো ডেটা সেন্টার, অর্থাৎ কম্পিউটারের বিশাল ভান্ডার, কক্ষপথে পাঠাতে চায়। তাদের পরিকল্পনা মিলিয়ে দাঁড়ায় দশ লক্ষেরও অনেক বেশি উপগ্রহে। প্রতিটির লাগবে বিশাল সোলার প্যানেল ও রেডিয়েটর।

মার্কিন জ্যোতির্বিদেরা সেই ঝাঁকের নিচে ভেরা সি. রুবিন মানমন্দিরের এক বছরের সিমুলেশন করেছেন। কোনো কোনো রাতে এর 80% পর্যন্ত ছবিতে সূর্যালোকে উজ্জ্বল একটি রেখা ধরা পড়ে। গোটা বছরে প্রায় প্রতি পাঁচটিতে একটি।

সবচেয়ে খারাপ সময় গোধূলি, সূর্যাস্তের ঠিক পরে আর ভোরের আগে। চাঁদহীন রাতে উপগ্রহগুলো আকাশকে আলোকিত করে তোলে। রুবিনের ছয়টি ফিল্টারের তিনটিতে দ্যুতি বাড়ে 1,000%-এরও বেশি।

এর মাত্র এক-দশমাংশ উৎক্ষেপণ করলেও সমস্যা মেটে না। গোধূলির ছবিগুলো তখনো তাদের পিক্সেলের 2.3% হারাবে, সবগুলো থাকলে 6.9%। একটিমাত্র উজ্জ্বল ঝলক গোটা একটি ছবিকে ছাপিয়ে যেতে পারে।

সূত্র: The Impact of Orbital Data Centers on the NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory, https://arxiv.org/abs/2610.31772

তারাদের মাঝের ঠান্ডা মেঘে আধানযুক্ত পানির অণু, H2O+, পানি তৈরির পথে একটি ধাপ। এদের কয়েকটির দেখা হয় HD-র সঙ্গে, অর্থাৎ এমন একটি হাইড্রোজেন অণু যাতে একটি ভারী ডয়টেরিয়াম পরমাণু আছে। তারা কোন পরমাণুটি ছিনিয়ে নেয়, H না D?

বাজেলে রসায়নবিদেরা পানির একটি আয়নকে পরম শূন্যের মাত্র এক ডিগ্রির কয়েক হাজার ভাগের এক ভাগ ওপরে পর্যন্ত ঠান্ডা করেন। তারপর 5.4 কেলভিনের দেয়ালে ঠান্ডা করা HD গ্যাস তাকে আঘাত করে। প্রতিটি ধাক্কায় ছিল প্রায় 7 কেলভিনের গ্যাসের সমান শক্তি।

বিক্রিয়া আয়নের ভর বদলে দেয়, আর সেটা ধরা পড়ে আয়ন-জোড়াটির দোলার ধরনে। 16 দিনে 441টি বিক্রিয়ায় হাইড্রোজেন জিতেছে 271 বার, ডয়টেরিয়াম 170 বার। সামান্য অশুদ্ধির জন্য সংশোধন করলে অনুপাত দাঁড়ায় 1.50 বনাম 1, কমবেশি 0.15।

সিমুলেশন আরও দুর্বল ঝোঁকের পূর্বাভাস দিয়েছিল, 1.15। এই ফারাক বাদ পড়া কোয়ান্টাম প্রভাব থেকে, অথবা ঠান্ডা দেয়াল থেকে আসতে পারে। যদি ধরে নেওয়া পরিমাণের চেয়ে বেশি সাধারণ হাইড্রোজেন আয়নের কাছে পৌঁছে থাকে, তবে 1.50 বেশি উঁচু হতে পারে।

সূত্র: Single-molecule cold chemistry: Isotopic branching ratios of the H2O+ + HD reaction at cryogenic temperatures, https://arxiv.org/abs/2610.32904

কয়েকটি মুদ্রা-মূল্য বেছে নিন, যাদের সবার মধ্যে কোনো সাধারণ উৎপাদক নেই। কিছু অঙ্ক কখনোই ঠিক ঠিক পরিশোধ করা যায় না। তাদের মধ্যে বৃহত্তমটিকে বলা হয় ফ্রোবেনিয়াস সংখ্যা (Frobenius number)।

দুটি মুদ্রা-মূল্যের ক্ষেত্রে একটি সরল সূত্রই সেটি বলে দেয়। তিন বা তার বেশি মূল্যের ক্ষেত্রে গণিতবিদেরা ঊর্ধ্বসীমা খোঁজেন। এর্দোশ ও গ্রাহামের ধ্রুপদি সীমায় 2-এর একটি বাড়তি গুণক থাকে।

ঝেজিয়াং বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞান কলেজের চারজন গবেষক সেই গুণকটি সরিয়ে দিয়েছেন। তাঁদের সীমা নির্ভর করে বৃহত্তম দুটি মুদ্রা এবং মুদ্রা-মূল্যের সংখ্যার ওপর। দ্বিতীয় বৃহত্তম মুদ্রাটি তুলনামূলক ছোট হলে এটি অন্য ধ্রুপদি সীমা, অর্থাৎ ডিক্সমিয়ের সীমাকে, স্পষ্টভাবে ছাড়িয়ে যেতে পারে।

3, 4 ও 6-এর মুদ্রা দিয়ে চেষ্টা করুন: কেবল 1, 2 ও 5 পরিশোধ করা যায় না। নতুন সীমা বলে ঠিক 5, পুরোনোগুলো 10 ও 18। সীমাটি যে আর নামানো যায় না, তা প্রমাণকারী অসীমসংখ্যক চরম উদাহরণের এটি একটি।

সূত্র: A Sharp Upper Bound for the Frobenius Number, https://arxiv.org/abs/2610.32219

ফার্মি নামের একটি মহাকাশ দুরবিন আমাদের ছায়াপথের কেন্দ্র থেকে বাড়তি গামা রশ্মি দেখতে পায়। প্রায় দুই দশক ধরে এর কারণ নিয়ে কেউ একমত হতে পারেননি। ডার্ক ম্যাটার, নাকি এত ক্ষীণ অসংখ্য উৎস যে আলাদা আলাদা করে দেখা যায় না?

MIT ও ক্যালটেকের দুজন গবেষক আমাদের মতো দুটি ছায়াপথের সিমুলেশন করেছেন। বিস্ফোরিত তারারা সেগুলোকে মহাজাগতিক রশ্মিতে ভরিয়ে দেয়, এমন কণা যা গামা রশ্মি তৈরি করে। কোনো ডার্ক ম্যাটার যোগ করা হয়নি, কেবল সুপারনোভার মহাজাগতিক রশ্মি।

তাঁরা প্রতিটি মুহূর্তকে প্রতিটি ছায়াপথের শান্ত গড়ের সঙ্গে তুলনা করেছেন। কেন্দ্রটি অবিরাম ঝিকমিক করে: স্ফীতি দেখা দেয় আর মিলিয়ে যায়, প্রায়ই ফার্মিরটির চেয়ে বড়। এক মুহূর্তে একটি স্ফীতিকে আসল আধিক্যের সঙ্গে আশ্চর্যরকম মিলে যেতে দেখা গেছে।

তাহলে হয়তো আমরা নিছক এক দুর্ভাগা মুহূর্তে আমাদের ছায়াপথকে দেখছি। লেখকেরা একে বলছেন লুক-এলসহোয়্যার প্রভাব। তবে মাত্র দুটি ছায়াপথ দিয়ে এখনো কেউ বলতে পারে না, এমন কাকতাল কত ঘন ঘন ঘটে।

সূত্র: The Galactic Center γ-ray Excess and the Look-Elsewhere Effect, https://arxiv.org/abs/2610.32845

পদার্থের ওপর যথেষ্ট শক্তির আলো ফেলুন, ইলেকট্রন ছিটকে বেরিয়ে আসবে। এটাই সাধারণ নিয়ম। তবু কিছু নির্দিষ্ট শক্তিতে বেরিয়ে আসা ইলেকট্রনের সংখ্যা কমে যায়: একে বলে "কুপার ন্যূনতম"।

জাপানের একটি দল একটি "সুপারঅ্যাটম" তৈরি করেছে: 12টি রুপোর পরমাণু একটি টাংস্টেন পরমাণুকে খাঁচায় বন্দি করে রেখেছে। 13 পরমাণুর এই গুচ্ছটি একটি একক পরমাণুর অনুকরণ করে। এর সবচেয়ে বাইরের ইলেকট্রনটি প্রায় নিখুঁত একটি গোলক জুড়ে ছড়িয়ে থাকে।

তাঁরা ধাপে ধাপে লেজারের শক্তি বাড়িয়েছেন। একটি নির্দিষ্ট শক্তিতে, প্রয়োজনীয় ন্যূনতমের অনেক ওপরে, প্রায় কোনো ইলেকট্রনই বেরোয়নি। বেরিয়ে আসার গণিতে ধনাত্মক ও ঋণাত্মক অংশ যোগ হয়, যারা হুবহু একে অপরকে বাতিল করে দেয়।

লেখকদের মতে, পরমাণুর বাইরে এমন সম্পূর্ণ বাতিল হওয়ার কথা আগে কখনো জানা যায়নি। তাঁদের সিমুলেশন ইঙ্গিত দিয়েছিল, প্রায় গোল গুচ্ছে এটি সাধারণ ঘটনা হওয়া উচিত। মলিবডেনামের একটি যমজ, Ag12Mo⁻, তা নিশ্চিত করেছে।

সূত্র: Zero photoemission from icosahedral superatoms, https://arxiv.org/abs/2610.32031

টুরিং পরীক্ষা জিজ্ঞেস করে, একজন বিচারক কি যন্ত্রের লেখা আর মানুষের লেখা আলাদা করতে পারেন? কিন্তু ধোঁকা-খাওয়া বিচারক সামান্যই প্রমাণ করেন। হয়তো সূত্রগুলো সেখানেই আছে, আর বিচারক স্রেফ সেগুলো ধরতে পারেন না।

হামবুর্গ-নেতৃত্বাধীন একটি দল পরীক্ষাটিকে উল্টে দিয়েছে। 3,824 জন মানুষ, সঙ্গে GPT মডেলগুলোও, ছোট ছোট সামাজিক গল্পের উত্তরের জোড়া বিচার করেছে। একটি উত্তর মানুষের, অন্যটি GPT-4 বা GPT-5-এর।

GPT-5-এর বিরুদ্ধে মানুষের ফল GPT-4-এর তুলনায় খারাপ হয়েছে, যদিও তখনো আন্দাজের চেয়ে ভালো। অথচ একটি সরল পরিসংখ্যানগত মডেল তখনো 92.5% ক্ষেত্রে লেখাগুলো আলাদা করতে পেরেছে। নিজের উত্তর বিচার করতে গিয়ে GPT-5 স্পষ্টভাবে মানুষকে ছাড়িয়ে গেছে।

মোড় আসে যখন GPT-5 নিজেকে ব্যাখ্যা করে। সে অনেকগুলো সঠিক সূত্রের নাম বলে। কিন্তু সে বিস্তারিত লেখাকে যন্ত্রের মতো বলেছে, অথচ তার আসল বাছাইগুলো বিস্তারকে মানুষের বৈশিষ্ট্য হিসেবে ধরেছে।

সূত্র: Beyond pass or fail: an information-processing account of the Turing Test, https://arxiv.org/abs/2610.32868

ভার্চুয়াল রিয়ালিটি হেডসেট এখন উদ্বেগ, ব্যথা ও বিষণ্ণতার বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হচ্ছে। রোগীদের মধ্যে আছে অস্ত্রোপচারের আগে উদ্বিগ্ন শিশু, গর্ভবতী নারী ও উচ্চতাভীতিতে ভোগা মানুষ। কিন্তু এগুলোকে তুলনা করা হয় কিসের সঙ্গে?

এস্তোনিয়া ও নেদারল্যান্ডসের গবেষকেরা এই থেরাপিগুলোর সাম্প্রতিক 22টি ক্লিনিক্যাল পরীক্ষা পর্যালোচনা করেছেন। এর 14টিতে তুলনামূলক দলটি তুলনীয় কিছুই পায়নি। তারা পেয়েছে সাধারণ চিকিৎসা, অপেক্ষার তালিকা বা লেখাভিত্তিক থেরাপি।

সেই 14টি পরীক্ষা প্রায় সবসময় উপকার খুঁজে পেয়েছে: 14টির মধ্যে 13টি। প্রকৃত বিকল্প থাকা পরীক্ষাগুলো তা পেয়েছে 8 বারের মধ্যে মাত্র 3 বার। সেখানে সাধারণত দুই দলেরই উন্নতি হয়েছে।

তাহলে হয়তো হেডসেটটাই সাহায্য করে, তাতে যা-ই দেখানো হোক। লেখকেরা চান একটি "ভার্চুয়াল প্লাসিবো", অর্থাৎ 3D-তে এক ধরনের চিনির বড়ি। একই হেডসেট, একই সেশনের দৈর্ঘ্য, একই কার্যকলাপ, কেবল নিরাময়কারী উপাদানটি বাদ।

সূত্র: Virtual Placebo: a scoping review of control conditions in randomized controlled trials of psychological immersive virtual reality interventions, https://arxiv.org/abs/2610.32232