2 अक्टूबर 2026 का संस्करण

जब दो न्यूट्रॉन तारे विलीन होते हैं, तो वे किलोनोवा नाम की एक चमक में भारी तत्व गढ़ते हैं। हमारी आकाशगंगा में ऐसे विस्फोटों के केवल कुछ ही अवशेष होने चाहिए। अब तक एक भी नहीं मिला है।

बीजिंग और नोत्र डेम की एक टीम ने HESS J1507−622 का अध्ययन किया। गामा किरणों का यह स्रोत आकाशगंगा के तल से अजीब तरह से दूर है। न कोई पल्सर, न कोई खोल, न एक्स-रे की कोई चमक इसकी व्याख्या करती है।

उनका मॉडल इसे 200 से 3,000 साल पुराने किलोनोवा अवशेष के रूप में फ़िट करता है। यह 3.8 से 14.3 किलोपारसेक की दूरी पर 1,000 साल से कम उम्र के पक्ष में है। वह विस्फोट सबसे चमकीले ग्रहों को टक्कर दे सकता था।

तो फिर कोई ऐतिहासिक रिकॉर्ड क्यों नहीं है? यह कुछ ही दिनों में फीका पड़ गया, और बहुत दक्षिण में था। भविष्य की कोई MeV दूरबीन या प्रकाश की एक धुँधली प्रतिध्वनि मामले को सुलझा सकती है।

स्रोत: HESS J1507-622: A Plausible Young Galactic Kilonova Remnant, https://arxiv.org/abs/2609.38341

कुछ आकाशगंगाओं में भरपूर गैस हो सकती है, पर तारे लगभग नहीं। साधारण प्रकाशीय दूरबीनों के लिए वे लगभग अदृश्य होंगी। केवल उनकी हाइड्रोजन से आने वाली रेडियो तरंगें ही उनका पता दे सकती हैं।

एक ऑस्ट्रेलियाई टीम ने दो विशाल रेडियो सर्वेक्षणों का मिलान किया — एक आरेसीबो का और एक चीन के FAST का। एक स्रोत, AGC 322753, दोनों में दिखता है। वही वेग, वही रेखा-आकार: यह व्यतिकरण (इंटरफ़ेरेंस) से बना भ्रम नहीं है।

इसके संकेत में दो चोटियाँ हैं, जो घूमती डिस्क की पहचान है। इसमें लगभग दो अरब सौर द्रव्यमान जितनी हाइड्रोजन है। फिर भी गहरी प्रकाशीय तस्वीरों में वहाँ कुछ नहीं दिखता।

इसके तारों का भार अधिकतम 5 करोड़ सूर्यों जितना है, इसलिए गैस तारों से कम से कम 40 गुना भारी है। पूरी तरह तारारहित आकाशगंगा के लिए यह बहुत ज़्यादा गैस है। ज़्यादा गहरी तस्वीरें बताएँगी कि यह असल में कितनी अँधेरी है।

स्रोत: AGC 322753: a Dark Galaxy Candidate detected by ALFALFA and FASHI, https://arxiv.org/abs/2609.39152

सुपरसॉलिड (अतिठोस) क्रिस्टल की तरह व्यवस्थित होता है, फिर भी सुपरफ़्लुइड की तरह बिना घर्षण के बहता है। इसके परमाणु रूप केवल परम शून्य से एक डिग्री के कुछ अरबवें हिस्से ऊपर ही दिखे थे।

हांगकांग विश्वविद्यालय की एक टीम ने पोलैरिटॉन का उपयोग किया, जो आधे प्रकाश और आधे पदार्थ हैं। उन्होंने नैनो-पैटर्न वाली सिलिकॉन नाइट्राइड चिप पर पेरोव्स्काइट की एक फ़िल्म रखी। फिर उस पर लेज़र स्पंदन डाले।

कमरे के तापमान पर, पहली दहलीज़ पार होते ही एक संघनित अवस्था (कंडेनसेट) बनी। दूसरी दहलीज़ ने इसे 3.33 माइक्रोमीटर के आवर्तकाल वाले एक नियमित पैटर्न में बाँट दिया। नीचे का पैटर्न केवल 290 नैनोमीटर चौड़ा है।

दोनों ओर से आने वाला प्रकाश तालमेल में रहा: 1.0121 का सहसंबंध, 1 के बहुत क़रीब। क्रिस्टलीय व्यवस्था और क्वांटम सुसंगति: लेखकों के अनुसार, एक सुपरसॉलिड। यह चिप पर स्क्वीज़्ड प्रकाश भी बना सकता है।

स्रोत: Room-temperature polariton supersolids, https://arxiv.org/abs/2609.40009

चित्रकार प्रागैतिहासिक काल से ब्रश जैसे औज़ार इस्तेमाल करते आए हैं। आज के ब्रश हर आकार में आते हैं, कला, नाख़ूनों या दीवारों के लिए। क्या उनका आकार केवल आदत है?

ओर्से, रेन, पेरिस, बोर्डो और पालेज़ो की एक टीम ने लगभग 200 ब्रश मापे। लंबाई चौड़ाई के एक घात-नियम (पावर लॉ) का पालन करती है, जो केवल सिरे के आकार से तय होता है। शंक्वाकार, गोल या चपटा: तीन घातांक।

काग़ज़ पर दबाने पर, बहुत अलग आकारों के ब्रश लगभग एक जैसी कठोरता से प्रतिरोध करते हैं। लेकिन किसी एक को छोटा काट दें, तो उसकी कठोरता बहुत बदल जाती है। बाज़ार वाले अनुपात इसे स्थिर रखते हैं।

गोल ब्रशों में धब्बे का आकार इस बात के साथ बढ़ता है कि ब्रश को कितना दबाया गया। इसलिए एक चित्रकार, या पेंटिंग करने वाला रोबोट, केवल बल से स्ट्रोक को नियंत्रित करता है। हाथ में कोई भी गोल ब्रश हो, चलेगा।

स्रोत: The hidden side of paintbrushes: a geometry shaped by power laws, https://arxiv.org/abs/2609.39410

किसी जाल के हर बिंदु और हर रेखा को रंगो, ताकि पड़ोसियों के रंग न टकराएँ। गणितज्ञों का अनुमान था कि निजी रंग-सूचियों से कभी एक अतिरिक्त रंग की ज़रूरत नहीं पड़ती। यह विचार 1990 के दशक के अंत का है।

24 सितंबर 2026 को गणितज्ञ जोनाथन नोएल ने ChatGPT 6 Astra Ultra से इसे ग़लत साबित करने को कहा। एआई ने एक प्रति-उदाहरण दिया। नोएल ने प्रमाण जाँचा और उसे दोबारा लिखा।

जाल में 20 बिंदु हैं, हर बिंदु पर तीन रेखाएँ। इसे रंगने के लिए चार रंग काफ़ी हैं। लेकिन चार-चार रंगों की सोच-समझकर चुनी गई सूचियों के साथ यह असंभव हो जाता है।

पूरा शोध-पत्र छह पन्नों में आ जाता है, और प्रमाण हाथ से जाँचा जा सकता है। अनुमान ग़लत है। एक नया सवाल खुलता है: क्या निजी सूचियों से कभी एक से ज़्यादा अतिरिक्त रंग की ज़रूरत पड़ सकती है?

स्रोत: The List Total Colouring Conjecture is False, https://arxiv.org/abs/2609.38417

क्या एकतरफ़ा तीरों का पालन करते हुए किसी जाल के हर बिंदु पर एक बार जाकर घर लौटा जा सकता है? यह एक क्लासिक कठिन समस्या है। 1962 से, n बिंदुओं के लिए सबसे अच्छी विधियों को लगभग 2ⁿ चरण लगते थे।

टोक्यो के दो शोधकर्ताओं ने, जो टोक्यो विश्वविद्यालय और कंपनी CyberAgent से हैं, यह सीमा तोड़ दी। उनका यादृच्छिक (रैंडमाइज़्ड) एल्गोरिद्म लगभग 1.9133ⁿ चरणों में चलता है। सामान्य एकतरफ़ा जालों के लिए यह इस तरह का पहला सुधार है।

तरकीब: तीरों को बेतरतीब ढंग से हटाओ और दोहराओ, फिर प्रतियों को समूहों में बाँटो। इसके बाद हर कुल भार पर हलों को मॉड्यूलो दो गिनो। विषम गिनती साबित करती है कि चक्कर मौजूद है।

लेखकों के अनुसार मुख्य प्रमाण ChatGPT 6 Astra ने तैयार किया। उन्होंने उसे जाँचा और संशोधित किया। दोतरफ़ा जालों के लिए रिकॉर्ड अब भी इससे काफ़ी नीचे, 1.657ⁿ पर है।

स्रोत: Breaking the 2^n barrier for directed hamiltonicity, https://arxiv.org/abs/2609.39062

अब हमारे पास फल-मक्खी की तंत्रिका रज्जु (नर्व कॉर्ड) की वायरिंग के पूरे नक्शे हैं, एक-एक सिनैप्स तक। इन पर बने सिमुलेशन टाँगों जैसी लयें पैदा करते हैं। लेकिन क्या ठीक-ठीक वायरिंग मायने रखती है?

हांगकांग से नेतृत्व पाने वाली एक टीम ने मक्खी के दो स्वतंत्र नक्शों के टाँग-परिपथों का सिमुलेशन किया। उन्होंने हर एक की तुलना 30 उलट-पुलट संस्करणों से की, जिनके मोटे सांख्यिकीय गुण वही रखे गए। उनकी कसौटियाँ पहले से तय थीं।

लय एक आम चीज़ निकली: कई उलट-पुलट जाल तो और भी अच्छी तरह दोलन करते थे। फिर भी केवल असली वायरिंग ने ही विरोधी मांसपेशी-समूहों को साफ़ तौर पर बारी-बारी से काम करवाया। इसका स्कोर 0.31 रहा, जबकि बाक़ियों का अधिकतम 0.14।

रहस्य एक सदी से भी पहले बताया गया एक नियम है: जो न्यूरॉन किसी मांसपेशी को उत्तेजित करते हैं, वे उसकी विरोधी मांसपेशी को रोकते हैं। दोनों नक्शों में यह मौजूद है; किसी उलट-पुलट जाल में नहीं। विरोधी मांसपेशियों के बीच इनपुट की अदला-बदली करने पर तालमेल मिट गया।

स्रोत: How much of fly walking is written in the wiring?, https://arxiv.org/abs/2609.38665

अफ़्रीका और प्रशांत महासागर के नीचे गहराई में दो विशाल क्षेत्र हैं जहाँ भूकंपीय तरंगें धीमी हो जाती हैं। वे कोर से 1,000 किमी से भी ज़्यादा ऊपर उठते हैं। उनकी उत्पत्ति पर बहस है, और डेवमाओइट नाम का एक खनिज इसमें भूमिका निभा सकता है।

लेकिन सिद्धांत डेवमाओइट को प्रयोगशाला मापों से लगभग 30% ज़्यादा कठोर बताता था। यह अंतर दशकों से बना हुआ था। वुहान, बायरॉयथ और मिशिगन की एक टीम ने इसकी वजह जानने के लिए लाखों परमाणुओं का सिमुलेशन किया।

प्रयोगशाला के नमूने नन्हे-नन्हे कणों से भरे होते हैं। उनके अव्यवस्थित किनारे सामान्य एक्स-रे में दिखाई नहीं देते। केवल 5.8% अव्यवस्था ने खनिज की अपरूपण कठोरता को 37% घटा दिया, जो इस अंतर को पाटने के लिए काफ़ी है।

पृथ्वी की गहराई पर लागू करने पर यह एक निचली सीमा तय करता है: डेवमाओइट के कण कम से कम लगभग 100 नैनोमीटर चौड़े होने चाहिए। यह उन संकेतों से मेल खाता है कि ये विशाल क्षेत्र मोटे कणों वाले और लंबे समय से टिके हुए हैं।

स्रोत: Elasticity of polycrystalline davemaoite constrains its grain size in the lower mantle, https://arxiv.org/abs/2609.39423

कॉक्लियर इम्प्लांट विद्युत स्पंदनों को सीधे श्रवण तंत्रिका तक भेजता है। परिणाम एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में बहुत अलग होते हैं। कुछ लोग बोली अच्छी तरह समझते हैं, कुछ मुश्किल से।

वैंडरबिल्ट और अन्य केंद्रों की एक टीम ने हर मरीज़ के प्रत्यारोपित कान का एक डिजिटल जुड़वाँ बनाया। यह केवल स्कैन और ख़ुद इम्प्लांट द्वारा किए गए मापों का उपयोग करता है। यह अनुमान लगाता है कि कितने तंत्रिका तंतु अब भी स्वस्थ हैं।

अध्ययन के मरीज़ों में, यह तंत्रिका-स्वास्थ्य स्कोर शांत माहौल और शोर, दोनों में बोली की समझ के साथ-साथ चला। सहसंबंध लगभग 0.75 से 0.78 तक पहुँचे। यह मरीज़ों के बीच के 50 से 60% अंतर की व्याख्या करता है।

इसके बाद छह मरीज़ों में वहाँ कुछ इलेक्ट्रोड बंद किए गए जहाँ तंत्रिकाएँ सबसे कमज़ोर दिख रही थीं। शब्द-स्कोर औसतन 10 अंक बढ़े, और सभी ने नई सेटिंग बनाए रखी। अब एक बाक़ायदा क्लिनिकल ट्रायल की योजना बन रही है।

स्रोत: Estimates of neural health using cochlear implant digital twins correlate with speech recognition, https://arxiv.org/abs/2609.38634

अमोनिया का अणु एक नन्हा पिरामिड है। इसका नाइट्रोजन परमाणु तीन हाइड्रोजन परमाणुओं के तल से होकर निकल सकता है और अणु को उलट सकता है, जैसे हवा में छतरी उलट जाती है। द्रव में इसका कितना महत्व है?

सियोल और सुवोन की एक टीम ने मशीन लर्निंग से बने बल-क्षेत्र (फ़ोर्स फ़ील्ड) की मदद से अमोनिया के 512 अणुओं का सिमुलेशन किया। उन्होंने 170 से 250 केल्विन के बीच क्लासिकल परमाणुओं की तुलना क्वांटम नाभिकों से की।

क्वांटम नाभिक उलटाव की ऊर्जा बाधा को 0.272 से घटाकर 0.213 इलेक्ट्रॉनवोल्ट कर देते हैं। हर उलटाव कुछ पल के लिए हाइड्रोजन बंध तोड़ देता है और आसपास के पड़ोसी अणुओं की परत को ढीला कर देता है।

गर्म द्रव में इससे विसरण पर लगभग कोई असर नहीं पड़ता। लगभग 210 केल्विन से नीचे, जब हर अणु अपने पड़ोसियों के बीच फँसने लगता है, तब क्वांटम उलटाव उसे निकल भागने में मदद करते हैं। 170 केल्विन पर विसरण 18% बढ़ जाता है।

स्रोत: Nuclear quantum effects enhance diffusion in supercooled ammonia through accelerated pyramidal inversion, https://arxiv.org/abs/2609.38688

भाषा मॉडल ज़्यादातर वेब-पाठ से सीखते हैं। लेकिन उस पाठ का बढ़ता हिस्सा अब दूसरे एआई लिख रहे हैं। जून 2026 में छाने गए वेब टोकनों का 27.5% एआई का लिखा था; अगस्त तक 31.1%।

मैरीलैंड विश्वविद्यालय और कंपनी Pangram Labs की एक टीम ने 800 छोटे भाषा मॉडल प्रशिक्षित किए। उन्होंने एक तय मानव-पाठ में अलग-अलग मात्रा में एआई-पाठ जोड़ा।

एआई-पाठ ने केवल आँकड़ों की कमी वाले मॉडलों की मदद की। प्रति पैरामीटर लगभग 20 टोकन के सामान्य बजट से आगे, इसे जोड़ने से मानव-पाठ पर त्रुटियाँ बढ़ गईं। नया मानव-पाठ मदद करता रहा।

अगस्त 2026 के स्तर पर छनाई छोड़ देने से 1.6 गुना ज़्यादा कंप्यूटिंग शक्ति लगेगी। मिश्रित परीक्षण-समुच्चयों ने 95.5% हानिकारक रनों में नुक़सान को छिपा दिया। यहाँ इस्तेमाल हुआ डिटेक्टर Pangram बेचती है, यह हितों का टकराव ध्यान में रखने लायक है।

स्रोत: How Much Is an AI Token Worth? Scaling Laws for Wild AI-Generated Web Text, https://arxiv.org/abs/2609.40295