विज्ञान और प्रौद्योगिकी प्रश्नोत्तरी: अग्नि-VI, इनसैट-4डीएस, एआई टूल

भूस्थिर कक्षा (GEO) का उपयोग आमतौर पर संचार उपग्रहों के लिए किया जाता है क्योंकि यह उन्हें पृथ्वी की सतह के सापेक्ष एक निश्चित स्थिति में बने रहने की अनुमति देता है, जिससे एक विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र पर निरंतर कवरेज मिलता है।

उन्नत संचार उपग्रह मुख्य रूप से दूरसंचार, जिसमें ब्रॉडबैंड सेवाएं भी शामिल हैं, को बेहतर बनाने और आपदा प्रबंधन और आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए विश्वसनीय संचार अवसंरचना प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

LIGO-India वेधशाला महाराष्ट्र के हिंगोली जिले में स्थापित करने की योजना है। साइट चयन प्रक्रिया में हस्तक्षेप को कम करने के लिए भूकंपीय स्थिरता और कम मानव जनसंख्या घनत्व जैसे कारकों पर विचार किया गया।

LIGO-India का प्राथमिक वैज्ञानिक उद्देश्य ब्लैक होल और न्यूट्रॉन सितारों के विलय जैसी विनाशकारी खगोलीय घटनाओं से उत्पन्न गुरुत्वाकर्षण तरंगों का पता लगाना और उनका अध्ययन करना है। यह ब्रह्मांड का अवलोकन करने के लिए एक नई खिड़की खोलेगा।

LIGO-India एक प्रमुख वैज्ञानिक परियोजना है जो भारत में परमाणु ऊर्जा विभाग (DAE) और विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग (DST) और संयुक्त राज्य अमेरिका में LIGO प्रयोगशाला के बीच एक सहयोग है। इसका उद्देश्य भारत में एक गुरुत्वाकर्षण तरंग डिटेक्टर स्थापित करना है, जो अमेरिका में मौजूदा LIGO डिटेक्टरों का पूरक होगा।

अर्ध-क्रायोजेनिक इंजन, विशेष रूप से केरोसिन और LOX का उपयोग करने वाले, पूरी तरह से क्रायोजेनिक इंजनों की तुलना में निर्माण और संचालन के लिए आम तौर पर अधिक लागत प्रभावी होते हैं। यह लागत में कमी NGLV कार्यक्रम के लिए इसरो की रणनीति में एक महत्वपूर्ण कारक है, जिसका लक्ष्य अंतरिक्ष तक अधिक बार और सस्ती पहुंच प्राप्त करना है।

अर्ध-क्रायोजेनिक इंजन तकनीक विशेष रूप से इसरो के नेक्स्ट जनरेशन लॉन्च व्हीकल (NGLV) कार्यक्रम के लिए विकसित की जा रही है। यह इंजन मौजूदा इंजनों की तुलना में अधिक थ्रस्ट और दक्षता प्रदान करने की उम्मीद है, जिससे NGLV एक अधिक सक्षम लॉन्च प्लेटफॉर्म बन जाएगा।

NGLV के लिए इसरो के अर्ध-क्रायोजेनिक इंजन परीक्षण में ईंधन के रूप में केरोसिन (विशेष रूप से, एक परिष्कृत ग्रेड जिसे अक्सर 'रिफाइंड पेट्रोल' या RP-1 कहा जाता है) और ऑक्सीकारक के रूप में तरल ऑक्सीजन (LOX) का उपयोग किया जाता है। यह अधिक कुशल और लागत प्रभावी लॉन्च वाहनों के विकास की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

एआई मॉडल पारंपरिक सुपरकंप्यूटर-आधारित मॉडल की तुलना में कम गणनात्मक लागत पर तेज़, स्थानीयकृत पूर्वानुमान प्रदान करके एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं।

एआई मॉडल भविष्य की स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक मौसम डेटा से सीखते हैं, जबकि एनडब्ल्यूपी मॉडल वायुमंडल के भौतिक समीकरणों को हल करते हैं, जो गणनात्मक रूप से महंगा है।