AI के साथ अंतरिक्ष की चट्टानों को डिकोड करना: उल्कापिंड में नई खोज

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हमारे काम करने के तरीके को बदल रही है, न केवल पृथ्वी पर बल्कि अंतरिक्ष में भी।

स्वायत्त अंतरिक्ष यान नेविगेशन और डेटा विश्लेषण से लेकर संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने और वैज्ञानिक खोजों का समर्थन करने तक के कार्यों में AI का उपयोग करके, यह प्रौद्योगिकी अधिक कुशल, स्वायत्त और अंतर्दृष्टिपूर्ण अंतरिक्ष मिशनों को सक्षम बना रही है।

उदाहरण के लिए, NASA कई वर्षों से AI की शक्ति का अन्वेषण कर रहा है। मंगल पर रोवर्स से लेकर नई एक्सोप्लैनेट खोजने के लिए AI-सहायता प्राप्त पहलों तक, एजेंसी इस तकनीक का उपयोग करके अंतरिक्ष की अपनी समझ को बढ़ा रही है।

हाल ही में, अमेरिकी संघीय एजेंसी ने दिखाया कि AI कैसे कक्षा में स्थित अंतरिक्ष यान को अधिक लक्षित डेटा एकत्र करने में मदद कर सकता है। AI ने एक उपग्रह को पहली बार अपनी कक्षा पथ की भविष्यवाणी करने, छवियों को AI के साथ प्रोसेस और मूल्यांकन करने, और यह तय करने में सक्षम बनाया कि उपकरण को कहाँ लक्षित किया जाए, जो दो मिनट से भी कम समय में और बिना किसी मानव हस्तक्षेप के किया गया।

“विचार यह है कि अंतरिक्ष यान को मानव की तरह कार्य करने देना: केवल डेटा देखना नहीं, बल्कि यह सोचना कि डेटा क्या दर्शाता है और कैसे प्रतिक्रिया देनी है,” स्टीव चिएन, NASA के जेट प्रोपल्शन लैबोरेटरी (JPL) में AI के तकनीकी फेलो और डायनामिक टार्गेटिंग प्रोजेक्ट के प्रमुख शोधकर्ता ने कहा।

कुछ साल पहले, Elon Musk’s SpaceX (SPCX ) ने भी एक उपग्रह लॉन्च किया जो AI से सुसज्जित था, जिससे अंतरिक्ष यान गहन अंतरिक्ष मिशनों में भाग ले सके।

इन सबके बीच, वैज्ञानिकों ने इस प्रौद्योगिकी का उपयोग करके उल्कापिंड के रहस्यों को उजागर किया है। यह विशेष सामग्री क्रिस्टल और कांच दोनों की तरह कार्य करके गर्मी प्रवाह के नियमों को चुनौती देती है।

AI की मदद से, शोधकर्ताओं ने खनिज की स्थिर थर्मल कंडक्टिविटी बनाए रखने की क्षमता को उजागर किया, जो एक प्रमुख सामग्री विज्ञान में क्रांति लाना है जो तकनीक और उद्योग में गर्मी प्रबंधन को बदलकर इस्पात उत्पादन में बड़े कार्बन उत्सर्जन को कम करने में भी मदद कर सकता है।

कैसे AI उल्कापिंड के रहस्यों को खोल रहा है

मेटियोरॉइड वे प्रकाश की चमक हैं जिन्हें आप कभी-कभी आकाश में तेज़ी से गुजरते देखते हैं।

ये अंतरिक्ष चट्टानें धूल के दानों जितनी छोटी या छोटे क्षुद्रग्रहों जितनी बड़ी हो सकती हैं। अधिकांश बड़े पिंडों के टूटे हुए टुकड़े होते हैं। कुछ क्षुद्रग्रहों से आती हैं, अन्य धूमकेतुओं से, और कुछ यहाँ तक कि चंद्रमा, मंगल या अन्य ग्रहों से भी आती हैं।

इनको अंतरिक्ष में रहते हुए मेटियोरॉइड कहा जाता है। एक बार जब वे पृथ्वी या किसी अन्य ग्रह के वायुमंडल में प्रवेश करते हैं और यात्रा जीवित रहती है, तो उन्हें मेटियोर कहा जाता है।

जब वे वायुमंडल में प्रवेश करते हैं, तो वे उच्च गति से करते हैं, और जब दबाव वस्तु की शक्ति से अधिक हो जाता है, तो वह विघटित हो जाता है, जिससे वह जलकर एक चमकीली चमक देता है, इसलिए इसे “शूटिंग स्टार्स” कहा जाता है। जब वे विशेष रूप से चमकीले होते हैं, तो उन्हें “फायरबॉल्स” कहा जाता है।

ये मेटियोर दुर्लभ लग सकते हैं, लेकिन NASA के अनुमान के अनुसार, लगभग 48.5 टन ऐसा पदार्थ हर दिन पृथ्वी पर गिरता है।

अंतरिक्ष का हिस्सा होने के कारण, ये चट्टानें क्षुद्रग्रहों, ग्रहों और हमारे सौर मंडल की संरचना, निर्माण और इतिहास के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती हैं।

एक उल्कापिंड विभिन्न सामग्रियों से बना होता है, जिसमें चट्टान, धातु या दोनों का संयोजन शामिल है।

इन उल्कापिंडों का वैज्ञानिकों द्वारा विभिन्न तकनीकों जैसे फोटोग्राफिक और टेलीस्कोपिक अवलोकन, रडार डिटेक्शन, माइक्रोस्कोपी, स्पेक्ट्रोस्कोपी, मैग्नेटोमी आदि का उपयोग करके विस्तृत रूप से अध्ययन किया जाता है।

हाल ही में, AI का उपयोग अंतरिक्ष के उल्कापिंडों को समझने के लिए भी किया जा रहा है, जिसमें ड्रोन इमेजरी का उपयोग करके उनकी पहचान को स्वचालित किया जाता है, मशीन लर्निंग के माध्यम से उनके प्रकारों की वर्गीकरण को बेहतर बनाया जाता है, संभावित टक्कर स्थलों की पहचान की जाती है, और यहां तक कि उल्कापिंडों के भीतर सामग्री की संरचना को भी उजागर किया जाता है।

विस्तृत डेटा सेटों का विश्लेषण करके और उन पैटर्नों को पहचानकर जो मनुष्यों से छूट सकते हैं, AI उल्कापिंड अनुसंधान की दक्षता और सटीकता को सुधारता है, जो बदले में जीवन की उत्पत्ति के बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

उदाहरण के लिए, शोध¹ ने पिछले साल के अंत में एक उल्कापिंड की मदद से मंगल पर 742 मिलियन वर्ष पहले तरल जल के प्रमाण पाए।

इस प्रकार, एक क्षुद्रग्रह ने 11 मिलियन वर्ष पहले मंगल पर टक्कर मारी और लाल ग्रह के टुकड़े अंतरिक्ष में यात्रा करने लगे। उन टुकड़ों में से एक पृथ्वी पर गिरा, जिससे हमें एक ऐसा उल्कापिंड मिला जिसे सीधे मंगल से जोड़ा जा सकता है।

इसे लेफायेट उल्कापिंड नाम दिया गया, और जांच के बाद, शोधकर्ताओं ने पाया कि मंगल पर रहते हुए यह जल के साथ संपर्क में आया था। हाल ही में, वैज्ञानिकों के एक अंतरराष्ट्रीय सहयोग ने उन खनिजों की आयु निर्धारित की जो तरल जल मौजूद होने पर बनें थे।

“हम उल्कापिंडों की पहचान उन में मौजूद खनिजों और उल्कापिंड के भीतर इन खनिजों के बीच संबंधों का अध्ययन करके कर सकते हैं।”

– प्रमुख लेखिका मारिसा ट्रेम्ब्ले, पर्ड्यू विश्वविद्यालय के पृथ्वी, वायुमंडलीय और ग्रह विज्ञान (EAPS) विभाग में सहायक प्रोफेसर

उन्होंने आगे बताया कि उल्कापिंड पृथ्वी की चट्टानों की तुलना में अधिक घने होते हैं, चुंबकीय होते हैं, और धातु शामिल होती है। हालांकि, उल्कापिंड खोजना इतना आसान नहीं है।

उन्हें खोजने की संभावना वास्तव में बहुत कम है। परिणामस्वरूप, शोधकर्ता AI को ड्रोन के साथ मिलाकर खोज कर रहे हैं।

2022 में, ऑस्ट्रेलिया के कर्टिन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग और दो ड्रोन का उपयोग करके दूरस्थ ऑस्ट्रेलियाई आउटबैक में एक उल्कापिंड पुनः प्राप्त किया, जो बृहस्पति और शुक्र की कक्षाओं के बीच एक दीर्घवृत्त का अनुसरण करता था।

यह प्रौद्योगिकी उल्कापिंड खोजकर्ताओं को दोहराव वाले कार्य बिना ध्यान खोए करने की अनुमति देती है। वास्तव में, मशीनें दोहराव के माध्यम से गलत सकारात्मक को संभालना सीखती हैं।

“वर्तमान में उल्कापिंड खोज का पवित्र ग्रेल वह ड्रोन है जो भौगोलिक क्षेत्र को ग्रिड कर सके, जमीन को देख सके, और AI के साथ उल्कापिंड खोज सके।”

– माइक हैंकी, द अमेरिकन मीटिअर सोसाइटी

विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ अर्थ एंड प्लैनेटरी साइंसेज ने, पेरिस ऑब्ज़र्वेटरी, इंटरनेशनल सेंटर फॉर रेडियो एस्ट्रोनोमी रिसर्च (ICRAR) और अन्य संस्थानों के साथ मिलकर कार्बन-समृद्ध क्षुद्रग्रहों की पहेली को सुलझाया, जो अंतरिक्ष में आम हैं, लेकिन पृथ्वी तक पहुँचने वाले उल्कापिंडों में 5% से कम का हिस्सा बनाते हैं।

यह अध्ययन, जिसने अंतरिक्ष विज्ञान में लंबे समय से चल रहे रहस्य को सुलझाया, इस वर्ष प्रकाशित हुआ। इसके लिए, वैज्ञानिकों ने लगभग 8,500 मेटियोरॉइड और उल्कापिंड घटनाओं का विश्लेषण किया।

अध्ययन ने पाया कि सूर्य और पृथ्वी का वायुमंडल विशाल फ़िल्टर की तरह कार्य करता है जो कार्बोनेटस मेटियोरॉइड को जमीन तक पहुँचने से पहले नष्ट कर देता है। ऐसे उल्कापिंड महत्वपूर्ण हैं क्योंकि उनमें अमीनो एसिड, जैविक अणु और जल होते हैं।

जबकि यह पहले से ज्ञात था कि कार्बन-समृद्ध सामग्री वायुमंडलीय प्रवेश में जीवित नहीं रहती, शोध ने दिखाया कि कई मेटियोरॉइड “यहां तक नहीं पहुँचते”, सूर्य के निकट पास होते समय टूट जाते हैं।

“जो अंतरिक्ष में पकने के बाद भी जीवित रहते हैं, वे पृथ्वी के वायुमंडल को भी पार करने की अधिक संभावना रखते हैं।”

– सह-लेखक डॉ. हैड्रियन डिविलपोइक्स, कर्टिन के स्पेस साइंस एंड टेक्नोलॉजी सेंटर और कर्टिन इंस्टीट्यूट ऑफ रेडियो एस्ट्रोनॉमी (CIRA)

इसके अलावा, यह पाया गया कि ज्वारीय विघटन से बने मेटियोरॉइड विशेष रूप से नाजुक होते हैं और लगभग कभी वायुमंडलीय प्रवेश में जीवित नहीं रहते। पेरिस ऑब्ज़र्वेटरी के डॉ. पैट्रिक शॉबर के अनुसार:

“यह खोज भविष्य के क्षुद्रग्रह मिशनों, टक्कर जोखिम मूल्यांकन, और यहां तक कि यह सिद्धांत भी प्रभावित कर सकती है कि पृथ्वी ने अपना जल और जैविक यौगिक कैसे प्राप्त किए जिससे जीवन की शुरुआत संभव हुई।”

इसी बीच, इस वर्ष की एक अध्ययन ने AI का उपयोग करके पाया कि “मार्सक्वेक्स”, जो ग्रह की सतह को आकार देने वाली मुख्य ताकतों में से एक है, मेटियोरॉइड टक्करों से उत्पन्न भूकंपीय गतिविधि के कारण होते हैं।

बर्न विश्वविद्यालय और इम्पीरियल कॉलेज लंदन के शोधकर्ताओं की टीम ने AI का उपयोग करके दिसंबर 2018 से 2022 के बीच के दसियों हजार कक्षीय छवियों में नए टक्करों की पहचान की और फिर उन्हें भूकंपीय डेटा के साथ मिलाया। इसने शोधकर्ताओं को 123 नई गड्ढे खोजने में मदद की, जिनमें से 49 संभावित रूप से भूकंपों से मेल खाते थे।

नवीन डेटा ने उजागर किया कि मंगल पर मेटियोरॉइड टक्कर पहले के अनुमान से लगभग दो गुना अधिक होते हैं।

यह, इम्पीरियल टीम के प्रोफेसर टॉम पाइक ने कहा, दर्शाता है “मंगल के कई डेटा सेटों में गहराई से देखने की शक्ति। भूकंपीय डेटा के बिना, हमें कक्षीय छवियों में टक्कर कहाँ देखनी है, यह नहीं पता चलता, और कक्षीय छवियों के बिना, हम भूकंपीय ऊर्जा के स्रोत को नहीं ढूंढ पाते।”

AI ने शोधकर्ताओं के लिए खेल बदल दिया है, क्योंकि यह दैनिक मौसम निगरानी के लिए उपयोग किए जाने वाले कम रिज़ॉल्यूशन कक्षीय कैमरे की एक ही पिक्सेल में टक्कर का पता लगा सकता है। “AI की शक्ति और गति का मतलब है कि हम सूई को ढेर में ढूँढ़ पाए!” उन्होंने जोड़ा।

यहां मुख्य भूमिका निभाने वाला मशीन एल्गोरिद्म JPL में विकसित किया गया था, जो छवियों जैसे विशाल डेटा को छान सकता है।

AI ने क्रिस्टल-ग्लास हाइब्रिड की पुष्टि की

अब, कोलंबिया इंजीनियरिंग के वैज्ञानिकों द्वारा किया गया नवीनतम अध्ययन⁴ ने AI का उपयोग करके एक और अद्भुत खोज की है। उन्होंने एक अंतरिक्ष खनिज की “हाइब्रिड” थर्मल विशेषताओं की पुष्टि की है, जो सामान्य गर्मी प्रवाह नियमों का पालन नहीं करती। उल्कापिंड दोनों, क्रिस्टल और ग्लास की तरह कार्य करता है।

यह एक breakthrough है क्योंकि क्रिस्टल और ग्लास की गर्मी संचरण गुणधर्म पूरी तरह से एक-दूसरे के विपरीत होते हैं। दोनों में थर्मल कंडक्टिविटी वास्तव में बहुत भिन्न होती है। सामग्री की थर्मल कंडक्टिविटी परमाणु संरचना पर निर्भर करते हुए नाटकीय रूप से बदलती है। यहाँ क्रिस्टलीय, ग्लासी, और हाइब्रिड सामग्रियों की तुलना दी गई है:

ये प्रवृत्तियां विभिन्न तकनीकों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, जिसमें अपशिष्ट-ताप पुनर्प्राप्ति प्रणालियां, इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों का लघुकरण और दक्षता, और एयरोस्पेस अनुप्रयोगों के लिए थर्मल शील्ड की आयु शामिल हैं।

इन अनुप्रयोगों में उपयोग होने वाली सामग्रियों के प्रदर्शन और टिकाऊपन को अनुकूलित करने के लिए यह समझना आवश्यक है कि उनकी परमाणु संरचना और रासायनिक संरचना कैसे सामग्री की गर्मी संचरण क्षमता निर्धारित करती है।

कोलंबिया इंजीनियरिंग में अनुप्रयुक्त भौतिकी और अनुप्रयुक्त गणित के सहायक प्रोफेसर मिशेल सिमोनसेली ने प्रथम सिद्धांत दृष्टिकोण अपनाया और इसे मशीन लर्निंग के साथ मिलाकर विशिष्ट थर्मल गुणधर्म वाली अनोखी सामग्री की पहचान की।

मशीन लर्निंग तकनीकों ने टीम को प्रथम सिद्धांत विधियों की गणनात्मक चुनौतियों को पार करने और क्वांटम-स्तर की सटीकता के साथ गर्मी परिवहन को प्रभावित करने वाले परमाणु गुणों का सिमुलेशन करने में सक्षम बनाया।

यह सामग्री अपनी प्रकार की पहली है, जिसे उल्कापिंडों में खोजा गया और मंगल पर पहचाना गया।

इस विशेष व्यवहार को संचालित करने वाले मूलभूत भौतिकी को समझना हमारी समझ को आगे बढ़ा सकता है और हमें ऐसी सामग्रियों को डिजाइन करने में मदद कर सकता है जो अत्यधिक तापमान अंतर के दौरान गर्मी को प्रबंधित करती हैं।

अब, थर्मल कंडक्शन, जो स्थिर पदार्थ के माध्यम से भौतिक संपर्क द्वारा गर्मी का स्थानांतरण है, सामग्री की परमाणु संरचना पर निर्भर करता है। इसलिए, चाहे सामग्री ग्लासी हो, असमान, गैर-क्रिस्टलीय संरचना के साथ, या क्रिस्टलीय, क्रमबद्ध परमाणु लैटिस के साथ, यह क्वांटम स्तर पर गर्मी के प्रवाह को प्रभावित करता है।

मूल रूप से, ग्लास में तापमान बढ़ने पर थर्मल कंडक्शन बढ़ता है और क्रिस्टल में गर्मी पर यह घटता है।

ग्लास और क्रिस्टल में इस विपरीत थर्मल-कंडक्टिविटी प्रवृत्ति को पकड़ने के लिए, सिमोनसेली ने 2019 में रोमा की सापिएंजा विश्वविद्यालय के फ्रांसिस्को मॉरी और स्विस फेडरल इंस्टिट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के निकोला मार्ज़ारी के साथ सहयोग करके एक एकल समीकरण निकाला।

विशेष रूप से, यह समीकरण आंशिक रूप से असमान सामग्रियों के मध्यवर्ती व्यवहार का वर्णन करता है। इसमें थर्मल बैरियर कोटिंग्स के लिए उपयोग होने वाली सामग्री, हीट शील्ड, पेरोव्स्काइट सौर कोशिकाएं, और बर्बाद गर्मी को पुनर्प्राप्त करने के लिए थर्मोइलेक्ट्रिक शामिल हैं।

अब, इस ही समीकरण का उपयोग करके, उन्होंने सिलिकॉन डाइऑक्साइड (SiO2) से बनी सामग्रियों में परमाणु संरचना और थर्मल कंडक्टिविटी के बीच संबंध का अध्ययन किया।

सिलिका के नाम से भी जाना जाता है, सिलिकॉन डाइऑक्साइड एक प्राकृतिक रासायनिक यौगिक है जो सिलिकॉन और ऑक्सीजन से बना है, जो पृथ्वी पर सबसे अधिक प्रचुर तत्वों में से दो हैं। यह रेत के मुख्य घटकों में से एक है।

शोधकर्ताओं ने भविष्यवाणी की कि सिलिकॉन डाइऑक्साइड का “ट्रिडाइमाइट” रूप एक क्रिस्टल-ग्लास सामग्री के संकेत दिखाएगा, जिसकी थर्मल कंडक्टिविटी तापमान के साथ नहीं बदलती।

ट्रिडाइमाइट सिलिकॉन डाइऑक्साइड का उच्च तापमान क्रिस्टल रूप है जो मुख्यतः ज्वालामुखीय चट्टानों में पाया जाता है और उच्च तापमान एवं कम दबाव की स्थितियों में बनता है। यह उल्कापिंडों में भी पाया जाता है।

ट्रिडाइमाइट के असामान्य थर्मल-ट्रांसपोर्ट व्यवहार ने पेरिस के सोरबोन विश्वविद्यालय के डैनिएले फॉर्नियर, मैसिमिलियानो मारांगोलो और एटिएन बालान के नेतृत्व में एक प्रयोगात्मक टीम को प्रेरित किया, जिन्होंने जर्मनी में तीन सौ साल पहले गिरा एक उल्कापिंड से प्राप्त सिलिका ट्रिडाइमाइट के नमूने पर परीक्षण किए।

प्रयोगों ने माप के साथ शोधकर्ताओं द्वारा की गई भविष्यवाणियों को सिद्ध किया।

मेटियोरिक ट्रिडाइमाइट की पुष्टि हुई है कि उसकी परमाणु संरचना क्रमबद्ध क्रिस्टल और असमान ग्लास के बीच आती है। अतिरिक्त रूप से, उन्होंने पाया कि उसकी थर्मल कंडक्टिविटी 80 K से 380 K के बीच स्थिर रहती है, जो प्रयोगात्मक रूप से उपलब्ध तापमान सीमा है।

आगे के विश्लेषण में, टीम ने भविष्यवाणी की कि यह सामग्री रिफ्रैक्टरी ईंटों में थर्मल एजिंग से बन सकती है, जो इस्पात उत्पादन के फर्नेस में थर्मल बैरियर के रूप में कार्य करती हैं।

बहु-उपयोगी, टिकाऊ और बहु-कार्यात्मक इस्पात आधुनिक समाज में सबसे महत्वपूर्ण सामग्रियों में से एक है, जो विभिन्न उद्योगों और बुनियादी ढांचे को समर्थन देता है। हालांकि, इस्पात उत्पादन एक कार्बन-गहन प्रक्रिया है, जहाँ 1 किलोग्राम इस्पात लगभग 1.3 किलोग्राम CO2 उत्सर्जित करता है।

लगभग हर साल 1 बिलियन टन इस्पात का उत्पादन होने के कारण, यह बहुत सारे CO2 उत्सर्जन का कारण बनता है, इतना कि यह अमेरिका में कार्बन उत्सर्जन का 7% के बराबर है।

जैसा कि अध्ययन ने बताया, इसकी दक्षता और पर्यावरणीय प्रभाव मुख्यतः इस पर निर्भर करता है कि फर्नेस में गर्मी कैसे प्रबंधित की जाती है, विशेष रूप से उन रिफ्रैक्टरी सामग्रियों की थर्मल कंडक्टिविटी के माध्यम से जो अत्यधिक तापमान सहन कर सकती हैं।

इस प्रकार, ट्रिडाइमाइट से प्राप्त सामग्री इस्पात उत्पादन में शामिल तीव्र गर्मी को अधिक कुशलता से नियंत्रित करने में मदद कर सकती हैं। इसलिए, अध्ययन के निष्कर्षों का उपयोग करके, रिफ्रैक्टरी की कंडक्टिविटी बढ़ाई जा सकती है, जिससे फर्नेस के बर्न टाइम को कम किया जा सकता है और इस प्रकार इस्पात उद्योग के कार्बन फुटप्रिंट को घटाया जा सकता है।

इन सबके अलावा, कोलंबिया में सिमोनसेली का समूह हाइब्रिड क्रिस्टल-ग्लास सामग्रियों में गर्मी प्रवाह को निर्धारित करने वाले समान तंत्रों का उपयोग करके ठोस में अन्य उत्तेजनाओं जैसे स्पिन-वाहक मैग्नॉन और चार्ज-वाहक इलेक्ट्रॉनों के व्यवहार को समझने की खोज कर रहा है।

ये अवधारणाएँ उभरती और ऊर्जा-कुशल तकनीकों में मदद करती हैं, जिसमें स्पिनट्रॉनिक डिवाइस, पहनने योग्य उपकरण, और न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग शामिल हैं।

इसके लिए, शोध टीम प्रयोगात्मक अवलोकनों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रथम सिद्धांत सिद्धांतों को तैयार करने, सामग्री गुणधर्मों की मात्रात्मक रूप से सटीक भविष्यवाणी के लिए AI सिमुलेशन तकनीकों को विकसित करने, और उन्हें इंजीनियरिंग और औद्योगिक चुनौतियों को संबोधित करने के लिए सामग्री की खोज और डिजाइन में लागू करने पर काम कर रही है।

AI अंतरिक्ष अनुसंधान में निवेश

जब अंतरिक्ष अन्वेषण की बात आती है, तो Lockheed Martin Corporation (LMT ) NASA और रक्षा विभाग के प्रमुख ठेकेदार होने के कारण उल्लेखनीय है। कंपनी AI-आधारित उपग्रह प्रणालियों और ग्रहीय प्रोबों को डिजाइन करती है ताकि मंगल अन्वेषण जैसी मिशनों का समर्थन किया जा सके।

वैश्विक एयरोस्पेस और रक्षा कंपनी का बाजार पूंजीकरण $101.23 बिलियन है, और इसके शेयर वर्तमान में $433.60 पर ट्रेड हो रहे हैं, जो वर्ष-से-आज 11% गिरावट है। इसका EPS (TTM) 23.15 और P/E (TTM) 18.73 है। Lockheed 3.04% का डिविडेंड यील्ड देता है।

Lockheed Martin Corporation (LMT )

इस सप्ताह, कंपनी ने अपना नया, अधिक सक्षम और टिकाऊ मिसाइल चेतावनी उपग्रह घोषित किया। परीक्षण के दौरान, नेक्स्ट-जन OPIR GEO उपग्रह ने कठोर तापमान और तीव्र कंपन स्थितियों में कार्य करने और उन्हें सहन करने की अपनी क्षमता सिद्ध की।

Q2 2025 के लिए, इसने $18.2 बिलियन की बिक्री की रिपोर्ट की, जो पिछले वर्ष के समान तिमाही में $18.1 बिलियन से बढ़ी है। इस तिमाही की शुद्ध आय $342 मिलियन थी, या प्रति शेयर $1.46। कंपनी ने $1.6 बिलियन के प्रोग्राम नुकसान और $169 मिलियन के अन्य खर्चों की भी रिपोर्ट की। यह, Reuters के अनुसार, “उसके एरोनॉटिक्स व्यवसाय में एक वर्गीकृत प्रोग्राम और उसके सिकोर्स्की यूनिट में अंतरराष्ट्रीय हेलीकॉप्टर प्रोग्रामों में कठिनाइयों” के कारण था।

इस अवधि में, संचालन से नकदी $201 मिलियन थी, जो 2Q24 में $1.9 बिलियन से बहुत गिरावट है। इसी बीच, मुक्त नकदी प्रवाह $(150) मिलियन था, जो पिछले वर्ष की समान तिमाही में $1.5 बिलियन था। Lockheed ने भी शेयरधारकों को डिविडेंड और शेयर पुनर्खरीद के माध्यम से $1.3 बिलियन लौटाए।

इसके CEO, जिम टाइस्लेट ने कहा कि अमेरिकी और सहयोगी ग्राहक “हमें कई प्रमुख कार्यक्रमों को उन्नत और तेज करने के लिए कह रहे हैं,” जिसमें US Space Force द्वारा अतिरिक्त GPS IIIF उपग्रहों का आदेश शामिल है। उन्होंने जोड़ा:

“इसी समय, हमारी चल रही प्रोग्राम समीक्षा प्रक्रिया ने नई विकासों की पहचान की जिसने हमें प्रमुख विरासत कार्यक्रमों के एक सेट की वित्तीय स्थिति का पुनर्मूल्यांकन करने पर मजबूर किया। परिणामस्वरूप, हम इस तिमाही में इन नई पहचानी गई जोखिमों को संबोधित करने के लिए कई चार्ज ले रहे हैं।”

नवीनतम Lockheed Martin Corporation  (LMT) स्टॉक समाचार और विकास

निष्कर्ष

AI का जादू पृथ्वी की सीमाओं से परे अंतरिक्ष की गहराइयों तक पहुँच रहा है, जिससे हमें अंतरिक्ष की चट्टानों में छिपे पैटर्न, जैसे मार्सक्वेक्स से लेकर विदेशी थर्मल व्यवहारों तक, उजागर करने में मदद मिल रही है। इन खोजों के साथ, AI ऐसी खोजों को तेज कर रहा है जो हमारे ब्रह्मांड की समझ और सामग्री के भविष्य को बदल देंगी।

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संदर्भ:

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