कैमलियट एंड्रॉइड ऐप उपयोगकर्ताओं को अपने स्मार्टफोन को क्राउडफंडेड साइंस के लिए एक टूल में बदलने की अनुमति देगा। भाग लेने के लिए आपको केवल एक काम करने वाले उपग्रह नेविगेशन सुविधा के साथ एक संगत एंड्रॉइड फोन और कैमलियट ऐप की आवश्यकता है जिसे Google Play Store से डाउनलोड किया जा सकता है। परियोजना की वेबसाइट के अनुसार, ऐप 50 से अधिक उपकरणों के साथ संगत है।
कैमालियट यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) द्वारा वित्त पोषित एक परियोजना है और ईएसए में एक टीम के सहयोग से ईटीएच ज्यूरिख के नेतृत्व में है। शोधकर्ता मौसम की भविष्यवाणी जैसे अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके कई उपयोगकर्ताओं के फोन के डेटा को डेटा के अन्य स्रोतों के साथ जोड़ेंगे।
वैज्ञानिकों को नए पृथ्वी और अंतरिक्ष मौसम पूर्वानुमान मॉडल बनाने में मदद करने के अलावा, प्रतिभागियों को फोन और अमेज़ॅन वाउचर जीतने का मौका भी मिलता है। चार महीने का यह ‘नागरिक विज्ञान’ अभियान जुलाई के अंत तक चलता है।
ऐप 50 से अधिक उपकरणों के साथ संगत है। (छवि क्रेडिट: कैमालियट)
ईएसए नेविगेशन इंजीनियर विसेंट नवारो ने एक प्रेस विज्ञप्ति में बताया, “यूरोप के गैलीलियो जैसे ग्लोबल नेविगेशन सैटेलाइट सिस्टम (जीएनएसएस) ने रोजमर्रा की जिंदगी में क्रांति ला दी है।” “और कक्षा में दर्जनों GNSS उपग्रहों द्वारा लगातार उत्पन्न सटीक रूप से संशोधित संकेत भी विज्ञान के लिए एक मूल्यवान संसाधन साबित हो रहे हैं, जो पृथ्वी के वायुमंडल, महासागरों और सतह के वातावरण का अध्ययन करने के लिए तेजी से कार्यरत हैं। इस प्रवृत्ति का समर्थन करने में सहायता के लिए हमारा जीएनएसएस विज्ञान सहायता केंद्र बनाया गया था।”
जैसे ही उपग्रहों से संकेत पृथ्वी पर पहुंचते हैं, वे निचले वातावरण में जल वाष्प की मात्रा द्वारा संशोधित होते हैं। जैसे ही वे इस वाष्प और वातावरण में अन्य अनियमित पैच से गुजरते हैं, वे ‘स्किंटिलेशन’ या लुप्त होती और देरी से गुजरते हैं। इस जगमगाहट के बारे में डेटा आयनोस्फीयर के बारे में अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकता है, जहां पृथ्वी का वायुमंडल अंतरिक्ष से मिलता है।
डुअल-बैंड स्मार्टफोन जीपीएस रिसीवर और कच्चे जीएनएसएस डेटा रिकॉर्डिंग के लिए एंड्रॉइड के समर्थन के संयोजन ने शोधकर्ताओं को इस डेटा संग्रह के लिए स्मार्टफोन का उपयोग करने का विकल्प दिया है।
स्मार्टफोन के डेटा को पृथ्वी पर हजारों GNSS स्टेशनों के डेटा के साथ मशीन लर्निंग मॉडल के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि पृथ्वी और अंतरिक्ष मौसम दोनों में पहले के अनदेखे पैटर्न की खोज की जा सके।
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