मैं अपनी बालकनी से तारे नहीं देख पा रही थी। इसलिए मैंने प्रकाश प्रदूषण मापने के लिए एक पेटेंट-लंबित सिस्टम बनाया।

यह कहानी है कि कैसे गुरुग्राम की एक 11वीं कक्षा की छात्रा ने एक साधारण सवाल को SkyQI में बदल दिया – एक मुफ्त प्लेटफॉर्म जो किसी भी स्मार्टफोन को स्काई क्वालिटी मीटर में बदल देता है।

मैं गुरुग्राम में अपनी बालकनी से तारे नहीं देख पा रही थी। यह सवाल – मैं तारे क्यों नहीं देख पा रही हूँ? – महीनों के शोध, हजारों लाइनों के कोड और अंततः भारतीय पेटेंट कार्यालय में दायर एक पेटेंट आवेदन में बदल गया।

मेरा नाम सुहानी गुप्ता है। मैं एमिटी इंटरनेशनल स्कूल, सेक्टर 46, गुरुग्राम, हरियाणा में 11वीं कक्षा की छात्रा हूँ। और यह कहानी है कि मैंने SkyQI कैसे बनाया।

वह सवाल जिसने सब कुछ शुरू किया

मैं भारत के सबसे तेजी से बढ़ते शहरों में से एक में पली-बढ़ी हूँ। गुरुग्राम मुश्किल से दो दशकों में खेत से कांच के टावरों के जंगल में बदल गया है। मॉल, कार्यालय, राजमार्ग – ये सब रोशनी के साथ आए। इतनी रोशनी कि रात का आसमान काले से स्थायी भूरे-नारंगी धुंध में बदल गया।

मैंने इसे तब तक वास्तव में नहीं देखा जब तक कि कुछ साल पहले मैं राजस्थान के ग्रामीण इलाके में एक रिश्तेदार के घर नहीं गई। उस रात, मैं बाहर निकली और ऊपर देखा। मैं हजारों तारे देख सकती थी। मिल्की वे ठीक वहीं था, एक चमकदार पट्टी जो ऊपर फैली हुई थी। मैंने उसे केवल तस्वीरों में ही देखा था।

गुरुग्राम वापस आकर, मैंने फिर से ऊपर देखा। शायद एक दर्जन तारे, अगर मैं भाग्यशाली होती।

वह विरोधाभास मेरे साथ रहा। मैंने प्रकाश प्रदूषण (light pollution) के बारे में पढ़ना शुरू किया और एक आंकड़ा सीखा जिस पर मुझे अभी भी विश्वास करना मुश्किल लगता है: लगभग 80% भारतीय अपने निवास स्थान से मिल्की वे को नहीं देख सकते। ऐसा नहीं है कि तारे कहीं चले गए हैं। बात यह है कि हमने उन्हें अपनी रोशनी से ढक दिया है।

मैं इसे मापना चाहती थी। मेरे घर के ऊपर प्रकाश प्रदूषण कितना बुरा है, ठीक-ठीक? और यह अन्य स्थानों से कैसे तुलना करता है?

मौजूदा समाधानों ने मुझे क्यों निराश किया

आकाश की चमक को मापने के लिए मानक उपकरण एक Sky Quality Meter, या SQM है – Unihedron नामक एक कनाडाई कंपनी द्वारा बनाया गया एक हैंडहेल्ड डिवाइस। यह आपको magnitudes per square arcsecond में एक सटीक रीडिंग देता है। समस्या: इन उपकरणों की कीमत $150 और $400 के बीच होती है। एक छात्र के लिए, यह असंभव था।

मैंने आगे सैटेलाइट डेटा देखा। NASA का VIIRS सैटेलाइट कक्षा से प्रकाश रेडियंस को मापता है और डेटा मुफ्त में उपलब्ध है। लेकिन एक मौलिक समस्या है: सैटेलाइट जमीन से ऊपर जाने वाले प्रकाश को मापते हैं। मैं जो जानना चाहती थी वह ऊपर से नीचे की ओर देखने पर आकाश की गुणवत्ता थी – या बल्कि, जहाँ मैं खड़ी हूँ वहाँ से ऊपर की ओर देखने पर। ये संबंधित हैं लेकिन एक ही चीज़ नहीं हैं। अच्छी लाइटिंग डिज़ाइन वाला शहर खराब रोशनी वाले छोटे शहर की तुलना में कम प्रकाश ऊपर की ओर उत्सर्जित कर सकता है।

फिर Bortle scale का उपयोग करके दृश्य अनुमान है, जहाँ आप आकाश को देखते हैं और जो आप देखते हैं उसकी तुलना विवरणों के एक सेट से करते हैं (क्या आप राशि चक्र प्रकाश देख सकते हैं? क्या आप मिल्की वे को अलग-अलग तारों में हल कर सकते हैं?)। इसके लिए खगोलीय अनुभव की आवश्यकता होती है जो मेरे पास नहीं था।

हर मौजूदा तरीका या तो बहुत महंगा था, बहुत अप्रत्यक्ष था, या विशेषज्ञता पर बहुत अधिक निर्भर था। मैं सोचती रही: हर कोई अपनी जेब में एक कैमरा रखता है। हम आकाश की गुणवत्ता को मापने के लिए फोन की तस्वीरों का उपयोग क्यों नहीं कर सकते?

एल्गोरिथम का निर्माण

मई 2025 में, मैंने खुद को इमेज प्रोसेसिंग सिखाना शुरू किया। मेरे पास कुछ प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि थी, लेकिन पिक्सेल-स्तर के इमेज डेटा के साथ काम करना एक नया क्षेत्र था। शुरुआती प्रयास कच्चे थे। मेरे पहले संस्करण ने बस एक फोटो की औसत चमक को मापा और उसे एक Bortle class में मैप किया। यह बहुत गलत था – एक बादल वाले आकाश की फोटो और एक प्रकाश-प्रदूषित आकाश की फोटो उसे एक जैसी लगती थी।

सफल न होने वाले हफ्तों के बाद मुख्य अंतर्दृष्टि मिली: एक बिना कैलिब्रेटेड फोन कैमरे से कोई भी एक माप अपने आप में पर्याप्त विश्वसनीय नहीं है। फोन कैमरे बहुत भिन्न होते हैं – अलग-अलग सेंसर, अलग-अलग प्रोसेसिंग पाइपलाइन, अलग-अलग एक्सपोजर सेटिंग्स। कोई भी एक संकेतक गलत हो सकता है।

तो एक माप पर निर्भर रहने के बजाय, मैंने एक ऐसा सिस्टम डिज़ाइन किया जो तीन स्वतंत्र संकेतकों का उपयोग करता है और उन्हें सहमत होने की आवश्यकता होती है:

तारा घनत्व अनुपात (Star density ratio) – छवि के आकार के सापेक्ष कितने बिंदु-जैसे चमकीले वस्तुएँ दिखाई देती हैं। गहरे आकाश में अधिक तारे दिखाई देते हैं।

चमक ढाल अनुपात (Brightness gradient ratio) – आकाश के केंद्र से क्षितिज तक चमक कैसे बदलती है। प्रकाश प्रदूषण वाले क्षेत्रों में, क्षितिज शीर्ष की तुलना में बहुत अधिक चमकीला चमकता है।

कैलिब्रेटेड SQM (Calibrated SQM) – ITU-R BT.709 मानक का उपयोग करके पिक्सेल ल्यूमिनेंस मानों से गणना की गई magnitudes per square arcsecond में अनुमानित आकाश चमक।

क्रॉस-वैलिडेशन गेट ही इसे काम करता है। यदि तीनों संकेतक महत्वपूर्ण रूप से असहमत होते हैं, तो सिस्टम माप को अनुमान लगाने के बजाय अविश्वसनीय के रूप में चिह्नित करता है। यह बादलों, सेंसर शोर, असामान्य वायुमंडलीय स्थितियों और ऐसी छवियों को पकड़ता है जो वास्तव में रात के आकाश की तस्वीरें नहीं हैं। यह वह भी है जो सिस्टम को डिवाइस-विशिष्ट कैलिब्रेशन की आवश्यकता के बिना बहुत अलग फोन कैमरों पर काम करने की अनुमति देता है।

मैंने 2025 की गर्मियों को बनाने, परीक्षण करने, तोड़ने और फिर से बनाने में बिताया। एल्गोरिथम अनगिनत पुनरावृत्तियों से गुजरा। कई हफ्ते ऐसे थे जब मुझे लगा कि पूरा दृष्टिकोण मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है। तारा पहचान हॉट पिक्सेल को तारों के रूप में उठा लेती थी। ढाल विश्लेषण चंद्रमा से भ्रमित हो जाता था। SQM गणना अत्यधिक एक्सपोज़र वाली तस्वीरों के लिए बेतुके मान देती थी। प्रत्येक समस्या को हल करना पड़ा, और एक को हल करने से अक्सर कुछ और टूट जाता था।

सितंबर 2025 तक, मेरे पास एक कार्यशील प्लेटफॉर्म था।

सत्यापन

एक एल्गोरिथम उतना ही अच्छा होता है जितनी उसकी वैधता। मैंने SkyQI का परीक्षण 1,074 जमीनी सत्य मापों के खिलाफ किया, जो पेशेवर SQM उपकरणों, Globe at Night दृश्य अवलोकनों और VIIRS सैटेलाइट डेटा से प्राप्त किए गए थे, जिसमें पूरे भारत में 60,681 ग्रिड बिंदु शामिल थे।

परिणाम: एक Bortle class के भीतर 65.4% सटीकता।

यह संख्या ईमानदार संदर्भ के योग्य है। यह सही नहीं है। पेशेवर SQM उपकरण कहीं अधिक सटीक होते हैं। लेकिन SkyQI SQM उपकरणों को बदलने की कोशिश नहीं कर रहा है – यह कुछ ऐसा करने की कोशिश कर रहा है जो SQM उपकरण नहीं कर सकते: लाखों लोगों तक पहुंचना जो कभी $200 का उपकरण नहीं खरीदेंगे लेकिन जिनके पास स्मार्टफोन है।

बड़े पैमाने पर नागरिक विज्ञान के लिए, हजारों मापों में लगभग सही होना कुछ मुट्ठी भर स्थानों में सटीक रूप से सही होने से अधिक मूल्यवान है।

पेटेंट दाखिल करना

फरवरी 2026 में, मैंने भारतीय पेटेंट आवेदन संख्या 202611013909 दायर किया, जिसका शीर्षक था "Self-Calibrating Multi-Parameter Sky Quality Measurement System with Cross-Validation for Uncalibrated Consumer Imaging Devices।"

मैं यह दिखावा नहीं करूँगी कि फाइलिंग प्रक्रिया सरल थी। पेटेंट की भाषा अपनी ही दुनिया है – हर शब्द का कानूनी महत्व होता है, और एक मजबूत दावे और एक कमजोर दावे के बीच का अंतर एक ही वाक्यांश हो सकता है। लेकिन मूल विचार स्पष्ट था: एक ऐसा सिस्टम जो बिना कैलिब्रेटेड उपभोक्ता कैमरों से विश्वसनीय माप उत्पन्न करने के लिए क्रॉस-वैलिडेशन के साथ कई स्वतंत्र आकाश गुणवत्ता संकेतकों का उपयोग करता है। वह विशिष्ट संयोजन – क्रॉस-वैलिडेशन गेट के साथ बहु-पैरामीटर दृष्टिकोण – ही मुझे लगता है कि वास्तव में नया है।

अपने काम को बौद्धिक संपदा के रूप में औपचारिक रूप से देखना अवास्तविक था। पांच महीने पहले, मैं अपना पहला तारा पहचान फ़ंक्शन लिख रही थी। अब मैं भारतीय पेटेंट कार्यालय में दावे दायर कर रही थी।

SkyQI आज क्या करता है

SkyQI एक मुफ्त प्लेटफॉर्म है। आप अपने फोन से रात के आकाश की एक तस्वीर लेते हैं, उसे अपलोड करते हैं, और तुरंत विश्लेषण प्राप्त करते हैं: आपका SQM मान, Bortle class, तारों की संख्या, आत्मविश्वास स्तर, और एल्गोरिथम ने क्या पता लगाया इसका विवरण।

एक वैश्विक मानचित्र है जहाँ आप अन्य उपयोगकर्ताओं के माप देख सकते हैं, VIIRS सैटेलाइट डेटा के साथ ओवरले किया गया है ताकि आप जमीनी स्तर और सैटेलाइट के दृष्टिकोणों की तुलना कर सकें। यह प्लेटफॉर्म फ्रंटएंड और बैकएंड पर React और Node.js, पूरे में TypeScript, मोबाइल ऐप के लिए Flutter, और इमेज प्रोसेसिंग के लिए Sharp के साथ बनाया गया है। सब कुछ एक ही सर्वर पर चलता है।

सात से अधिक देशों के लोगों ने इसका उपयोग किया है। मैंने उन जगहों से माप आते देखे हैं जिनके बारे में मैंने कभी नहीं सुना था – छोटे शहर, राष्ट्रीय उद्यान, विश्वविद्यालय परिसर। प्रत्येक डेटा बिंदु वैश्विक प्रकाश प्रदूषण की तस्वीर का एक टुकड़ा भरता है।

मैंने क्या सीखा

सबसे महत्वपूर्ण बात जो मैंने सीखी है वह यह है कि सबसे अच्छे समाधान उन समस्याओं से आते हैं जिनका आप व्यक्तिगत रूप से अनुभव करते हैं। मैंने कोई प्लेटफॉर्म बनाने या पेटेंट फाइल करने का इरादा नहीं किया था। मैं बस यह जानना चाहती थी कि मेरा आकाश कितना अंधेरा था। मैंने जो भी निर्णय लिए – फोन कैमरों का उपयोग करना, इसे मुफ्त बनाना, एक समर्पित ऐप की आवश्यकता के बजाय एक वेब प्लेटफॉर्म बनाना – वे एक छात्र के रूप में मेरी अपनी बाधाओं से आए थे, बिना किसी फंडिंग या संस्थागत समर्थन के।

मैंने यह भी सीखा है कि वास्तविक विज्ञान करने के लिए आपको महंगे उपकरणों की आवश्यकता नहीं होती है। आपकी जेब में रखा फोन एक सेंसर सरणी है – कैमरा, GPS, एक्सेलेरोमीटर, मैग्नेटोमीटर। सवाल यह है कि क्या आप अपूर्ण हार्डवेयर से उपयोगी डेटा निकालने के लिए पर्याप्त स्मार्ट सॉफ्टवेयर लिख सकते हैं। SkyQI यही प्रयास करता है।

और शायद सबसे महत्वपूर्ण बात: प्रौद्योगिकी को विज्ञान को सुलभ बनाना चाहिए, न कि उसे सीमित करना चाहिए। यदि प्रकाश प्रदूषण को मापने के लिए $400 के उपकरण और खगोल विज्ञान में पीएचडी की आवश्यकता होती है, तो केवल मुट्ठी भर लोग ही इसे कभी कर पाएंगे। यदि इसके लिए एक मुफ्त वेबसाइट और एक फोन कैमरे की आवश्यकता होती है, तो कोई भी कर सकता है।

आगे क्या

मैं प्रकाश प्रदूषण को सभी के लिए दृश्यमान बनाना चाहती हूँ। केवल एक अवधारणा के रूप में नहीं – बल्कि एक संख्या के रूप में, उनके विशिष्ट स्थान से जुड़ा हुआ, जिसे वे समय के साथ ट्रैक कर सकें।

मैं स्कूलों में कार्यशालाओं की योजना बना रही हूँ ताकि छात्र अपनी आकाश की गुणवत्ता को माप सकें। मैं उन शोधकर्ताओं के साथ साझेदारी बनाना चाहती हूँ जो प्रकाश प्रदूषण का अध्ययन करते हैं और उन्हें ऐसे पैमाने पर जमीनी स्तर के डेटा की आवश्यकता है जो पारंपरिक उपकरण प्रदान नहीं कर सकते। और मैं एल्गोरिथम में सुधार करती रहना चाहती हूँ – हर नया माप एक डेटा बिंदु है जिससे मैं सीख सकती हूँ।

दीर्घकालिक दृष्टि सरल है: हर स्मार्टफोन को एक वैज्ञानिक उपकरण में बदलना। एक खिलौना नहीं जो विज्ञान का अनुमान लगाता है, बल्कि एक वास्तविक उपकरण जो शोध के लिए पर्याप्त अच्छा डेटा उत्पन्न करता है।

इसे आज़माएँ

यदि आपने कभी सोचा है कि आपकी रात का आकाश वास्तव में कितना अंधेरा है – तो अब आप पता लगा सकते हैं।

skyqi.in पर जाएँ, अपने फोन को आकाश की ओर करें, एक फोटो लें, और उसे अपलोड करें। कुछ ही सेकंड में, आपको ठीक-ठीक पता चल जाएगा कि आपका आकाश Bortle scale पर कहाँ खड़ा है।

और यदि आप इसे आजमाते हैं, तो आप एक बढ़ते हुए डेटासेट में योगदान करेंगे जो प्रकाश प्रदूषण को जमीन से ऊपर तक मैप करता है – एक समय में एक फोटो।