अस्टेरॉयड 2024 YR4 के पृथ्वी से टकराने की 3.1% संभावना है, जो 2032 तक सबसे महत्वपूर्ण रिकॉर्ड की गई खतरा है। चिली में खोजा गया, यह अस्टरॉयड 40 से 90 मीटर चौड़ा है और सामान्य सामग्रियों से बना है। जेम्स वेब स्पेस

स्पेसएक्स अपनी 16वीं मिशन के लिए कैप कैनावेरल से एक फाल्कन 9 रॉकेट लॉन्च करने के लिए तैयार है, जो 20 से अधिक स्टारलिंक उपग्रहों को निम्न-पृथ्वी कक्षा में तैनात करेगा। लॉन्च विंडो शाम 6:15 बजे ET पर खुलेगी, जिसमें अनुकूल परिस्थितियों

जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप (JWST) ने लीओ P गैलेक्सी में अद्वितीय विवरण कैद किए हैं, जो पृथ्वी से लगभग पांच मिलियन प्रकाश-वर्ष की दूरी पर स्थित है। उन्नत इन्फ्रारेड उपकरणों से लैस, JWST नवजात सितारों और जटिल आणविक बादलों को प्रकट करता

सरकार की दक्षता विभाग (DOGE), जिसका नेतृत्व एलन मस्क कर रहे हैं, नासा के वित्त की जांच कर रहा है। यह जांच विवाद को जन्म देती है, संभावित हितों के टकराव को उजागर करती है, जिसमें SpaceX शामिल है, जिसे नासा से

SpaceX के बढ़ते लॉन्च कार्यक्रम से निकलने वाले रॉकेट मलबे ने हवाई में पापहआनौमोकुआकेआ समुद्री राष्ट्रीय स्मारक को खतरे में डाल दिया है। वर्ष में 25 लॉन्च का महत्वाकांक्षी लक्ष्य सुरक्षित समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र की सुरक्षा के बारे में चिंता बढ़ाता है।

स्पेसएक्स का फाल्कन 9 ने 21 नए स्टारलिंक उपग्रह लॉन्च किए, जिससे वैश्विक कनेक्टिविटी में सुधार हुआ। लॉन्च ने पुनः उपयोगी तकनीक को प्रदर्शित किया, फाल्कन 9 के पहले चरण के बूस्टर ने 27वीं बार उड़ान भरी। बूस्टर ने “ए शॉर्टफॉल ऑफ

2025 में, सात ग्रहों का एक दुर्लभ संरेखण शानदार दृश्य और एक अद्वितीय वैज्ञानिक अवसर प्रदान करेगा। उन्नत ऑप्टिकल सेंसर वाले ड्रोन आकाशीय घटनाओं को अभूतपूर्व स्पष्टता के साथ कैप्चर करेंगे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता ग्रहों के संरेखण से डेटा के तेजी और सटीक

स्पेसएक्स केनेडी स्पेस सेंटर में स्टारशिप गिगाबे का निर्माण कर रहा है, जो अप्रैल 2025 तक पूरा होने के लिए निर्धारित है, जिससे केप कैनावेरल की लॉन्च क्षमताओं में वृद्धि होगी। गिगाबे सुपर हेवी बूस्टर के असेंबली के लिए डिज़ाइन किया गया

एस्टेरॉइड 2024 YRA की यात्रा अनिश्चित है, जिससे पृथ्वी के लिए संभावित खतरों के बारे में चिंताएँ बढ़ गई हैं, विशेष रूप से पूर्वी गोलार्ध के घनी आबादी वाले क्षेत्रों में। प्रगति पथ-निगरानी तकनीकों और मशीन लर्निंग की प्रारंभिक पहचान और संभावित