कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की मदद से विनाशकारी तूफानों के मार्ग और तीव्रता का तेजी से सटीक अनुमान लगाया जा सकता है, इस बात का खुलासा एक नए अध्ययन में किया गया है।
नवंबर 2023 में यूरोप में आए तूफान सियारन के विश्लेषण पर आधारित शोध से पता चलता है कि मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले मौसम पूर्वानुमान पारंपरिक पूर्वानुमानों के समान सटीकता, तेजी और किफायती तरीके से उपयोग किए जा सकते हैं।
एनपीजे क्लाइमेट एंड एटमॉस्फेरिक साइंस नामक पत्रिका में प्रकाशित, रीडिंग विश्वविद्यालय के अध्ययन में मौसम की भविष्यवाणी में एआई की क्षमता पर प्रकाश डाला गया है।
अध्ययन के हवाले से अध्ययनकर्ता ने कहा, एआई हमारी आंखों के सामने मौसम पूर्वानुमान को बदल रहा है। दो साल पहले, मौसम का पूर्वानुमान लगाने के लिए आधुनिक मशीन लर्निंग तकनीकों का शायद ही कभी इस्तेमाल किया जाता था। अब हमारे पास कई मॉडल हैं जो मिनटों में 10दिन का वैश्विक पूर्वानुमान तैयार कर सकते हैं।
तूफान सियारन जैसी चरम घटनाओं पर तनाव-परीक्षण करके हम एआई मौसम पूर्वानुमानों के बारे में बहुत कुछ सीख सकते हैं। हम उनकी ताकत और कमजोरियों की पहचान कर सकते हैं, लोगों और संपत्ति की सुरक्षा में मदद करने के लिए और भी बेहतर एआई पूर्वानुमान तकनीक के विकास का मार्गदर्शन कर सकते हैं। यह मौसम पूर्वानुमान के लिए एक रोमांचक और महत्वपूर्ण समय है।
एआई-आधारित मौसम मॉडल की प्रभावशीलता को समझने के लिए, रीडिंग विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने एआई और स्टॉर्म सियारन के भौतिकी-आधारित पूर्वानुमानों की तुलना की। एक भयंकर तूफान जो नवंबर 2023 में उत्तरी और मध्य यूरोप में आया था, जिसने उत्तरी यूरोप में 16 लोगों की जान ले ली थी और फ्रांस में दस लाख से अधिक घरों को बिना बिजली के छोड़ दिया था।
शोधकर्ताओं ने चार एआई मॉडल का इस्तेमाल किया और अपने परिणामों की तुलना पारंपरिक भौतिकी-आधारित मॉडल से की। गूगल, नविद्या और हुआई जैसी तकनीकी दिग्गजों द्वारा विकसित एआई मॉडल, तूफान की तीव्रता की भविष्यवाणी करने और 48 घंटे पहले ट्रैक करने में सक्षम थे। शोधकर्ताओं ने कहा कि काफी हद तक, पूर्वानुमान पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल के प्रदर्शन से पता लगाने योग्य नहीं थे।
एआई मॉडल ने बड़े पैमाने पर वायुमंडलीय स्थितियों को भी सटीक रूप से कैप्चर किया, जिसने सियारन के विस्फोटक विकास को बढ़ावा दिया, जैसे कि जेट स्ट्रीम के सापेक्ष इसकी स्थिति - मजबूत उच्च-स्तरीय हवाओं का एक संकीर्ण गलियारा होता है।
हालांकि, मशीन लर्निंग तकनीक ने तूफान की नुकसान पहुंचाने वाली विनाशकारी हवाओं को कम करके आंका। सभी चार एआई सिस्टम ने सियारन के दौरान हवा की अधिकतम गति को कम करके आंका, जो वास्तव में ब्रिटनी के पॉइंट डू रेज में 111 नॉट्स तक की गति से बह रही थी। अध्ययनकर्ता यह दिखाने में सक्षम थे कि यह कम आंकलन किए गए तूफान की कुछ विशेषताओं से जुड़ा था, जिसमें इसके केंद्र के पास तापमान के विपरीत शामिल थे, जिन्हें एआई प्रणाली द्वारा पहले अच्छी तरह से अनुमान नहीं लगाया गया था।
शोधकर्ताओं का कहना है कि तूफान सियारन जैसे चरम मौसम से लोगों को बेहतर तरीके से बचाने के लिए मौसम के पूर्वानुमान में एआई के इस्तेमाल की और अधिक जांच की तत्काल जरूरत है। मशीन लर्निंग मॉडल के विकास का मतलब यह हो सकता है कि निकट भविष्य में मौसम के पूर्वानुमान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का नियमित रूप से उपयोग किया जाएगा, जिससे पूर्वानुमान लगाने वालों का समय और पैसा बचेगा।