मौसम पूर्वानुमान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence for Weather Forecasting)

संदर्भ

 UNFCCC के हालिया COP 28 में, NASA और IBM ने घोषणा की कि watsonx.ai नामक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) टूल ओपन-सोर्स AI प्लेटफॉर्म हगिंग स्पेस (Open-Source AI Platform Hugging Space) पर उपलब्ध होगा।

संबंधित तथ्य

• Watsonx.AI, IBM और NASA द्वारा विकसित एक सहयोगी AI उपकरण है, जिसमें तूफान, सूखे और अन्य गंभीर मौसम की घटनाओं की अधिक सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने की क्षमता बढ़ाने की क्षमता है।
• NASA के मूल्यवान डेटा के भंडार और IBM की AI तकनीक का उपयोग करते हुए, मॉडल वैज्ञानिकों को जंगल की आग, बाढ़ और शहरी ताप मानचित्रों की अतीत और भविष्य की सीमा का अनुमान लगाने में मदद कर सकता है।
• Watsonx.AI उपयोगकर्ताओं को अंतरिक्ष से पृथ्वी की निगरानी करने, पहले से हो चुके पर्यावरणीय परिवर्तनों को मापने और भविष्यवाणियाँ करने में भी मदद करेगा।
• प्रयास का उद्देश्य भू-स्थानिक बुद्धिमत्ता के लिए NASA के पृथ्वी विज्ञान डेटा तक पहुँच को व्यापक बनाना और जलवायु संबंधी खोजों में तेजी लाना है।
• भारत सरकार देश भर में मूसलाधार बारिश, बाढ़ और सूखे को देखते हुए मौसम की भविष्यवाणी को बेहतर बनाने के लिए जलवायु मॉडल बनाने हेतु AI का परीक्षण कर रही है।

मौसम पूर्वानुमान के बारे में

• मौसम की परिभाषा: यह किसी विशेष स्थान और समय पर गर्मी, बादल, शुष्कता, धूप, हवा, बारिश आदि के संबंध में वातावरण की स्थिति को संदर्भित करता है।

• मौसम पूर्वानुमान की परिभाषा: विभिन्न सांख्यिकीय और अनुभवजन्य तकनीकों द्वारा पूरक, भौतिकी के सिद्धांतों के अनुप्रयोग के माध्यम से मौसम की भविष्यवाणी।    
  • यह एक सतत्, डेटा-गहन, बहुआयामी, गतिशील प्रक्रिया है।
• मौसम की भविष्यवाणियों के प्रकार: मौसम की भविष्यवाणियाँ दो प्रकार की होती हैं, अर्थात् लघु दूरी और लंबी दूरी के पूर्वानुमान।
  • लघु अवधि के पूर्वानुमान 1 से 14 दिनों तक होते हैं।
  • लंबी दूरी के पूर्वानुमान 14 दिनों से अधिक के पूर्वानुमान हैं।
• भारत में पूर्वानुमान: भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD) सुपरकंप्यूटर का उपयोग करके गणितीय मॉडल के आधार पर पूर्वानुमान प्रदान करता है। विस्तारित अवलोकन नेटवर्क के साथ AI का उपयोग कम लागत पर उच्च गुणवत्ता वाले पूर्वानुमान डेटा उत्पन्न करने में मदद कर सकता है।

मौसम पूर्वानुमान के लिए AI के उपयोग का महत्त्व

• शुद्धता में सुधार: AI सॉफ्टवेयर मौसम की भविष्यवाणी प्रक्रिया को और अधिक प्रभावी बना सकता है क्योंकि AI की प्रमुख शक्तियों में से एक डेटा के बड़े सेट के साथ काम करने की क्षमता है।
  • इसका श्रेय AI मशीनो की सीखने की क्षमताओं को दिया जा सकता है, AI को अधिक सटीक पूर्वानुमान मानचित्र प्रदान करने के लिए मौसम की जानकारी के कई डेटा सेटों का विश्लेषण करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है।
• उन्नत दक्षता: हाल ही में, एनवीडिया, गूगल डीपमाइंड और हुआवेई ने मशीन-लर्निंग तरीके पेश किए हैं जो कम-से-कम पारंपरिक तरीकों की तरह सटीक और बहुत तेजी से मौसम की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
  • डीपमाइंड के शोधकर्ताओं ने ‘ग्राफकास्ट’ नाम से एक अत्याधुनिक मौसम भविष्यवाणी कार्यक्रम का अनावरण किया है, जो मशीन लर्निंग का लाभ उठाकर एक मिनट की समय सीमा के भीतर 10 दिन पहले तक मौसम परिवर्तन का पूर्वानुमान लगाता है।
  • चक्रवातों की तुलना में तूफान जैसी चरम मौसमी घटनाओं की भविष्यवाणी करना अधिक जटिल हो सकता है क्योंकि ये घटनाएँ बहुत कम समय में विकसित होती हैं और उतनी ही तेजी से नष्ट भी हो जाती हैं। AI और मशीन लर्निंग में इन भविष्यवाणियों को गति देने की क्षमता है।
• जलवायु परिवर्तन का मुकाबला: बदलती जलवायु स्थितियों ने गंभीर तूफान, बाढ़, हीट वेव और वनाग्नि की आवृत्ति में वृद्धि की है। परिणामस्वरूप, वैज्ञानिक अधिक सटीक पूर्वानुमानों के लिए एआई तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं जो क्षति को कम करने और जीवन बचाने में मदद करते हैं।
  • उदाहरण के लिए, ClimateAi मौसमी पूर्वानुमान के लिए डीप लर्निंग, आगमनात्मक तर्क का एक रूप का उपयोग करता है।

• सतत् अनुकूलन प्रक्रिया: मौसम की भविष्यवाणी के मामले में, AI कार्यक्रमों को पूर्वानुमान लगाने के लिए मानव ऑपरेटरों से अतिरिक्त इनपुट की आवश्यकता नहीं होती है, वे बिना रुके लगातार डेटा का निरीक्षण कर सकते हैं। यह अनंत डेटा विश्लेषण मॉडलों को पैटर्न के बारे में अधिक जानने और मानव की तुलना में अधिक सटीक रूप से उनकी भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।
  • इसके अलावा, यदि रडार या उपग्रह मौसम के पैटर्न में अचानक बदलाव देखता है, तो AI प्रोग्राम पारंपरिक कंप्यूटर सिस्टम की तुलना में नए डेटा को अधिक तेजी से अनुकूलित कर सकते हैं।
• तैयारी: भविष्यवाणियों की बढ़ी हुई सटीकता और दक्षता के साथ, AI उपकरण भविष्यवाणी कर सकता है कि प्राकृतिक आपदा कब और कहाँ हो सकती है। इस तरह की भविष्यवाणियों से आपदा की राह में आने वाले आबादी वाले क्षेत्रों को सावधानी बरतने के लिए पर्याप्त समय मिल जाएगा, जिससे अनगिनत लोगों की जान बच जाएगी।
  • उदाहरण के लिए, हुआवेई का पंगु-वेदर मॉडल, एक सप्ताह पहले ही वैश्विक मौसम की भविष्यवाणी करने में सक्षम माना जाता है जो मौसम विज्ञानियों को वास्तविक समय में मौसम के पैटर्न का बेहतर अध्ययन करने की अनुमति देगा।

मौसम पूर्वानुमान से जुड़ी चुनौतियाँ

• गुणवत्ता में  डेटा की कमी: उस डेटा तक पहुँच एक मुद्दा है क्योंकि जलवायु डेटा सेट का बड़ा भंडारण हैं और एकत्र करने में महत्त्वपूर्ण समय लगता है।
  • इसके अलावा, AI मॉडल को प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता होती है जो कुछ क्षेत्रों के लिए दुर्लभ या अधूरा हो सकता है, जो AI मॉडल की प्रभावशीलता में बाधा बन सकता है।
• जटिल वायुमंडलीय प्रक्रियाएँ: मौसम प्रणालियाँ अत्यधिक जटिल होती हैं और प्रारंभिक स्थितियों में छोटे बदलाव से परिणामों में महत्त्वपूर्ण बदलाव हो सकते हैं, जिससे सटीक पूर्वानुमान मॉडल विकसित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। हालाँकि वर्तमान मौसम पूर्वानुमान प्रणालियाँ काफी उन्नत हैं, लेकिन वे अचानक होने वाले परिवर्तनों को अपनाने में अच्छी नहीं हैं।
• स्थानीय विविधताएँ: AI मॉडल को माइक्रॉक्लाइमेट और स्थानीय भौगोलिक विशेषताओं को ध्यान में रखना होगा, जो मौसम की स्थिति को महत्त्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं। इलाके की विविधता और स्थानीय वायुमंडलीय स्थितियों के कारण स्थानीय स्तर पर सटीक भविष्यवाणियाँ चुनौतीपूर्ण हो सकती हैं।
  • अंतरिक्ष और समय में उच्च-रिजॉल्यूशन डेटा के बिना, मौजूदा मॉडल पूर्वानुमानों के स्थान-विशिष्ट आवर्द्धन के लिए कोई एआई मॉडल संभव नहीं है।
  • उदाहरण के लिए, फ्लोरिडा की (Florida Keys) जैसे उष्णकटिबंधीय वातावरण में, मौसम दिन-प्रतिदिन बहुत अधिक नहीं बदलता है, इसलिए शोधकर्ताओं को मैन्युअल रूप से वातावरण में भिन्नताओं को देखना पड़ता है, जिसे एल्गोरिदम हमेशा ध्यान में नहीं रखती है।
• व्याख्या की कमी: कुछ उन्नत एआई मॉडल, विशेष रूप से गहन शिक्षण मॉडल, को अक्सर ब्लैक बॉक्स माना जाता है, जिसका अर्थ है कि यह समझना चुनौतीपूर्ण हो सकता है कि वे विशिष्ट भविष्यवाणियों पर कैसे पहुँचते हैं।
  • यह भविष्यवाणियों में विश्वास हासिल करने में बाधा बन सकता है और महत्त्वपूर्ण अनुप्रयोगों में मॉडल की उपयोगिता को सीमित कर सकता है।
• अभिगम्यता:  मौसम पूर्वानुमान के लिए परिष्कृत AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे तक पहुँच की आवश्यकता होती है जो सीमित हो सकती है, खासकर विकसित क्षेत्रों में।

आगे की राह

• डेटा गुणवत्ता और मात्रा में सुधार: पारंपरिक मौसम स्टेशन डेटा के पूरक के लिए वैकल्पिक डेटा स्रोतों जैसे उपग्रह इमेजरी, रिमोट सेंसिंग और क्राउडेड-सोर्स डेटा का पता लगाने की आवश्यकता है।
• उन्नत कंप्यूटेशनल संसाधन: परिष्कृत AI मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती का समर्थन करने के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे में निवेश करना।
• • क्लाउड कंप्यूटिंग समाधान स्केलेबल और लचीले कम्प्यूटेशनल संसाधन प्रदान कर सकते हैं।
• वास्तविक समय अनुकूलनशीलता: ऐसे AI मॉडल डिजाइन करें, जो वास्तविक समय डेटा आत्मसात तकनीकों को शामिल करके बदलती परिस्थितियों के लिए जल्दी से अनुकूलित हो सकते हैं, जबकि नए अवलोकनों पर डेटा को लगातार अपडेट करने से समय के साथ उनके प्रदर्शन में सुधार हो सकता है।
• पारंपरिक तरीकों के साथ एकीकरण: हाइब्रिड पूर्वानुमान दृष्टिकोण विकसित करने के लिए मौसम विज्ञानियों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना जो AI और पारंपरिक तरीकों दोनों की ताकत का लाभ उठाते हैं, जो उनकी सटीकता में सुधार कर सकते हैं।

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