बेंगलुरु में गर्मी में तूफान की भविष्यवाणी कैसे करते हैं?

जून इसके साथ कुछ चीजें लाता है - आम मौसम की चोटी और गर्मी के आधिकारिक आगमन। जून के सुखद माहौल के माध्यम से, शहर के नागरिकों को शहर के कुछ हिस्सों में बारिश और यहां तक ​​कि एक गड़गड़ाहट के साथ इलाज किया गया था। जबकि शहर के लंबे समय के निवासियों का मौसम और तापमान में तापमान में भारी झुकाव के लिए उपयोग किया जाता है, यह जांच करना दिलचस्प होता है कि क्या मौसम मौसम की बेहतर भविष्यवाणी करने में भूमिका निभा सकता है या नहीं। जबकि गड़गड़ाहट गर्मी से एक स्वागत राहत प्रदान करते हैं, वे भी नुकसान का कारण बन सकते हैं। अधिक गंभीर तूफान सिर्फ एक कार को तोड़ने से बहुत कुछ कर सकते हैं।

भारतीय संदर्भ में मौसम की बेहतर भविष्यवाणी करने की यह क्षमता महत्वपूर्ण है, एक ऐसा देश जहां एक स्वस्थ मानसून मजबूत अर्थव्यवस्था का प्रतीक है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जो देश में शासन दृष्टिकोण से महत्व महत्व प्राप्त कर रहा है। पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय (एमओईएस) ने भारत के मौसम पूर्वानुमान में सुधार के उद्देश्य से इस वर्ष की शुरुआत में मिहिर नामक एक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटर (एचपीसी) प्रणाली शुरू की। इसके साथ ही, मौसम और जलवायु के उपयोग के लिए एचपीसी संसाधनों की समर्पित क्षमता की सूची में यूनाइटेड किंगडम, जापान और यूएसए के बाद भारत चौथी स्थिति पर है।

वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम के मुताबिक पीडब्ल्यूसी और स्टैनफोर्ड वुड्स इंस्टीट्यूट फॉर द एनवायरनमेंट, विघटनकारी प्रौद्योगिकियों, जब सही उपयोग किया जाता है, मौसम की लचीलापन से संबंधित चुनौतियों से निपटने के लिए समाधान बनाने में मदद कर सकता है।

छवि: फ़्लिकर

गड़गड़ाहट के लिए विशिष्ट, कुछ ही मिनटों में खराब फसलों, डेंटेड कारों और यहां तक ​​कि दुर्घटनाएं हो सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण नुकसान होता है। एनवीआईडीआईए के जीपीयू प्रौद्योगिकी सम्मेलन में एक वार्ता में, नेशनल सेंटर फॉर एटॉस्फोरिक रिसर्च में एक पोस्टडॉक्टरल साथी डेविड गगने द्वितीय ने इस विषय को थोड़ा और आगे बढ़ाया, 'क्योंकि जय इतनी हानिकारक है, हम इसे अधिक विश्वसनीय रूप से पूर्वानुमानित करने में सक्षम होना चाहते हैं लोग आश्रय ले सकते हैं और अपनी संपत्ति की रक्षा कर सकते हैं। 'गगन एनसीएआर में वैज्ञानिकों के एक समूह में से हैं, जो जांच कर रहे हैं कि कैसे जीपीयू-त्वरित गहरी शिक्षा का उपयोग गेल की संभावना का अधिक सटीक पूर्वानुमान करने के लिए किया जा सकता है, जबकि यह भी अनुमान लगाया जा रहा है कि यह कहां गिर जाएगा और कितना बड़ा यह हो सकता है।



सबसे पहले, कैसे गेल फार्म वास्तव में करता है? जब आंधी से ऊपरी वायु धाराएं मजबूत होती हैं और पानी की बूंदों को ठंडे तापमान से ऊपर ले जाती है, तो ये बूंदें गगनचुंबी हो जाती हैं, जो आकार में बढ़ती हैं क्योंकि अधिक पानी उन्हें मुक्त करता है। एक निश्चित वजन से परे, गलियारे अद्यतन के लिए बहुत भारी हो जाते हैं और वे जमीन पर गिर जाते हैं।

मौसम विभाग और अन्य वैज्ञानिकों ने एक्सप्लोर किया है और वर्तमान में, तूफान की भविष्यवाणी करने के कई तरीके हैं। हालांकि, गैगने के मुताबिक, इनमें से अधिकतर मॉडलों में कमियां होती हैं जिसके परिणामस्वरूप झूठे अलार्म और बदतर, मिस्ड तूफान होते हैं। वैज्ञानिकों ने जो एक और एवेन्यू खोजा है वह मशीन सीखने-आधारित पूर्वानुमान हैं।

गैगने ने कहा, 'मशीन सीखने विश्वसनीय गंभीर मौसम पूर्वानुमान पैदा कर सकती है लेकिन यह स्थानिक पैटर्न सीखने के साथ संघर्ष करती है।' ये पैटर्न दिखाते हैं कि शहर में कौन से क्षेत्र बारिश या गारा से प्रभावित होंगे।



हालांकि, मशीन-लर्निंग आधारित पूर्वानुमानों के विपरीत, एक गहरी सीखने के मॉडल का उपयोग करने से स्थानीय पैटर्न, समय और परिस्थितियों की शारीरिक समझ के आसान एकीकरण की अनुमति मिलती है, अमेरिकी मौसम विज्ञान सोसाइटी जर्नल में प्रकाशित गैगने और अन्य वैज्ञानिकों द्वारा एक पेपर मिलता है।

उच्च प्रभाव वाले मौसम पूर्वानुमान के लिए आधुनिक एआई तकनीकों का उपयोग मानव मौसम पूर्वानुमानियों और निर्णय निर्माताओं के लिए अंतर्दृष्टि और सटीक, समय पर मार्गदर्शन निकालने के लिए बड़े डेटा के जलप्रलय के माध्यम से निकलने की क्षमता में सुधार करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा प्रस्तुतियों जैसे डोप्लर रडार मैप्स में नए ज्ञान को भी प्रकट कर सकता है, बहु रंगीन मानचित्र दर्शक टीवी पर मौसम के पूर्वानुमान में देखते हैं।

'मुझे आश्चर्य है कि क्या गहरी शिक्षा इन छवियों को देख सकती है और देखें कि मौसमविज्ञानी क्या देखते हैं, या यदि यह कुछ अलग दिखता है,' गैगने ने कहा।

एक कार हुड को नुकसान पहुंचा जय की अधिक सटीकता की भविष्यवाणी करके, वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि लोगों (और उनकी कारों) को तूफानों की पहुंच से बाहर निकलने का मौका मिलेगा।



गैगने और उनकी टीम ने उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए जीपीयू और टेंसरफ्लो गहरी सीखने के ढांचे का उपयोग किया है जो अनुमान लगाते हैं कि व्यास लगभग एक इंच है। गैगने ने कहा, 'वह आकार है जहां यह आपकी कार को डिंग करेगा या आपकी छत को गड़बड़ कर देगा।'

अब तक, गैगने की टीम के गहरे सीखने के मॉडल ने कम झूठे अलार्म का उत्पादन किया है और उच्च सटीकता है। इस के प्रभाव बहुत दूर हैं - लोगों को संरक्षित क्षेत्रों और सुरक्षित संपत्ति में जाने का मौका है, और यह हवाईअड्डे को हवाई यातायात को फिर से शुरू करने की अनुमति भी दे सकता है, गैगने ने कहा।

गैगने और अन्य वैज्ञानिक भी अपेक्षित वर्षा और तूफान के जीवनकाल के प्रकार की भविष्यवाणी करने में मदद के लिए गहरे सीखने वाले मॉडल का उपयोग कर रहे हैं। यह सब, इसलिए सबसे अच्छी तरह से वर्षा का आनंद लिया जा सकता है - एक किताब और चाय के कप के साथ बालकनी पर!

Vishal Dhupar is NVIDIA’s Managing Director in South Asia.

(अस्वीकरण: इस आलेख में व्यक्त विचार और राय लेखक के हैं और जरूरी नहीं है कि वे आपकीस्टोरी के विचारों को प्रतिबिंबित करें।)