जलवायु परिवर्तन और "नई नस्ल": सतत शासन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल परिवर्तन की शक्ति

तेजी से बढ़ते जलवायु परिवर्तन, अप्रत्याशित चरम मौसम घटनाओं और सतत विकास के बढ़ते दबाव के मद्देनजर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डिजिटल परिवर्तन पूर्वानुमान, चेतावनी, जोखिम प्रबंधन और नीति नियोजन के लिए एक नई गति प्रदान कर रहे हैं। यदि एआई का सही उपयोग किया जाए, तो यह एक रणनीतिक मंच बन सकता है जो वियतनाम को जलवायु परिवर्तन का प्रभावी ढंग से सामना करने, 2050 तक शुद्ध शून्य उत्सर्जन हासिल करने और डिजिटल युग में सतत विकास करने में सक्षम बनाएगा।

जलवायु परिवर्तन को अब वैश्विक पर्यावरण और सतत विकास के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक के रूप में पहचाना जाता है, जिसका प्राकृतिक पारिस्थितिक तंत्र और सामाजिक-आर्थिक प्रणालियों दोनों पर दूरगामी प्रभाव पड़ता है।

अंतर्राष्ट्रीय रिपोर्टों से पता चलता है कि वैश्विक तापमान वृद्धि का मुख्य कारण मनुष्य हैं, और औद्योगिक क्रांति से पहले के स्तर की तुलना में औसत तापमान में लगभग 1.1 डिग्री सेल्सियस की वृद्धि हुई है। 1980 के बाद से, प्रत्येक दशक पिछले दशक की तुलना में अधिक गर्म रहा है, और ग्रीनहाउस गैसों की सांद्रता लगातार रिकॉर्ड स्तर पर पहुंच रही है, जिससे हाल के वर्ष अब तक के सबसे गर्म वर्षों में से हैं।

जलवायु परिवर्तन से सबसे बुरी तरह प्रभावित देशों में वियतनाम भी शामिल है, जिसे भयंकर तूफानों, भारी वर्षा, अचानक बाढ़, सूखे, समुद्र स्तर में वृद्धि, खारे पानी के घुसपैठ और तटीय कटाव जैसे खतरों का सामना करना पड़ रहा है। राष्ट्रीय परिदृश्यों से पता चलता है कि 21वीं सदी के अंत तक, चरम स्थितियों में समुद्र स्तर 1 मीटर तक बढ़ सकता है, जिससे प्रमुख डेल्टा और कई तटीय शहरों को गंभीर खतरा पैदा हो सकता है।

हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि प्राकृतिक आपदाओं और जलवायु परिवर्तन के प्रभावों के कारण वियतनाम ने अपने सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत खो दिया है; निर्णायक कार्रवाई के बिना, भविष्य में नुकसान तेजी से बढ़ सकता है और सतत विकास लक्ष्यों को प्राप्त करने की दिशा में हुई प्रगति को बाधित कर सकता है।

इन चुनौतियों के जवाब में, पार्टी और सरकार ने कई सशक्त नीतियां और पहलें लागू की हैं। 2050 तक की राष्ट्रीय जलवायु परिवर्तन रणनीति का उद्देश्य सक्रिय और प्रभावी अनुकूलन, भेद्यता को कम करना, ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को घटाना और 2050 तक शुद्ध शून्य उत्सर्जन का लक्ष्य प्राप्त करना है, साथ ही जलवायु पूर्वानुमान, चेतावनी और निगरानी क्षमताओं को विकसित देशों के समकक्ष लाना है। राष्ट्रीय विज्ञान, प्रौद्योगिकी, नवाचार और डिजिटल परिवर्तन में उपलब्धियों पर पोलित ब्यूरो के संकल्प संख्या 57-NQ/TW में अर्थव्यवस्था की अनुकूलन क्षमता और प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ाने में विज्ञान और प्रौद्योगिकी, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता भी शामिल है, की भूमिका पर और जोर दिया गया है।

इस संदर्भ में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक क्रांतिकारी उपकरण के रूप में उभरती है, जो पारंपरिक जलवायु मॉडलों का एक महत्वपूर्ण पूरक है। पहले, वैश्विक और क्षेत्रीय जलवायु गतिशीलता मॉडलों को जटिल समस्याओं की आवश्यकता होती थी, जिसके लिए काफी गणना समय और बुनियादी ढांचे की लागत की आवश्यकता होती थी। अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिमुलेशन समय को काफी कम कर देती है, लागत को घटा देती है, और जलवायु परिवर्तन के हजारों परिदृश्यों के निर्माण और तुलना करने की क्षमताओं का विस्तार करती है। कई मशीन लर्निंग-आधारित जलवायु सिमुलेशन प्रणालियों ने पारंपरिक मॉडलों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से चलने की क्षमता प्रदर्शित की है, जबकि तापमान और वर्षा के रुझानों और वितरण के संबंध में तुलनीय परिणाम भी प्रदान करती हैं।

भौतिक गतिकी मॉडल और मशीन लर्निंग मॉडल को मिलाकर हाइब्रिड मॉडल विकसित करना एक नया चलन है। यह दृष्टिकोण भौतिक मॉडलों का स्थान नहीं लेता बल्कि उनका पूरक है, जो ठोस वैज्ञानिक आधार और एआई की त्रुटियों को दूर करने और जटिल अरैखिक प्रक्रियाओं को संभालने की क्षमता दोनों का लाभ उठाता है। अवलोकन डेटा, उपग्रह डेटा, मॉडल डेटा और ऐतिहासिक डेटा को एकीकृत करके अधिक विस्तृत और विश्वसनीय पूर्वानुमान तैयार किए जाते हैं। एआई का उपयोग संवहन, बादल और विकिरण जैसी भौतिक प्रक्रियाओं को पैरामीटराइज़ करने के लिए भी किया जाता है, जो पारंपरिक मॉडलों में बाधा उत्पन्न करती हैं, जिससे वैज्ञानिक आधार को बनाए रखते हुए गणना लागत को कम करने में मदद मिलती है।

वियतनाम में, मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और जलवायु परिवर्तन संस्थान ने भारी वर्षा, अचानक बाढ़ और चरम मौसम की घटनाओं के पूर्वानुमानों की गुणवत्ता में सुधार करने और मॉडलों को परिष्कृत करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग का उपयोग किया है। साथ ही, इसने मौसम विज्ञान और जल विज्ञान संबंधी डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा को संभालने के लिए डिजिटल बुनियादी ढांचा और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सिस्टम विकसित किए हैं। एक प्रमुख उपलब्धि "वियतनाम के लिए जलवायु परिवर्तन और समुद्र स्तर वृद्धि परिदृश्यों का अद्यतन" परियोजना के अंतर्गत समुद्र स्तर वृद्धि के कारण बाढ़ मानचित्रों के निर्माण में AI का प्रायोगिक उपयोग है। रैंडम फ़ॉरेस्ट, XGBoost, LightGBM और कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क जैसे मशीन लर्निंग मॉडल को बहु-स्रोत डेटासेट (स्थलाकृति, मिट्टी, रिमोट सेंसिंग, भूमि उपयोग, जल विज्ञान) पर तैनात किया गया है ताकि गणना समय को कम किया जा सके, रिज़ॉल्यूशन में सुधार किया जा सके और बाढ़ मानचित्रों की विश्वसनीयता को बढ़ाया जा सके।

एक महत्वपूर्ण प्रगति यह है कि सिमुलेशन परिणामों को वेबजीआईएस प्रणाली में एकीकृत किया जाएगा, जिससे मंत्रालयों, विभागों और स्थानीय निकायों को विभिन्न परिदृश्यों और समय-सीमाओं में ऑनलाइन उनका उपयोग और तुलना करने की सुविधा मिलेगी। यह स्थानिक नियोजन, शहरी नियोजन, अवसंरचना नियोजन और जलवायु परिवर्तन अनुकूलन योजनाओं में प्रत्यक्ष रूप से सहायक होगा। यह "स्थिर मानचित्रों" से "गतिशील, संवादात्मक डिजिटल मानचित्रों" की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो जलवायु विज्ञान को व्यावहारिक शासन उपकरणों से जोड़ता है।

मौसम विज्ञान और जल विज्ञान के क्षेत्रों से परे, डिजिटल परिवर्तन के साथ एकीकृत होने पर एआई एक टिकाऊ, अंतःविषयक शासन मंच के रूप में अपनी भूमिका को तेजी से प्रदर्शित कर रहा है।

संसाधन प्रबंधन और कृषि में, एआई जलवायु, मिट्टी और फसल के आंकड़ों का विश्लेषण करके पैदावार का पूर्वानुमान लगा सकता है, सूखे की निगरानी कर सकता है, सिंचाई को अनुकूलित कर सकता है और किसानों को फसल के मौसम, पौधों की किस्मों और इनपुट को समायोजित करने में सहायता कर सकता है, जिससे जोखिम कम होता है और आर्थिक दक्षता बढ़ती है।

शहरी और अवसंरचना विकास में, एआई अत्यधिक वर्षा, बाढ़, शहरी ताप द्वीप और भूमि धंसने के प्रभावों का अनुकरण करने में मदद करता है, जिससे जलवायु-अनुकूल शहरी नियोजन का समर्थन मिलता है और परिवहन, जल निकासी और हरित स्थानों का अनुकूलन होता है।

पर्यावरण सुरक्षा और नीति नियोजन के क्षेत्र में, पारिस्थितिकी तंत्र सेवाओं के मूल्य को निर्धारित करने, नुकसान और क्षति का आकलन करने, जोखिम परिदृश्यों का विश्लेषण करने और अनुकूलन और उत्सर्जन न्यूनीकरण के लिए रणनीतियों, योजनाओं और कार्य कार्यक्रमों के विकास में सहायता करने के लिए एआई को डिजिटल प्लेटफार्मों में एकीकृत किया जा सकता है।

आपदा जोखिम प्रबंधन में, एआई बहु-खतरा प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो अधिकारियों और जनता को पहले और अधिक सटीक चेतावनी प्रदान करने के लिए अवलोकन नेटवर्क, उपग्रहों और सेंसर से वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण करता है।

हालांकि, सतत शासन में एआई को वास्तव में एक "नई शक्ति" बनने के लिए अभी बहुत कुछ किया जाना बाकी है। वियतनाम का डेटा और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचा अभी भी आवश्यकताओं से काफी पीछे है। मौसम विज्ञान, जल विज्ञान, रिमोट सेंसिंग और सामाजिक-आर्थिक डेटा खंडित हैं, मानकीकरण का अभाव है और इन्हें साझा करना कठिन है, जबकि खुले डेटा - जो एआई के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है - को पूरी तरह से बढ़ावा नहीं दिया गया है। जलवायु मॉडलिंग और एआई के लिए समर्पित उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग प्रणालियां सीमित हैं और बड़े पैमाने पर डीप लर्निंग मॉडल को समर्थन देने में संघर्ष कर रही हैं।

मौसम विज्ञान-जलवायु विज्ञान, जलवायु परिवर्तन, डेटा विज्ञान, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और जोखिम प्रबंधन को संयोजित करने वाले अंतर्विषयक मानव संसाधन अपर्याप्त और कमजोर हैं। कई नए एआई उत्पाद अभी भी प्रायोगिक चरण में हैं और परिचालन प्रक्रियाओं और निर्णय लेने में गहराई से एकीकृत नहीं हो पाए हैं। सार्वजनिक क्षेत्रों में एआई के डेटा, साझाकरण, सुरक्षा और उपयोग के लिए कानूनी ढांचा अभी भी अपूर्ण है; मौसम विज्ञान-जल विज्ञान क्षेत्र और अन्य मंत्रालयों, क्षेत्रों और स्थानीय निकायों के बीच समन्वय तंत्र अभी तक पूरी तरह से सुचारू नहीं है। वित्तीय संसाधन, विशेष रूप से एआई प्रणालियों के अनुसंधान, विकास और दीर्घकालिक संचालन के लिए, अभी भी अंतरराष्ट्रीय सहायता और समर्थन परियोजनाओं पर बहुत अधिक निर्भर हैं।

इस संदर्भ में, मौसम विज्ञान, जल विज्ञान, जलवायु परिवर्तन और सतत शासन में एआई के विकास और अनुप्रयोग को एक रणनीतिक दिशा के रूप में माना जाना चाहिए, जो राष्ट्रीय जलवायु परिवर्तन रणनीति, शून्य उत्सर्जन प्रतिबद्धताओं, मौसम विज्ञान और जल विज्ञान क्षेत्र विकास रणनीति और राष्ट्रीय डिजिटल परिवर्तन कार्यक्रम से निकटता से जुड़ा हुआ है।

डिजिटल और कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे में निवेश के साथ-साथ, वियतनाम को एक एकीकृत राष्ट्रीय जलवायु डेटा प्रणाली के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है, जिसमें अवलोकन डेटा, मॉडल, रिमोट सेंसिंग और सामाजिक-आर्थिक डेटा को एकीकृत किया जाए, जिससे स्वतंत्र एआई मॉडल और भौतिक मॉडल के साथ हाइब्रिड मॉडल विकसित करने के लिए एक आधार तैयार हो सके।

साथ ही, अंतःविषयक मानव संसाधनों के प्रशिक्षण पर ध्यान देना आवश्यक है, प्रशिक्षण संस्थानों और अनुसंधान संस्थानों को अपने प्रशिक्षण कार्यक्रमों में एआई, बिग डेटा और जलवायु मॉडलिंग को शामिल करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए; नए ज्ञान तक पहुंच बनाने और अतिरिक्त वित्तीय और तकनीकी संसाधनों को जुटाने के लिए अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को मजबूत करना और वैश्विक एआई और जलवायु नेटवर्क में अधिक गहराई से भाग लेना चाहिए। एआई अनुप्रयोगों में डेटा, मानकों, सुरक्षा, उत्तरदायित्व और नैतिकता के संबंध में संस्थानों और नीतियों में सुधार, निर्णय लेने में एआई उत्पादों के व्यापक और विश्वसनीय उपयोग के लिए एक अनिवार्य शर्त है।

जलवायु परिवर्तन और डिजिटल रूपांतरण के युग में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मात्र एक तकनीकी उपकरण नहीं है, बल्कि सतत शासन का "सॉफ्ट इंफ्रास्ट्रक्चर" बन रही है। यदि वियतनाम इस अवसर का लाभ उठाकर डेटा, बुनियादी ढांचे, मानव संसाधन और संस्थानों से संबंधित बाधाओं को दूर कर लेता है, तो वह जलवायु चुनौतियों को अपने विकास मॉडल में नवाचार के लिए प्रेरक शक्ति में बदल सकता है, पूर्वानुमान क्षमताओं को बढ़ा सकता है, जोखिमों को कम कर सकता है और हरित, समावेशी और सतत विकास के पथ पर निरंतर प्रगति कर सकता है।

विज्ञान और प्रौद्योगिकी संचार केंद्र

स्रोत: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm