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युवा पीएचडी धारक ने बाढ़ की भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण सफलता हासिल की।

टीपी - 34 वर्ष की आयु में, डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह (अमेरिका के मिशिगन विश्वविद्यालय में शोधकर्ता) एक शोध परियोजना के प्रमुख लेखक हैं, जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को भौतिक मॉडल के साथ मिलाकर बाढ़ पूर्वानुमान में एक बड़ी सफलता हासिल की है, जिससे छह गुना अधिक सटीकता प्राप्त हुई है, और इसका परीक्षण पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में किया गया है।

Báo Tiền PhongBáo Tiền Phong30/09/2025

मोड़

डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह की सफलता का श्रेय उनके आरामदेह दायरे से बाहर निकलने के साहसी निर्णय और दक्षिण कोरिया और संयुक्त राज्य अमेरिका में अध्ययन और कार्य के दौरान प्राप्त गहन अनुभवों को जाता है। वियतनाम में भौतिकी और गणित की पढ़ाई के शुरुआती दिनों से लेकर दक्षिण कोरिया होते हुए संयुक्त राज्य अमेरिका तक की उनकी यात्रा, सीमाओं को पार करने की दृढ़ इच्छाशक्ति और प्राकृतिक आपदाओं से समुदायों की रक्षा के लिए समाधान खोजने की प्रबल लगन की कहानी है।

विज्ञान विश्वविद्यालय (वियतनाम राष्ट्रीय विश्वविद्यालय, हनोई) से स्नातक होने के बाद, विन्ह ने अपने ही विश्वविद्यालय में शोधकर्ता के रूप में अपना करियर शुरू किया। हालांकि, स्नातकोत्तर छात्र के रूप में दक्षिण कोरिया जाने का निर्णय उनके जीवन का एक महत्वपूर्ण मोड़ साबित हुआ। डॉ. विन्ह ने बताया, “सांस्कृतिक और भाषाई भिन्नताओं के कारण मुझे असुरक्षा महसूस हुई और कई बार मुझे संदेह हुआ कि क्या मैं अपनी पढ़ाई जारी रख पाऊंगा। लेकिन यही मेरे करियर का सबसे महत्वपूर्ण मोड़ था। परिवार से दूर, मुझे अपने पैरों पर खड़ा होना पड़ा: अपने लक्ष्य खुद तय करने पड़े, अपनी योजनाएँ खुद बनानी पड़ीं और उन्हें हासिल करने के लिए कड़ी मेहनत करनी पड़ी।”

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ट्रान न्गोक विन्ह ने अमेरिका के मिशिगन विश्वविद्यालय में शहरी बाढ़ की घटना पर प्रस्तुति दी।

दक्षिण कोरिया के उल्सान विश्वविद्यालय में स्नातक छात्र के रूप में बिताए अपने लगभग पाँच वर्षों को याद करते हुए, उन्हें एहसास होता है कि उन्होंने खुद पर जो दबाव डाला था, वह उनके पर्यवेक्षक प्रोफेसरों की मांगों से भी कहीं अधिक था। वे याद करते हैं, “एक समय ऐसा था जब मेरा जीवन लगभग असंतुलित था: स्नातक की पढ़ाई के दौरान, मैं अक्सर दिन में 15 घंटे से अधिक काम करता था, कई रातें सुबह 6 या 7 बजे तक जागता रहता था। लेकिन यही कठिन दौर था जिसने मुझे अपने सच्चे जुनून और उस रास्ते को पहचानने में मदद की जिस पर मैं चलना चाहता था, और जिसने बाद में मेरे द्वारा किए जाने वाले अभूतपूर्व कार्यों की नींव रखी।”

डॉ. विन्ह ने मूल रूप से पृथ्वी विज्ञान, विशेष रूप से मौसम विज्ञान और जल विज्ञान में स्नातक की पढ़ाई की थी। प्राकृतिक विज्ञान विश्वविद्यालय में स्नातक की पढ़ाई के दौरान, उन्हें अपने प्रोफेसरों के साथ कई शोध परियोजनाओं में भाग लेने और वियतनाम, विशेष रूप से मध्य वियतनाम में बाढ़ पर केंद्रित क्षेत्रीय यात्राओं पर जाने का सौभाग्य प्राप्त हुआ। मध्य प्रांतों की इन क्षेत्रीय यात्राओं में, उन्होंने अपनी आँखों से विनाशकारी बाढ़ देखी, जिसमें जान-माल का भारी नुकसान हुआ था। इस अनुभव ने उन पर गहरा प्रभाव छोड़ा। उन्होंने कहा, “अपने पूरे कार्य के दौरान, मैंने हमेशा दो सवालों पर विचार किया है: क्या प्राकृतिक आपदाओं का पूर्वानुमान लगाना संभव है? और बाढ़ से होने वाले नुकसान को कम करने के लिए हम क्या कर सकते हैं?”

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अमेरिका के मिशिगन विश्वविद्यालय में शोधकर्ता डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह

भौतिकी के प्रति गहरी रुचि और बाढ़ आपदा पूर्वानुमान के पारंपरिक मॉडलों के प्रति आकर्षण रखते हुए, उन्होंने उनकी सीमाओं को भी पहचाना: "मानवीय क्षमताएं सीमित हैं; बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान लगाना असंभव है।" इसके विपरीत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अत्यधिक अनुशासन के साथ, तेजी से और सटीकता से भारी मात्रा में जानकारी संसाधित कर सकती है। उनका मानना ​​है कि एआई को भौतिक मॉडलों और मानवीय अनुभव के साथ संयोजित करना ही प्रत्येक उपकरण की कमियों को दूर करने का तरीका है।

इसी विचार के आधार पर, उनके नेतृत्व में मिशिगन विश्वविद्यालय (अमेरिका) में शोध दल ने "कृत्रिम बुद्धिमत्ता महाद्वीपीय स्तर पर मध्यम अवधि के बाढ़ पूर्वानुमानों की सटीकता, विश्वसनीयता और आर्थिक मूल्य को बढ़ाती है" नामक शोध परियोजना का संचालन किया, जो 2023 में पूरी हुई। इस शोध में बाढ़ पूर्वानुमान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मौजूदा अमेरिकी राष्ट्रीय जल मॉडल (एनडब्ल्यूएम) को मिलाकर एक नया हाइब्रिड मॉडल ढांचा विकसित किया गया, जो राष्ट्रीय बाढ़ पूर्वानुमान प्रोग्रामिंग में त्रुटियों को कम कर सकता है और बाढ़ आने के स्थानों के बारे में अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान कर सकता है।

डॉ. विन्ह और उनकी वैज्ञानिक टीम ने पाया कि जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अमेरिकी राष्ट्रीय महासागरीय और वायुमंडलीय प्रशासन (एनओएए) द्वारा विकसित एनडब्ल्यूएम मॉडल के साथ मिलाकर उपयोग किया जाता है, तो परिणामी हाइब्रिड मॉडल 4 से 6 गुना अधिक सटीक होता है। एआई को संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए एनओएए डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, लेकिन सिस्टम को किसी भी देश के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।

शोध परिणामों से पता चलता है कि हाइब्रिड मॉडल न केवल प्राकृतिक जल प्रबंधन (NWM) से बेहतर प्रदर्शन करता है, बल्कि गूगल द्वारा विकसित उन्नत एआई मॉडलों से भी बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से बाढ़ की चरम स्थितियों में। यह शोध कार्य अमेरिकन जियोफिजिकल यूनियन (AGU) की प्रमुख पत्रिका में प्रकाशित हुआ, जो प्रति वर्ष 100 से भी कम अध्ययन प्रकाशित करती है।

संयुक्त राज्य अमेरिका भर में परीक्षण।

डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह, जो 2025 गोल्डन ग्लोब विज्ञान और प्रौद्योगिकी पुरस्कारों के शीर्ष 20 फाइनलिस्ट में से एक हैं, दक्षिण कोरिया में 8 राष्ट्रीय पेटेंट धारक हैं और उन्होंने अंतरराष्ट्रीय स्तर पर शीर्ष श्रेणी की वैज्ञानिक पत्रिकाओं में 29 वैज्ञानिक लेख प्रकाशित किए हैं।

डॉ. विन्ह ने कहा, “इन परिणामों की घोषणा करने के लिए हमें कई बाधाओं और भारी कार्यभार को पार करना पड़ा। लेकिन यह प्राकृतिक आपदाओं की भविष्यवाणी के लिए बेहतर समाधान खोजने की हमारी निरंतर यात्रा का प्रमाण है, एक ऐसा लक्ष्य जिसे मैंने अपने करियर की शुरुआत से ही संजो कर रखा है।”

इस शोध के प्रमुख लेखक के रूप में, उन्होंने कई वर्षों तक अथक परिश्रम किया, लगभग बिना आराम किए, जिसमें मौसम संबंधी डेटा (वर्षा, तापमान, हवा आदि), बाढ़ प्रवाह डेटा और एनडब्ल्यूएम से सिमुलेशन डेटा सहित इनपुट डेटा का संग्रह और प्रसंस्करण, समग्र शोध ढांचा तैयार करना, मॉडल की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए सिमुलेशन परिदृश्य बनाना, समाधान प्रस्तावित करना, पांडुलिपि लेखन का नेतृत्व करना और शोध की सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया में भाग लेना शामिल था।

“शोध की दिशा के संबंध में, मैं सिमुलेशन क्षमताओं और गणना गति को बेहतर बनाने के लिए पृथ्वी मॉडलिंग प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत करूंगा। इसका लक्ष्य तूफान और भारी बारिश जैसी बड़े पैमाने की प्राकृतिक आपदाओं का लंबी अवधि, उदाहरण के लिए 10 दिन पहले, पूर्वानुमान लगाना है। अधिक सटीक और समय से पहले पूर्वानुमानों के साथ, हम बेहतर तैयारी कर सकेंगे और लोगों और संपत्ति को होने वाले नुकसान को कम कर सकेंगे,” डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह (मिशिगन विश्वविद्यालय, अमेरिका) ने कहा।

विशेष रूप से, उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका में 42,000 से अधिक बाढ़ की घटनाओं और 1-10 दिनों की पूर्वानुमान अवधि के आधार पर एक प्रायोगिक एआई मॉडल को डिजाइन करने, प्रोग्रामिंग करने और प्रशिक्षित करने की सीधी जिम्मेदारी संभाली। डॉ. विन्ह ने मॉडल की श्रेष्ठ विशेषताओं पर प्रकाश डालते हुए कहा, "यह संभाव्यता आधारित पूर्वानुमान परिदृश्य प्रदान कर सकता है - जो उच्च जोखिम वाले वातावरण में निर्णय लेने में एक महत्वपूर्ण कारक है - और इसे सुपरकंप्यूटर के बजाय एक सामान्य कंप्यूटर पर चलाया जा सकता है।"

बाढ़ पर अपने शोध के साथ-साथ, डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह ने नेचर सिटीज़ पत्रिका में शहरी बाढ़ पर एक लेख भी प्रकाशित किया है, जिसमें उन्होंने "बाढ़-जल निकासी प्रणाली उन्नयन-बाढ़ चक्र" की ओर इशारा करते हुए चेतावनी दी है कि जल निकासी प्रणाली डिजाइन के लिए वर्तमान दृष्टिकोण इष्टतम नहीं है। उन्हें उम्मीद है कि वे इस शोध को वियतनाम में व्यवहार में लाएंगे, न केवल बाढ़ की भविष्यवाणी पर ध्यान केंद्रित करेंगे, बल्कि रोकथाम के समाधान प्रदान करेंगे और आपदा निवारण संरचनाओं के डिजाइन में सहायता करेंगे, साथ ही हनोई और हो ची मिन्ह सिटी जैसे प्रमुख शहरों में बाढ़ जल निकासी प्रणालियों को अनुकूलित करेंगे।

स्रोत: https://tienphong.vn/tien-si-tre-dot-pha-trong-du-bao-lu-post1780398.tpo




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