बाढ़ पूर्वानुमान में युवा पीएचडी की सफलता

टीपी - 34 वर्ष की आयु में, डॉ. ट्रान नोक विन्ह (मिशिगन विश्वविद्यालय, यूएसए के शोधकर्ता) एक शोध परियोजना के मुख्य लेखक हैं, जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को भौतिक मॉडलों के साथ जोड़कर बाढ़ पूर्वानुमान में एक सफलता हासिल की है, जो 6 गुना अधिक सटीकता देता है, जिसका परीक्षण पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में किया गया है।

मोड़

डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह की सफलता उनके द्वारा अपने आरामदायक क्षेत्र को छोड़ने और कोरिया तथा संयुक्त राज्य अमेरिका में अध्ययन और कार्य के दौरान अनुभव किए गए तनावपूर्ण अनुभवों से उत्पन्न साहसिक निर्णय का परिणाम है। वियतनाम में भौतिकी और गणित के अध्ययन के शुरुआती दिनों से लेकर कोरिया होते हुए संयुक्त राज्य अमेरिका तक का उनका सफ़र, सीमाओं को पार करने की इच्छाशक्ति और प्राकृतिक आपदाओं से समुदाय की रक्षा के लिए समाधान खोजने की उनकी इच्छाशक्ति की कहानी है।

यूनिवर्सिटी ऑफ़ नेचुरल साइंसेज (VNU) से स्नातक होने के बाद, विन्ह ने अपने पुराने स्कूल में एक शोधकर्ता के रूप में अपना करियर शुरू किया। हालाँकि, शोध करने के लिए कोरिया जाने का निर्णय एक वास्तविक मोड़ साबित हुआ। डॉ. विन्ह ने बताया, "सांस्कृतिक और भाषाई अंतर मुझे असहज महसूस कराते थे, और मुझे अक्सर संदेह होता था कि क्या मैं आगे पढ़ाई जारी रख पाऊँगा। लेकिन यही मेरे करियर का सबसे महत्वपूर्ण मोड़ था। अपने परिवार से दूर होने के कारण, मुझे अपने पैरों पर खड़ा होना पड़ा: अपने लक्ष्य खुद तय करने थे, अपनी योजनाएँ खुद बनानी थीं और उन्हें हासिल करने के लिए प्रयास करना था।"

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

अब दक्षिण कोरिया के उल्सान विश्वविद्यालय में अपनी लगभग पाँच साल की पीएचडी यात्रा पर नज़र डालते हुए, उन्हें एहसास होता है कि उन्होंने खुद पर जो दबाव डाला था, वह उनके पर्यवेक्षकों की ज़रूरतों से भी ज़्यादा था। वे याद करते हैं, "एक दौर ऐसा भी था जब मेरा जीवन लगभग असंतुलित था: पीएचडी के दौरान, मैं अक्सर दिन में 15 घंटे से ज़्यादा काम करता था, कई रातें तो मैं सुबह 6-7 बजे तक सोने के लिए काम करता था। हालाँकि, यही वह कठिन दौर था जिसने मुझे अपने असली जुनून और उस रास्ते को समझने में मदद की जिस पर मैं चलना चाहता था, और जिसने आगे चलकर सफल परियोजनाओं की नींव रखी।"

डॉ. विन्ह का मूल विषय पृथ्वी विज्ञान, विशेष रूप से जल-मौसम विज्ञान है। प्राकृतिक विज्ञान विश्वविद्यालय में स्नातक की पढ़ाई के दौरान, उन्हें अपने शिक्षकों की कई शोध परियोजनाओं में भाग लेने और बाढ़ की घटना पर केंद्रित विभिन्न क्षेत्रों, विशेष रूप से वियतनाम के मध्य क्षेत्र में, भ्रमण करने का सौभाग्य प्राप्त हुआ। मध्य प्रांतों की भ्रमण यात्राओं ने, जहाँ उन्होंने भयंकर बाढ़ को प्रत्यक्ष रूप से देखा, जिसमें कई लोगों की जान, संपत्ति और भौतिक संपत्ति बह गई, उन्हें बहुत भावुक कर दिया। उन्होंने कहा, "अपने काम के दौरान, मैं हमेशा दो सवालों से जूझता रहता था: क्या प्राकृतिक आपदाओं की भविष्यवाणी करना संभव है? और बाढ़ से होने वाले नुकसान को कम करने के लिए हम क्या कर सकते हैं?"

डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह, मिशिगन विश्वविद्यालय, अमेरिका में शोधकर्ता

हालाँकि उन्हें भौतिकी से प्रेम है और पारंपरिक बाढ़ पूर्वानुमान मॉडलों में उनकी गहरी रुचि है, फिर भी वे उनकी सीमाएँ देखते हैं: "मानव शक्ति सीमित है और बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान नहीं लगा सकती।" इसके विपरीत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुशासन के साथ बड़ी मात्रा में सूचनाओं को तेज़ी से और सटीक रूप से संसाधित कर सकती है। उनका मानना ​​है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को भौतिक मॉडलों और मानवीय अनुभव के साथ जोड़ना ही प्रत्येक उपकरण की कमज़ोरियों को दूर करने का तरीका है।

उस विचार से, मिशिगन विश्वविद्यालय (यूएसए) में उनके नेतृत्व में अनुसंधान दल ने 2023 में पूरा होने वाले शोध परियोजना "कृत्रिम बुद्धिमत्ता महाद्वीपीय पैमाने के मध्यम अवधि के बाढ़ पूर्वानुमानों की सटीकता, विश्वसनीयता और आर्थिक मूल्य में सुधार करती है" का संचालन किया। अनुसंधान ने एआई और वर्तमान अमेरिकी बाढ़ पूर्वानुमान मॉडल - राष्ट्रीय जल मॉडल (एनडब्ल्यूएम) को मिलाकर एक नया हाइब्रिड मॉडलिंग ढांचा विकसित किया, जो राष्ट्रीय बाढ़ पूर्वानुमान प्रोग्रामिंग में त्रुटियों को कम कर सकता है, जहां बाढ़ आएगी, इसके बारे में अधिक सटीक भविष्यवाणियां प्रदान करता है।

डॉ. विन्ह और वैज्ञानिकों ने पाया कि जब एआई का इस्तेमाल अमेरिकी राष्ट्रीय महासागरीय और वायुमंडलीय प्रशासन (एनओएए) द्वारा विकसित एनडब्ल्यूएम मॉडल के साथ किया गया, तो परिणामी हाइब्रिड मॉडल चार से छह गुना ज़्यादा सटीक निकला। एआई को अमेरिका के लिए एनओएए के आंकड़ों पर प्रशिक्षित किया गया था, लेकिन इस प्रणाली को किसी भी देश के लिए अनुकूलित किया जा सकता था।

शोध के नतीजे बताते हैं कि हाइब्रिड मॉडल न केवल NWM से बेहतर प्रदर्शन करता है, बल्कि गूगल द्वारा विकसित एक उन्नत AI मॉडल से भी बेहतर प्रदर्शन करता है, खासकर भीषण बाढ़ की स्थितियों में। यह शोध अमेरिकन जियोफिजिकल यूनियन (AGU) के शीर्ष जर्नल में प्रकाशित हुआ है, जो प्रति वर्ष 100 से भी कम अध्ययन प्रकाशित करता है।

पूरे अमेरिका में परीक्षण

डॉ. ट्रान नोक विन्ह, शीर्ष 20 गोल्डन ग्लोब विज्ञान और प्रौद्योगिकी पुरस्कार 2025, कोरिया में 8 राष्ट्रीय पेटेंट के मालिक हैं, Q1 श्रेणी में अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित 29 वैज्ञानिक लेख...

डॉ. विन्ह ने बताया: "परिणामों की घोषणा करने के लिए, हमें कई तूफ़ानों और भारी मात्रा में काम से पार पाना पड़ा। लेकिन यह प्राकृतिक आपदाओं के पूर्वानुमान के लिए बेहतर समाधानों की निरंतर खोज की यात्रा का प्रमाण है, एक ऐसा लक्ष्य जिसे मैंने इस पेशे में प्रवेश के शुरुआती दिनों से ही संजोया है।"

इस शोध परियोजना के मुख्य लेखक के रूप में, वे कई वर्षों से अथक परिश्रम कर रहे हैं, जिसमें मौसम संबंधी डेटा (वर्षा, तापमान, हवा, आदि), बाढ़ प्रवाह डेटा, एनडब्ल्यूएम से सिमुलेशन डेटा सहित इनपुट डेटा एकत्र करना और उसका प्रसंस्करण करना, समग्र शोध ढांचे को डिजाइन करना, मॉडल की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए सिमुलेशन परिदृश्यों का निर्माण करना, पांडुलिपि के लेखन की अध्यक्षता करने का प्रस्ताव, शोध परियोजना की समीक्षा प्रक्रिया में भाग लेना शामिल है...

"शोध के संदर्भ में, मैं सिमुलेशन क्षमताओं और गणना गति को बेहतर बनाने के लिए पृथ्वी मॉडल प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत करूँगा। इसका लक्ष्य तूफ़ान जैसी बड़े पैमाने की प्राकृतिक आपदाओं का पूर्वानुमान लंबी अवधि में, उदाहरण के लिए, अगले 10 दिनों में, लगाना है। जब हमें सटीक और पहले से पूर्वानुमान परिणाम मिलेंगे, तो हम बेहतर तैयारी कर पाएँगे, जिससे जन-धन की क्षति कम से कम होगी।" डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह (मिशिगन विश्वविद्यालय, अमेरिका)

विशेष रूप से, वे 1-10 दिनों की पूर्वानुमान अवधि के साथ, पूरे अमेरिका में 42,000 से अधिक बाढ़ की घटनाओं के परीक्षण हेतु एआई मॉडल के डिज़ाइन, प्रोग्रामिंग और प्रशिक्षण के लिए सीधे तौर पर ज़िम्मेदार थे। डॉ. विन्ह ने मॉडल की बेहतरीन विशेषताओं के बारे में बताया, "यह संभाव्य पूर्वानुमान परिदृश्य प्रदान कर सकता है - जो उच्च जोखिम वाले संदर्भों में निर्णय लेने के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है और इसे सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता के बिना, एक सामान्य कंप्यूटर पर चलाया जा सकता है।"

बाढ़ अनुसंधान के समानांतर, डॉ. ट्रान न्गोक विन्ह ने नेचर सिटीज़ पत्रिका में शहरी बाढ़ पर एक शोध प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने "बाढ़ चक्र - सीवर प्रणालियों का उन्नयन - बाढ़" की ओर इशारा करते हुए चेतावनी दी कि जल निकासी प्रणालियों को डिज़ाइन करने का वर्तमान तरीका इष्टतम नहीं है। उन्हें उम्मीद है कि वे इस शोध को वियतनाम में व्यवहार में लाएँगे, जहाँ न केवल बाढ़ पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा, बल्कि रोकथाम के समाधान भी प्रदान किए जाएँगे, साथ ही आपदा निवारण कार्यों के डिज़ाइन में भी योगदान दिया जाएगा, जिससे हनोई और हो ची मिन्ह सिटी जैसे बड़े शहरी क्षेत्रों में बाढ़ जल निकासी प्रणालियों का अनुकूलन होगा।

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