कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राकृतिक आपदाओं की पूर्व चेतावनी देती है

एआई सेंसर और उपग्रह डेटा का विश्लेषण करके और प्रसार का अनुकरण करके भूकंप, बाढ़ और सुनामी जैसी प्राकृतिक आपदाओं की पूर्व चेतावनी देने में मदद कर रहा है, जिससे लोगों की रक्षा करने और क्षति को कम करने में मदद मिल रही है।

कुछ एआई प्रौद्योगिकियां प्राकृतिक आपदाओं के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाने में मदद कर सकती हैं।

भूकंप, सुनामी, बाढ़ से लेकर जंगल की आग, उष्णकटिबंधीय तूफानों तक, तेजी से बढ़ती भयंकर और अप्रत्याशित प्राकृतिक आपदाओं के संदर्भ में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) लोगों को शीघ्र चेतावनी देने और क्षति को न्यूनतम करने में मदद करने के लिए एक शक्तिशाली सहायक उपकरण बन रही है।

आंकड़ों से सीखना, विसंगतियों का पता लगाना

किसी प्राकृतिक आपदा के घटित होने से पहले, प्रकृति प्रायः पूर्व चेतावनी संकेत भेजती है, जैसे कि बड़े भूकंप से पहले छोटे झटके, सुनामी से पहले जल स्तर में परिवर्तन, या असामान्य बादल संरचनाएं जो सुपर टाइफून का संकेत देती हैं।

मौसम संबंधी, भूवैज्ञानिक, उपग्रह इमेजरी डेटा आदि की निरंतर बढ़ती मात्रा के साथ, मनुष्यों के लिए इसे समय पर संसाधित करना मुश्किल होता जा रहा है। यही वह समय भी है जब एआई अपनी ताकत दिखा सकता है।

एआई-आधारित आपदा चेतावनी प्रणालियाँ कई उन्नत तकनीकों का उपयोग कर रही हैं। विशेष रूप से, मशीन लर्निंग (एमएल) भूकंपीय, जल विज्ञान और मौसम संबंधी आंकड़ों से असामान्य संकेतों का पता लगाने में मदद करती है, जबकि डीप लर्निंग उपग्रह चित्रों और मौसम रडार के विश्लेषण का समर्थन करती है ताकि तूफानी बादलों की संरचनाओं की स्वचालित रूप से पहचान की जा सके और साथ ही उनके पथ और तीव्रता की गणना की जा सके।

इसके अलावा, उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में स्थित IoT उपकरणों से प्राप्त वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी कंपन, धाराओं और हवा की गति के बारे में निरंतर जानकारी प्रदान करने की अनुमति देती है।

एआई-आधारित सिमुलेशन प्रणालियां सुनामी के प्रसार, जंगल की आग या बाढ़ क्षेत्रों की सीमा का पूर्वानुमान लगाने में भी सक्षम हैं, तथा समय पर निकासी और बचाव योजनाओं में सहायता प्रदान करती हैं।

विशेष रूप से, जब रिमोट सेंसिंग प्रौद्योगिकी को सेंटिनल, लैंडसैट या कोपरनिकस जैसे उपग्रह डेटा के साथ संयोजित किया जाता है, तो एआई मॉडल आर्द्रता, तापमान और वनस्पति में परिवर्तन की भी पहचान कर सकते हैं - जो अचानक बाढ़ या जंगल की आग के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए महत्वपूर्ण कारक हैं।

एआई प्राकृतिक आपदाओं की चेतावनी देने में कैसे मदद करता है?

मौसम पूर्वानुमान में सहायता के लिए कई एआई प्रौद्योगिकियां विकसित की गई हैं।

दुनिया भर में, कई देशों ने प्राकृतिक आपदाओं की चेतावनी देने में एआई का सफलतापूर्वक उपयोग किया है। विशेष रूप से, भूकंपों के लिए, एआई पी भूकंपीय तरंगों (प्राथमिक तरंगों) का विश्लेषण करके विनाशकारी तरंग (एस तरंग) आने से कुछ सेकंड पहले चेतावनी जारी करने में सक्षम है, जिससे हताहतों की संख्या कम करने में मदद मिलती है।

सुनामी की चेतावनी में, समुद्र तल पर लगाए गए सेंसर, AI के साथ मिलकर जल स्तर की निगरानी करते हैं, लहरों के प्रसार का अनुकरण करते हैं तथा प्रभावित क्षेत्र का निर्धारण करते हैं।

बाढ़ के मामले में, एआई बाढ़ की संभावना और जोखिम वाले क्षेत्रों का पूर्वानुमान लगाने के लिए वर्षा डेटा, जल स्तर सेंसर और उपग्रह इमेजरी का लाभ उठाता है।

वन अग्नि निवारण के क्षेत्र में, एआई उपग्रह के माध्यम से असामान्य हॉटस्पॉट की पहचान कर सकता है तथा हवा, भूभाग और आर्द्रता की स्थिति के आधार पर आग के फैलने की दिशा का पूर्वानुमान लगा सकता है।

तूफानों के लिए, उपग्रह बादल चित्रों का विश्लेषण करने के लिए डीप लर्निंग तकनीक का प्रयोग किया जाता है, जिससे तूफान पथ और तीव्रता के पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार होता है।

एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हुए कई व्यावहारिक परियोजनाएं लागू की गई हैं।

दुनिया भर में कई व्यावहारिक परियोजनाओं ने प्राकृतिक आपदाओं की चेतावनी देने में एआई की उल्लेखनीय प्रभावशीलता को प्रदर्शित किया है। उदाहरण के लिए, गूगल एआई ने भारत और बांग्लादेश में बाढ़ चेतावनी प्रणालियाँ स्थापित कीं, जिससे हज़ारों लोगों को पानी बढ़ने से पहले ही सुरक्षित स्थानों पर पहुँचाने में मदद मिली।

जापान में, जापान मौसम विज्ञान एजेंसी (जेएमए) ने भूकंपीय तरंगों का विश्लेषण करने तथा क्षति को न्यूनतम करने के लिए भूकंप की पूर्व चेतावनी जारी करने के लिए एआई का प्रयोग किया है।

नासा जंगल की आग और बाढ़ के खतरों का शीघ्र पता लगाने के लिए उपग्रह डेटा पर डीप लर्निंग तकनीक का भी उपयोग कर रहा है।

इस बीच, फैथम ग्लोबल ने एआई और रिमोट सेंसिंग प्रौद्योगिकी की शक्ति को मिलाकर विस्तृत सड़क-स्तरीय बाढ़ मानचित्र विकसित किए हैं, जो आपदा तैयारी और प्रतिक्रिया क्षमताओं को बेहतर बनाने में योगदान दे रहे हैं।

चुनौतियाँ

विशेषज्ञों के अनुसार, कुछ क्षेत्रों में अभी भी एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा का अभाव है, जिससे भविष्यवाणियाँ कम सटीक होती हैं। इसके अलावा, कई विकासशील देशों में नेटवर्क इन्फ्रास्ट्रक्चर और सेंसर उपकरण सीमित हैं, जो एआई चेतावनी प्रणालियों को प्रभावी और समकालिक रूप से संचालित करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।

इसके अतिरिक्त, यदि झूठे अलार्म का उचित सत्यापन और समायोजन नहीं किया गया तो इससे समुदाय में भ्रम की स्थिति पैदा हो सकती है।

हालाँकि, प्राकृतिक आपदाओं की चेतावनी के लिए एआई का विकास जारी रहने की उम्मीद है, खासकर जब इसे IoT और 5G नेटवर्क के साथ जोड़कर डेटा को अत्यधिक तेज़ी से प्रसारित करने में मदद की जाए। फ़ोन, लाउडस्पीकर और सोशल नेटवर्क के ज़रिए बहुभाषी चेतावनी प्रणालियाँ लोगों तक ज़्यादा लचीले ढंग से पहुँच सकेंगी।

इसके अतिरिक्त, सीमाओं के पार डेटा साझा करने से एआई को बेहतर ढंग से सीखने में मदद मिलेगी, जिससे पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ेगी, विशेष रूप से सुनामी या उष्णकटिबंधीय तूफान जैसी क्षेत्रीय आपदाओं के लिए।

विषय पर वापस जाएँ

फान हाई डांग

स्रोत: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm