एआई एप्लिकेशन, ग्राफकास्ट दुनिया में सबसे सटीक 10-दिवसीय मौसम पूर्वानुमान की भविष्यवाणी करता है

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हाल के परीक्षणों में, ग्राफकास्ट ने पूर्वानुमान सटीकता में यूरोपीय मध्यम-अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ईसीएमडब्ल्यूएफ) प्रणाली से बेहतर प्रदर्शन किया है।

साइंस जर्नल में प्रकाशित शोध में, ग्राफकास्ट परीक्षण किए गए 1,380 मापदंडों में से 90% के लिए अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाने में सक्षम था, जिसमें तापमान, दबाव, हवा की गति और दिशा, और आर्द्रता शामिल थे।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ग्राफकास्ट चरम प्राकृतिक मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

गूगल की एआई-संचालित ग्राफकास्ट प्रणाली से मौसम विज्ञान उद्योग में क्रांति आने की उम्मीद है।

सितंबर 2023 में, ग्राफकास्ट ने तूफान ली के कनाडा के नोवा स्कोटिया तट पर आने से नौ दिन पहले ही भविष्यवाणी कर दी थी, जबकि पारंपरिक मौसम पूर्वानुमान उपकरण केवल छह दिन पहले ही भविष्यवाणी कर देते थे। इसके अलावा, तूफान ली के आने के समय और स्थान के मामले में भी वे कम सटीक साबित हुए।

शोध से पता चलता है: "ग्राफकास्ट एक मिनट से भी कम समय में दुनिया भर में 10 दिनों के लिए सैकड़ों मौसम चरों की भविष्यवाणी कर सकता है।"

ग्राफकास्ट मॉडल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और "ग्राफ न्यूरल नेटवर्क" (जीएनएन) को जोड़ता है - जो स्थानिक रूप से संरचित डेटा के प्रसंस्करण के लिए एक आर्किटेक्चर है।

इस प्रणाली को 40 वर्षों से भी अधिक समय के ECMWF-संग्रहीत मौसम संबंधी आंकड़ों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है। GNN न्यूनतम कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके त्वरित पूर्वानुमान तैयार करने में सक्षम बनाता है।

ग्राफकास्ट का प्राथमिक मिशन दुनिया भर में विभिन्न स्थानों पर वायुमंडलीय स्थितियों के बीच परस्पर क्रिया की भविष्यवाणी करना है।

हालाँकि, गूगल डीपमाइंड की महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, मौसम पूर्वानुमान एक चुनौतीपूर्ण कार्य बना हुआ है।

ग्राफकास्ट प्रणाली अभी तक जटिल जानकारी प्रदान करने में सक्षम नहीं है जो तूफान जैसी मौसम संबंधी घटनाओं के पूर्वानुमान के लिए महत्वपूर्ण है।

साथ ही, जबकि पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल जलवायु परिवर्तन के साथ अनुकूलन करने में बेहतर सक्षम हैं, ऐतिहासिक आंकड़ों पर प्रशिक्षित एआई मॉडल अभी भी जलवायु परिस्थितियों में परिवर्तन के कारण संघर्ष करते हैं।

हालाँकि, डीपमाइंड शोधकर्ताओं ने इस मॉडल की विभिन्न प्रकार की मौसम प्रणालियों के अनुरूप ढलने की क्षमता पर विश्वास व्यक्त किया है। ग्राफकास्ट का एक परीक्षण संस्करण वर्तमान में ईसीएमडब्ल्यूएफ वेबसाइट पर उपलब्ध है।

(इन्फोसिटी के अनुसार)

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