प्राकृतिक आपदाओं के पूर्वानुमान और चेतावनी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग

हाल के वर्षों में, हमारा देश प्राकृतिक आपदाओं और जलवायु परिवर्तन से बुरी तरह प्रभावित हुआ है। तूफ़ान, बाढ़, सूखा और भूस्खलन अक्सर होते रहते हैं... इस संदर्भ में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्राकृतिक आपदा पूर्वानुमान की प्रभावशीलता को बेहतर बनाने, क्षति को कम करने और समय पर प्रतिक्रिया में सहायता करने के लिए एक शक्तिशाली सहायक उपकरण बन रही है।

राष्ट्रीय जल-मौसम विज्ञान पूर्वानुमान केंद्र में पूर्वानुमान बुलेटिन और प्राकृतिक आपदाओं की पूर्व चेतावनी जारी करने के लिए पूर्वानुमानकर्ता स्मार्टमेट प्रणाली पर डेटा का विश्लेषण करते हैं। (फोटो: होई लिन्ह)

मौसम, जलवायु और जल विज्ञान से संबंधित प्राकृतिक आपदाओं से होने वाले नुकसान को कम करने के लिए पूर्व चेतावनी सबसे प्रभावी उपाय है। कई अध्ययनों से पता चला है कि अगर किसी प्राकृतिक आपदा की 24 घंटे पहले चेतावनी दे दी जाए, तो बिना किसी चेतावनी के होने वाले नुकसान की तुलना में लगभग 30% कम नुकसान होगा। इसलिए, बढ़ते जटिल जलवायु परिवर्तन, तूफानों, भारी बारिश, बाढ़, अचानक बाढ़, भूस्खलन, आंधी और बिजली गिरने की बढ़ती आवृत्ति और गंभीरता के संदर्भ में, पूर्व चेतावनी और भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

वियतनाम में, पोलित ब्यूरो के प्रस्ताव संख्या 57-NQ/TW को लागू करते हुए, मौसम विज्ञान और जल विज्ञान क्षेत्र ने निगरानी और पूर्वानुमान कार्यों में धीरे-धीरे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), बिग डेटा और डिजिटल परिवर्तन का उपयोग किया है। वर्ष की शुरुआत से, मौसम विज्ञान और जल विज्ञान विभाग ( कृषि और पर्यावरण मंत्रालय ) ने पूर्वानुमान प्रक्रिया के कुछ चरणों में AI अनुप्रयोगों को लागू किया है। विशेष रूप से, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को रडार डेटा, उपग्रह चित्रों और स्वचालित निगरानी से प्रशिक्षित किया जाता है ताकि तेज़ प्रतिक्रिया समय और उच्च विवरण के साथ अल्पकालिक वर्षा पूर्वानुमान प्रदान किया जा सके।

पूर्वी सागर में तूफान की तीव्रता की पहचान और निर्धारण के लिए, मौसम संबंधी उपग्रह चित्रों का विश्लेषण करके भंवर के केंद्र की पहचान करने, तूफान की तीव्रता और विकास की प्रवृत्ति का आकलन करने और पूर्वानुमानकर्ताओं के लिए गहन विश्लेषण में सहायता करने हेतु कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया जाता है। ये प्रणालियाँ अभी भी पूर्ण होने, व्यापक प्रशिक्षण प्राप्त करने और पेशेवर पूर्वानुमानों में सहायता के लिए एकीकृत होने की प्रक्रिया में हैं। यह तकनीक अधिकारियों को मौसम और पर्यावरणीय परिस्थितियों की निरंतर निगरानी करने में सक्षम बनाती है, जिससे लोगों के जीवन और संपत्ति की सुरक्षा के लिए पूर्व चेतावनी और समय पर प्रतिक्रिया उपाय उपलब्ध होते हैं।

राष्ट्रीय जल-मौसम विज्ञान पूर्वानुमान केंद्र के निदेशक, श्री माई वान खिम ने कहा कि इस वर्ष के तूफ़ान और बाढ़ के मौसम में, जल-मौसम विज्ञान क्षेत्र ने निगरानी और पूर्वानुमान प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया है। इसके परिणाम पारंपरिक उपकरणों की तुलना में अधिक सटीक रहे।

तूफान के पूर्वानुमान के संदर्भ में, तूफान के केंद्र में 24 घंटे की त्रुटि लगभग 90-110 किमी है, जो क्षेत्रीय औसत के अनुरूप है। एआई संभाव्यता और अनिश्चितता के आकलन को संयोजित करने में मदद करता है, जिससे आपदा निवारण संबंधी निर्णय लेने में सहायता मिलती है।

भारी बारिश के पूर्वानुमान में, WRF मॉडल (अनुसंधान और मौसम संचालन पूर्वानुमान के लिए मेसोस्केल वेदर नेटवर्क) और क्षेत्रीय एन्सेम्बल व्यापक बारिश के साथ काफी अच्छे परिणाम देते हैं, लेकिन जटिल भूभागों में अल्पकालिक स्थानीयकृत बारिश के साथ अभी भी चुनौतियाँ हैं, जहाँ छोटे पैमाने के परिसंचरणों के बीच टकराव होता है। मौसम रडार, उपग्रह चित्रों, एन्सेम्बल डेटा और नाउकास्टिंग एल्गोरिदम को मिलाकर गरज, बवंडर और बिजली गिरने की चेतावनियों ने कई प्रमुख क्षेत्रों में 30 मिनट से 3 घंटे पहले गरज के साथ चेतावनी जारी करने में मदद की है।

जल-मौसम विज्ञान विभाग ने उद्योग में विज्ञान और प्रौद्योगिकी की प्रमुख समस्या की पहचान "मौसम विज्ञान और जल विज्ञान संबंधी पूर्वानुमान में एआई प्रौद्योगिकी में निपुणता प्राप्त करना, उच्च सटीकता के साथ बहु-स्तरीय मौसम विज्ञान और जल विज्ञान संबंधी पूर्वानुमान के लिए एक व्यापक एआई प्रणाली का निर्माण करना और पूर्वानुमान कार्यों को स्वचालित करना" के रूप में की है।

श्री माई वान खिम,
राष्ट्रीय जल-मौसम विज्ञान पूर्वानुमान केंद्र के निदेशक

जल-मौसम विज्ञान विभाग के प्रमुख के अनुसार, जापान, चीन, कोरिया आदि की तुलना में, हमारे देश की पूर्वानुमान क्षमता और निगरानी प्रणाली अभी भी सीमित है। दूसरी ओर, बजट की कमी के कारण, हमारा देश जल-मौसम विज्ञान और प्राकृतिक आपदा पूर्वानुमान के लिए विज्ञान और प्रौद्योगिकी में अधिक निवेश नहीं कर पाया है। इसके अलावा, सूचना प्रौद्योगिकी का बुनियादी ढांचा अभी भी कमजोर है; निगरानी केंद्र आदि पर्याप्त नहीं हैं, जबकि जल-मौसम विज्ञान उद्योग के लिए एआई प्रसंस्करण की समस्या के लिए बड़ी मात्रा में सूचना बुनियादी ढांचे, वित्तीय संसाधनों और सूचना प्रौद्योगिकी में उच्च योग्य विशेषज्ञों की एक टीम की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, एआई कंप्यूटिंग और प्रसंस्करण बुनियादी ढांचे के लिए उच्च लागत पर तेज़ प्रसंस्करण चिप्स की आवश्यकता होती है।

जलवायु परिवर्तन की जटिल स्थिति और चरम मौसम की घटनाओं की बढ़ती संख्या को देखते हुए, समुदाय और अर्थव्यवस्था की सुरक्षा के लिए जल-मौसम विज्ञान का आधुनिकीकरण और पूर्वानुमान एवं पूर्व चेतावनी क्षमता में सुधार आवश्यक है... इसलिए, पूर्वानुमान एवं पूर्व चेतावनी प्रणालियों का निर्माण और सुधार अत्यंत महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। प्राकृतिक आपदा जोखिमों की रोकथाम और शमन के कार्य में इसे रक्षा की पहली पंक्ति भी माना जाता है।

इसके लिए, श्री माई वान खिम ने कहा कि आने वाले समय में, मौसम विज्ञान और जल विज्ञान क्षेत्र को पूर्वानुमान और चेतावनी क्षमता में सुधार लाने और प्राकृतिक आपदा निवारण एवं सतत विकास के कार्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए एक व्यापक नवाचार योजना के कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। योजना का फोकस विज्ञान और प्रौद्योगिकी विकास, नवाचार और राष्ट्रीय डिजिटल परिवर्तन में सफलताओं पर संकल्प संख्या 57-NQ/TW को प्रभावी ढंग से लागू करना जारी रखना है। मौसम विज्ञान और जल विज्ञान विभाग ने इस क्षेत्र की प्रमुख विज्ञान और प्रौद्योगिकी समस्या की पहचान "मौसम विज्ञान और जल विज्ञान पूर्वानुमान में एआई तकनीक में महारत हासिल करना, उच्च सटीकता के साथ बहु-स्तरीय मौसम विज्ञान और जल विज्ञान पूर्वानुमान के लिए एक व्यापक एआई प्रणाली का निर्माण करना और पूर्वानुमान कार्यों को स्वचालित करना" के रूप में की है, श्री माई वान खिम ने साझा किया।

तदनुसार, जल-मौसम विज्ञान विभाग निगरानी, ​​डेटा संग्रह और प्रसंस्करण से लेकर विश्लेषण, पूर्वानुमान और संचार तक, संपूर्ण जल-मौसम विज्ञान प्रक्रिया में एआई, बिग डेटा, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) जैसी आधुनिक तकनीकों के अनुप्रयोग को प्राथमिकता देगा। इन तकनीकों में निपुणता न केवल पेशेवर कार्यों में सटीकता और स्वचालन में सुधार लाने में योगदान देती है, बल्कि एक स्मार्ट, बहु-स्तरीय पूर्वानुमान प्रणाली विकसित करने की दिशा भी खोलती है जो तेजी से जटिल होते जलवायु परिवर्तन के संदर्भ में कार्यरत लोगों, अधिकारियों और आर्थिक क्षेत्रों की आवश्यकताओं को पूरा करती है। इसके साथ ही, विभाग चरम मौसम संबंधी घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने की क्षमता में सुधार, समय पर और सटीक जानकारी सुनिश्चित करने के लिए एक बहु-आपदा पूर्व चेतावनी प्रणाली का निर्माण; उच्च योग्य कर्मचारियों की एक टीम विकसित करना, नई आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए युवा मानव संसाधनों के प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करना; संचार को मजबूत करना, आपदा निवारण और नियंत्रण में जल-मौसम विज्ञान की भूमिका के बारे में जन जागरूकता बढ़ाना; अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को बढ़ावा देना, तकनीकी और प्रौद्योगिकीय सहायता और मानव संसाधन प्रशिक्षण प्राप्त करना... पर ध्यान केंद्रित करता है।

किम ओआन्ह

स्रोत: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html