سیلاب کی پیشن گوئی میں نوجوان پی ایچ ڈی کی پیش رفت

TP - 34 سال کی عمر میں، ڈاکٹر Tran Ngoc Vinh (محقق یونیورسٹی آف مشی گن، USA) ایک تحقیقی منصوبے کے مرکزی مصنف ہیں جس نے مصنوعی ذہانت (AI) کو جسمانی ماڈلز کے ساتھ ملا کر سیلاب کی پیش گوئی میں ایک پیش رفت پیدا کی، جس سے 6 گنا زیادہ درستگی حاصل کی گئی، جس کا پورے امریکہ میں تجربہ کیا گیا۔

ٹرننگ پوائنٹ

ڈاکٹر Tran Ngoc Vinh کی کامیابی ان کے کمفرٹ زون کو چھوڑنے کے ان کے جرات مندانہ فیصلے اور کوریا اور ریاستہائے متحدہ میں مطالعہ اور کام کرنے کے کئی سالوں کے دوران تناؤ بھرے تجربات کا نتیجہ ہے۔ اس کا سفر، ویتنام میں فزکس اور ریاضی کی تعلیم کے ابتدائی دنوں سے، کوریا کے ذریعے، امریکہ تک، حدود پر قابو پانے کی خواہش اور کمیونٹی کو قدرتی آفات سے بچانے کے لیے حل تلاش کرنے کی خواہش کی کہانی ہے۔

یونیورسٹی آف نیچرل سائنسز (VNU) سے گریجویشن کرتے ہوئے، Vinh نے اپنے کیریئر کا آغاز اپنے پرانے اسکول میں ایک محقق کے طور پر کیا۔ تاہم، تحقیق کے لیے کوریا جانے کا فیصلہ ایک حقیقی موڑ تھا۔ "ثقافتی اور زبان کے فرق نے مجھے خود سے آگاہ کیا، اور میں اکثر شک کرتا تھا کہ آیا مجھ میں پڑھائی جاری رکھنے کی صلاحیت ہے یا نہیں۔ لیکن یہ میرے کیریئر کا سب سے اہم موڑ تھا۔ اپنے خاندان سے دور ہونے کی وجہ سے، مجھے خود اپنے دو پاؤں پر کھڑا ہونا پڑا: اپنے مقاصد خود طے کرنا، اپنے منصوبے بنانا، اور انہیں حاصل کرنے کی کوشش کرنا،" ڈاکٹر ون نے شیئر کیا۔

Tran Ngoc Vinh نے مشی گن یونیورسٹی، USA میں شہری سیلاب کے رجحان پر پیش کیا

اب جنوبی کوریا کی السان یونیورسٹی میں اپنے تقریباً 5 سالہ پی ایچ ڈی کے سفر پر نظر ڈالتے ہوئے اسے احساس ہوا کہ اس نے خود پر جو دباؤ ڈالا وہ اس کے نگرانوں کی ضروریات سے بھی زیادہ تھا۔ "ایک ایسا دور تھا جب میری زندگی تقریباً غیر متوازن تھی: اپنی پی ایچ ڈی کے دوران، میں نے اکثر دن میں 15 گھنٹے سے زیادہ کام کیا، کئی راتیں صبح 6 سے 7 بجے تک سونے کے لیے کام کیا۔ تاہم، یہ وہ سخت دور تھا جس نے مجھے اپنے حقیقی جذبے اور جس راستے پر چلنا چاہتا تھا اس کا احساس کرنے میں مدد کی، اور بعد میں انہوں نے نئے منصوبوں کی بنیاد ڈالی۔"

ڈاکٹر ون کا اصل میجر ارتھ سائنس ہے، خاص طور پر ہائیڈرو میٹرولوجی۔ یونیورسٹی آف نیچرل سائنسز میں اپنی انڈرگریجویٹ تعلیم کے دوران، وہ اپنے اساتذہ کے بہت سے تحقیقی منصوبوں میں حصہ لینے اور ہر جگہ فیلڈ ٹرپ پر جانے کا سعادت حاصل کرتے تھے، خاص طور پر ویتنام کے وسطی علاقے میں، سیلاب کے رجحان پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے۔ وسطی صوبوں کے میدانی دوروں نے خود ہی خوفناک سیلاب کا مشاہدہ کیا جس نے بہت سے لوگوں کی جانوں، املاک اور مادی املاک کو بہا لیا، اسے بہت سے جذبات سے دوچار کر دیا۔ "اپنے کام کے دوران، میں نے ہمیشہ دو سوالوں کے ساتھ جدوجہد کی: کیا قدرتی آفات کی پیش گوئی کرنا ممکن ہے؟ اور ہم سیلاب سے ہونے والے نقصان کو کم کرنے کے لیے کیا کر سکتے ہیں؟"، انہوں نے کہا۔

ڈاکٹر ٹران نگوک وِن، مشی گن یونیورسٹی، امریکہ کے محقق

اگرچہ وہ طبیعیات سے محبت کرتا ہے اور سیلاب کی پیش گوئی کرنے والے روایتی ماڈلز کے بارے میں پرجوش ہے، لیکن وہ ان کی حدود کو بھی دیکھتا ہے: "انسانی طاقت محدود ہے اور بڑے پیمانے پر پیش گوئی نہیں کر سکتی۔" اس کے برعکس، AI نظم و ضبط کے ساتھ بڑی مقدار میں معلومات کو تیزی سے اور درست طریقے سے پروسیس کر سکتا ہے۔ ان کا خیال ہے کہ AI کو جسمانی ماڈلز اور انسانی تجربے کے ساتھ جوڑنا ہر آلے کی کمزوریوں پر قابو پانے کا طریقہ ہے۔

اسی سوچ سے، یونیورسٹی آف مشی گن (USA) میں ان کی سربراہی میں تحقیقی ٹیم نے "مصنوعی ذہانت براعظمی پیمانے پر درمیانی مدت کے سیلاب کی پیشین گوئیوں کی درستگی، وشوسنییتا اور اقتصادی قدر کو بہتر بناتی ہے" کے تحقیقی منصوبے کا آغاز کیا، جو 2023 میں مکمل کیا جائے گا۔ تحقیق نے ایک نیا ہائبرڈ ماڈلنگ فریم ورک تیار کیا۔ (NWM)، جو سیلاب کی پیشین گوئی کرنے والے قومی پروگرامنگ میں غلطیوں کو کم کر سکتا ہے، جہاں سیلاب آئے گا اس کی زیادہ درست پیشین گوئیاں فراہم کرتا ہے۔

ڈاکٹر ون اور سائنسدانوں نے پایا کہ جب AI کو US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) کے تیار کردہ NWM ماڈل کے ساتھ مل کر استعمال کیا گیا تو اس کے نتیجے میں ہائبرڈ ماڈل چار سے چھ گنا زیادہ درست تھا۔ AI کو امریکہ کے لیے NOAA ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی، لیکن سسٹم کو کسی بھی ملک کے لیے اپنی مرضی کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔

تحقیقی نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ ہائبرڈ ماڈل نہ صرف NWM سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے بلکہ Google کے تیار کردہ ایک جدید AI ماڈل کو بھی پیچھے چھوڑ دیتا ہے، خاص طور پر سیلاب کی شدید صورتحال میں۔ یہ کام امریکن جیو فزیکل یونین (AGU) کے اعلیٰ جریدے میں شائع ہوا، جو ہر سال 100 سے کم مطالعات شائع کرتا ہے۔

امریکہ بھر میں ٹیسٹنگ

ڈاکٹر ٹران نگوک ونہ، ٹاپ 20 گولڈن گلوب سائنس اینڈ ٹیکنالوجی ایوارڈز 2025، کوریا میں 8 قومی پیٹنٹ کے مالک ہیں، Q1 کیٹیگری میں بین الاقوامی سائنسی جرائد میں شائع ہونے والے 29 سائنسی مضامین...

ڈاکٹر ونہ نے کہا: "نتائج کا اعلان کرنے کے لیے، ہمیں بہت سے طوفانوں اور بہت زیادہ کام سے گزرنا پڑا۔ لیکن یہ قدرتی آفات کی پیش گوئی کے لیے مسلسل بہتر حل تلاش کرنے کے سفر کا ثبوت ہے، جس مقصد کو میں پیشے میں داخل ہونے کے پہلے دنوں سے ہی پسند کرتا آیا ہوں۔"

اس تحقیقی منصوبے کے مرکزی مصنف کے طور پر، وہ کئی سالوں سے ان پٹ ڈیٹا کو اکٹھا کرنے اور اس پر کارروائی کرنے سے لے کر موسمیاتی ڈیٹا (بارش، درجہ حرارت، ہوا وغیرہ)، سیلاب کے بہاؤ کے اعداد و شمار، NWM سے مجموعی تحقیقی فریم ورک کو ڈیزائن کرنے تک، ماڈل کی تاثیر کا اندازہ کرنے کے لیے نقلی منظرنامے بنانے، تحریری عمل کو پیش کرنے کے لیے تجویز پیش کرنے کے لیے انتھک محنت کر رہے ہیں۔ تحقیقی منصوبہ...

"تحقیق کے لحاظ سے، میں مصنوعی ذہانت کو ارتھ ماڈل سسٹم میں ضم کروں گا تاکہ نقلی صلاحیتوں اور حساب کی رفتار کو بہتر بنایا جا سکے۔ مقصد یہ ہے کہ بڑے پیمانے پر قدرتی آفات جیسے طوفانوں کی طویل مدت میں پیش گوئی کی جائے، مثال کے طور پر، اگلے 10 دنوں میں۔ جب ہمارے پاس درست اور قبل از پیشن گوئی کے نتائج ہوں گے، تو ہم انسانی املاک کو نقصان پہنچانے کے لیے بہتر طور پر تیار ہوں گے۔" (یونیورسٹی آف مشی گن، امریکہ)

خاص طور پر، وہ AI ماڈل کی ڈیزائننگ، پروگرامنگ اور تربیت کے لیے براہ راست ذمہ دار تھا تاکہ پورے امریکہ میں 42,000 سے زیادہ سیلاب کے واقعات کی جانچ کی جا سکے، جس کی پیشن گوئی کی مدت 1-10 دن تھی۔ "یہ امکانی پیشن گوئی کے منظرنامے فراہم کر سکتا ہے - اعلی خطرے والے سیاق و سباق میں فیصلہ سازی کے لیے ایک اہم عنصر اور سپر کمپیوٹر کی ضرورت کے بغیر باقاعدہ کمپیوٹر پر چل سکتا ہے،" ڈاکٹر ونہ نے ماڈل کی اعلیٰ خصوصیات کو بیان کیا۔

سیلاب کی تحقیق کے متوازی طور پر، ڈاکٹر ٹران نگوک ونہ نے جریدے نیچر سٹیز میں شہری سیلاب پر ایک کام بھی شائع کیا، جس میں "فلڈ لوپ - اپ گریڈنگ سیوریج سسٹم - فلڈنگ" کی طرف اشارہ کرتے ہوئے خبردار کیا گیا کہ نکاسی آب کے نظام کو ڈیزائن کرنے کے لیے موجودہ نقطہ نظر بہترین نہیں ہے۔ وہ اس تحقیق کو ویتنام میں عملی طور پر لاگو کرنے کی امید کرتا ہے، نہ صرف سیلاب کی پیش گوئی پر توجہ مرکوز کرے گا، بلکہ روک تھام کے حل بھی فراہم کرے گا، ساتھ ہی آفات سے بچاؤ کے کاموں کے ڈیزائن کی خدمت کرے گا، بڑے شہری علاقوں جیسے ہنوئی اور ہو چی منہ سٹی میں سیلاب کی نکاسی کے نظام کو بہتر بنائے گا۔

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