গভীর শিক্ষণভিত্তিক 'এরারকাস্টনেট' বন্যা পূর্বাভাসে নির্ভুলতা বাড়াচ্ছে

গভীর শিক্ষণভিত্তিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করে মহাদেশীয় স্তরের বন্যা পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি সাধিত হয়েছে, যা বিশ্বব্যাপী জলবিজ্ঞান মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করছে। এই নতুন পদ্ধতিগুলি ঐতিহ্যবাহী মডেলগুলির সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে দুর্যোগ প্রশমনের জন্য স্কেলযোগ্য সমাধান সরবরাহ করছে। এই প্রযুক্তিগত অগ্রগতি জলসম্পদ ব্যবস্থাপনায় একটি নতুন যুগের সূচনা করেছে, যেখানে দ্রুত ও নির্ভুল পূর্বাভাস জীবন ও সম্পদ রক্ষায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

গবেষকরা 'এরারকাস্টনেট' (Errorcastnet) নামে একটি নতুন কাঠামো তৈরি করেছেন, যা বিদ্যমান ন্যাশনাল ওয়াটার মডেলের (NWM) উপর স্তরযুক্তভাবে কাজ করে। ইউনিভার্সিটি অফ মিশিগানের গবেষকদের নেতৃত্বে পরিচালিত এই গবেষণায় দেখা গেছে যে, এই সংকর পদ্ধতিটি পূর্ববর্তী পদ্ধতির তুলনায় পূর্বাভাসে চার থেকে ছয় গুণ বেশি নির্ভুলতা প্রদর্শন করেছে। এরারকাস্টনেট এনডব্লিউএম-এর ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করে সংশোধন করতে সক্ষম, যা চরম বন্যা ঘটনার ক্ষেত্রে অর্থনৈতিক মূল্য ৩০০% এরও বেশি বৃদ্ধি করতে পারে, যা শুধুমাত্র এনডব্লিউএম ব্যবহারের তুলনায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি। এই ব্যবস্থাটি হাজার হাজার স্থানের জন্য দ্রুত পূর্বাভাস তৈরি করতে সক্ষম, যা বিশ্বজুড়ে দুর্যোগ প্রশমনের জন্য একটি কার্যকর সমাধান।

ঐতিহ্যবাহী মডেল, যেমন ন্যাশনাল ওয়াটার মডেল (NWM), যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সমগ্র মহাদেশ জুড়ে জলপ্রবাহ সিমুলেট করে, সেগুলিতে প্যারামিটার ক্রমাঙ্কনের জন্য ঐতিহাসিক ডেটার বিশাল সেট প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন হয়, যা প্রক্রিয়াটিকে অদক্ষ করে তোলে। এরারকাস্টনেট এই সমস্যার সমাধান করে, কারণ এটি ডেটা-চালিত শিক্ষার শক্তিকে পদার্থবিদ্যা-ভিত্তিক মডেলিংয়ের দৃঢ়তার সাথে একত্রিত করে। পেন স্টেট ইউনিভার্সিটির গবেষকরাও অনুরূপ একটি মডেল তৈরি করেছেন যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত এবং এটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে অভূতপূর্ব দক্ষতা ও নির্ভুলতা প্রদান করে। এই হাইব্রিড পদ্ধতি জলচক্রের জটিল ও অরৈখিক সম্পর্কগুলি বোঝার ক্ষেত্রে সহায়ক।

এই নতুন এআই-চালিত ব্যবস্থাটি প্রাথমিকভাবে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের এনডব্লিউএম ডেটার উপর প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত হলেও, এর সিস্টেমটি যেকোনো দেশের জন্য বিশেষায়িত করা যেতে পারে, যা বিশ্বব্যাপী প্রয়োগের সম্ভাবনাকে বাড়িয়ে তোলে। গবেষণার প্রধান গবেষক ভিন নগোকে ট্রান উল্লেখ করেছেন যে, শুধুমাত্র বিশুদ্ধ এআই মডেলের কার্যকারিতা বন্যা পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে দুর্বল হতে পারে, কারণ এটি ভূখণ্ড বা উদ্ভিদের মতো ভৌত কারণগুলিকে বিবেচনা করে না। এরারকাস্টনেট এনডব্লিউএম-এর মতো ভৌত প্রক্রিয়াগুলিকে উপেক্ষা না করে বরং এর ত্রুটিগুলি সংশোধন করে, যা পদার্থবিদ্যার গুরুত্ব বজায় রাখে।

বিশ্বব্যাপী আবহাওয়া-সম্পর্কিত দুর্যোগের প্রায় ৪০% বন্যার কারণে ঘটে এবং ২০০০ সাল থেকে এর পুনরাবৃত্তি দ্বিগুণ হয়েছে, যার ফলে বার্ষিক ক্ষতির পরিমাণ গড়ে ৩৮৮ বিলিয়ন মার্কিন ডলার। এই পরিস্থিতিতে, এরারকাস্টনেটের মতো দ্রুত ও নির্ভুল পূর্বাভাস ব্যবস্থা স্থানীয় পর্যায়ে জল ব্যবস্থাপনা, ফসল পরিকল্পনা এবং বাস্তুতন্ত্র সুরক্ষার জন্য নির্ভরযোগ্য তথ্য সরবরাহ করতে পারে। এই প্রযুক্তি বিশেষত সেইসব উন্নয়নশীল অঞ্চলগুলির জন্য ব্যবহারিক সহায়তা প্রদান করতে পারে যেখানে উন্নত পরিষেবাগুলির অভাব রয়েছে। এই অগ্রগতিগুলি জলবায়ু পরিবর্তনের তীব্রতার মধ্যে জল নিরাপত্তা রক্ষা এবং গ্রহের গুরুত্বপূর্ণ জলচক্রের চিন্তাশীল ব্যবস্থাপনার জন্য অপরিহার্য।