Google তাদের Google Earth AI-তে একটি গুরুত্বপূর্ণ উন্নতি সাধন করেছে, যার মাধ্যমে জিওস্পেশিয়াল রিজনিং (Geospatial Reasoning) নামক একটি নতুন ক্ষমতা উন্মোচিত হয়েছে। এই উদ্ভাবনটি সাধারণ বিপদ সতর্কতা থেকে সরে এসে প্রাকৃতিক দুর্যোগের সময় সুনির্দিষ্টভাবে ঝুঁকিপূর্ণ এলাকা এবং অবকাঠামো চিহ্নিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। জেমিনি-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের শক্তিতে চালিত এই প্রযুক্তি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন ডেটা স্তরকে একত্রিত করে। যেমন, বন্যা সিমুলেশন, জনসংখ্যার ঘনত্বের মানচিত্র এবং অবকাঠামোগত নকশা—এই সব তথ্য বিশ্লেষণ করে এটি উচ্চ নির্ভুলতার সাথে উত্তর দেয় যে কোন নির্দিষ্ট সম্প্রদায়, বিদ্যুৎ সরবরাহ ব্যবস্থা বা চিকিৎসা কেন্দ্রগুলি সবচেয়ে বেশি বিপদের সম্মুখীন হতে পারে।
এই প্রযুক্তিগত অগ্রগতি প্রতিক্রিয়াশীল সতর্কতা ব্যবস্থা থেকে সক্রিয়, পদ্ধতিগত পদক্ষেপে একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন এনেছে। এটি Google Earth Engine-এর ভিত্তির উপর প্রতিষ্ঠিত, যা এক দশকেরও বেশি সময় ধরে বিজ্ঞানীদের জন্য পঞ্চাশ বছরেরও বেশি সময়ের বৈশ্বিক স্যাটেলাইট চিত্রগুলিতে প্রবেশাধিকার দিয়েছে। যদিও গুগলের পূর্ববর্তী সরঞ্জামগুলি, যার মধ্যে দুই বিলিয়ন পর্যন্ত মানুষকে সতর্ক করার জন্য বিদ্যমান এআই-চালিত বন্যা পূর্বাভাস ব্যবস্থা অন্তর্ভুক্ত, মূলত চলমান ঘটনাগুলির বিষয়ে অবহিত করার কাজ করত, জেমিনির যুক্তি ক্ষমতা দ্বারা উন্নত এই নতুন আর্থ এআই ডেটার পেছনের অর্থ স্পষ্টভাবে তুলে ধরার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
নতুন এই কার্যকারিতা বিশ্লেষকদের সরাসরি এবং জটিল প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার সুযোগ দেয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি পৌর জল সরবরাহ ব্যবস্থার ব্যবস্থাপক এখন সিস্টেমকে জিজ্ঞাসা করতে পারেন যে কোন অঞ্চলে সম্প্রতি জলের ধারা হ্রাস পেয়েছে—যা সম্ভাব্য ধূলিঝড়ের কার্যকলাপের ইঙ্গিত দেয়—অথবা পানীয় জলের সরবরাহের জন্য ক্ষতিকর শৈবালের ফুল (algal blooms) কোথায় রয়েছে। গুগল এই অত্যাধুনিক মডেলগুলি গুগল ক্লাউডের মাধ্যমে ‘ট্রাস্টেড টেস্টারস’দের কাছে সম্প্রসারিত করছে, যার ফলে এর অভ্যন্তরীণ প্রয়োগের বাইরে বাণিজ্যিক সংস্থা এবং শিক্ষাবিদ গবেষকদের কাছেও বিশ্লেষণাত্মক ক্ষমতা পৌঁছে যাচ্ছে।
এই রূপান্তরমূলক প্রভাবগুলি ইতিমধ্যেই গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলিতে পরীক্ষামূলকভাবে প্রয়োগ করা হচ্ছে। বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থা (WHO) কঙ্গো গণতান্ত্রিক প্রজাতন্ত্রে (Democratic Republic of Congo) কলেরা প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে আর্থ এআই ব্যবহার করছে। তারা স্থানীয় রোগের পরিসংখ্যান গুগলের মডেলগুলির সাথে একীভূত করে ঝুঁকিপূর্ণ অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করছে। ইউটিলিটি সেক্টরে, এয়ারবাস (Airbus) এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করে বিদ্যুৎ সংস্থাগুলিকে ট্রান্সমিশন লাইনের উপর গাছের আচ্ছাদন বৃদ্ধির স্থানগুলি শনাক্ত করতে সহায়তা করছে, যা দাবানল প্রতিরোধের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এছাড়াও, অলাভজনক সংস্থা গিভডিরেক্টলি (GiveDirectly) দুর্যোগের পরে সরাসরি নগদ সহায়তা প্রদানের জন্য পরিবারগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে বন্যা প্রভাব এবং জনসংখ্যার তথ্য একত্রিত করতে জিওস্পেশিয়াল রিজনিং ব্যবহার করছে।
দীর্ঘমেয়াদী প্রভাবগুলি বৈশ্বিক অর্থনৈতিক কাঠামোকে নতুন করে সাজানোর সম্ভাবনা রাখে, বিশেষ করে বীমা শিল্পের জন্য, যাদের ক্রমবর্ধমান জলবায়ু অস্থিরতার ঝুঁকি পরিমাপ করতে হয়। গ্লোবাল ব্রোকারেজ ফার্ম ম্যাকগিল অ্যান্ড পার্টনার্স (McGill and Partners) ইতিমধ্যেই ঘূর্ণিঝড় মডেলিংয়ের জন্য আর্থ এআইকে অন্তর্ভুক্ত করছে। তারা ঝড়ের পরে ক্ষয়ক্ষতি মূল্যায়নের পরিবর্তে ঝড়ের আঘাত হানার পূর্বেই সুনির্দিষ্ট ঝুঁকি পরিমাপের দিকে মনোযোগ সরিয়ে নিয়েছে। এই প্রযুক্তি কার্যকরভাবে গ্রহ-স্কেলের অন্তর্দৃষ্টিকে গণতান্ত্রিক করে তোলে, যার ফলে পৌরসভা এবং প্রথম সারির প্রতিক্রিয়াকারীরা আবহাওয়া, জনসংখ্যা এবং অবকাঠামোর আন্তঃসংযুক্ত ব্যবস্থাকে একটি একক, প্রতিক্রিয়াশীল সত্তা হিসাবে দেখে আরও স্মার্ট এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়।