गहन शिक्षण ढाँचा 'एररकास्टनेट' ने महाद्वीपीय बाढ़ पूर्वानुमान सटीकता में सुधार किया

वैश्विक जल विज्ञान मॉडलिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण वैज्ञानिक प्रगति हुई है, जिसमें गहन शिक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके महाद्वीपीय पैमाने पर बाढ़ की भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाया गया है। यह नवाचार पारंपरिक पूर्वानुमान प्रणालियों की सीमाओं को पार करने की क्षमता रखता है, जिससे आपदा न्यूनीकरण के लिए एक अधिक मजबूत और मापनीय समाधान प्राप्त होता है। यह विकास दर्शाता है कि डेटा-संचालित विधियाँ भौतिकी-आधारित मॉडलों के साथ मिलकर जटिल प्राकृतिक घटनाओं की हमारी समझ और प्रतिक्रिया को कैसे बढ़ा सकती हैं।

इस प्रगति के केंद्र में 'एररकास्टनेट' नामक एक नवीन ढाँचा है, जिसे मिशिगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने विकसित किया है, जिसका नेतृत्व वैज्ञानिक विन्ह एनजीओक ट्रान कर रहे हैं। यह डीप लर्निंग मॉडल संयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रीय महासागरीय और वायुमंडलीय प्रशासन (NOAA) द्वारा विकसित मौजूदा राष्ट्रीय जल मॉडल (NWM) के ऊपर एक सुधार परत के रूप में कार्य करता है। NWM पूरे महाद्वीपीय संयुक्त राज्य अमेरिका में नदियों और धाराओं के लिए जल प्रवाह का अनुकरण और पूर्वानुमान करता है। एररकास्टनेट को ऐतिहासिक बाढ़ डेटा और NWM के पूर्वानुमानों का विश्लेषण करके प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह व्यवस्थित त्रुटियों की पहचान कर सके और उन्हें ठीक कर सके।

इस संकर दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप, शोधकर्ताओं ने पाया कि पूर्वानुमान सटीकता में चार से छह गुना तक की वृद्धि हुई है, जो पिछले तरीकों की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार है। यू-एम के प्रोफेसर वलेरी इवानोव ने इस बात पर जोर दिया कि भौतिकी को पूरी तरह से त्यागना असंभव है, क्योंकि परिदृश्य और प्रमुख भौतिक प्रक्रियाएँ पूर्वानुमान की सटीकता के लिए मौलिक हैं। शुद्ध एआई मॉडल, जैसे कि गूगल के कार्यक्रम, अक्सर वनस्पति और ऊंचाई जैसे भौतिक कारकों को ध्यान में नहीं रखते हैं, जिसके परिणामस्वरूप कुछ परिदृश्यों में बाढ़ का कम अनुमान लग सकता है। एररकास्टनेट का लक्ष्य उन त्रुटियों को ठीक करना है जिन्हें सुधारा जा सकता है, जबकि उन त्रुटियों को भी ट्रैक किया जाता है जो मॉडल की अंतर्निहित सीमाओं के कारण ठीक नहीं की जा सकती हैं, जिससे निरंतर सुधार सुनिश्चित होता है।

एररकास्टनेट की एक प्रमुख विशेषता इसकी मापनीयता और बहुमुखी प्रतिभा है। यह प्रणाली ऐतिहासिक बाढ़ की घटनाओं पर सफलतापूर्वक परखी गई है और हजारों स्थानों के लिए तेजी से पूर्वानुमान उत्पन्न करने की क्षमता रखती है, जो इसे वैश्विक स्तर पर आपदा प्रबंधन के लिए एक स्केलेबल समाधान बनाती है। शोधकर्ताओं ने बताया कि यह एआई प्रणाली संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए NOAA डेटा पर प्रशिक्षित होने के बावजूद, इसे किसी भी देश के लिए विशेष रूप से अनुकूलित किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, यह हाइब्रिड मॉडल एक से दस दिनों तक की अग्रिम समय-सीमा पर सटीकता को बढ़ाता है। इस बढ़ी हुई विश्वसनीयता का आर्थिक प्रभाव भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि अध्ययनों से पता चलता है कि निर्णय लेने के लिए यह 380% से अधिक का बेहतर आर्थिक मूल्य प्रदान कर सकता है, खासकर बीस-वर्षीय रिटर्न अवधि से ऊपर की चरम घटनाओं के लिए।

निष्कर्ष रूप में, एररकास्टनेट का विकास जल विज्ञान मॉडलिंग में एक परिपक्व चरण का प्रतिनिधित्व करता है, जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को भौतिक ज्ञान के पूरक के रूप में उपयोग किया जाता है, न कि प्रतिस्थापन के रूप में। यह उन्नत ढाँचा, जो मौजूदा राष्ट्रीय जल मॉडल की नींव पर निर्मित है, दुनिया भर में समुदायों को बाढ़ के खतरों के खिलाफ अधिक समय पर और सटीक चेतावनी प्रदान करने की क्षमता रखता है, जिससे जीवन और संपत्ति की सुरक्षा के लिए एक मार्ग प्रशस्त होता है।