पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, जो भौतिकी-आधारित समीकरणों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जेनकास्ट पहनावा-आधारित पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इसका मतलब यह है कि यह संभाव्यता-संचालित अनुमान बना सकता है
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Google के डीपमाइंड ने अपने नए AI मॉडल, “जेनकास्ट” के साथ मौसम पूर्वानुमान में एक सफलता हासिल की है, जो दुनिया की सबसे विश्वसनीय पूर्वानुमान प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करता है। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, जो भौतिकी-आधारित समीकरणों पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं, जेनकास्ट पहनावा-आधारित पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इसका मतलब यह है कि यह सामान्य नियतिवादी “एक परिणाम सभी के लिए उपयुक्त” दृष्टिकोण के बजाय संभाव्यता-संचालित अनुमान बना सकता है।
यह मॉडल चरम मौसम की घटनाओं का अनुमान लगाने में भी कुशल साबित हुआ है, यहां तक कि उस डेटा के बाहर भी जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। यह क्षमता विशेष रूप से जलवायु परिवर्तन से जुड़ी अभूतपूर्व और गंभीर घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए आशाजनक है।
पूर्वानुमान में बदलाव
का एकीकरण मौसम पूर्वानुमान में ए.आई यह मानव मौसम विज्ञानियों के कार्य को पूरक करने के लिए तैयार है, न कि प्रतिस्थापित करने के लिए। विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि प्रशिक्षित पूर्वानुमानकर्ताओं की सूक्ष्म विशेषज्ञता महत्वपूर्ण बनी हुई है। जटिल डेटा की व्याख्या करने और विसंगतियों के लिए समायोजन करने की उनकी क्षमता उन्हें एआई मॉडल पर बढ़त देती है, खासकर वास्तविक समय के परिदृश्यों में।
जेनकास्ट जैसे एआई सिस्टम को भविष्यवक्ता के शस्त्रागार में शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखा जाता है, जो अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो दिन-प्रतिदिन की भविष्यवाणियों को बढ़ा सकता है। हालाँकि, वे वर्तमान भौतिकी-आधारित प्रणालियों को पूरी तरह से बदलने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। इसके बजाय, वे एक अतिरिक्त परिप्रेक्ष्य प्रदान करते हैं, विशेष रूप से चरम मौसम की घटनाओं या अन्य उच्च-प्रभाव परिदृश्यों की भविष्यवाणी के लिए मूल्यवान।
जेनकास्ट कैसे अलग दिखता है
में प्रकाशित एक अध्ययन प्रकृति जेनकास्ट के उल्लेखनीय प्रदर्शन पर प्रकाश डाला गया। इसने 97% से अधिक मूल्यांकित मेट्रिक्स में यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स (ईसीएमडब्ल्यूएफ) समूह-मौसम मॉडलिंग में एक स्वर्ण मानक-को पीछे छोड़ दिया। इसमें उष्णकटिबंधीय चक्रवातों पर सटीक नज़र रखना, चरम घटनाओं की भविष्यवाणी करना और पवन ऊर्जा जैसे नवीकरणीय ऊर्जा उत्पादन की भविष्यवाणी करना शामिल है।
इसकी असाधारण विशेषताओं में से एक गति है। जबकि पारंपरिक मॉडलों को घंटों सुपरकंप्यूटर गणनाओं की आवश्यकता होती है, जेनकास्ट केवल आठ मिनट में संपूर्ण पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए क्लाउड प्रोसेसिंग का उपयोग करता है। 1979 से 2018 तक दशकों के ऐतिहासिक मौसम डेटा पर प्रशिक्षित, यह दक्षता में एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करता है।
सीमाएँ और आगे का रास्ता
अपनी खूबियों के बावजूद, जेनकास्ट खामियों से रहित नहीं है। आलोचकों का कहना है कि इसके अनुमानों में वर्तमान में अंतराल है, जैसे कि 15 दिनों की अवधि में हर 12 घंटे में केवल अपडेट प्रदान करना, संभावित रूप से उन समय चरणों के बीच महत्वपूर्ण विकास गायब होना। इन सीमाओं का मतलब है कि यह अभी तक मौजूदा सिस्टम का पूर्ण प्रतिस्थापन नहीं है।
फिर भी, का उदय एआई-संचालित मॉडल जेनकास्ट की तरह, एनवीडिया और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियों के प्रयासों के साथ, मौसम पूर्वानुमान के लिए एक परिवर्तनकारी क्षण का संकेत मिलता है। निरंतर सुधार के साथ, हम मौसम की भविष्यवाणी और तैयारी कैसे करते हैं, इसके लिए एआई एक अनिवार्य हिस्सा बनने के लिए तैयार है।
