गूगल का AI मॉडल ‘GenCast’ पारंपरिक मौसम पूर्वानुमान मॉडल से बेहतर:
चर्चा में क्यों है?
- गूगल डीपमाइंड ने अपनी तरह का पहला कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मौसम पूर्वानुमान मॉडल विकसित किया है जो वर्तमान में उपयोग में आने वाली सर्वश्रेष्ठ प्रणाली की तुलना में मौसम की अधिक सटीक भविष्यवाणी करता है। यह मॉडल 15 दिन पहले तक पूर्वानुमान तैयार करता है – और यह आज के पूर्वानुमान कार्यक्रमों के लिए आवश्यक घंटों की बजाय मिनटों में ऐसा करता है।
- नेचर में प्रकाशित अध्ययन से पता चलता है कि GenCast यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट ऑफ़ एनसेंबल मॉडल (ECMWF) के चार दशकों के डेटा के माध्यम से अपनी भविष्यवाणी तैयार करता है।
दुनिया के सर्वश्रेष्ठ मौसम पूर्वानुमान मॉडल से बेहतर:
- शोधकर्ताओं के अनुसार, यह AI सिस्टम तूफान और हीटवेव जैसे चरम मौसम की भविष्यवाणी करने में दुनिया के सर्वश्रेष्ठ मध्यम-श्रेणी के परिचालन मॉडल, यूरोपीय मध्यम-श्रेणी मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) को मात देता है।
- यह सफलता AI मौसम पूर्वानुमान के युग की शुरुआत करने में मदद कर सकती है जो आज की प्रणालियों की तुलना में अधिक तेज़ और अधिक विश्वसनीय है।
GenCast: मौसम को मशीन लर्निंग के माध्यम से जानना
- पारंपरिक पूर्वानुमान, जिनमें ENS के पूर्वानुमान भी शामिल हैं, गणितीय मॉडल पर आधारित होते हैं जो पृथ्वी के वायुमंडल को नियंत्रित करने वाले भौतिकी के नियमों का अनुकरण करते हैं। वे उपग्रहों और मौसम केंद्रों से डेटा एकत्र करने के लिए सुपरकंप्यूटर का उपयोग करते हैं – एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें घंटों और बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति लगती है।
- इसके विपरीत, जेनकास्ट को केवल ऐतिहासिक मौसम डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो सिस्टम को वायुदाब, आर्द्रता, तापमान और हवा जैसे चरों के बीच जटिल संबंधों को समझने में सक्षम बनाता है। यह इसे पूरी तरह से भौतिकी-आधारित प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करता है।
- उल्लेखनीय है कि पिछले कुछ वर्षों में मशीन लर्निंग का उपयोग करके मौसम पूर्वानुमान मॉडल बनाने के प्रयासों में बहुत तेजी देखी गई है। इनमें से ज्यादातर मॉडल ऐतिहासिक डेटा में पैटर्न सीखने और भविष्य का एक पूर्वानुमान बनाने के लिए न्यूरल नेटवर्क के किसी न किसी रूप का उपयोग करते हैं। हालांकि, यह दृष्टिकोण ऐसे पूर्वानुमान बनाता है जो भविष्य में आगे बढ़ने के साथ-साथ विवरण खो देते हैं, धीरे-धीरे “सरल” होते जाते हैं। यह सहजता वह नहीं है जो हम वास्तविक मौसम प्रणालियों में देखते हैं।
- Google के नवीनतम मशीन-लर्निंग मॉडल, GenCast कई पूर्वानुमानों का एक समूह बनाकर इस “सरल” प्रभाव को कम करता है। क्योंकि प्रत्येक व्यक्तिगत पूर्वानुमान कम “सरल” होता है, और प्रकृति में देखी गई जटिलता से बेहतर मिलता-जुलता है।
- यह संभाव्यतावादी दृष्टिकोण दुनिया की सर्वश्रेष्ठ संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली, यूरोपीय मध्यम-श्रेणी मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF), की तुलना में अधिक सटीक पूर्वानुमान बनाता है।
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