आंधी आएगी या होगी बारिश, 18 महीने पहले ही मिल जाएगी आज के मौसम की जानकारी

नई दिल्ली। बीते कुछ महीनों ने Ai ने काफी तरक्की कर ली है। अब AI आपके लिए मौसम की भविष्यवाणी भी कर रहा है । बता दें कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित एक नया विकसित एल्गोरिदम मौसम से 18 महीने पहले भारतीय ग्रीष्मकालीन मानसून (ISMR) की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है।

विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय के अनुसार, सिंगल ओशन वेरिएबल का उपयोग करके बनाया गया एल्गोरिदम प्रीडिक्टर डिस्कवरी एल्गोरिथम (DPA) देश के लिए प्रभावी कृषि और अन्य आर्थिक योजनाएं बनाने के लिए समय पर ISMR के कुशल पूर्वानुमान की सुविधा दे सकता है।

किसने विकसित की तकनीक

Institute of Advanced Study in Science and Technology (IASST), गुवाहाटी के वैज्ञानिकों ने अपने शोध में पाया है कि व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला समुद्री सतह तापमान (SST) ISMR की दीर्घ-प्रमुख भविष्यवाणी गणना के लिए अपर्याप्त है। उन्होंने पाया कि ऐसा इसलिए था, क्योंकि भविष्यवक्ताओं द्वारा उपयोग किए जा रहे प्रेडिक्टर डिस्कवरी एल्गोरिथम (पीडीए) द्वारा अनुमानित ISMR का संभावित कौशल सभी प्रमुख महीनों में कम था।

आईएएसएसटी, भारतीय उष्ण कटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान (IITM), पुणे और कपास विश्वविद्यालय, गुवाहाटी की टीम ने एक प्रेडिक्टर डिस्कवरी एल्गोरिदम (पीडीए) तैयार किया है, जो समुद्र के थर्मोकलाइन डेप्थ (डी20) को पूरे महासागर में प्रक्षेपित करके किसी भी प्रमुख महीने में जानकारी जनरेट करता है।

18 महीने पहले मिलेगी जानकारी

नया एल्गोरिदम इंगित करता है कि ISMR सीजन से 18 महीने पहले ISMR का संभावित कौशल अधिकतम (0.87, उच्चतम 1.0) है। किसी भी प्रमुख महीने में, ISMR की वार्षिक परिवर्तनशीलता की भविष्यवाणी इसके चालकों की वार्षिक परिवर्तनशीलता में नियमितता की डिग्री पर निर्भर करती है।

लॉन्ग-लीड आईएसएमआर भविष्यवाणी के नए खोजे गए आधार के साथ, देवव्रत शर्मा (आईएएसएसटी), संतू दास (आईएएसएसटी), सुबोध के. साहा (आईआईटीएम), और बी एन गोस्वामी (कॉटन यूनिवर्सिटी) 18 महीने की पहले ISMR का 1980 से 2011 के बीच मशीन लर्निंग-आधारित ISMR भविष्यवाणी मॉडल का उपयोग करके 0.65 के वास्तविक कौशल के साथ फोरकास्ट बनाने में सक्षम थे।

मंत्रालय के बयान के अनुसार, मॉडल की सफलता 45 भौतिक जलवायु मॉडल द्वारा 150 वर्षों के सिमुलेशन से आईएसएमआर और उष्णकटिबंधीय थर्मोकलाइन पैटर्न के बीच संबंधों को सीखने और उस लर्निंग को 1871 और 1974 के बीच वास्तविक अवलोकन में स्थानांतरित करने की एआई की क्षमता पर आधारित थी। चूंकि 18 महीने की बढ़त पर आईएसएमआर का संभावित कौशल 0.87 है, इसलिए मॉडल में सुधार की काफी गुंजाइश है।