चीन चरम मौसमी घटनाओं की बढ़ती आवृत्ति के जवाब में मौसम की भविष्यवाणी में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के उपयोग को तेज कर रहा है। तूफान डॉल्फिन के गुजरने के दौरान, चीनी एआई सिस्टम पारंपरिक मौसम विज्ञान विधियों के समानांतर लागू किए गए थे।
इस क्षेत्र में कई प्रौद्योगिकियां प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, जिनमें शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब द्वारा बनाया गया फेंगवू, हुआवेई द्वारा विकसित पंगु, और फुडन विश्वविद्यालय का फूक्सी शामिल है। शोधकर्ताओं का कहना है कि ये उपकरण अधिक गति से पूर्वानुमान उत्पन्न करने में सक्षम हैं और कुछ विश्लेषणों में पारंपरिक तरीकों के परिणामों के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
इस प्रगति का उद्देश्य तेजी से और सटीक पूर्वानुमान प्रदान करना है, जिससे सरकारों और जनता को बाढ़, निकासी और संभावित परिवहन रुकावटों के लिए तैयार होने में मदद मिलती है। हालांकि, प्रगति के बावजूद, एआई अभी भी चुनौतियों का सामना करता है, जैसे तूफानों की तीव्रता निर्धारित करने में कठिनाई, और यह स्थापित मौसम विज्ञान मॉडल को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं करता है।
डॉल्फिन के चीनी क्षेत्र में पहुंचने से पहले के दिनों में, नई प्रणालियाँ भौतिक मॉडल पर आधारित उपकरणों के साथ कंधे से कंधा मिलाकर काम कर रही थीं। यह संयोजन गंभीर घटनाओं की भविष्यवाणी को बेहतर बनाने में एआई की बढ़ती भूमिका को दर्शाता है।
क्लासिक मौसम विज्ञान वायुमंडलीय व्यवहार का अनुकरण करने के लिए जटिल गणनाओं के माध्यम से सुपरकंप्यूटर पर निर्भर करता है। वहीं, एआई एक अलग तर्क के तहत काम करता है: इसके मॉडल जलवायु परिस्थितियों के विशाल ऐतिहासिक डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं, जिससे काफी कम समय में नए अनुमान उत्पन्न करना संभव हो जाता है।
गति इस तकनीक का एक प्रमुख लाभ है। दक्षिण पूर्व एशिया में तूफानों की स्थितियों में, मार्ग की भविष्यवाणी में छोटे सुधार अधिकारियों को सुरक्षा उपायों को व्यवस्थित करने, निकासी की योजना बनाने और बुनियादी ढांचे तथा आवाजाही पर पड़ने वाले प्रभावों का प्रबंधन करने के लिए अधिक समय दे सकते हैं।
एक प्रमुख प्रणाली फेंगवू है। इसके निर्माताओं ने बताया कि इस मॉडल ने विश्लेषण किए गए लगभग 80% मौसम चर में गूगल के ग्राफ़कास्ट से बेहतर प्रदर्शन किया। इसके अलावा, इस प्रणाली ने उपयोगी वैश्विक पूर्वानुमान क्षितिज को दस दिनों से आगे तक बढ़ाया।
फेंगवू का व्यावहारिक अनुप्रयोग डॉल्फिन की घटना के दौरान उल्लेखनीय था। इसके औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए जिम्मेदार कंपनी के अनुसार, तूफान के चीन महाद्वीप में पहुंचने से पांच दिन पहले, प्रणाली ने लगभग 30 मिनट और 30 किलोमीटर की त्रुटि मार्जिन के साथ चीन महाद्वीप में प्रभाव के समय और स्थान की भविष्यवाणी की।
इन सफलताओं के बावजूद, एक तूफान की गति का अनुमान लगाने और उसकी ताकत की गणना करने के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। फेंगवू की टीम स्पष्ट करती है कि एआई मॉडल अभी भी इस दूसरे पहलू में पारंपरिक भविष्यवाणियों से पीछे हैं।
सीमाएं बड़े पैमाने की जलवायु घटनाओं तक फैली हुई हैं। महीनों पहले की घटनाओं, जैसे अल नीनो की घटनाओं या समुद्र की सतह के तापमान में परिवर्तन जो मछली के प्रजनन चक्र को प्रभावित करते हैं, की भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक विश्वास के लिए अभी भी वर्षों के वैज्ञानिक अनुसंधान की आवश्यकता है, जैसा कि सिस्टम की टीम द्वारा मूल्यांकन किया गया है।
चीनी परियोजनाओं के अलावा, विभिन्न कंपनियों और संस्थानों की तकनीकों को शामिल करते हुए एक अंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा है। उल्लिखित मॉडलों में गूगल के ग्राफ़कास्ट और जेनकास्ट, एनवीडिया द्वारा समर्थित फोरकास्टनेट, और यूरोपीय मध्य अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र का एआई पूर्वानुमान प्रणाली, जिसे AIFS के नाम से जाना जाता है, शामिल हैं।
इस परिदृश्य में देखा गया रुझान आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और पारंपरिक मौसम विज्ञान मॉडल के सह-अस्तित्व का है। एआई सिस्टम की चपलता और कम कम्प्यूटेशनल लागत इसकी पूरक उपकरण के रूप में क्षमता को बढ़ाते हैं, हालांकि वर्तमान प्रतिबंध उन्हें पूरी तरह से पूर्वानुमान कार्यभार संभालने से रोकते हैं।
