एक नया एआई-संचालित मौसम पूर्वानुमान मॉडल मौजूदा तकनीक की तुलना में अभूतपूर्व सटीकता और काफी तेजी से काम कर सकता है।
Google DeepMind द्वारा निर्मित - वेब दिग्गज की AI-केंद्रित लैब - ग्राफ़कास्ट मौसम की भविष्यवाणी करने की प्रक्रिया में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए तैयार है।
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ग्राफ़कास्ट 10 दिन पहले तक मौसम की भविष्यवाणी कर सकता है "उद्योग के स्वर्ण-मानक मौसम की तुलना में अधिक सटीक और बहुत तेज़" सिमुलेशन प्रणाली - उच्च रिज़ॉल्यूशन पूर्वानुमान (एचआरईएस), जो कि यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट (ईसीएमडब्ल्यूएफ) द्वारा निर्मित है। गूगल डीपमाइंड एक पोस्ट में कहा मंगलवार को।
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विशेष रूप से, उपकरण पूर्व चेतावनियाँ भी दे सकता है चरम मौसमी घटनाएँ और चक्रवातों की गति का अधिक सटीक अनुमान लगा सकेंगे, जिससे अधिकारियों और निवासियों को विनाशकारी तूफानों से निपटने के लिए तैयार होने के लिए अधिक समय मिलेगा, जिससे संभावित रूप से इस प्रक्रिया में लोगों की जान बचाई जा सकेगी।
जब सितंबर में पूर्वी कनाडा में तूफान ली आया, तो ग्राफ़कास्ट ने सटीक भविष्यवाणी की थी कि यह भूस्खलन करेगा नोवा स्कोटिया ने ऐसा नौ दिन पहले किया था, जबकि पारंपरिक पूर्वानुमानों ने केवल छह दिनों में ही यही भविष्यवाणी की थी अग्रिम।
डीपमाइंड टीम ने कहा कि ग्राफकास्ट को चार दशकों के मौसम डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो इसे पृथ्वी की मौसम प्रणालियों के पीछे कारण और प्रभाव संबंधों को जानने में सक्षम बनाता है।
उल्लेखनीय रूप से, ग्राफकास्ट को 10-दिन का पूर्वानुमान बनाने में 60 सेकंड से भी कम समय लगता है, जो इसे पारंपरिक से कहीं अधिक तेज़ बनाता है। एचआरईएस द्वारा उपयोग किया जाने वाला दृष्टिकोण, जो टीम के अनुसार, "सैकड़ों के साथ एक सुपर कंप्यूटर में गणना करने में घंटों लग सकता है" मशीनें।"
दो प्रणालियों की तुलना में, ग्राफकास्ट ने एचआरईएस की तुलना में 1,380 परीक्षण चर और पूर्वानुमान लीड समय में से 90% से अधिक पर अधिक सटीक पूर्वानुमान दिए।
"जब हमने मूल्यांकन को क्षोभमंडल तक सीमित कर दिया, तो पृथ्वी की सतह के निकटतम वायुमंडल का 6 से 20 किलोमीटर ऊंचा क्षेत्र जहां सटीक पूर्वानुमान सबसे महत्वपूर्ण है, हमारे मॉडल ने भविष्य के मौसम के लिए 99.7% परीक्षण चर पर एचआरईएस से बेहतर प्रदर्शन किया, ”टीम कहा।
जैसे-जैसे पृथ्वी की बदलती जलवायु में मौसम का मिजाज विकसित होता है, ग्राफकास्ट में सुधार ही होगा क्योंकि इसमें उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा दिया जाएगा।
टीम वैज्ञानिकों और पूर्वानुमानकर्ताओं को प्रौद्योगिकी तक पहुंच प्रदान करने के लिए ग्राफकास्ट के मॉडल कोड का ओपन-सोर्सिंग कर रही है। इससे उन्हें विशिष्ट मौसम की घटनाओं के लिए इसे तैयार करने और दुनिया के विभिन्न हिस्सों के लिए इसे अनुकूलित करने की अनुमति मिलेगी। ईसीएमडब्ल्यूएफ पहले से ही उपकरण का परीक्षण कर रहा है।
मंगलवार को साइंस द्वारा प्रकाशित एक अध्ययन अधिक विस्तृत रूप प्रदान करता है ग्राफ़कास्ट पर।
गूगल डीपमाइंड ने कहा, "मौसम की भविष्यवाणी में एआई के इस्तेमाल से अरबों लोगों को रोजमर्रा की जिंदगी में फायदा होगा।" "लेकिन हमारा व्यापक शोध केवल मौसम का अनुमान लगाने के बारे में नहीं है - यह हमारी जलवायु के व्यापक पैटर्न को समझने के बारे में है। नए उपकरण विकसित करके और अनुसंधान में तेजी लाकर, हमें उम्मीद है कि एआई वैश्विक समुदाय को हमारी सबसे बड़ी पर्यावरणीय चुनौतियों से निपटने के लिए सशक्त बना सकता है।
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