समझाया: एआई बाढ़ की भविष्यवाणी करता है, लेकिन आपदा के जोखिम को मिटा नहीं सकता

लंदन:

जब सितंबर में यूरोप के कुछ हिस्सों में बाढ़ आई, तो विनाश के पैमाने ने लोगों को आश्चर्यचकित कर दिया। तीव्र बारिश नहीं होनी चाहिए, क्योंकि इसकी भविष्यवाणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता से उन्नत परिष्कृत पूर्वानुमान प्रणालियों द्वारा की गई थी।

लेकिन पूर्व-चेतावनी का मतलब हथियारबंद होना नहीं था। हालाँकि बारिश की सटीक भविष्यवाणी की गई थी, लेकिन जलप्रलय वाले क्षेत्रों में इसका असर नहीं हुआ – एक ऐसा तथ्य जो लगातार अधिक सामान्य चरम मौसम से निपटने की कठिनाइयों को उजागर करता है।

एआई ने वर्षों के ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने और पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों की एक श्रृंखला का उपयोग करते हुए, और पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमानों की तुलना में कम लागत पर मौसम पूर्वानुमान को सुपरचार्ज कर दिया है।

एआई तकनीक शहरी बाढ़ या पहाड़ी इलाकों जैसे जटिल इलाकों में होने वाली घटनाओं से पहले अधिक विशिष्ट भविष्यवाणियां कर सकती है।

उदाहरण के लिए, Google-वित्त पोषित ग्राफकास्ट, एक मशीन लर्निंग-आधारित विधि जो सीधे रीएनालिसिस डेटा से प्रशिक्षित होती है, पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करती पाई गई। रीएनालिसिस डेटा पिछले मौसम और जलवायु की सबसे संपूर्ण तस्वीर प्रदान करने के लिए आधुनिक पूर्वानुमान मॉडल के साथ दोबारा चलाए गए पिछले पूर्वानुमानों पर निर्भर करता है।

लेकिन विशेषज्ञों का कहना है कि डेटा एकत्रीकरण मॉडल को मजबूत करने के लिए जानकारी का उपयोग और निवेश में अभी भी ज्ञान का अंतर है।

यूके में रीडिंग यूनिवर्सिटी में मौसम विज्ञान के प्रोफेसर एंड्रयू चार्लटन-पेरेज़ ने कहा, “कुछ मामलों में और कुछ चर के लिए, एआई मॉडल भौतिकी-आधारित मॉडल को हरा सकते हैं, लेकिन अन्य मामलों में इसके विपरीत।”

एक मुद्दा यह है कि एआई मॉडल की प्रभावशीलता उतनी ही अच्छी होती है जितनी इसमें दी गई जानकारी होती है। यदि इनपुट डेटा कम है, या वर्ष के अलग-अलग समय या अलग-अलग क्षेत्रों में चरम घटनाएं अधिक बार होती हैं, तो मौसम संबंधी आपदाओं की भविष्यवाणी करना अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

चार्लटन-पेरेज़ ने कहा, “एआई-आधारित मौसम पूर्वानुमानों का एक अच्छा उपयोग हमारे पूर्वानुमान टूलबॉक्स को पूरक और बढ़ाना होगा, शायद हमें पूर्वानुमानों के बड़े समूह तैयार करने की अनुमति देगा जो चरम घटनाओं की संभावना का सटीक आकलन और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है।”

संचार प्रमुख है

जनवरी से, यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स (ईसीएमडब्ल्यूएफ), एक स्वतंत्र संगठन जो यूरोपीय देशों को प्रति दिन चार बार पूर्वानुमान प्रदान करता है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस/एकीकृत पूर्वानुमान प्रणाली (एआईएफएस) का उपयोग कर रहा है।

यह डेटा-संचालित पूर्वानुमान मॉडल तेजी से कई भविष्यवाणियां करता है और चक्रवात और हीटवेव जैसी मौसम की घटनाओं का दीर्घकालिक पूर्वानुमान देता है।

विशेषज्ञों का कहना है कि सितंबर में आई बाढ़ से पहले ईसीएमडब्ल्यूएफ की रीडिंग सटीक थी।

मौसम विज्ञान वेधशाला जियोस्फीयर ऑस्ट्रिया के प्रेस अधिकारी थॉमस वोस्टल ने कॉन्टेक्स्ट/थॉमसन रॉयटर्स फाउंडेशन को बताया कि उनके संख्यात्मक मॉडल – जिसमें ईसीएमडब्ल्यूएफ की भविष्यवाणियां भी शामिल हैं – ने स्थानीय स्तर पर 300-400 मिलीमीटर (11.8-15.7 इंच) बारिश का अनुमान लगाया था, जो सच हुआ।

लेकिन सटीक पूर्वानुमानों के साथ भी, वैज्ञानिकों का कहना है कि संचार महत्वपूर्ण है, खासकर ऐसे युग में जब जलवायु परिवर्तन का मतलब है कि चरम मौसम लगातार होता जा रहा है।

श्रुति ने कहा, “मुझे लगता है कि (हाल ही में आई बाढ़) के साथ जो हुआ… वह इतना दुर्लभ है – 150 से 200 साल में एक घटना – कि अगर मौसम मॉडल इसे पकड़ भी लेते हैं, तो इसमें काफी हद तक अनिश्चितता है।” नाथ, ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय में मौसम और जलवायु की भविष्यवाणी में पोस्टडॉक्टोरल अनुसंधान सहायक हैं।

“आपको इस तरह से चेतावनी देनी होगी जो संप्रेषणीय हो, गंभीरता की डिग्री के अनुसार जो संभवतः लोगों पर पड़ सकती है, तब लोग देख सकते हैं कि निष्क्रियता की लागत बनाम कार्रवाई की लागत वास्तव में बहुत अधिक है। तो फिर वे वास्तव में डाल देंगे (में) अधिक संसाधन,” उसने कहा।

यूरोप वक्र के पीछे?

यूरोपीय पर्यावरण एजेंसी की एक रिपोर्ट में चेतावनी दी गई है कि यूरोप को तत्काल जलवायु जोखिमों का सामना करना पड़ रहा है जो नीतियों और अनुकूलन कार्यों से आगे निकल रहे हैं।

ईईए का कहना है कि आशावादी ग्लोबल वार्मिंग परिदृश्यों के तहत भी यूरोप में अत्यधिक गर्मी, सूखा, जंगल की आग और बाढ़ की स्थिति खराब हो जाएगी और पूरे महाद्वीप में रहने की स्थिति प्रभावित होगी।

बाढ़ के बाद, संकट प्रबंधन के लिए यूरोपीय आयुक्त जेनेज़ लेनार्सिक ने कहा कि आपदा कोई विसंगति नहीं थी।

उन्होंने कहा, “ये चरम मौसम की घटनाएं जो जीवनकाल में एक बार होती थीं, अब लगभग वार्षिक घटना हैं। जलवायु परिवर्तन की वैश्विक वास्तविकता यूरोपीय लोगों के रोजमर्रा के जीवन में आ गई है।”

कुछ तकनीकी उद्यमियों का कहना है कि यूरोप तैयार नहीं है।

नॉर्वे स्थित 7एनालिटिक्स के सह-संस्थापक जोनास टोरलैंड, जो बाढ़ और भूस्खलन की भविष्यवाणी के लिए मॉडल विकसित करते हैं, ने कहा कि संयुक्त राज्य अमेरिका में सरकारों और व्यवसायों के पास जोखिम प्रबंधक थे जो पर्यावरणीय खतरों का आकलन करने के अधिक आदी थे, जबकि यूरोप में, अधिकारियों में तत्परता की कमी थी।

“हम अक्सर सूचित निर्णय लेने के लिए न्यूनतम डेटा समर्थन के साथ पर्याप्त व्यय देखते हैं”, टोरलैंड, जिसके मॉडल ओस्लो, बर्गेन और क्रिस्टियानसैंड शहरों में उपयोग किए जाते हैं, ने थॉमसन रॉयटर्स फाउंडेशन को बताया।

“हालाँकि AI इन मॉडलों का एक महत्वपूर्ण घटक है, दुर्भाग्य से, सरकारें इन उन्नत AI समाधानों में निवेश नहीं कर रही हैं या खरीद नहीं रही हैं,” उन्होंने कहा कि उनका मानना ​​है कि सरकारें “अपने पुराने डेटा प्रदाताओं और सलाहकारों से चिपकी रहती हैं।”

डेटा प्रोसेसिंग भी एक चुनौती है क्योंकि पूर्वानुमान बदलने पर इन जटिल एआई मॉडल को हर घंटे अपडेट चलाने की आवश्यकता होती है।

इसके लिए बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति और बहुत अधिक समय दोनों की आवश्यकता होती है – विशेष रूप से अधिक सूक्ष्म पैमाने पर।

1-बाई-1 मीटर ग्रिड, जिसे 7एनालिटिक्स अपनी भविष्यवाणियों के लिए उपयोग करता है, 10-बाई-10 मीटर ग्रिड की तुलना में 100 गुना अधिक विस्तृत है, लेकिन इसे संसाधित करने के लिए 100 गुना से अधिक समय की आवश्यकता होती है।

उच्च कंप्यूटिंग शक्ति का मतलब यह भी है कि भारी मात्रा में ऊर्जा और पानी की आवश्यकता होती है, जो एआई मॉडल को समस्या का हिस्सा बनाता है क्योंकि वे ग्रह-ताप उत्सर्जन में वृद्धि कर रहे हैं जिससे जलवायु आपातकाल उत्पन्न हो रहा है।

माइक्रोसॉफ्ट और गूगल जैसी कुछ बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियां अपने विशाल डेटा भंडारण केंद्रों को चलाने के लिए परमाणु ऊर्जा के उपयोग की खोज कर रही हैं।

अन्य वैज्ञानिक इस बात पर जोर देते हैं कि अपनी पूर्वानुमान क्षमताओं को परिष्कृत करने से परे, अधिकारियों को भौतिक समाधानों में निवेश करने की आवश्यकता है, जैसे ऐसे क्षेत्रों का विकास करना जहां बाढ़ के पानी को सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया जा सकता है, और प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली।

अधिक तीव्र जलवायु परिवर्तन-प्रेरित बाढ़ की संभावना को देखते हुए, उन्हें बाढ़-प्रवण क्षेत्रों में विकास को कम करने और उत्सर्जन को सीमित करने की अपनी प्रतिबद्धताओं को पूरा करने की भी आवश्यकता है।

लंदन के इंपीरियल कॉलेज के एक वरिष्ठ व्याख्याता फ्रीडरिक ओटो ने सवालों के ईमेल जवाब में कहा, “यह डेटा या प्रौद्योगिकी या ज्ञान का सवाल नहीं है। यह कार्यान्वयन, राजनीतिक इच्छाशक्ति का सवाल है।”

“जब तक दुनिया जीवाश्म ईंधन जलाती रहेगी, जलवायु परिवर्तन का मूल कारण, चरम मौसम की घटनाएं तेज होती रहेंगी, लोगों की जान जाएंगी और घरों को नष्ट कर देंगी। इस प्रवृत्ति को रोकने के लिए, हमें तेल, गैस और कोयले को नवीकरणीय ऊर्जा से बदलने की जरूरत है।”

(शीर्षक को छोड़कर, यह कहानी एनडीटीवी स्टाफ द्वारा संपादित नहीं की गई है और एक सिंडिकेटेड फ़ीड से प्रकाशित हुई है।)