तूफान का पूर्वानुमान एआई युग में प्रवेश करता है: डीपमाइंड मॉडल "दरवाजा खुलते ही बढ़त हासिल करता है"

सार:

26 अक्टूबर को नेशनल पब्लिक रेडियो (एनपीआर) की एक रिपोर्ट के मुताबिक, तूफान के पूर्वानुमानकर्ता भविष्यवाणियां करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर तेजी से भरोसा कर रहे हैं, उनका कहना है कि यह तकनीक तेजी से पूरे क्षेत्र को बदल रही है। जब इस महीने अटलांटिक तूफान के मौसम का पहला तूफान आया, तो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की ट्रैक भविष्यवाणियाँ पारंपरिक मॉडलों से आगे निकल गईं।

अक्टूबर की शुरुआत में, तूफान इसाईस ने श्रेणी 2 तूफान की तीव्रता के साथ डेस्टिन, फ्लोरिडा, संयुक्त राज्य अमेरिका के पास भूस्खलन किया। पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल ने शुरू में भविष्यवाणी की थी कि यह पश्चिम की ओर दक्षिणपूर्वी लुइसियाना की ओर जारी रहेगा। और Google DeepMind का कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल शुरू से ही सही था: तूफान फ्लोरिडा पैनहैंडल के पश्चिमी भाग से टकराएगा।

"विशेष रूप से, Google DeepMind ने पिछले कुछ वर्षों में खुद को स्वर्ण मानक मॉडल साबित किया है।" मियामी में वरिष्ठ मौसम विज्ञानी और तूफान विशेषज्ञ माइकल लोरी ने कहा, जिन्होंने संघीय आपातकालीन प्रबंधन एजेंसी और राष्ट्रीय तूफान केंद्र को सलाह दी है। "वह मॉडल अब तक का सबसे अच्छा कंप्यूटर मॉडल है, जिसे हमने लंबे समय तक देखा है। बस इतना ही।"

यू.एस. नेशनल हरिकेन सेंटर ने पिछले साल के बाद पहली बार आधिकारिक पूर्वानुमानों में Google डीपमाइंड मॉडल को शामिल किया है। मियामी विश्वविद्यालय के तूफान शोधकर्ता ब्रायन मैकनोल्डी ने कहा, 2025 अटलांटिक तूफान के मौसम के अंत तक, यह पहले से ही तूफानों के ट्रैक और तीव्रता की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे अच्छे मॉडलों में से एक होगा। अक्सर नए मॉडलों को पेश करने के बाद वर्षों तक पॉलिश करने की आवश्यकता होती है। मैकनोल्डी ने कहा, "यह कुछ ऐसा है जिसके हम आदी नहीं हैं - एक नया मॉडल जो अभी-अभी आया है वह सबसे अच्छा मॉडल बन गया है।" "इसके शुरू होते ही इसे नंबर 1 स्थान दिया गया, जो काफी उपलब्धि है।"

भौतिक कानूनों पर आधारित पारंपरिक तूफान मॉडल उपग्रहों और विमानों द्वारा मापे गए वास्तविक समय के वायुमंडलीय डेटा, जैसे तापमान, आर्द्रता, वायु दबाव और पवन कतरनी पर भरोसा करते हैं, और फिर तूफान के संभावित पथ और तीव्रता की भविष्यवाणी करने के लिए जटिल समीकरणों का उपयोग करते हैं। एआई मॉडल बहुत अलग तरीके से काम करता है: यह इतिहास पर अधिक निर्भर करता है, हजारों पिछले तूफानों का विश्लेषण करके और वायुमंडलीय डेटा के साथ पैटर्न की पहचान करता है।

“एआई मॉडल वास्तव में वर्तमान तस्वीर के अलावा वातावरण के बारे में कुछ भी नहीं जानता है।” लोरी ने कहा, "इसके अलावा, यह भविष्यवाणियां करने के लिए वायुमंडलीय गति के नियामक समीकरणों, यानी भौतिकी के नियमों पर निर्भर नहीं करता है।" लोरी ने बताया कि इन मॉडलों को डिजाइन और विकसित करने वाले अधिकांश लोग मौसम विज्ञानी भी नहीं हैं: "वे सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं जो तंत्रिका नेटवर्क विकसित कर रहे हैं।" तथाकथित "न्यूरल नेटवर्क" कंप्यूटर एल्गोरिदम का एक सेट है जो मानव मस्तिष्क की नकल करता है और भारी मात्रा में डेटा में पैटर्न खोजने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

इस प्रकार, ये मॉडल "ब्लैक बॉक्स" की तरह दिखते हैं। लोरी ने कहा, "हम नहीं जानते कि वे इसे सही क्यों समझते हैं और हम नहीं जानते कि वे इसे गलत क्यों मानते हैं।" मौसम विज्ञानियों के लिए, किसी ऐसी प्रणाली पर भरोसा करना जिसे वे पूरी तरह से नहीं समझते हैं, परेशान करने वाली हो सकती है, खासकर तूफान के दौरान जब लाखों लोग इसके पूर्वानुमानों पर भरोसा कर रहे हों। मैकनोल्डी ने कहा, "यह हमें थोड़ा असहज करता है क्योंकि हम जानना चाहते हैं कि आपको सही उत्तर क्यों मिला।" "और मुझे ऐसा लगता है जैसे हम नहीं जानते - कम से कम मैं नहीं जानता।"

हालाँकि, सभी AI मॉडल अच्छा प्रदर्शन नहीं करते हैं। लोरी ने कहा कि बाजार में बड़ी संख्या में अप्रयुक्त मौसम पूर्वानुमान एआई मॉडल मौजूद हैं। जो दो अब तक सबसे सटीक साबित हुए हैं, अपनी खामियों के बावजूद, वे Google DeepMind और यूके स्थित यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स द्वारा विकसित मॉडल हैं।

इसाईस के पथ की भविष्यवाणी करने में, Google डीपमाइंड के एआई मॉडल ने पारंपरिक भौतिक मॉडल को पछाड़ दिया, लेकिन इसने तूफान की तीव्रता की भविष्यवाणी करने में अच्छा काम नहीं किया। एसोसिएटेड प्रेस द्वारा 10 अक्टूबर को ली गई तस्वीरों में तूफान इसायस के बाद डेस्टिन में एक ढह गई हाउसबोट से सामान निकालते लोग दिख रहे हैं।

राष्ट्रीय तूफान केंद्र के पूर्वानुमानकर्ता आधिकारिक पूर्वानुमान तैयार करते समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता और पारंपरिक दोनों तरह के कई सिद्ध मॉडल का उपयोग करते हैं। राष्ट्रीय तूफान केंद्र के निदेशक माइकल ब्रेनन ने कहा, "प्रत्येक तूफान अलग-अलग पूर्वानुमान चुनौतियां पेश करता है।" "यही कारण है कि हम सर्वश्रेष्ठ मॉडलों के मिश्रण का उपयोग करते हुए एक सामूहिक दृष्टिकोण अपनाते हैं।" और यह अभी भी लोगों पर निर्भर है कि वे उन मॉडलों के परिणामों की व्याख्या करें और निर्णय लें कि जनता को क्या बताना है। सक्रिय तूफान के दौरान, राष्ट्रीय तूफान केंद्र हर छह घंटे में अपडेट जारी करता है। कभी-कभी अपडेट के बीच मॉडल स्वयं नाटकीय रूप से बदल जाते हैं, और पूर्वानुमानकर्ताओं को इन अस्थिर भविष्यवाणियों को स्पष्ट मार्गदर्शन में अनुवाद करना होगा, जिस पर लोग कार्य कर सकें।

ब्रेनन ने कहा, "मानव पूर्वानुमानकर्ता जो बड़े मूल्य प्रदान करते हैं उनमें से एक निरंतरता है।" "हम तूफान के पूर्वानुमानों को आपदा की जानकारी में बदलने के लिए अपनी विशेषज्ञता और समझ का उपयोग करते हैं, और लोगों को वास्तव में इस पर ध्यान देने की आवश्यकता है।"

वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि प्रौद्योगिकी तेजी से आगे बढ़ेगी। ब्रेनन ने कहा कि गूगल डीपमाइंड मॉडल में अभी भी सुधार की जरूरत है। इसाईस के पथ पर नज़र रखने में इसने अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया लेकिन तूफान की तीव्रता का आकलन करने में राष्ट्रीय तूफान केंद्र के मिश्रित पूर्वानुमान से कमतर था। मॉडल को बेहतर बनाने में मदद के लिए ब्रेनन की टीम नियमित रूप से Google DeepMind को फीडबैक प्रदान करती है। Google ने इस मामले पर एनपीआर के सवालों का जवाब नहीं दिया।

ब्रेनन ने कहा, "भविष्यवाणियों का भविष्य हमेशा बदलता रहता है," और "यह कभी भी एक ऐसी चीज़ नहीं रही है जो इन प्रगतियों को प्रेरित कर रही है।" उन्होंने कहा, कुछ समय पहले, पूर्वानुमानकर्ता यह अनुमान नहीं लगा सकते थे कि दो दिनों के भीतर तूफान कितना तीव्र होगा; यह पूर्वानुमान मॉडल में प्रगति और उपग्रहों और विमानों द्वारा एकत्र किए गए बेहतर डेटा के कारण बदल गया है। ब्रेनन ने कहा, "तीव्रता के पूर्वानुमान के संदर्भ में, त्रुटि कैटरीना के दौरान हुई त्रुटि से लगभग आधी है।"

मौसम विज्ञानी लॉरी का मानना ​​है कि एआई के बारे में जो रोमांचक बात है वह सुधार की गति है। एआई मॉडल को केवल महीनों या हफ्तों में अपडेट किया जा सकता है, जबकि पारंपरिक मॉडल को साल में अधिकतम एक बार अपडेट किया जा सकता है। लॉरी ने कहा, "प्रौद्योगिकी और तूफान की भविष्यवाणियों में उन्होंने एक साल में जो प्रगति की, उसे हासिल करने में हमें 10 या उससे भी अधिक साल लग गए।"

लेकिन भले ही एआई तेजी से आ रहा है, लोरी ने कहा कि उन्हें इस बात की चिंता नहीं है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंसानों की जगह ले लेगी। लोरी ने कहा, "मेरे लिए, एआई के कारण मेरे सामने किसी प्रकार का अस्तित्व संबंधी संकट नहीं है।" "अगर कुछ भी हो, तो मुझे लगता है कि यह हमारे उद्योग के लिए एक वरदान है।"