GenCast AI और मौसम का पूर्वानुमान

संदर्भ 

• हाल ही में गूगल डीपमाइंड (DeepMind) ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल GenCast का अनावरण किया। 
• GenCast AI मौजूदा उपकरणों की तुलना में मौसम का बेहतर पूर्वानुमान लगा सकता है। 

क्या है मौसम पूर्वानुमान का अवलोकन

• सामान्यत: मौसम संबंधी पूर्वानुमा,न संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP) मॉडल का उपयोग करके तैयार किए जाते हैं, जो वर्तमान मौसम संबंधी आंकड़ों के आधार पर वायुमंडल का अनुकरण करते हैं।
• NWP मॉडल मौसम का पूर्वानुमान लगाने के लिए शक्तिशाली सुपरकंप्यूटरों व उच्च गुणवत्ता वाले डाटा पर निर्भर करते हैं और आमतौर पर एक सप्ताह पहले तक का ही पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

Gen Cast के बारे में

• Gen Cast सामूहिक पूर्वानुमान (ensemble forecasting) का उपयोग करते हुए संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP) को AI से प्रतिस्थापित करता है।
• इसे 40 वर्षों के पुनर्विश्लेषण डाटा (वर्ष 1979-2019) पर प्रशिक्षित किया गया है, जो पारंपरिक मॉडलों की तुलना में मौसम की भविष्यवाणी अधिक सटीक और अग्रिम रूप से कर सकता है।

Gen Cast का प्रदर्शन

• यह मध्यम अवधि मौसम पूर्वानुमान के लिए यूरोपीय केंद्र (ECMWF) के सामूहिक पूर्वानुमान से बेहतर प्रदर्शन करता है। 
• यह 36 घंटों से अधिक के पूर्वानुमानों में विशेष रूप से बेहतर है और 99.8% मामलों में इसका प्रदर्शन ENS से ​​बेहतर है।
  • ENS मध्यम अवधि मौसम पूर्वानुमान के लिए यूरोपीय केंद्र द्वारा उत्पन्न समूह पूर्वानुमानों को संदर्भित करता है।

GenCast के मुख्य लाभ

• संभाव्य पूर्वानुमान : GenCast निश्चयात्मक पूर्वानुमानों के बजाय संभाव्य पूर्वानुमान (जैसे, वर्षा की 25% संभावना) प्रदान करता है, जो इसे चरम मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए अधिक उपयोगी बनाता है।
• तीव्र डाटा प्रसंस्करण : GenCast NWP की तुलना में बहुत तेजी से कार्य करता है, जिससे डाटा प्रसंस्करण समय काफी कम हो जाता है।
  • GenCast लगभग 8 मिनट में पूर्वानुमान तैयार कर सकता है, जो NWP सुपरकंप्यूटर (जिसमें कई घंटे लगते हैं) की तुलना में बहुत तेज है।

सीमाएँ 

• ऐतिहासिक आंकड़ों पर निर्भर : GenCast मॉडल की भविष्यवाणियां अभी भी ऐतिहासिक मौसम पैटर्न पर निर्भर हैं। ऐसे में नए या तेजी से परिवर्तित होते मौसम पैटर्न चुनौती उत्पन्न कर सकते हैं।
• अधिक डाटा की आवश्यकता : अपनी सटीकता में सुधार करने के लिए, GenCast को अधिक पुनःविश्लेषण डाटा और मौसम एजेंसियों के साथ निरंतर सहयोग की आवश्यकता है।
• पारंपरिक NWP की महत्ता : GenCast के आशाजनक होने के बावजूद AI मॉडल के लिए प्रारंभिक स्थितियां और प्रशिक्षण डाटा प्रदान करने के लिए पारंपरिक NWP अभी भी आवश्यक है।

भविष्य के विकास

• नियतात्मक मध्यम-सीमा पूर्वानुमान के लिए (Deterministic medium-range forecasts)गूगल ग्राफकास्ट (GraphCast) मॉडल भी विकसित कर रहा है। 
  • इसके अलावा द्वारा गूगल द्वारा न्यूरलजीसीएम (NeuralGCM) का भी विकास किया जा रहा है  जो AI को NWP के साथ जोड़ता है।
• हुआवेई (पंगु-वेदर मॉडल) और एनवीडिया (फोरकास्टनेट मॉडल) जैसी अन्य कंपनियां भी AI-संचालित मौसम पूर्वानुमान मॉडल को आगे बढ़ा रही हैं, जो वर्तमान NWP मॉडल की तुलना में अधिक तेजी से और सटीक रूप से चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं।