मुख्य तथ्य
- एक हालिया अध्ययन में पाया गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता बिजली गिरने की भविष्यवाणी कर सकती है और लोगों को जंगल की आग से बचा सकती है।
- AI सैटेलाइट सिस्टम से प्राप्त डेटा को प्रोसेस करने और झूठे अलार्म को बाहर निकालने में भी मदद कर सकता है।
- एक कोलोराडो शहर एआई-संचालित कार्यक्रम का उपयोग करता है जो 90 वर्ग मील से अधिक धुएं की रिपोर्ट पर नज़र रखता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में हालिया प्रगति लोगों को जंगल की आग से सुरक्षित रखने में मदद कर सकती है।
एक नया अध्ययन मशीन लर्निंग-कंप्यूटर एल्गोरिदम दिखाता है जो मनुष्यों द्वारा प्रत्यक्ष प्रोग्रामिंग के बिना खुद को बेहतर बनाता है-बिजली के पूर्वानुमान में सुधार कर सकता है। बिजली कहाँ गिर सकती है, इसकी बेहतर समझ आकाश से बोल्ट द्वारा शुरू की गई आग की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकती है।
"दूरस्थ संवेदी डेटा को पिछली आग से जमीनी सच्चाई, वनस्पति स्वास्थ्य और सूखापन जैसी जानकारी के साथ मिलाकर, एआई जंगल की आग की निगरानी और जंगल की आग के प्रसार की भविष्यवाणी में सुधार करने का अवसर प्रदान कर सकता है," स्कॉट मैकारो, विज्ञान के उपाध्यक्ष, मौसम की भविष्यवाणी करने वाली कंपनी AccuWeather में नवाचार और विकास, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे, ने Lifewire को एक ईमेल साक्षात्कार में बताया।
खतरे की भविष्यवाणी
बेहतर बिजली पूर्वानुमान संभावित जंगल की आग के लिए तैयार करने और बिजली गिरने के लिए सुरक्षा चेतावनियों में सुधार करने में मदद कर सकते हैं।
"मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छा विषय वे चीजें हैं जिन्हें हम पूरी तरह से नहीं समझते हैं। और वायुमंडलीय विज्ञान के क्षेत्र में ऐसी कौन सी चीज है जिसे कम समझा जाता है? लाइटनिंग," डेह्युन किम ने कहा, वायुमंडलीय विज्ञान के प्रोफेसर हाल के अध्ययन में शामिल वाशिंगटन विश्वविद्यालय ने एक समाचार विज्ञप्ति में कहा। "हमारी जानकारी के लिए, हमारा काम सबसे पहले यह प्रदर्शित करना है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बिजली के लिए काम कर सकता है।"
नई तकनीक पिछले बिजली की घटनाओं के विश्लेषण के आधार पर मशीन लर्निंग समीकरण के साथ मौसम के पूर्वानुमान को जोड़ती है। अध्ययन के लेखकों ने कहा कि हाइब्रिड विधि मौजूदा अग्रणी तकनीक की तुलना में दो दिन पहले दक्षिणपूर्वी अमेरिका में बिजली गिरने की भविष्यवाणी कर सकती है।
शोधकर्ताओं ने 2010 से 2016 तक बिजली के डेटा के साथ सिस्टम को प्रशिक्षित किया, जिससे कंप्यूटर को मौसम चर और बिजली के बोल्ट के बीच संबंधों की खोज करने में मदद मिली। फिर उन्होंने 2017 से 2019 तक मौसम पर तकनीक का परीक्षण किया, एआई-समर्थित प्रक्रिया और मौजूदा भौतिकी-आधारित पद्धति की तुलना करते हुए, दोनों का मूल्यांकन करने के लिए वास्तविक बिजली अवलोकन का उपयोग किया।
AI सैटेलाइट सिस्टम से प्राप्त डेटा को प्रोसेस करने, झूठे अलार्म को सिंगल आउट करने और उन्हें हटाने में मदद कर सकता है, ऐप क्लाइम के मौसम विशेषज्ञ यूरी शापिलेव्स्की ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
"इसके अलावा, एआई विभिन्न क्षेत्रों में मौसम के मापदंडों को ट्रैक करने में मदद कर सकता है और उन छोटे क्षेत्रों का पता लगा सकता है जहां आग लगने के लिए मौसम की स्थिति 'सबसे अनुकूल' होती है," उन्होंने कहा।यह हमें स्वचालित रूप से सबसे शुष्क स्थानों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकता है और इस प्रकार अधिकांश आग से प्रभावित स्थानों पर और वहां आग से बचाव की गतिविधियों का संचालन कर सकता है।"
सिद्धांत को व्यवहार में लाना
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल पहले से ही जंगल की आग के खतरे की निगरानी में मदद के लिए किया जा रहा है।
एस्पन फायर प्रोटेक्शन डिस्ट्रिक्ट एक एआई-संचालित प्रोग्राम का उपयोग करता है जो कोलोराडो में 90 वर्ग मील से अधिक धुएं की रिपोर्ट की निगरानी के लिए कैमरों का लाभ उठाता है। यह प्रोग्राम कैलिफ़ोर्निया की कंपनी Pano AI द्वारा बनाया गया है और उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों का उपयोग करता है जो 360 डिग्री घुमा सकते हैं।
"हम जानते हैं कि जब जंगल की आग की प्रतिक्रिया की बात आती है तो मिनट मायने रखते हैं," एक समाचार विज्ञप्ति में पैनो एआई के मुख्य वाणिज्यिक अधिकारी अरविंद सत्यम ने कहा। "हमारी दृष्टि अत्याधुनिक कैमरों का एक नेटवर्क बनाना है, साथ ही मौजूदा वीडियो फ़ीड्स को एकीकृत करना है, जो हमारी कृत्रिम बुद्धि और हमारे सहज ज्ञान युक्त सॉफ़्टवेयर का लाभ उठाकर स्थितिजन्य जागरूकता टीमों के लिए समय पर और सटीक अलर्ट प्रदान करता है ताकि छोटे फ्लेयर-अप को बड़ा होने से रोका जा सके। नरक"
मौसम के पूर्वानुमान में सुधार के लिए कई कंपनियां AI का उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, वेदर स्ट्रीम सूखे क्षेत्रों का संकेत देते हुए वैश्विक उपग्रह डेटा से वर्षा की निगरानी के लिए AI का उपयोग करती है।
वेदर स्ट्रीम के रिमोट सेंसिंग वैज्ञानिक रिचर्ड डेल्फ़ ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया, "" एआई और उपग्रह डेटा का उपयोग जंगल की आग के चक्र के कई चरणों में किया जा सकता है। "हम क्षेत्रीय ईंधन स्तर, सतह पर नमी के स्तर, और छत्र स्तरों को स्थापित करने के लिए उपग्रह डेटा की व्याख्या करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं, जो स्थानीय जलवायु के साथ, एक क्षेत्र के जंगल की आग के जोखिम के प्रमुख संकेतक हैं।"
एआई में भविष्य की प्रगति जंगल की आग की भविष्यवाणी को और भी सटीक बना देगी, जिसकी भविष्यवाणी शापिलेव्स्की ने की थी। कंप्यूटर मॉडल मौसम की स्थिति और अन्य डेटा, जैसे जंगल की वनस्पति के प्रकार, हवा के पैटर्न, बिजली गिरने के लिए अनुकूल परिस्थितियों के आधार पर भविष्यवाणियां करेंगे।
"इससे जंगल की आग फैलने के रास्ते पर वास्तविक समय के पूर्वानुमान प्रदान करने में मदद मिलेगी, आग की तीव्रता का अनुमान लगाया जा सकता है, संभावित नुकसान का मूल्यांकन किया जा सकता है, आग को स्थानीय बनाने के लिए आवश्यक संसाधनों का अनुमान लगाया जा सकता है," उन्होंने कहा।
