मुख्य तथ्य
- एआई मॉडल जलवायु परिवर्तन की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं, विशेषज्ञों का कहना है।
- आइसनेट नामक एक नया AI टूल वैज्ञानिकों को आर्कटिक समुद्री बर्फ की गहराई का सटीक अनुमान लगाने में मदद कर सकता है।
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एआई और मौसम विश्लेषण भी आपूर्ति श्रृंखला में उत्सर्जन को कम करके जलवायु परिवर्तन से निपटने में मदद कर सकते हैं।
जैसा कि सबूत बताते हैं कि इस गर्मी में चरम मौसम जलवायु परिवर्तन से प्रेरित हो रहा है, कृत्रिम बुद्धि भविष्यवाणी करने में मदद कर रही है कि स्थितियां कहां बदल जाएंगी।
एक नया AI उपकरण वैज्ञानिकों को भविष्य में आर्कटिक समुद्री बर्फ के महीनों का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाने की अनुमति दे सकता है।शोधकर्ताओं का कहना है कि दो महीने पहले समुद्री बर्फ मौजूद होगी या नहीं, इसका अनुमान लगाने में आइसनेट लगभग 95% सटीक है। यह जलवायु परिवर्तन की भविष्यवाणी करने में एआई के उपयोग की बढ़ती संख्या में से एक है।
"एआई ने जटिल जलवायु मॉडल चलाने की दक्षता में उल्लेखनीय सुधार किया है जो ऐतिहासिक रूप से कम्प्यूटेशनल रूप से गहन रहे हैं," हार्बर रिसर्च के एक विश्लेषक डैनियल इंटोलुबे-चमिल ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
बर्फ, बर्फ, बेबी नहीं
आइसनेट आने वाले मौसम के लिए सटीक आर्कटिक समुद्री बर्फ पूर्वानुमान बनाने की विकट चुनौती पर काम कर रहा है। शोधकर्ताओं ने बताया कि नेचर कम्युनिकेशंस जर्नल में हाल ही में प्रकाशित एक पेपर में आइसनेट कैसे काम करता है।
"आर्कटिक में निकट-सतह हवा का तापमान वैश्विक औसत की दर से दो से तीन गुना बढ़ गया है, एक घटना जिसे आर्कटिक प्रवर्धन के रूप में जाना जाता है, जो कई सकारात्मक प्रतिक्रियाओं के कारण होता है," शोधकर्ताओं ने पेपर में लिखा है। "बढ़ते तापमान ने आर्कटिक समुद्री बर्फ को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, सितंबर समुद्री बर्फ की सीमा अब 1979 की तुलना में लगभग आधी है जब आर्कटिक का उपग्रह माप शुरू हुआ था।"
पेपर के लेखकों के अनुसार, ऊपर के वातावरण और नीचे के महासागर के साथ अपने जटिल संबंधों के कारण समुद्री बर्फ का पूर्वानुमान लगाना कठिन है। पारंपरिक पूर्वानुमान प्रणालियों के विपरीत, जो सीधे भौतिकी के नियमों को मॉडल करने का प्रयास करते हैं, शोधकर्ताओं ने आइसनेट को एक अवधारणा के आधार पर डिजाइन किया जिसे डीप लर्निंग कहा जाता है। इस दृष्टिकोण के माध्यम से, मॉडल "सीखता है" कि भविष्य में आर्कटिक समुद्री बर्फ के महीनों की सीमा की भविष्यवाणी करने के लिए, दशकों के अवलोकन डेटा के साथ, हजारों वर्षों के जलवायु सिमुलेशन डेटा से समुद्री बर्फ कैसे बदलता है।
"आर्कटिक जलवायु परिवर्तन की अग्रिम पंक्ति में एक क्षेत्र है और पिछले 40 वर्षों में काफी गर्माहट देखी गई है," पेपर के प्रमुख लेखक, टॉम एंडर्सन, बीएएस एआई लैब के एक डेटा वैज्ञानिक, ने एक समाचार में कहा रिहाई। "आइसनेट में आर्कटिक स्थिरता प्रयासों के लिए समुद्री बर्फ की भविष्यवाणी में एक तत्काल अंतर को भरने की क्षमता है और पारंपरिक तरीकों की तुलना में हजारों गुना तेजी से चलता है।"
AI ने एक व्यापक जाल बिछाया
अन्य AI सिमुलेटर जलवायु परिवर्तन पर भी नजर रख रहे हैं। शोधकर्ताओं ने डीप एमुलेटर नेटवर्क सर्च तकनीक का लाभ उठाया है, उदाहरण के लिए, जिस तरह से कालिख और एरोसोल सूर्य के प्रकाश को प्रतिबिंबित और अवशोषित करते हैं, उसके आसपास एक सिमुलेशन में सुधार करने के लिए। शोध में पाया गया कि एम्यूलेटर 2 अरब गुना तेज और उनके भौतिक अनुकरण के समान 99.999% से अधिक था।
एआई और मौसम विश्लेषण भी आपूर्ति श्रृंखला में उत्सर्जन को कम करके जलवायु परिवर्तन से निपटने में मदद कर सकते हैं, मौसम पूर्वानुमान कंपनी डीटीएन के उपाध्यक्ष रेनी वांडेवेगे ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
"उदाहरण के लिए, शिपिंग में, मौसम-अनुकूलित रूटिंग उत्सर्जन को 4% तक कम कर सकती है और ईंधन की खपत को 10% तक कम कर सकती है, और विमानन उद्योग में मौसम की रूटिंग खराब मौसम से बचने के लिए अनावश्यक री-रूटिंग को रोक सकती है, या हवाईअड्डे का चक्कर लगाते हुए उतरने का इंतजार कर रहे हैं," उन्होंने कहा।
सड़क नेटवर्क के लिए सटीक पूर्वानुमान सर्दियों की सड़कों के अनावश्यक उपचार को कम कर सकते हैं, हानिकारक रसायनों की संख्या को कम कर सकते हैं, वैंडेनवेगे ने कहा।
"पूरे सड़क मार्ग का इलाज करने के बजाय, सड़क रखरखाव दल सड़क के किनारे चयनित स्थानों का इलाज करना चुन सकते हैं जहां ठंडे स्थान वाले सड़क खंड हैं, या वे यह तय कर सकते हैं कि उपचार बिल्कुल आवश्यक है या नहीं।"
मशीन लर्निंग और एआई मॉडल का उपयोग CO2 और मीथेन के उत्सर्जन को समझने में मदद के लिए तेजी से किया जा रहा है, मौसम पूर्वानुमान कंपनी वेदरफ्लो के मुख्य विज्ञान अधिकारी मार्टी बेल ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
"मॉडल ऊर्जा उत्पादन और उपयोग के लिए हमारे दृष्टिकोण को संशोधित करने में हमारी मदद करके जलवायु परिवर्तन के प्रति हमारे लचीलेपन को भी बढ़ा रहे हैं," बेल ने कहा। "हालांकि इनमें से कई एआई एप्लिकेशन उपयोगिता ऊर्जा वितरण प्रणालियों पर बड़े पैमाने पर काम करते हैं, अन्य घरेलू स्तर पर काम करते हैं, जहां एमएल रोजमर्रा के इंटरनेट-ऑफ-थिंग्स उपकरणों में एम्बेडेड एआई मॉडल को सूचित करता है जो घर में ऊर्जा के उपयोग को अधिक कुशलता से प्रबंधित करते हैं।"
