IIT मंडी ने भूस्खलन की भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार के लिए AI विकसित किया

नई दिल्ली: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), मंडी के शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करके एक नया एल्गोरिदम विकसित किया है जो भूस्खलन जैसे प्राकृतिक खतरों की भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार कर सकता है।

अधिकारियों के अनुसार, विकसित एल्गोरिदम भूस्खलन संवेदनशीलता मानचित्रण के लिए डेटा असंतुलन की चुनौती से निपट सकता है जो किसी दिए गए क्षेत्र में भूस्खलन की घटनाओं की संभावना का प्रतिनिधित्व करता है।

उनके काम के परिणाम हाल ही में जर्नल "लैंडस्लाइड्स" में प्रकाशित हुए हैं। विकसित एल्गोरिदम का भूस्खलन के लिए परीक्षण किया गया है और इसे अन्य प्राकृतिक घटनाओं जैसे कि बाढ़, हिमस्खलन, चरम मौसम की घटनाओं, रॉक ग्लेशियरों और पर्माफ्रॉस्ट, मानचित्रण पर लागू किया जा सकता है। उन्होंने दावा किया कि बहुत कम डेटा बिंदु हैं, जो जोखिमों का अनुमान लगाने में मदद करते हैं। भूस्खलन दुनिया भर के पहाड़ी क्षेत्रों में लगातार प्राकृतिक खतरा है, जिससे जीवन और संपत्ति का महत्वपूर्ण नुकसान होता है। "इन जोखिमों का अनुमान लगाने और अंततः कम करने के लिए, भूस्खलन के लिए अतिसंवेदनशील क्षेत्रों की पहचान करना आवश्यक है।

एक भूस्खलन संवेदनशीलता मानचित्रण (एलएसएम) ढलान, ऊंचाई, भूविज्ञान, मिट्टी के प्रकार, दोषों, नदियों और दोषों से दूरी, और ऐतिहासिक भूस्खलन डेटा जैसे प्रेरक कारकों के आधार पर एक विशिष्ट क्षेत्र में होने वाले भूस्खलन की संभावना को इंगित करता है," डी पी शुक्ला ने कहा। , एसोसिएट प्रोफेसर, स्कूल ऑफ सिविल एंड एनवायरनमेंटल इंजीनियरिंग, आईआईटी मंडी।

"भूस्खलन जैसी प्राकृतिक आपदाओं की भविष्यवाणी के लिए एआई का उपयोग तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। वे संभावित रूप से चरम घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, खतरे के नक्शे बना सकते हैं, वास्तविक समय में घटनाओं का पता लगा सकते हैं, स्थितिजन्य जागरूकता प्रदान कर सकते हैं और निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं। मशीन लर्निंग है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधारने में सक्षम बनाता है।

"यह एल्गोरिदम पर आधारित है जो डेटा का विश्लेषण कर सकता है, पैटर्न की पहचान कर सकता है, और भविष्यवाणी या निर्णय ले सकता है, मानव बुद्धि की तरह। हालांकि, एमएल एल्गोरिदम को सटीक भविष्यवाणी के लिए बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।

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CREDIT NEWS: thehansindia