IIT-BBS का AI मॉडल NIO बेसिन में चक्रवातों की तीव्रता को सटीक रूप से मापेगा

BHUBANESWAR. भुवनेश्वर: बंगाल की खाड़ी और अरब सागर में चक्रवातों की वास्तविक हवा की गति और बल को मापना हमेशा से ही पूर्वानुमान एजेंसियों के लिए एक चुनौतीपूर्ण कार्य रहा है, यहाँ आईआईटी भुवनेश्वर के शोधकर्ताओं ने एक एआई एल्गोरिदम मॉडल बनाया है जो उत्तर भारतीय महासागर (एनआईओ) बेसिन में उष्णकटिबंधीय तूफानों की तीव्रता का अधिक सटीकता से पूर्वानुमान लगाता है।

यह एआई मॉडल AI Models, जो ज़मीन से बहुत दूर होने पर भी तूफान की तीव्रता का पूर्वानुमान लगाने में सक्षम है, से राज्यों, विशेष रूप से ओडिशा को कुशल आपदा प्रबंधन योजनाएँ विकसित करने में मदद मिलने की उम्मीद है।

अपने अध्ययन ‘नोवेल परसेप्चुअल मैक बैंड-बेस्ड डीप अटेंशन नेटवर्क फॉर साइक्लोन इंटेंसिटी एस्टीमेशन’ में एआई-आधारित एल्गोरिदम मॉडल मैक बैंड अटेंशन मॉडल (एमबीएएम) का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि तूफान की तीव्रता को मापने में प्रस्तावित मॉडल की औसत निरपेक्ष त्रुटि (एमएई) 0.5 नॉट (किलोटन) से कम थी, जो बंगाल की खाड़ी और अरब सागर से मिलकर बने एनआईओ बेसिन पर चक्रवात की हवा की गति का अनुमान लगाने में बहुत उच्च स्तर की सटीकता को दर्शाता है।

आईआईटी भुवनेश्वर IIT Bhubaneswar में स्कूल ऑफ अर्थ, ओशन एंड क्लाइमेट साइंसेज के एसोसिएट प्रोफेसर संदीप पटनायक, जो इस अध्ययन के शोधकर्ताओं में से एक हैं, ने कहा, "इन-हाउस विकसित एआई इंटेलिजेंस एल्गोरिदम चक्रवात की आंख, आंतरिक कोर, आई-वॉल और संबंधित क्लाउड बैंड संरचनाओं की जांच करता है और दुनिया के अन्य बेसिनों में विकसित एल्गोरिदम की तुलना में इसकी तीव्रता का पूर्वानुमान लगाने में बेहतर सटीकता प्रदान करता है।" उन्होंने आगे बताया कि हालांकि हाल के वर्षों में उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के ट्रैक पूर्वानुमान में सुधार हुआ है, लेकिन तीव्रता का पूर्वानुमान अभी भी अत्याधुनिक मॉडलों के लिए एक बड़ी बाधा है।

पटनायक ने कहा, "ये समस्याएं तब और बढ़ जाती हैं जब चक्रवात एनआईओ बेसिन के ऊपर जमीन से बहुत दूर होता है, क्योंकि वायुमंडलीय अवलोकन के लिए आवश्यक किसी भी वास्तविक समय के विमान डेटा की कमी होती है।" पटनायक ने कहा कि इस मुद्दे को हल करने के लिए उनकी टीम ने 15,637 भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन (इसरो) इनसैट 3डीआर उपग्रह इमेजरी और भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) के 20 सिस्टम के लिए सर्वश्रेष्ठ ट्रैक डेटा सेट के साथ एआई तकनीक एमबीएएम का इस्तेमाल किया, जिसमें बंगाल की खाड़ी और अरब सागर में 10-10 सिस्टम शामिल थे, जो चक्रवाती तूफान की तीव्रता और उससे अधिक के थे। पटनायक ने कहा, "अनोखा और नया अध्ययन चक्रवात की तीव्रता को समझने और भविष्यवाणी करने पर विशेष जोर देने के साथ प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों को बेहतर बनाने में अत्यधिक उपयोगी पाया गया।" स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल साइंसेज में एसोसिएट प्रोफेसर नीलाद्री बी पुहान और शोधकर्ता स्मार्ट बंसल IEEE में प्रकाशित कार्य के अन्य लेखक हैं। इस अध्ययन को आईआईटी भुवनेश्वर और पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय (MoES) द्वारा समर्थित किया गया है।