आर्कटिक समुद्री बर्फ के नुकसान की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए उपन्यास एआई उपकरण

वैज्ञानिकों ने एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरण विकसित किया है जो भविष्य में आर्कटिक समुद्री बर्फ की स्थिति का अधिक सटीक अनुमान लगा सकता है। ब्रिटिश अंटार्कटिक सर्वे (बीएएस) और द एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट, यूके के नेतृत्व में शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम के अनुसार, बेहतर भविष्यवाणियां नई पूर्व-चेतावनी प्रणालियों को रेखांकित कर सकती हैं जो आर्कटिक वन्यजीवों और तटीय समुदायों को समुद्री बर्फ के नुकसान के प्रभावों से बचाती हैं।

जर्नल नेचर कम्युनिकेशंस में वर्णित, एआई सिस्टम, आइसनेट, आने वाले मौसम के लिए सटीक आर्कटिक समुद्री बर्फ पूर्वानुमान तैयार करने की चुनौती को संबोधित करता है – कुछ ऐसा जो दशकों से वैज्ञानिकों से दूर है।

शोधकर्ताओं ने कहा कि समुद्री बर्फ, जमे हुए समुद्री पानी की एक विशाल परत जो उत्तरी और दक्षिणी ध्रुवों पर दिखाई देती है, का पूर्वानुमान लगाना बेहद मुश्किल है क्योंकि इसके ऊपर के वातावरण और नीचे के समुद्र के साथ जटिल संबंध हैं।

उन्होंने कहा कि बढ़ते तापमान के प्रति समुद्री बर्फ की संवेदनशीलता ने पिछले चार दशकों में आर्कटिक समुद्री बर्फ क्षेत्र को आधा कर दिया है, जो ग्रेट ब्रिटेन के आकार के लगभग 25 गुना क्षेत्र के नुकसान के बराबर है। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि इन त्वरित परिवर्तनों का आर्कटिक पारिस्थितिक तंत्र, और स्वदेशी और स्थानीय समुदायों के लिए विश्व जलवायु के लिए नाटकीय परिणाम हैं, जिनकी आजीविका मौसमी समुद्री बर्फ चक्र से जुड़ी हुई है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, आइसनेट यह अनुमान लगाने में लगभग 95 प्रतिशत सटीक है कि क्या समुद्री बर्फ दो महीने पहले मौजूद होगी – प्रमुख भौतिकी-आधारित मॉडल से बेहतर।

बीएएस एआई लैब के डेटा वैज्ञानिक, अध्ययन के प्रमुख लेखक टॉम एंडरसन ने कहा, “आर्कटिक जलवायु परिवर्तन की अग्रिम पंक्ति का एक क्षेत्र है और पिछले 40 वर्षों में काफी गर्माहट देखी गई है।” एंडरसन ने कहा, “आइसनेट में आर्कटिक स्थिरता के 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।”

नया समुद्री बर्फ पूर्वानुमान ढांचा उपग्रह सेंसर से डेटा को जलवायु मॉडल के आउटपुट के साथ फ़्यूज़ करता है, जिस तरह से पारंपरिक सिस्टम आसानी से हासिल नहीं कर सकते, प्रसिद्ध प्रमुख अन्वेषक, स्कॉट होस्किंग, बीएएस एआई लैब के सह-नेता।

IceNet परीक्षण: टॉम एंडर्सन एट अल द्वारा संभाव्य गहन सीखने के साथ मौसमी आर्कटिक समुद्री बर्फ का पूर्वानुमान। (२०२१) (www.bas.ac.uk)

पारंपरिक पूर्वानुमान प्रणालियों के विपरीत, जो सीधे भौतिकी के नियमों को मॉडल करने का प्रयास करते हैं, लेखकों ने आइसनेट को डीप लर्निंग नामक एक अवधारणा के आधार पर डिजाइन किया 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-साथ हजारों वर्षों के जलवायु सिमुलेशन डेटा से समुद्री बर्फ कैसे बदलता है।

एंडरसन ने कहा, “अब हमने दिखाया है कि एआई समुद्री बर्फ की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, हमारा अगला लक्ष्य मॉडल का दैनिक संस्करण विकसित करना है और इसे वास्तविक समय में सार्वजनिक रूप से चलाना है, जैसे मौसम के पूर्वानुमान।” “यह तेजी से समुद्री बर्फ के नुकसान से जुड़े जोखिमों के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में काम कर सकता है,” उन्होंने कहा।

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