बड़ी उपलब्धिः आइसनेट ने समुद्री बर्फ का पूर्वानुमान लगाने में लाई क्रांति

New Delhi: 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, इस उपकरण के उपयोग से की जाने वाली 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 बचा सकती हैं।

जर्नल नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित जानकारी के मुताबिक, एआई सिस्टम, आइसनेट, आने वाले मौसम के लिए आर्कटिक समुद्री बर्फ के सटीक पूर्वानुमान तैयार करने की चुनौती को स्वीकार करता है। इससे कुछ ऐसा होगा जो दशकों से वैज्ञानिकों की पकड़ 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 होता है।

क्योंकि इसका ऊपर के वातावरण और नीचे के महासागर के साथ जटिल संबंध है। उन्होंने कहा कि बढ़ते तापमान के लिए समुद्री बर्फ की संवेदनशीलता ने पिछले चार दशकों में आर्कटिक समुद्री बर्फ क्षेत्र को आधा कर दिया है, जो कि ग्रेट ब्रिटेन के आकार के लगभग 25 गुना क्षेत्र के नुकसान के बराबर है। शोधकर्ताओं ने गौर किया है कि इन त्वरित परिवर्तनों का आर्कटिक पारिस्थितिक तंत्र और स्वदेशी और स्थानीय समुदायों के साथ विश्व जलवायु के लिए अजीबो गरीब परिणाम हैं, जिनकी आजीविका मौसमी समुद्री बर्फ चक्र से जुड़ी हुई है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, आइसनेट प्रमुख भौतिकी-आधारित मॉडल से बेहतर यह अनुमान लगाने में लगभग 95 प्रतिशत सटीक है। समुद्री बर्फ दो महीने पहले क्या रही होगी या दो महीने बाद किस स्थिति में होगी। बीएएस एआई लैब के डेटा वैज्ञानिक और अध्ययन के प्रमुख लेखक टॉम एंडरसन ने कहा, "आर्कटिक जलवायु परिवर्तन की अग्रिम पंक्ति का एक क्षेत्र है और इसमें 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 जो कि पारंपरिक तरीकों की तुलना में हजारों गुना तेजी से चलता है।"

आइसनेट डीप लर्निंग नामक एक अवधारणा के आधार पर डिजाइन किया गया है

प्रसिद्ध प्रमुख अन्वेषक, स्कॉट होस्किंग, बीएएस एआई लैब के को लीडर का कहना है नया समुद्री बर्फ पूर्वानुमान ढांचा उपग्रह सेंसर से डेटा को जलवायु मॉडल के आउटपुट के साथ मिलाता है, जिस तरह से पारंपरिक सिस्टम आसानी से प्राप्त नहीं कर सकते। आइसनेट को डीप लर्निंग नामक एक अवधारणा के आधार पर डिजाइन किया गया है। इस दृष्टिकोण के माध्यम से, मॉडल 'सीखता है' कि हजारों वर्षों के जलवायु सिमुलेशन डेटा से समुद्री बर्फ कैसे बदलती है, साथ ही भविष्य में आर्कटिक समुद्री बर्फ के महीनों की सीमा की भविष्यवाणी करने के लिए दशकों के डेटा के साथ तुलना करना भी आसान हो गया है।

एंडरसन ने कहा, "अब जबकि हमने देख लिया 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।" उन्होंने कहा "यह तेजी से समुद्री बर्फ के नुकसान से जुड़े जोखिमों के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में काम कर सकता है।"