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गूगल डीपमाइंड ने अपना अत्याधुनिक GenCast एआई मॉडल लॉन्च किया है, जिसे वर्तमान मौसम पूर्वानुमान तकनीकों की तुलना में अधिक सटीक और दीर्घकालिक पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
GenCast के बारे में:
- परिभाषा: GenCast एक उन्नत मौसम पूर्वानुमान प्रणाली है, जो मशीन लर्निंग पर आधारित है और 1979-2018 तक के ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित की गई है।
- कार्यप्रणाली: डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है, जो एआई इमेज जनरेशन जैसी तकनीक पर आधारित है।
- एन्सेम्बल फोरकास्टिंग:
- यादृच्छिक (रैंडम) नॉइस से शुरुआत करता है।
- न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से इसे परिष्कृत करता है।
- कई पूर्वानुमानों को जोड़कर सर्वश्रेष्ठ अनुमान और अनिश्चितता का आकलन करता है।
- एन्सेम्बल फोरकास्टिंग:
- GenCast की विशेषताएं:
- सटीकता और दीर्घकालिक पूर्वानुमान:
- पारंपरिक मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक और लंबे समय तक मौसम का पूर्वानुमान देने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है।
- एआई–आधारित एन्सेम्बल फोरकास्टिंग: पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP) मॉडलों के विपरीत, GenCast 40 वर्षों के पुन:विश्लेषण डेटा पर प्रशिक्षित एआई-जनित पूर्वानुमानों का एक समूह (एन्सेम्बल) उपयोग करता है।
- प्रदर्शन:
- पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान प्रणालियों से अधिक सटीक।
- यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स (ECMWF) की प्रणाली से बेहतर प्रदर्शन करता है।
- वायुमंडलीय चर जैसे तापमान, दबाव, आर्द्रता, और पवन गति के पूर्वानुमान तैयार करता है।
- सतह और 13 विभिन्न ऊंचाइयों पर डेटा प्रदान करता है।
- क्षमता:
- 15 दिनों तक का पूर्वानुमान सिर्फ 8 मिनट में टेंसर प्रोसेसर यूनिट (TPU) पर तैयार करता है।
- पारंपरिक सर्कुलेशन मॉडल्स से कहीं अधिक तेज़।
- मॉडल का प्रशिक्षण 32 TPUs पर 5 दिनों में पूरा हुआ।
GenCast कैसे काम करता है?
- डेटा प्रशिक्षण:
- 1979-2019 के 40 वर्षों के पुनः विश्लेषण डेटा पर प्रशिक्षित।
- ऐतिहासिक डेटा और आधुनिक पूर्वानुमानों का सम्मिश्रण करता है।
- तकनीकी संरचना:
- न्यूरल नेटवर्क में 41,162 नोड्स और 240,000 एजेस शामिल हैं।
- नोड्स डेटा को प्रोसेस करते हैं और एजेस उन्हें आपस में जोड़ते हैं।
- डिफ्यूजन मॉडल: शोरयुक्त (नॉइजी) डेटा को 30 चरणों में परिष्कृत कर सटीकता बढ़ाता है।
- एन्सेम्बल फोरकास्टिंग:
- एक बार में लगभग 50 पूर्वानुमान तैयार करता है।
- संभाव्य पूर्वानुमान (जैसे, बारिश की संभावना) प्रदान करता है, न कि सटीक मात्रा।
- क्षमता और गति:
- एक TPU v5 यूनिट का उपयोग करके 8 मिनट में पूर्वानुमान तैयार करता है।
- पारंपरिक NWP मॉडलों की तुलना में, जो कई घंटे लेते हैं, यह बहुत तेज़ है।
मौजूदा पूर्वानुमान मॉडल:
- संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (Numerical Weather Prediction – NWP):
- भौतिक समीकरणों को हल करने पर आधारित है।
- उच्च कंप्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है।
- केवल निर्धारक (deterministic) पूर्वानुमान प्रदान करता है।
- हुवावे का पांगु–वेदर (Huawei’s Pangu-Weather): साप्ताहिक मौसम का पूर्वानुमान NWP मॉडलों से तेज़ी से करता है।
महत्व: वर्तमान अग्रणी प्रणालियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है।
- मौसम परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाता है।
- आगामी परिस्थितियों का अधिक व्यापक और सटीक चित्र प्रस्तुत करता है
