BRIN ने सैटेलाइट-आधारित मौसम की भविष्यवाणी में भौतिकी और एआई की महत्वपूर्णता पर जोर दिया
JAKARTA - राष्ट्रीय अनुसंधान और नवाचार एजेंसी (BRIN) ने मौसम में बदलाव की भविष्यवाणी करने के लिए उपग्रहों के उपयोग के महत्व पर जोर दिया। यह तोहोकू विश्वविद्यालय के साथ एक अतिथि व्याख्यान में प्रस्तुत किया गया था।
BRIN के जलवायु और वायुमंडल अनुसंधान केंद्र के प्रमुख, अल्बर्टस सुलैमान ने कहा कि उपग्रह प्रौद्योगिकी समुद्री और उष्णकटिबंधीय देशों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, जिसमें इंडोनेशिया भी शामिल है। इससे भी अधिक अगर उत्पादित डेटा भौतिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) दृष्टिकोण के साथ संसाधित किया जाता है।
"हम देखते हैं कि उपग्रह डेटा प्रसंस्करण में भौतिकी और एआई दृष्टिकोण का एकीकरण वायुमंडलीय अनुसंधान के भविष्य की दिशा है। एक समुद्री और उष्णकटिबंधीय देश के रूप में इंडोनेशिया को तेज़ और सटीक मौसम निगरानी तकनीक की बहुत आवश्यकता है," अल्बर्टस ने शुक्रवार, 27 फरवरी को उद्धृत किया।
उपग्रह डेटा विश्लेषण भी बाढ़, भूस्खलन और अन्य जैसे हाइड्रोमेटोलॉजिकल आपदाओं के लिए पूर्व चेतावनी प्रणाली से निकटता से संबंधित है। इसलिए, BRIN का मानना है कि उपग्रह डेटा विश्लेषण की क्षमता को मजबूत करने की आवश्यकता है।
इस बीच, तोहोकू विश्वविद्यालय के प्रोफेसर हिरोनोबू इवाबुची ने बताया कि जापान के हिमावारी-8 और हिमावारी-9 उपग्रह वैज्ञानिकों के लिए बहुत सटीक विकिरण डेटा उत्पन्न करने में सक्षम हैं। इसका कारण यह है कि यह उपग्रह अवरक्त प्रकाश से सुसज्जित है।
उत्पन्न डेटा में प्रकाश की तीव्रता, उत्सर्जन तापमान, और वायुमंडल में बादल पैटर्न की स्थानिक बनावट शामिल है। वैज्ञानिक तब भविष्यवाणी करने के लिए डेटा के जटिल गणना का उपयोग कर सकते हैं कि आने वाले मौसम में क्या होगा।
हालांकि, शुद्ध भौतिकी आधारित विधि प्रसंस्करण प्रक्रिया में बहुत लंबा समय लेती है। 36 मिलियन पिक्सेल वाले एक पूर्ण डिस्क का विश्लेषण करने के लिए, 10 CPU इकाइयों का उपयोग करके लगभग 100 घंटे लगते हैं।
एक समाधान के रूप में, एआई आधारित कंवर्सनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) तकनीक को इस प्रक्रिया को तेज करने के लिए पेश किया गया था। प्रति-कण की गणना करने वाले भौतिकी के विपरीत, एआई छवि पैटर्न और बादल की बनावट को पहचानकर काम करता है।
"CNN के लिए बादलों के रूप या पैटर्न में बदलाव के आधार पर भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक प्रक्रिया केवल 40 सेकंड का समय लेती है। इसलिए, यह पिछले तरीकों से एक बड़ी प्रगति है," हिरोनोबू ने कहा।