आपदा पूर्वानुमान तेज़ करने के लिए नासा का 100 पेटाबाइट डेटा सुपरकंप्यूटर से जोड़ा ईटीएच ज्यूरिख ने

नासा के विशाल जलवायु डेटा पर AI मॉडल को प्रशिक्षित करके जीवनरक्षक पूर्वानुमान कहीं ज़्यादा तेज़ी से देने की कोशिश कर रहे स्विट्ज़रलैंड के वैज्ञानिकों का कहना है कि प्राकृतिक आपदा पूर्वानुमान में एक क्रांति चल रही है। नासा के डेटा भंडार को दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटरों में से एक में डाला जा रहा है। वे उम्मीद करते हैं कि इससे AI मौसम और जलवायु पूर्वानुमान को तेज़ और व्यापक बना सकता है, और ऐसे पैटर्न पकड़ सकता है जो वैज्ञानिक पहले नहीं देख पाते थे।

स्विट्ज़रलैंड के स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी ज्यूरिख (ईटीएच ज्यूरिख) के शोधकर्ताओं ने बताया कि उन्होंने सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नासा के लगभग 100 पेटाबाइट डेटा, यानी लगभग छह अरब फाइलें, कॉपी की हैं। यह डेटा लुगानो स्थित स्विस नेशनल सुपरकंप्यूटिंग सेंटर (सीएससीएस) में मौजूद दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटरों में से एक, आल्प्स, के पास के सर्वरों पर रखा गया है। इस स्थानांतरण में लगभग एक साल लगा, ईटीएच के सेंटर फॉर क्लाइमेट सिस्टम्स मॉडलिंग (सी2एसएम) के प्रमुख और जलवायु भौतिकी के प्रोफेसर रेटो नुत्ती ने बताया। उन्होंने इस डेटा की मात्रा की तुलना लगभग 20 मिलियन पूरी लंबाई की फिल्मों से, या एक सामान्य कंप्यूटर के भंडारण से लगभग एक मिलियन गुना ज़्यादा से की।

ईटीएच के कंप्यूटेशनल फिजिक्स के प्रोफेसर और सीएससीएस प्रमुख थॉमस शुल्थेस ने इसे एक बहुत बड़ा वैज्ञानिक मौका बताया। उन्होंने कहा कि नासा का जलवायु डेटा सीधे मशीन में जुड़ा होना वैज्ञानिकों को वे काम करने में सच में मदद कर रहा है जिनके बारे में उन्होंने पहले सोचा भी नहीं था। नुत्ती ने बताया कि समुद्र और वातावरण की प्रक्रियाओं को गणितीय समीकरणों से अनुकरण करने के पुराने तरीके से, AI-निर्मित सांख्यिकीय मॉडल कहीं ज़्यादा तेज़ हैं। घंटों के बजाय, पैटर्न पहचान पर आधारित सांख्यिकीय मॉडल पूरी दुनिया के लिए कई दिनों का मौसम पूर्वानुमान एक मिनट में तैयार कर सकता है।

नुत्ती ने बताया कि इन मॉडल को प्रशिक्षित करना महंगा है, लेकिन चलाना सस्ता है, जिससे शोधकर्ता किसी खास मौसम पैटर्न के बनने की बार-बार जांच कर सकते हैं, जो जीवन बचाने वाली पूर्व-चेतावनी प्रणालियों में मदद करता है। हर आपदा का पहले से पता नहीं लगाया जा सकता, लेकिन उन्होंने कहा कि भूस्खलन और हिमनद खिसकने जैसे भूवैज्ञानिक खतरों को, पैटर्न पहचानने की क्षमता हो तो सैटेलाइट डेटा में पहले से ही पकड़ा जा सकता है।

उन्होंने पिछले साल मई में हिमनद खिसकने से नष्ट हुए स्विस गांव ब्लाटन का उदाहरण दिया। वह खतरा एक साल से भी पहले सैटेलाइट डेटा में दिख रहा था, और नज़दीकी निगरानी की वजह से स्विस अधिकारियों ने खिसकने से एक हफ्ते पहले ही गांव को खाली करा लिया, जिससे बड़ी जनहानि टल गई। नुत्ती ने बताया कि इसी तरह की नज़दीकी निगरानी, नेपाल-चीन सीमा पर 26 अगस्त को हुए विनाशकारी हिमनद खिसकने से पहले भी उस इलाके को खतरे के रूप में चिह्नित कर सकती थी। वहां सैटेलाइट तस्वीरों के विश्लेषण में पहले से ही कुछ चेतावनी के संकेत दिखे थे।