बिना पुराने चरम आंकड़ों के भीषण तूफानों का अनुमान लगाएगी नई MIT तकनीक

MIT इंजीनियरों ने एक मशीन लर्निंग तकनीक विकसित की है, जो अतीत की चरम घटनाओं वाले डेटा के बिना भी संभावित चरम घटनाओं का अनुमान लगा सकती है। उदाहरण के लिए, जंगल की आग कितनी दूर तक फैल सकती है, या सदी में एक बार आने वाला तूफान कितना भीषण हो सकता है, यह भी यह तकनीक बता सकती है। MIT में मैकेनिकल इंजीनियरिंग के स्नातक छात्र काई चांग और MIT में मैकेनिकल एवं महासागर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर थेमिस सैप्सिस ने इस तकनीक को विकसित किया है। उन्होंने इसे "एक्सट्रीम इवेंट अवेयर", या "η-लर्निंग" नाम दिया है। इस पर उनका शोधपत्र 20 अगस्त को खुली पहुंच वाली पत्रिका नेचर कम्युनिकेशन्स में प्रकाशित हुआ।

ज्यादातर मौजूदा जोखिम-आकलन तरीके अतीत की चरम घटनाओं वाले रिकॉर्ड के आधार पर ही भविष्य के बदतर हालात का अनुमान लगाते हैं। "हम उन असाधारण, चरम घटनाओं का मॉडल बनाने की कोशिश कर रहे हैं जिन्हें अब तक किसी ने नहीं देखा और जो डेटासेट में मौजूद नहीं हैं," चांग ने कहा। सैप्सिस ने बताया कि हरिकेन कैटरीना जैसा तूफान हर 30 से 40 साल में एक बार आता है। उन्होंने कहा कि टीम यह जानना चाहती है कि हर 100 साल में आने वाला वैसा तूफान कितना भीषण हो सकता है।

इस तकनीक को साबित करने के लिए, टीम ने अमेरिका के मुख्य भूभाग पर भविष्य में होने वाली चरम वर्षा की घटनाओं के नक्शे तैयार किए। हर घंटे की वर्षा के आंकड़ों को दैनिक नक्शों में मिलाकर, उन्होंने 25 साल के पूरे रिकॉर्ड से वर्षा के आंकड़ों की सांख्यिकी निकाली। लेकिन एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उन्होंने केवल शुरुआती छह महीनों के मानचित्र पैटर्न का इस्तेमाल किया, जिसमें चरम वर्षा के उदाहरण बहुत कम या न के बराबर थे। एल्गोरिदम ने सीखा कि कम-रिज़ॉल्यूशन वाले वर्षा पैटर्न विस्तृत, उच्च-रिज़ॉल्यूशन नक्शों से कैसे जुड़े होते हैं, और फिर उसने उन नक्शों में वर्षा की चरम सीमा को नियंत्रित करने के लिए सांख्यिकी का इस्तेमाल किया।

उदाहरण के लिए, अगर न्यूयॉर्क शहर में अब तक दर्ज सबसे तेज़ बारिश 200 मिलीमीटर है, तो यह तकनीक बता सकती है कि उससे भी भीषण 300 मिलीमीटर बारिश देने वाला तूफान कैसा दिखेगा। यह भी दिखाया जा सकता है कि ऐसा तूफान कहां टकराएगा और कितने बड़े क्षेत्र को प्रभावित करेगा।

मौसम के अलावा, शोधकर्ताओं का कहना है कि यही तरीका रोबोट नेविगेशन और वित्तीय बाजार जैसे क्षेत्रों में भी काम आ सकता है। "वित्तीय बाजार का ढहना एक चरम घटना है, जिसमें कई अलग-अलग क्षेत्रों का जटिल आपसी संबंध शामिल होता है," चांग ने कहा। "बाजार के ढहने की वजह बनने वाला वह आपसी संबंध क्या है, यही इस तकनीक से जाना जा सकता है," उन्होंने आगे कहा।