हाल ही में आयोजित 2024 पश्चिमी विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी नवाचार पारिस्थितिकी विकास सम्मेलन में, चोंगकिंग मौसम ब्यूरो ने आधिकारिक रूप से “तियानज़ि·12h” कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मौसम पूर्वानुमान बड़े मॉडल को जारी किया, जो चेंगयु क्षेत्र में आपदा संबंधित वर्षा के सटीक पूर्वानुमान पर केंद्रित है, जो चोंगकिंग के लिए मौसम पूर्वानुमान के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम को दर्शाता है। “तियानज़ि·12h” बड़ा मॉडल हुवावे के पांगु वैश्विक मौसम बड़े मॉडल के आधार पर बनाया गया है, जो चेंगयु क्षेत्र के जमीनी मौसम की वास्तविकताओं और उच्च सटीकता की स्थलाकृतिक डेटा को मिलाता है, जो वैश्विक और क्षेत्रीय बड़े मॉडलों का एकीकृत ढांचा अपनाता है, और तीन-आयामी पृथ्वी विशिष्ट ट्रांसफार्मर को जोड़ता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पारंपरिक तकनीकी क्षेत्र को पुनर्मोडेलिंग कर रहा है, मौसम पूर्वानुमान इसके नवीनतम प्रमाणों में से एक है। इस सप्ताह, गूगल DeepMind टीम ने GenCast नामक एक क्रांतिकारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मौसम पूर्वानुमान मॉडल को जारी किया है और प्रामाणिक वैज्ञानिक पत्रिका 'नेचर' में अपने शोध परिणाम प्रस्तुत किए हैं। यह AI मॉडल अपनी प्रभावशीलता के लिए उल्लेखनीय है। शोधकर्ताओं ने तुलना करके पाया कि GenCast ने मौजूदा वैश्विक शीर्ष व्यावसायिक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली - यूरोपीय मध्यमकालिक मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) के ENS सिस्टम को सटीकता में पीछे छोड़ दिया है। 2018 के माध्यम से।

गूगल के तहत दीपमाइंड टीम ने हाल ही में एक मौसम पूर्वानुमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, जिसका नाम GenCast है, लॉन्च करने की घोषणा की है, और कहा है कि इसका प्रदर्शन वैश्विक स्तर पर शीर्ष यूरोपीय मध्यकालीन मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) के ENS सिस्टम को पार कर गया है। इस उपलब्धि ने मौसम विज्ञान के क्षेत्र में व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। दीपमाइंड टीम द्वारा 'Nature' पत्रिका में प्रकाशित एक पेपर के अनुसार, GenCast की भविष्यवाणी सटीकता 97.2% तक पहुंच गई है। शोधकर्ताओं ने 2018 तक के डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया है, और इसके साथ 20

मौसम पूर्वानुमान हमेशा मानवता और प्रकृति के बीच खेलने की कला रही है। छाता ले जाने का निर्णय लेने से लेकर, नवीकरणीय ऊर्जा के वितरण तक, और चरम मौसम से निपटने तक, हमारे सटीक मौसम जानकारी की इच्छा कभी भी समाप्त नहीं हुई। हालाँकि, पारंपरिक मौसम पूर्वानुमान हमेशा अनिश्चितता के साथ होता है, जो हमारे वायुमंडलीय प्रणाली अवलोकनों की सीमाओं और अनुमान मॉडल की अंतर्निहित सीमाओं से उत्पन्न होता है। पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP) लंबे समय तक जटिल वायुमंडलीय गतिशीलता समीकरणों पर निर्भर करता है, वर्तमान मौसम की स्थिति को भविष्य में मानचित्रित करने का प्रयास करता है। फिर भी, प्रारंभिक त्रुटियों के छोटे से पेचीदा होने पर वे अक्सर तेज़ी से बढ़ जाती हैं, जो दीर्घकालिक पूर्वानुमान को चुनौती देती हैं।

मौसम विज्ञान के क्षेत्र में नई तकनीकी नवाचार धीरे-धीरे हो रहे हैं। गूगल की DeepMind टीम ने GenCast नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम पूर्वानुमान प्रणाली विकसित की है, जिसकी भविष्यवाणियाँ वर्तमान में सबसे शीर्ष मौसम पूर्वानुमान प्रणाली - यूरोपीय मध्यम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) की ENS पूर्वानुमान प्रणाली को पार कर गई हैं। अनुसंधान के अनुसार, GenCast दैनिक मौसम और चरम मौसम घटनाओं की भविष्यवाणी की सटीकता में ENS की तुलना में 20% सुधार किया है। चित्र स्रोत विवरण: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार

अलीबाबा दमो学院 (झील किनारे प्रयोगशाला) ने बीजिंग में एक महत्वपूर्ण突破 प्रस्तुत किया: वैश्विक मौसम मॉडल के आधार पर विकसित 'आठ दृष्टि' मौसम मॉडल। इस नवाचार मॉडल का नाम आठ दृष्टि (आठ दिशाओं से अंतर्दृष्टि, सभी घटनाओं का अवलोकन) है, जिसने मौसम पूर्वानुमान की सटीकता को अभूतपूर्व स्तर तक बढ़ा दिया है। इस मौसम मॉडल की सबसे प्रमुख विशेषता इसकी अत्यधिक सटीकता है। क्षेत्रीय बहु-स्रोत डेटा का एकीकरण करके, यह मॉडल 1 किलोमीटर × 1 किलोमीटर × 1 घंटे की बहुत बारीक पूर्वानुमान संकल्पना प्राप्त कर सकता है। व्यावहारिक उपयोग में, इस मॉडल ने पारंपरिक पूर्वानुमान की तुलना में महत्वपूर्ण वृद्धि के साथ प्रमुख मौसम संकेतों की पूर्वानुमान सटीकता दिखाई है:

एनवीडिया ने स्टॉर्मकास्ट लॉन्च किया, जो उच्च-फidelity वायुमंडलीय डायनामिक्स सिमुलेशन के लिए डिज़ाइन किया गया एक जनरेटिव एआई मॉडल है, जिसका उद्देश्य मध्य आकार के मौसम की सटीक भविष्यवाणी करना है, जो आपदा योजना और कमी के लिए महत्वपूर्ण है। यह मॉडल अनुसंधान संस्थानों के सहयोग में प्रकाशित शोध पत्र में पहली बार प्रस्तुत किया गया, जो अमेरिका में हर साल $150 बिलियन से अधिक के नुकसान जैसी बार-बार होने वाली चरम मौसम की घटनाओं के लिए क्रांतिकारी पूर्वानुमान क्षमताएं प्रदान करता है। स्टॉर्मकास्ट NVIDIA Earth-2 डिजिटल ट्विन क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के एक हिस्से के रूप में AI, भौतिक सिमुलेशन और कंप्यूटर ग्राफिक्स को एकीकृत करता है।

NVIDIA अनुसंधान टीम द्वारा विकसित 'स्टॉर्मकास्ट' AI मॉडल, कुछ किलोमीटर सटीकता के साथ तूफानी मौसम की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, जो मौसम पूर्वानुमान की सटीकता और व्यापकता को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाता है। यह मॉडल जनरेटिव मॉडल और कई वर्टिकल लेयर वायुमंडलीय स्थिति तकनीक को संयोजित करता है, मौसम सेवा के HRRR मॉडल की नकल करता है, हर घंटे पूर्वानुमान को अपडेट करता है, और हल्के, मध्यम और गंभीर वर्षा की संभावना की सटीक भविष्यवाणी करता है, खासकर वायुमंडल की निचली परत की गतिशीलता पर ध्यान केंद्रित करता है। स्टॉर्मकास्ट तूफानी सेल विकास, वायु धारा आदि में उत्कृष्टता दिखाता है, और इसके संग्रह पूर्वानुमान बनाने के माध्यम से, यह एकल HRRR मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है,

गूगल द्वारा जारी किया गया NeuralGCM मॉडल मौसम पूर्वानुमान के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिसकी गणना दक्षता पारंपरिक भौतिक मॉडलों की तुलना में 100,000 गुना अधिक है, जो कि पिछले 25 वर्षों में उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटिंग की प्रगति के बराबर है। मशीन लर्निंग और भौतिक मॉडलिंग को मिलाकर, NeuralGCM पृथ्वी के वायुमंडलीय स्थितियों को तेजी और सटीकता से अनुकरण कर सकता है, खासकर 2 से 15 दिनों के भीतर के मौसम की भविष्यवाणी करने में, जिसमें इसकी सटीकता मौजूदा मॉडलों को पार करती है। इस मॉडल की गति और गणना लागत भी महत्वपूर्ण रूप से बढ़ गई है, पारंपरिक मॉडलों की तुलना में लगभग 3500 गुना तेजी से और लागत में कमी आई है।

2023 में 'चीन के विज्ञान के दस प्रमुख उपलब्धियाँ' की घोषणा की गई, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बड़े मॉडल ने सटीक मौसम पूर्वानुमान में नई सफलता हासिल की। मानव जीनोम में अंधे पदार्थ द्वारा वृद्ध होने की प्रक्रिया का रहस्य उजागर किया गया। मस्तिष्क में 'संवेदी' जैविक घड़ी की उपस्थिति और इसकी रिदमिक नियंत्रण प्रक्रिया का पता लगाया गया। फसलों की नमकीन और क्षारीयता के खिलाफ सहनशीलता की प्रक्रिया और अनुप्रयोग का एनालिसिस किया गया। एकल बुनियादी आधार से लेकर विशाल डीएनए खंडों की सटीक संचालन करने के लिए नई विधियाँ विकसित की गई। मानव कोशिकाओं के डीएनए प्रतिलिपि आरंभ करने की नई प्रक्रिया की खोज की गई। सबसे उज्ज्वल गामा-रणों के अत्यधिक संकीर्ण प्रवाह और 100 ट्रिलियन इलेक्ट्रॉन वोल्ट के फोटॉन्स के 'लासो' की खोज की गई। बोज़ोन कोडिंग ने क्वांटम बिट्स की आयु को बढ़ाने में मदद की। प्रकाश संवेदक द्वारा रक्त शर्करा के मेटाबॉलिज़्म को नियंत्रित करने की प्रक्रिया को उजागर किया गया।

स्विस स्टार्टअप जुआ ने 1600 लाख डॉलर जुटाने की घोषणा की है, जो प्राकृतिक दुनिया पर आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल बनाने के लिए है। जुआ का प्राथमिक आवेदन क्षेत्र मौसम पूर्वानुमान है, मॉडल विभिन्न भौतिक समस्याओं और चुनौतियों से संबंधित होगा। 468Capital और ग्रीन जनरेशन फंड ने प्रमुख निवेशक के रूप में भाग लिया है, जो जुआ के मॉडल के बहु-क्षेत्रीय अनुप्रयोगों की संभावनाओं को देख रहे हैं। जुआ जटिल डेटा को एकीकृत करने के लिए नई विधियों का उपयोग करता है, लागत कम है और कम्प्यूटिंग संसाधनों की उपयोगिता उच्च है, भविष्य की संभावनाएं उज्ज्वल हैं।

भारतीय मौसम विभाग जलवायु मॉडल स्थापित करने की योजना बना रहा है, ताकि मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी क्षमता बढ़ाई जा सके। कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक उच्च गुणवत्ता, सस्ते मौसम डेटा प्रदान करेगी, जिससे भारत जलवायु परिवर्तन की सटीक भविष्यवाणी कर सकेगा। भारत कृत्रिम बुद्धिमत्ता जलवायु मॉडल का उपयोग कर मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करेगा और नुकसान को कम करेगा।

IBM और NASA ने जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए भौगोलिक एआई के विकास हेतु सहयोग किया है। सहयोग का उद्देश्य मौसम पूर्वानुमान, गर्मी द्वीप प्रभाव विश्लेषण, मानचित्रण और अत्यधिक मौसम की घटनाओं की पूर्वानुमान के लिए मौलिक बहु-मोडल मॉडल बनाना है। IBM इस मॉडल को ओपन-सोर्स बनाने की योजना बना रहा है, ताकि वैश्विक स्तर पर अनुसंधान और वैज्ञानिक खोजों को बढ़ावा दिया जा सके। यह मौलिक मॉडल वैज्ञानिक खोजों को तेजी से आगे बढ़ाने की उम्मीद है, और शोधकर्ताओं को त्वरित समाधान प्रदान करके एक सुरक्षित और स्वस्थ पृथ्वी की दिशा में सहायता करेगा।

गूगल डिप माइंड ने GraphCast वैश्विक मौसम AI मॉडल जारी किया है, जो 1 मिनट में भविष्य के 10 दिनों के मौसम की सटीक भविष्यवाणी करता है। यह यूरोपीय मध्यकालीन मौसम पूर्वानुमान केंद्र के डेटा को प्रशिक्षण के लिए इस्तेमाल करता है, और इसकी सटीकता 90% से अधिक है। यह मॉडल ओपन-सोर्स है, जो मौसम पूर्वानुमान क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति को बढ़ावा देता है। GraphCast चरम मौसम की भविष्यवाणी और चक्रवात ट्रैकिंग में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह मॉडल मौसम भविष्यवाणी के क्षेत्र में एक नवाचार के कदम को दर्शाता है और भविष्य के मौसम अनुसंधान के लिए एक मजबूत उपकरण प्रदान करता है।