अलिकडच्या वर्षांत, कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा समावेश असलेल्या नवीन वैज्ञानिक मॉडेल्सच्या विकासामुळे हवामान अंदाजात खऱ्या अर्थाने क्रांती झाली आहे.युरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स (ECMWF) ने आगमनासह एक ठोस पाऊल उचलले आहे एआयएफएस ईएनएस, एक नाविन्यपूर्ण संभाव्यता प्रणाली जी हवामान अंदाज कसे तयार केले जातात आणि व्यवस्थापित केले जातात ते पुन्हा परिभाषित करते.
नवीन संभाव्यता मॉडेल काय आहे?
AIFS ENS v1 हे एक एकत्रित मॉडेल आहे जे मशीन लर्निंग तंत्रांचा वापर करते. वातावरणीय वर्तनाचे अनुकरण करणे आणि भविष्यातील संभाव्य परिस्थितींचा व्यापक दृष्टिकोन ठेवून हवामान अंदाज तयार करणे. ही प्रणाली एकाच सुरुवातीच्या परिस्थितीतून अनेक अनुकरणे करते, शिकलेल्या वितरणाचे नमुने घेते, जे हवामान अंदाजांमध्ये अंतर्निहित अनिश्चितता कॅप्चर करण्यास अनुमती देते.
या दृष्टिकोनामुळे, अंदाज साध्य होतात अधिक अचूक आणि वास्तववादीहे मॉडेल CRPS लॉस फंक्शन वापरते, जे मर्यादित संख्येच्या समूह सदस्यांसोबत काम करण्याशी संबंधित मर्यादा लक्षात घेऊन निकाल कॅलिब्रेट करण्यास मदत करते. परिणामी, AIFS ENS ने मध्यम-श्रेणीच्या अंदाजात पारंपारिक भौतिक समूह मॉडेल्सपेक्षा चांगली कामगिरी केली आहे आणि उप-हंगामी अंदाजांमध्ये ते खूप स्पर्धात्मक आहे..
पारंपारिक मॉडेल्सच्या तुलनेत मुख्य फरक
च्या सर्वात संबंधित वैशिष्ट्यांपैकी एक एआयएफएस ईएनएस त्यात नियंत्रण सदस्याचा समावेश करण्याची पद्धत आहे. पारंपारिक भौतिकशास्त्र-आधारित मॉडेल्समध्ये, हा सदस्य एक निर्णायक, अविचलित संदर्भ म्हणून काम करतो, तर एआय-आधारित मॉडेलमध्ये, ही भूमिका वेगळी असते. AIFS ENS नियंत्रण सदस्य हा प्रणालीने शिकलेल्या वितरणाच्या अंतर्गत नमुन्याचे उत्पादन आहे., याचा अर्थ असा की शास्त्रीय योजनेसारखेच सिम्युलेशन चालविण्यासाठी अनिश्चितता बंद करता येत नाही.
हे नवोपक्रम क्षमतेतील प्रगती दर्शवते जटिल हवामान घटनांचा अंदाज घ्या आणि संबंधित जोखमींचे मूल्यांकन करा हवामान मॉडेल्स कसे कार्य करतात याचा सखोल अभ्यास करायचा असेल तर तुम्ही हवामानाच्या नैसर्गिक परिवर्तनशीलतेचा अंदाज घेऊ शकता. इतर हवामान मॉडेल्स आणि हवामान अंदाजात त्याचे महत्त्व.
अंमलबजावणीची उत्क्रांती आणि कालक्रम
हे मॉडेल एका प्रायोगिक टप्प्यातून गेले ज्यामध्ये प्रसार तंत्रासारख्या वेगवेगळ्या पद्धतींची चाचणी घेण्यात आली, जरी ऑपरेशनल आवृत्ती केवळ CRPS लॉस फंक्शनसह ऑप्टिमायझेशनवर लक्ष केंद्रित करते. ECMWF च्या अंदाज प्रणालींमध्ये AIFS ENS चा समावेश १ जुलै २०२५ रोजी ०६ UTC वाजता होणार आहे.२३ जून रोजी सुरू झालेल्या चाचणी टप्प्यानंतर.
सध्या तरी, IFS आणि AIFS सिंगल सारख्या इतर मॉडेल्सच्या वापरकर्त्यांना कोणतेही बदल अनुभवायला मिळणार नाहीत, कारण या सिस्टीमच्या ऑपरेशनल आवृत्त्या अबाधित आहेत.
वापरकर्त्यांसाठी प्रभाव आणि शिफारसी
AIFS ENS चे आगमन हे आधी आणि नंतरचे आहे हवामानशास्त्रीय अनिश्चिततेचे व्यवस्थापन आणि अंदाज अचूकता. तथापि, ज्यांना हा डेटा वापरायचा आहे, विशेषतः ऑपरेशनल हेतूंसाठी, त्यांनी ज्ञात आणि प्रलंबित समस्यांवरील उपलब्ध माहितीचा सखोल आढावा घ्यावा. ECMWF प्रणालीच्या अधिक सुधारणांसाठी अभिप्राय देण्यासाठी वैज्ञानिक आणि तांत्रिक समुदायाला देखील प्रोत्साहित करते.
AIFS ENS चा उद्देश पारंपारिक मॉडेल्सना ताबडतोब बदलणे नाही, तर त्याऐवजी हवामान अंदाजासाठी उपलब्ध असलेल्या साधनांच्या श्रेणीला पूरक आहे मशीन लर्निंगच्या युगाशी जुळवून घेतलेल्या अधिक प्रगत पद्धतींसह. या मॉडेल्सच्या उत्क्रांतीला अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी, पुनरावलोकन करणे मनोरंजक असू शकते.
AIFS ENS सारख्या मॉडेल्सचा विकास आणि वापर हवामान अंदाजात एक नवीन टप्पा उघडतो, अपेक्षा आणि जोखीम व्यवस्थापन क्षमता सुधारणे जागतिक पातळीवर जिथे अतिरेकी घटनांना महत्त्व प्राप्त होत आहे, तिथे या साधनांमध्ये सतत सुधारणा केल्याने व्यावसायिक वापरकर्ते आणि सामान्य लोक दोघांसाठीही अधिक उपयुक्त अंदाज येण्याचे आश्वासन मिळते.
