अत्यंत नैसर्गिक घटनांची वाढती वारंवारता आणि समाज आणि परिसंस्थांवर याचा होणारा परिणाम यामुळे अधिकाधिक अचूक आणि स्वयंचलित पूर्वसूचना मॉडेल्स विकसित होत आहेत. अलिकडेच, आंतरराष्ट्रीय संशोधन आणि युरोपियन प्रकल्प कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि रिमोट सेन्सिंगच्या वापरात गुंतवणूक करत आहेत जेणेकरून अशा प्रणाली तयार केल्या जातील ज्या केवळ धोके शोधत नाहीत तर प्रभावी निर्णय घेण्यासाठी आणि जीव वाचवण्यासाठी पुरेसा वेळ देऊन त्यांचे परिणाम देखील ओळखतात.
अगोदर निर्देश केलेल्या बाबीसंबंधी बोलताना पूर्वसूचना मॉडेल्स भूकंप, जंगलातील आगी, कीटक आणि जंगलातील ऱ्हास यासारख्या परिस्थितींमध्ये नुकसान कमी करण्यासाठी आणि संसाधनांचा वापर करण्यासाठी ते एक प्रमुख साधन म्हणून स्थापित होत आहेत. नवीन तंत्रज्ञानाच्या वापरामुळे, या प्रणाली आता सामान्य इशारे देण्यापुरत्या मर्यादित नाहीत, तर आता त्या संपूर्ण प्रदेशात वितरित केलेल्या रिअल-टाइम डेटा, उपग्रह प्रतिमा, शारीरिक नोंदी आणि सेन्सर्स एकत्रित करतात.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेमुळे भूकंपाचा पूर्वसूचना
चिली आणि ब्रिटिश विद्यापीठांमधील संयुक्त कार्यातून सर्वात उल्लेखनीय प्रगती झाली आहे, ज्यांनी एक अंमलबजावणी केली आहे भूकंपीय तीव्रतेचा अंदाज लावणारे मॉडेल कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित. लॉस अँडीज विद्यापीठ, चिली विद्यापीठ आणि एक्सेटर विद्यापीठातील संशोधकांनी विकसित केलेली ही प्रणाली भूकंपाची तीव्रता कळण्याच्या ३० किंवा ४० सेकंद आधी अंदाज लावण्यास सक्षम आहे, ही प्रणाली संवेदनशील संरचना रिकामी करताना किंवा धोकादायक औद्योगिक प्रक्रिया थांबवताना फरक करू शकते.
ही प्रणाली, ज्याचे नाव HEWFERS आहे. (हायब्रिड भूकंप अर्ली वॉर्निंग फ्रेमवर्क फॉर एस्टिमेटिंग रिस्पॉन्स स्पेक्ट्रा) अॅक्सेलेरोग्राफिक स्टेशनवर रेकॉर्ड केलेल्या पहिल्या काही सेकंदांचे विश्लेषण करण्यासाठी प्रगत मशीन लर्निंग तंत्रांचा वापर करते. या माहितीसह, ते केवळ प्रभावित क्षेत्राचाच नव्हे तर इमारती आणि इतर पायाभूत सुविधांना येणाऱ्या प्रत्यक्ष ताणाचा देखील अंदाज लावू शकते. यामुळे नागरी संरक्षण आणि आपत्कालीन अधिकाऱ्यांना प्रत्येक प्रकरणात कोणते उपाय करायचे हे ठरवण्यासाठी अधिक ठोस आधार मिळतो.
या उपक्रमाचा उद्देश चिलीसारख्या उच्च भूकंपीय क्रियाकलाप असलेल्या देशांमध्ये, राष्ट्रीय भूकंपशास्त्रीय केंद्रातील स्टेशनच्या विद्यमान नेटवर्कचा वापर करून, भविष्यात व्यापक अंमलबजावणी करणे आहे. शिवाय, जपानमध्ये झालेल्या भूकंपांसारख्या वास्तविक भूकंपांच्या डेटाचा वापर करून प्रमाणीकरण करणे हे इतर आंतरराष्ट्रीय भूकंपीय संदर्भांशी जुळवून घेण्याची क्षमता दर्शवते.
स्वयंचलित मॉडेल्स वापरून पाइन आणि ओक जंगलांचे संरक्षण
वनीकरण क्षेत्रातही, लवकर इशारा देण्याची कल्पना जोर धरत आहे. युरोपियन प्रकल्प TREADCSIC च्या शाश्वत कृषी संस्थेच्या नेतृत्वाखाली, ओळखण्यास सक्षम प्रणाली विकसित करण्याचे उद्दिष्ट आहे जंगलांना मृत्युचा धोका, विशेषतः भूमध्यसागरीय वातावरणातील पाइन आणि ओक जंगले. हे तंत्रज्ञान यावर लक्ष केंद्रित करते कीटक आणि रोगांचे लवकर निदान, झाडांमध्ये बिघाडाची पहिली चिन्हे शोधण्यासाठी थर्मल रिमोट सेन्सिंग सेन्सर्स आणि शारीरिक चलांचे विश्लेषण वापरून.
संशोधकांच्या मते, लवकर निदान होणे अत्यंत आवश्यक आहे अचूक वनीकरण अंमलात आणण्यासाठी आणि जंगलांच्या ऱ्हासाचे आर्थिक आणि पर्यावरणीय परिणाम कमी करण्यासाठी. TREAD ला कॉर्डोबा विद्यापीठ आणि पोर्तुगीज केंद्र CoLAB ForestWISE द्वारे पाठिंबा आहे, तसेच युरोपियन वन संस्थेचा पाठिंबा आहे, जो त्याची आंतरराष्ट्रीय प्रासंगिकता अधोरेखित करतो.
डेटा संकलनाव्यतिरिक्त, प्रकल्पात एक निर्मितीची कल्पना आहे ओपन डेटाबेस आणि ऑनलाइन व्ह्यूअर ज्यामुळे शास्त्रज्ञ, वन व्यवस्थापक आणि सार्वजनिक अधिकारी यांच्यात माहिती सामायिक करता येते. या मॉडेलचे सर्व प्रकारच्या परिसंस्थांमध्ये रूपांतर करणे, नवीन प्रजाती एकत्रित करणे आणि बदलत्या हवामान आव्हानांना प्रतिसाद देणे ही कल्पना आहे.
नवीन भाकित मॉडेल्सची आव्हाने आणि संधी
पूर्वसूचना मॉडेल्सचा वापर वैज्ञानिक आणि तांत्रिक आव्हाने निर्माण करतेत्यापैकी, ताणतणावात असलेल्या वनस्पतींमध्ये शारीरिक बदल समजून घेण्यात आणि मॉडेलिंग करण्यात अडचण आणि अत्यंत परिवर्तनशील पर्यावरणीय परिस्थितींनुसार अल्गोरिदम जुळवून घेण्याची आवश्यकता. शिवाय, पूर्वाग्रह टाळण्यासाठी आणि त्यांची अचूकता सुधारण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली सतत कॅलिब्रेट केल्या पाहिजेत, विशेषतः अशा परिस्थितीत जिथे उपलब्ध डेटा मर्यादित किंवा खंडित असू शकतो.
या अडचणी असूनही, कल स्पष्ट आहे: भाकित विश्लेषण आणि मोठ्या डेटा तंत्रज्ञानाचे एकत्रीकरण जोखीम व्यवस्थापनात, आपत्कालीन परिस्थितीला तोंड देण्याच्या आपल्या पद्धतीत बदल होत आहेत. वाढत्या प्रमाणात, ही साधने आपल्याला काही सेकंदात आपत्तीच्या संभाव्य तीव्रतेचा अंदाज घेण्यास अनुमती देतात, ज्यामुळे जलद आणि अधिक लक्ष्यित प्रतिसाद मिळतो.
भूकंप आणि वन आरोग्यासाठी पूर्वसूचना मॉडेल्सचा विकास, उपयोजित संशोधनात आंतरराष्ट्रीय सहकार्य आणि गुंतवणुकीचे महत्त्व दर्शवितेयुरोप आणि लॅटिन अमेरिकेत आधीच चाचणी घेतल्या जाणाऱ्या प्रगत प्रणाली, वाढत्या वारंवार येणाऱ्या आणि अप्रत्याशित धोक्यांपासून महत्त्वाच्या पायाभूत सुविधा, नैसर्गिक परिसंस्था आणि असुरक्षित समुदायांचे संरक्षण करण्यासाठी एक पाऊल पुढे टाकतात.