প্রধান টেকওয়ে
- এআই মডেলগুলি জলবায়ু পরিবর্তনের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে, বিশেষজ্ঞরা বলছেন৷
- আইসনেট নামক একটি নতুন এআই টুল বিজ্ঞানীদের আর্কটিক সমুদ্রের বরফের গভীরতার সঠিক পূর্বাভাস দিতে পারে।
-
এআই এবং আবহাওয়া বিশ্লেষণগুলি সরবরাহ শৃঙ্খলে নির্গমন হ্রাস করে জলবায়ু পরিবর্তনের সাথে লড়াই করতে সহায়তা করতে পারে৷
প্রমাণ হিসাবে যে এই গ্রীষ্মে চরম আবহাওয়া জলবায়ু পরিবর্তনের কারণে চালিত হচ্ছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করছে যে পরিস্থিতি কোথায় পরিবর্তন হবে।
একটি নতুন এআই টুল বিজ্ঞানীদের ভবিষ্যতে আর্কটিক সাগরের বরফ মাসের আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে।দুই মাস আগে সমুদ্রের বরফ থাকবে কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে আইসনেট প্রায় 95% সঠিক, গবেষকরা বলছেন। জলবায়ু পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি AI-এর ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ব্যবহারগুলির মধ্যে একটি৷
হারবার রিসার্চের একজন বিশ্লেষক ড্যানিয়েল ইনটোলুবে-চমিল, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে লাইফওয়্যারকে বলেছেন এআই জটিল জলবায়ু মডেল চালানোর দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে যা ঐতিহাসিকভাবে গণনামূলকভাবে নিবিড়।
বরফ নেই, বরফ, শিশু
IceNet সামনের মরসুমের জন্য আর্কটিক সাগরের বরফের সঠিক পূর্বাভাস তৈরি করার কঠিন চ্যালেঞ্জ নিয়ে কাজ করছে। নেচার কমিউনিকেশনস জার্নালে প্রকাশিত সাম্প্রতিক গবেষণাপত্রে আইসনেট কীভাবে কাজ করে তা গবেষকরা বর্ণনা করেছেন৷
"আর্কটিকের কাছাকাছি-পৃষ্ঠের বায়ুর তাপমাত্রা বিশ্বব্যাপী গড় হারের দুই থেকে তিনগুণ বৃদ্ধি পেয়েছে, একটি ঘটনা যা আর্কটিক পরিবর্ধন নামে পরিচিত, বেশ কয়েকটি ইতিবাচক প্রতিক্রিয়ার কারণে," গবেষকরা গবেষণাপত্রে লিখেছেন। "ক্রমবর্ধমান তাপমাত্রা আর্কটিক সামুদ্রিক বরফ কমাতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে, সেপ্টেম্বর সমুদ্রের বরফের পরিমাণ এখন 1979 সালের প্রায় অর্ধেক যখন আর্কটিকের স্যাটেলাইট পরিমাপ শুরু হয়েছিল।"
কাগজের লেখকদের মতে, উপরের বায়ুমণ্ডল এবং নীচের মহাসাগরের সাথে জটিল সম্পর্কের কারণে সমুদ্রের বরফের পূর্বাভাস দেওয়া কঠিন। প্রচলিত পূর্বাভাস ব্যবস্থার বিপরীতে যা সরাসরি পদার্থবিজ্ঞানের আইনকে মডেল করার চেষ্টা করে, গবেষকরা আইসনেটকে ডিপ লার্নিং নামে একটি ধারণার উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করেছেন। এই পদ্ধতির মাধ্যমে, মডেলটি "শিখে" কিভাবে সমুদ্রের বরফ হাজার হাজার বছরের জলবায়ু সিমুলেশন ডেটা থেকে পরিবর্তন করে, কয়েক দশকের পর্যবেক্ষণ ডেটা সহ, ভবিষ্যতে আর্কটিক সমুদ্রের বরফ মাসের পরিমাণের পূর্বাভাস দিতে৷
"আর্কটিক হল জলবায়ু পরিবর্তনের প্রথম সারির একটি অঞ্চল এবং গত 40 বছরে যথেষ্ট উষ্ণতা দেখা দিয়েছে," কাগজটির প্রধান লেখক, BAS AI ল্যাবের ডেটা বিজ্ঞানী টম অ্যান্ডারসন একটি সংবাদে বলেছেন মুক্তি. "আইসনেটের আর্কটিক স্থায়িত্বের প্রচেষ্টার জন্য সমুদ্রের বরফের পূর্বাভাসের একটি জরুরী শূন্যতা পূরণ করার সম্ভাবনা রয়েছে এবং প্রথাগত পদ্ধতির চেয়ে হাজার গুণ দ্রুত চলে।"
AI একটি বিস্তৃত নেট কাস্ট করে
অন্যান্য এআই সিমুলেটরগুলিও জলবায়ু পরিবর্তনের দিকে নজর রাখছে৷ গবেষকরা ডিপ এমুলেটর নেটওয়ার্ক অনুসন্ধান কৌশলটি ব্যবহার করেছেন, উদাহরণস্বরূপ, সুট এবং অ্যারোসল যেভাবে সূর্যালোককে প্রতিফলিত করে এবং শোষণ করে তার চারপাশে একটি সিমুলেশন উন্নত করতে। গবেষণায় দেখা গেছে যে এমুলেটরটি 2 বিলিয়ন গুণ দ্রুত এবং 99.999% এরও বেশি তাদের শারীরিক সিমুলেশনের সাথে সমান৷
এআই এবং আবহাওয়া বিশ্লেষণগুলি সরবরাহ শৃঙ্খলে নির্গমন হ্রাস করে জলবায়ু পরিবর্তনের সাথে লড়াই করতেও সহায়তা করতে পারে, আবহাওয়ার পূর্বাভাস সংস্থা ডিটিএন-এর ভাইস প্রেসিডেন্ট রেনি ভ্যানডেওয়েজ একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে লাইফওয়্যারকে বলেছেন৷
"উদাহরণস্বরূপ, শিপিং-এ, আবহাওয়া-অপ্টিমাইজড রাউটিং 4% পর্যন্ত নির্গমন কমাতে পারে এবং 10% পর্যন্ত জ্বালানী খরচ কমাতে পারে, এবং বিমান শিল্পে আবহাওয়ার রাউটিং খারাপ আবহাওয়া এড়াতে অপ্রয়োজনীয় রি-রাউটিং প্রতিরোধ করতে পারে, অথবা একটি বিমানবন্দর প্রদক্ষিণ করে অবতরণের অপেক্ষায়, " সে বলল৷
রোড নেটওয়ার্কের জন্য সঠিক পূর্বাভাস শীতকালীন রাস্তাগুলির অপ্রয়োজনীয় চিকিত্সা কমাতে পারে, ক্ষতিকারক রাসায়নিকের সংখ্যা হ্রাস করতে পারে, ভ্যানডেনওয়েজ বলেছেন৷
"একটি সম্পূর্ণ রাস্তার চিকিত্সার পরিবর্তে, রাস্তা রক্ষণাবেক্ষণ কর্মীরা এমন একটি রাস্তার পাশে নির্বাচিত স্থানগুলিকে চিকিত্সা করতে বেছে নিতে পারে যেখানে ঠান্ডা-স্থানের রাস্তার অংশ রয়েছে, অথবা তারা সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে চিকিত্সা আদৌ প্রয়োজন কিনা," তিনি যোগ করেছেন৷
মেশিন লার্নিং এবং এআই মডেলগুলি CO2 এবং মিথেনের নির্গমন বোঝার জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে, আবহাওয়ার পূর্বাভাস সংস্থা ওয়েদারফ্লো-এর প্রধান বিজ্ঞান কর্মকর্তা মার্টি বেল লাইফওয়্যারকে একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন৷
"মডেলগুলি আমাদের শক্তি উৎপাদন এবং ব্যবহারে আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করতে সাহায্য করে জলবায়ু পরিবর্তনের প্রতি আমাদের স্থিতিস্থাপকতা বাড়াচ্ছে," বেল বলেছেন৷ "যদিও এই AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে অনেকগুলি ইউটিলিটি এনার্জি ডিস্ট্রিবিউশন সিস্টেমে বৃহৎ স্কেলে কাজ করে, অন্যরা পারিবারিক স্তরে কাজ করে যেখানে ML দৈনন্দিন ইন্টারনেট-অফ-থিংস ডিভাইসগুলিতে এমবেড করা AI মডেলগুলিকে জানায় যা বাড়িতে শক্তির ব্যবহার আরও দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে।"
