कृत्रिम बुद्धिमत्ता और जैतून के तेल की खेती और उत्पादन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम की एक नई पीढ़ी का वादा किया गया है, जिनमें से कुछ साधारण लैपटॉप कंप्यूटर पर भी चलते हैं आज के मौसम वैज्ञानिकों के मॉडल से बेहतर मौसम पूर्वानुमान जिसके लिए सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता होती है। नवीनतम विकास से आता है डीपमाइंडएक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी, जो अब Google समूह का हिस्सा है, जिसने विज्ञान पत्रिका में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल प्रस्तुत किया है जो पहले से ही शीर्ष प्रदर्शन प्रदान करता है।

ग्राफकास्ट मॉडल अधिक सटीक उत्पादन करता है दस दिन का मौसम पूर्वानुमान के पारंपरिक मॉडल की तुलना में मध्यम दूरी के मौसम पूर्वानुमान के लिए यूरोपीय केंद्र (ईसीएमडब्ल्यूएफ), दुनिया की अग्रणी मौसम विज्ञान सेवा मानी जाती है। अंतिम एल्गोरिदम को दस-दिवसीय पूर्वानुमान प्रदान करने में एक मिनट से भी कम समय लगता है और नया मॉडल मिनटों में पूर्वानुमान देता है, जिसके लिए एक साधारण पीसी से ज्यादा कुछ की आवश्यकता नहीं होती है, ईसीएमडब्ल्यूएफ के सुपर कंप्यूटर के विपरीत जो प्रत्येक पूर्वानुमान के लिए घंटों लेता है।

शिक्षा आज मौसम विज्ञानी जिन गणितीय मॉडलों का उपयोग करते हैं, वे पृथ्वी को बड़े वर्गों में विभाजित करते हैं और प्रारंभिक बिंदु के रूप में वर्तमान स्थितियों के उपलब्ध मापों का उपयोग करके, भविष्य में वायुमंडल के व्यवहार का अनुकरण करने के लिए द्रव भौतिकी के नियमों का उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल रूप से मांग वाला है, और कुछ मौसम विज्ञान सेवाएँ अपनी रिपोर्ट को दिन में चार बार से अधिक अपडेट करने का जोखिम उठा सकती हैं। इसके विपरीत, एआई मॉडल भौतिकी समीकरणों को हल नहीं करते हैं। उन्हें उदाहरणों द्वारा सिखाया जाता है - पिछले वर्षों के मौसम संबंधी अवलोकन - वातावरण के व्यवहार में पैटर्न को पहचानना और यह अनुमान लगाना कि दबाव, तापमान और हवा की गति जैसे पैरामीटर कैसे परस्पर क्रिया करते हैं।

ग्राफकास्ट को प्रशिक्षित करने के लिए, डीपमाइंड शोधकर्ताओं ने 40 वर्षों के ईसीएमडब्ल्यूएफ डेटा का उपयोग किया। इस प्रक्रिया को पूरा करने में दर्जनों कंप्यूटर और चार सप्ताह लगे, लेकिन अंतिम, प्रशिक्षित एल्गोरिदम को दस-दिवसीय पूर्वानुमान तैयार करने में एक मिनट से भी कम समय लगता है, जो 90% बेंचमार्क में ECMWF के पारंपरिक पूर्वानुमानों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

डीपमाइंड का एल्गोरिदम शानदार प्रदर्शन हासिल करने वाला एकमात्र एल्गोरिदम नहीं है। इस साल की शुरुआत में, अपने मोबाइल फोन के लिए मशहूर चीनी कंपनी हुआवेई ने नेचर जर्नल में अपना खुद का समान मॉडल पेश किया था, जबकि Google ने अपना प्रायोगिक 24-घंटे का पूर्वानुमान उपकरण मेटनेट-3 लॉन्च किया है, जो सटीकता में अधिकांश मौसम सेवा रिपोर्टों से बेहतर प्रदर्शन करता है। . ECMWF स्वयं सितंबर से AI प्रयोगात्मक डेटा की पेशकश कर रहा है। प्रगति प्रभावशाली है, हालांकि कुछ मौसम विज्ञानी और भौतिक विज्ञानी संदेह में हैं, क्योंकि नई तकनीक एक "ब्लैक बॉक्स" के रूप में कार्य करती है जो परिणाम उत्पन्न करती है लेकिन यह नहीं बताती कि वे कैसे पहुंचे। यह संभावना है कि एआई का उपयोग वायुमंडल के गणितीय मॉडल के साथ-साथ किया जाएगा।

हालाँकि, यह निश्चित है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम विज्ञान में बनी रही।

वेंजेलिस प्रतिकाकिस द्वारा 

स्रोत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम विज्ञान में क्रांति ला रही है – www.in.gr