একটি বিজ্ঞান হিসাবে আবহাওয়া প্রযুক্তির উন্নয়নের জন্য ধন্যবাদ। বর্তমানে, বেশ কয়েকটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম রয়েছে যা কখন এবং কোথায় বৃষ্টি হবে তা সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম। এর কোম্পানি DeepMind কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করেছে যা প্রায় কখন এবং কোথায় বৃষ্টি হবে তা পূর্বাভাস দিতে সক্ষম। এই কোম্পানি যুক্তরাজ্যের আবহাওয়াবিদদের সাথে কাজ করে একটি মডেল তৈরি করেছে যা বর্তমান সিস্টেমের তুলনায় স্বল্পমেয়াদী ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ভাল।
এই প্রবন্ধে আমরা আপনাকে রোবেলদা ব্যাগ, ডিপ মাইন্ড কোম্পানির আবহাওয়া পূর্বাভাস প্রযুক্তি সম্পর্কে আপনার যা যা জানা দরকার তা বলতে যাচ্ছি।
আবহাওয়ার পূর্বাভাস
ডিপ মাইন্ড, লন্ডন ভিত্তিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোম্পানি, কঠিন বৈজ্ঞানিক সমস্যাগুলিতে গভীর শিক্ষার প্রয়োগের ক্যারিয়ার চালিয়ে যান। ডিপ মাইন্ড ব্রিটিশ ন্যাশনাল ওয়েদার সার্ভিসের মেট অফিসের সহযোগিতায় ডিজিএমআর নামে একটি গভীর শিক্ষণ সরঞ্জাম তৈরি করেছে, যা পরবর্তী minutes০ মিনিটে বৃষ্টির সম্ভাবনা সঠিকভাবে অনুমান করতে পারে। আবহাওয়ার পূর্বাভাসে এটি অন্যতম কঠিন চ্যালেঞ্জ।
বিদ্যমান সরঞ্জামগুলির সাথে তুলনা করে, কয়েক ডজন বিশেষজ্ঞ বিশ্বাস করেন যে ডিজিএমআর এর পূর্বাভাসগুলি বেশ কয়েকটি কারণের উপর সেরা, যার মধ্যে অবস্থান, পরিসীমা, চলাচল এবং বৃষ্টির তীব্রতার পূর্বাভাস, সময়ের%%। ডিপ মাইন্ডের নতুন টুল জীববিজ্ঞানের একটি নতুন চাবি খুলেছে যা বিজ্ঞানীরা কয়েক দশক ধরে সমাধান করার চেষ্টা করছেন।
যাইহোক, পূর্বাভাসে এমনকি ছোট উন্নতিগুলি গুরুত্বপূর্ণ। বর্ষার পূর্বাভাস, বিশেষ করে ভারী বৃষ্টি, অনেক শিল্পের জন্য বহিরাগত ক্রিয়াকলাপ থেকে শুরু করে বিমান পরিষেবা এবং জরুরি অবস্থার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু এটা ঠিক করা কঠিন। আকাশে জল কত এবং কখন এবং কোথায় পড়বে তা নির্ধারণ করা অনেক জলবায়ু প্রক্রিয়ার উপর নির্ভর করে, যেমন তাপমাত্রা পরিবর্তন, মেঘ গঠন এবং বাতাস। এই সমস্ত কারণগুলি নিজেদের মধ্যে যথেষ্ট জটিল, তবে একত্রিত হলে এগুলি আরও জটিল।
সেরা উপলব্ধ ভবিষ্যদ্বাণী প্রযুক্তি বায়ুমণ্ডলীয় পদার্থবিজ্ঞানের কম্পিউটার সিমুলেশনগুলির একটি বড় সংখ্যা ব্যবহার করে। এগুলি দীর্ঘমেয়াদী পূর্বাভাসের জন্য উপযুক্ত, কিন্তু পরের ঘণ্টায় কী হবে তা পূর্বাভাস দিতে এগুলি খুব ভাল নয়। এটিকে তাৎক্ষণিক পূর্বাভাস বলা হয়।
ডিপ মাইন্ড ডেভেলপমেন্ট
পূর্ববর্তী গভীর শিক্ষার কৌশলগুলি উন্নত করা হয়েছে, তবে এই কৌশলগুলি সাধারণত একটি ক্ষেত্রে ভালভাবে কাজ করে, যেমন অবস্থান পূর্বাভাস দেওয়া, এবং অন্যের ব্যয়ে, যেমন বলার পূর্বাভাস দেওয়া। ভারী বৃষ্টির জন্য রাডার তথ্য যা তাৎক্ষণিক বৃষ্টির পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করে আবহাওয়াবিদদের জন্য একটি বড় চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে।
ডিপ মাইন্ড দল তাদের এআইকে প্রশিক্ষণের জন্য রাডার ডেটা ব্যবহার করেছিল। অনেক দেশ এবং অঞ্চল ঘন ঘন রাডার পরিমাপের স্ন্যাপশট প্রকাশ করে যা সারা দিন মেঘের গঠন এবং চলাচল ট্র্যাক করে। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তরাজ্যে, প্রতি পাঁচ মিনিটে নতুন রিডিং পোস্ট করা হয়। এই স্ন্যাপগুলিকে একসাথে রেখে, আপনি একটি আপ-টু-ডেট স্টপ-মোশন ভিডিও পেতে পারেন যা দেখায় কিভাবে একটি দেশের বৃষ্টির ধরন পরিবর্তন হয়।
গবেষকরা এই তথ্যটি GAN- এর মতো একটি গভীর প্রজন্মের নেটওয়ার্কে পাঠান, যা একটি প্রশিক্ষিত AI যা নতুন ডেটা নমুনা তৈরি করতে পারে যা প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত প্রকৃত তথ্যের অনুরূপ। জ্যানটি নকল রেমব্র্যান্ড সহ নকল মুখ তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছে। এই ক্ষেত্রে, ডিজিএমআর (যার অর্থ "জেনারেটিভ ডিপ রেইন মডেল") মিথ্যা রাডার স্ন্যাপশট তৈরি করতে শিখেছে যা প্রকৃত পরিমাপের ক্রম অব্যাহত রাখে।
ডিপ মাইন্ড এআই পরীক্ষা
ডিপমাইন্ডে গবেষণার নেতৃত্বদানকারী শাকির মোহাম্মদ বলেন, এটি একটি সিনেমা থেকে কয়েকটি ফ্রেম দেখার এবং পরবর্তীতে কী হবে তা অনুমান করার মতোই। এই পদ্ধতিটি পরীক্ষা করার জন্য, দলটি আবহাওয়া ব্যুরোর 56 জন আবহাওয়াবিদকে (যারা এই কাজে জড়িত ছিল না) আরও উন্নত শারীরিক সিমুলেশন এবং প্রতিপক্ষের একটি দল খুঁজে বের করতে বলেছিল।
89% মানুষ বলেছে যে তারা ডিজিএমআর দ্বারা প্রদত্ত ফলাফল পছন্দ করে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সাধারণত আপনার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি কতটা ভাল তার একটি সাধারণ পরিমাপের জন্য অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করে। যাইহোক, আবহাওয়ার পূর্বাভাসের বিভিন্ন দিক রয়েছে। হয়তো একটি পূর্বাভাস ভুল জায়গায় বৃষ্টির তীব্রতা পেয়েছে, অথবা অন্যান্য ভবিষ্যদ্বাণী তীব্রতার সঠিক সংমিশ্রণ পেয়েছে কিন্তু ভুল জায়গায়, এবং তাই।
ডিপ মাইন্ড বলেছিল যে এটি বিজ্ঞানের কাছে পরিচিত সমস্ত প্রোটিনের গঠন প্রকাশ করবে। কোম্পানি তার আলফাফোল্ড প্রোটিন ভাঁজ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে মানুষের প্রোটিওম, পাশাপাশি খামির, ফলের মাছি এবং ইঁদুরের জন্য কাঠামো তৈরি করে।
ডিপ মাইন্ড এবং মেট অফিসের মধ্যে সহযোগিতা এআই ডেভেলপমেন্ট সম্পূর্ণ করার জন্য শেষ ব্যবহারকারীদের সাথে কাজ করার একটি ভাল উদাহরণ। স্পষ্টতই এটি একটি ভাল ধারণা, কিন্তু এটি প্রায়ই ঘটে না। দলটি বেশ কয়েক বছর ধরে এই প্রকল্পে কাজ করেছে এবং আবহাওয়া ব্যুরোর বিশেষজ্ঞদের মতামত প্রকল্পটিকে রূপ দিয়েছে। ডিপ মাইন্ডের গবেষণা বিজ্ঞানী সুমন রাভুরি বলেন: "এটি আমাদের নিজস্ব বাস্তবায়নের চেয়ে আমাদের মডেলের বিকাশকে ভিন্নভাবে উন্নীত করে।" "অন্যথায়, আমরা এমন একটি মডেল তৈরি করতে পারতাম যা শেষ পর্যন্ত বিশেষভাবে কার্যকর হবে না।"
ডিপমাইন্ডও দেখাতে আগ্রহী যে তার এআই এর ব্যবহারিক প্রয়োগ রয়েছে। শাকিরের জন্য, ডিজিএমআর এবং আলফাফোল্ড একই গল্পের অংশ: কোম্পানি ধাঁধা সমাধানের তাদের বছরের অভিজ্ঞতা ব্যবহার করে। সম্ভবত এখানে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপসংহার হল যে ডিপ মাইন্ড অবশেষে বাস্তব-বিশ্বের বৈজ্ঞানিক সমস্যার তালিকা করা শুরু করেছে।
আবহাওয়ার পূর্বাভাসে অগ্রগতি
আবহাওয়ার পূর্বাভাস প্রযুক্তির বিকাশ দ্বারা সমর্থিত হতে হবে কারণ আমরা আমাদের বায়ুমণ্ডল কীভাবে কাজ করে তা সম্পূর্ণরূপে বোঝার কাছাকাছি এবং কাছাকাছি চলে আসছি। অনেক সময় মানুষ এবং তার হিসাব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের সাথে সাধারণ ভুলের শিকার হতে পারে।
আবহাওয়ার পূর্বাভাস মানুষ হওয়ার চাবিকাঠি যেহেতু আমরা অনেক সুবিধা নিতে পারি আরো দক্ষ জল সম্পদ এবং ঝড় এবং ভারী বৃষ্টিতে কিছু বিপর্যয় এড়ানো। এই কারণে, আবহাওয়াবিদরা বৃষ্টির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পগুলি বিকাশে ক্রমশ সম্মত হন।
আমি আশা করি যে এই তথ্যের মাধ্যমে আপনি ডিপ মাইন্ড প্রকল্প এবং এর বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে আরো জানতে পারবেন।